OpenCode कॉन्फिग शेयर: लेयर्ड एजेंट्स, परमिशन और पूरा उदाहरण

विषय सूची

1. 1. मर्ज क्रम और प्राथमिकता
2. 2. टॉप-लेवल कॉन्फिग फील्ड्स
3. 3. लेयर्ड एजेंट डिज़ाइन
   1. 3.1 LocalReader
   2. 3.2 LocalScribe (डिफॉल्ट)
   3. 3.3 OmniReader
   4. 3.4 OmniScribe
4. 4. Provider और model catalog संरचना
   1. 4.1 सामान्य model JSON संरचना
   2. 4.2 मॉडल फील्ड संदर्भ
   3. 4.3 provider के अनुसार variants पैटर्न
   4. 4.4 provider-स्तरीय option फील्ड्स
5. 5. प्लगइन लोडिंग
   1. 5.1 opencode-planpilot (npm)
   2. 5.2 opencode-workbench (npm)
6. 6. पूर्ण कॉन्फिग उदाहरण

1. मर्ज क्रम और प्राथमिकता

प्राथमिकता (निम्न -> उच्च):

1. Remote .well-known/opencode
2. Global ~/.config/opencode/opencode.json
3. OPENCODE_CONFIG
4. Project opencode.json
5. .opencode directories
6. OPENCODE_CONFIG_CONTENT

सिफारिश: टिकाऊ डिफॉल्ट्स को global रखें; repo-विशिष्ट नियम प्रत्येक repository में रखें।

2. टॉप-लेवल कॉन्फिग फील्ड्स

टॉप-लेवल मुख्य फील्ड्स:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "default_agent": "LocalScribe",
  "model": "my_oai/gpt-5.3-codex",
  "small_model": "my_oai/gpt-5.3-codex",
  "autoupdate": false,
  "compaction": {
    "auto": true,
    "prune": true
  },
  "agent": { ... },
  "plugin": [ ... ],
  "provider": { ... }
}

फील्ड नोट्स:

• "$schema": एडिटर में validation और autocomplete.
• default_agent: रोज़मर्रा के उपयोग के लिए स्थिर डिफॉल्ट (LocalScribe).
• model और small_model: व्यवहार में स्थिरता के लिए समान मॉडल।
• autoupdate = false: नियंत्रित अपग्रेड चक्र।
• compaction.auto/prune: लंबे सेशन को संभालने योग्य रखता है।

3. लेयर्ड एजेंट डिज़ाइन

वर्तमान permission मानों से वास्तविक सीमाएं (एकल तालिका):

LocalScribe को “आमतौर पर वर्कस्पेस में writable” कहा जाता है क्योंकि path traversal *../* = deny से अवरुद्ध है। यदि सख्त workspace-only writes चाहिए, तो external_directory को ask या deny पर सेट करें।

निष्क्रिय built-ins:

"agent": {
  "build": { "disable": true },
  "docs": { "disable": true },
  "plan": { "disable": true }
}

3.1 LocalReader

"LocalReader": {
  "description": "Read-first agent; asks for non-read actions",
  "mode": "all",
  "permission": {
    "*": "ask",
    "bash": "ask",
    "edit": "ask",
    "glob": "allow",
    "grep": "allow",
    "list": "allow",
    "read": {
      "*": "allow",
      "*.env": "allow",
      "*.env.*": "allow"
    },
    "plan_enter": "deny",
    "plan_exit": "deny",
    "todoread": "deny",
    "todowrite": "deny"
  }
}

3.2 LocalScribe (डिफॉल्ट)

"LocalScribe": {
  "description": "Reads any path; writes only inside workspace",
  "mode": "all",
  "permission": {
    "*": "allow",
    "bash": {
      "*": "allow",
      "sudo *": "ask",
      "su *": "ask",
      "rm -rf *": "ask",
      "rm -fr *": "ask",
      "mkfs* *": "ask",
      "reboot *": "ask",
      "shutdown *": "ask",
      "dd *": "ask"
    },
    "edit": {
      "*": "allow",
      "*../*": "deny"
    },
    "external_directory": "allow",
    "plan_enter": "deny",
    "plan_exit": "deny",
    "todoread": "deny",
    "todowrite": "deny"
  }
}

3.3 OmniReader

"OmniReader": {
  "description": "Read-first agent for all paths; asks for non-read actions",
  "mode": "all",
  "permission": {
    "*": "ask",
    "external_directory": "allow",
    "read": {
      "*": "allow",
      "*.env": "allow",
      "*.env.*": "allow"
    },
    "bash": "ask",
    "edit": "ask"
  }
}

3.4 OmniScribe

"OmniScribe": {
  "description": "Dangerous full access read/write anywhere",
  "mode": "all",
  "permission": {
    "*": "allow",
    "bash": {
      "*": "allow",
      "sudo *": "ask",
      "rm -rf *": "ask",
      "mkfs* *": "ask"
    },
    "external_directory": "allow",
    "plan_enter": "deny",
    "plan_exit": "deny"
  }
}

4. Provider और model catalog संरचना

तीन providers:

• my_claude (@ai-sdk/anthropic)
• my_gemini (@ai-sdk/google)
• my_oai (@ai-sdk/openai)

Provider संरचना:

1. provider metadata: name, npm
2. provider connection options: options.baseURL, options.apiKey, options.setCacheKey (आमतौर पर OpenAI-compatible providers में)
3. models map: प्रत्येक मॉडल के लिए एक ऑब्जेक्ट

4.1 सामान्य model JSON संरचना

"provider": {
  "my_oai": {
    "name": "my_oai",
    "npm": "@ai-sdk/openai",
    "options": {
      "apiKey": "{env:OAI_API_KEY}",
      "baseURL": "https://your-gateway.example/v1",
      "setCacheKey": true
    },
    "models": {
      "gpt-5.3-codex": {
        "name": "gpt-5.3-codex",
        "attachment": true,
        "limit": {
          "context": 400000,
          "output": 128000
        },
        "modalities": {
          "input": ["text", "image", "pdf"],
          "output": ["text"]
        },
        "options": {
          "store": false,
          "include": ["reasoning.encrypted_content"]
        },
        "variants": {
          "high": { "reasoningEffort": "high", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" },
          "medium": { "reasoningEffort": "medium", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" },
          "low": { "reasoningEffort": "low", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" },
          "xhigh": { "reasoningEffort": "xhigh", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" }
        }
      }
    }
  }
}

4.2 मॉडल फील्ड संदर्भ

4.3 provider के अनुसार variants पैटर्न

my_claude:

"variants": {
  "off": { "thinking": { "type": "disabled" } },
  "high": { "thinking": { "type": "enabled", "budgetTokens": 16000 } },
  "max": { "thinking": { "type": "enabled", "budgetTokens": 128000 } }
}

my_gemini:

"variants": {
  "off": { "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 0 } },
  "high": { "thinkingConfig": { "includeThoughts": true, "thinkingBudget": 16000 } },
  "max": { "thinkingConfig": { "includeThoughts": true, "thinkingBudget": 24576 } }
}

my_oai:

"variants": {
  "low": { "reasoningEffort": "low", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" },
  "medium": { "reasoningEffort": "medium", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" },
  "high": { "reasoningEffort": "high", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" },
  "minimal": { "reasoningEffort": "minimal", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "low" }
}

4.4 provider-स्तरीय option फील्ड्स

सामान्य provider.<id>.options फील्ड्स:

5. प्लगइन लोडिंग

Plugin कॉन्फिग:

"plugin": [
  "opencode-planpilot",
  "opencode-workbench"
]

5.1 opencode-planpilot (npm)

• npm: opencode-planpilot
• पैकेज विवरण: Planpilot plugin for OpenCode
• मुख्य क्षमताएं:
  • जटिल कार्य को plan -> step -> goal में विभाजित करता है।
  • जब अगला step ai को सौंपा हो तो auto-continue करता है।
  • लोकल प्रोग्रेस स्थायी रूप से रखता है (database + Markdown snapshot)।
  • प्राकृतिक भाषा ट्रिगर फ्लो का समर्थन करता है (जैसे “use planpilot”)।

5.2 opencode-workbench (npm)

• npm: opencode-workbench
• पैकेज विवरण: Branch sandboxes for parallel OpenCode development
• मुख्य क्षमताएं:
  • git worktree को OpenCode sessions से map करता है, ताकि parallel routing हो सके।
  • supervisor/worker orchestration के साथ समांतर कार्य निष्पादन को सपोर्ट करता है।
  • branch, fork, और PR metadata को multi-task delivery के लिए ट्रैक करता है।
  • वैकल्पिक version pinning (उदाहरण: opencode-workbench@0.3.2)।

6. पूर्ण कॉन्फिग उदाहरण

नीचे production शैली का एक व्यावहारिक पूर्ण उदाहरण दिया गया है (JSONC):

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "default_agent": "LocalScribe",
  "model": "my_oai/gpt-5.3-codex",
  "small_model": "my_oai/gpt-5.3-codex",
  "autoupdate": false,
  "compaction": {
    "auto": true,
    "prune": true
  },
  "plugin": [
    "opencode-planpilot",
    "opencode-workbench"
  ],
  "provider": {
    "my_oai": {
      "name": "my_oai",
      "npm": "@ai-sdk/openai",
      "options": {
        "apiKey": "{env:OAI_API_KEY}",
        "baseURL": "https://your-gateway.example/v1",
        "setCacheKey": true
      },
      "models": {
        "gpt-5.3-codex": {
          "name": "gpt-5.3-codex",
          "attachment": true,
          "limit": {
            "context": 400000,
            "output": 128000
          },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "pdf"],
            "output": ["text"]
          },
          "options": {
            "store": false,
            "include": ["reasoning.encrypted_content"]
          },
          "variants": {
            "low": { "reasoningEffort": "low", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" },
            "medium": { "reasoningEffort": "medium", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" },
            "high": { "reasoningEffort": "high", "reasoningSummary": "auto", "textVerbosity": "medium" }
          }
        }
      }
    }
  }
}

यह सेटअप टीम और व्यक्तिगत दोनों परिदृश्यों में अच्छा काम करता है: पढ़ने/लिखने की सीमाएं स्पष्ट रहती हैं, मॉडल व्यवहार सुसंगत रहता है, और प्लगइन-आधारित workflow विस्तार करना आसान होता है।