はじめに

X などで情報を見かけて気になっていた「OpenCode」を、デスクトップ版アプリで少しだけ試してみたという話です。そのデスクトップ版アプリと「Kimi K2.5」を組み合わせて試してみました。

●anomalyco/opencode: The open source coding agent.
　https://github.com/anomalyco/opencode
　https://github.com/anomalyco/opencode/blob/dev/README.ja.md

●Intro | OpenCode
　https://opencode.ai/docs

内容としては、簡単なコード生成と Agent Skills のお試しをやってみます。

OpenCode のデスクトップ版アプリ

現時点では OpenCode のデスクトップ版アプリはベータ版になるようです。以下にインストーラーのダウンロード用リンクや、パッケージマネージャーで導入する際のコマンドの記載がありました。

●OpenCode | Download
　https://opencode.ai/download

導入方法

OpenCode のデスクトップ版アプリの導入方法について、Homebrew でインストールできるようだったので、今回は以下のコマンドで導入してみています。

brew install opencode-desktop

起動してみる

以下は、インストールした OpenCode のデスクトップ版アプリを起動した後の画面です（※ 起動時にアップデートを促されたので、アップデートを実行しました）。

また、とりあえず今回のお試し用に適当のフォルダを作って、そこをプロジェクトのルートに指定しました。

モデル選択

そして、利用するモデルの設定を切り替えました。設定を見ると以下がありましたが、その中の「Kimi K2.5 Free」を選びます。

期間限定での「Kimi K2.5」の無償提供

以下の公式のポストを見ると、「Kimi K2.5」を無償で利用できるのは期間限定の対応のようです。

軽いお試し1：コード生成

あとは軽く試してみます。以下のように Planモードもあるようでしたが、今回は Build のほうで直接コードの生成を試しました。

Build のほうにして、「p5.jsのパーティクル描画のプログラムを作って」というシンプルなプロンプトを入力しました。そのプロンプトに基づいた処理が行われた後のアプリの表示は、以下のようになりました。

生成されたコード

生成されたのは、HTMLファイルと JavaScript のファイルの 2つでした。それぞれの内容は以下のとおりです。

<!doctype html>
<html lang="ja">
  <head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>p5.js Particle System</title>
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/1.9.0/p5.min.js"></script>
    <style>
      body {
        margin: 0;
        padding: 0;
        overflow: hidden;
        background: #000;
      }
    </style>
  </head>
  <body>
    <script src="sketch.js"></script>
  </body>
</html>

let particles = [];
const NUM_PARTICLES = 100;

function setup() {
  createCanvas(windowWidth, windowHeight);

  for (let i = 0; i < NUM_PARTICLES; i++) {
    particles.push(new Particle());
  }
}

function draw() {
  background(0, 50);

  for (let p of particles) {
    p.update();
    p.display();
  }
}

function windowResized() {
  resizeCanvas(windowWidth, windowHeight);
}

class Particle {
  constructor() {
    this.pos = createVector(random(width), random(height));
    this.vel = p5.Vector.random2D();
    this.vel.mult(random(1, 3));
    this.size = random(4, 12);
    this.color = color(
      random(100, 255),
      random(100, 200),
      random(200, 255),
      200,
    );
  }

  update() {
    this.pos.add(this.vel);

    if (this.pos.x < 0 || this.pos.x > width) {
      this.vel.x *= -1;
    }
    if (this.pos.y < 0 || this.pos.y > height) {
      this.vel.y *= -1;
    }

    let mouse = createVector(mouseX, mouseY);
    let dir = p5.Vector.sub(mouse, this.pos);
    let d = dir.mag();

    if (d < 150) {
      dir.setMag(0.5);
      this.vel.add(dir);
    }
  }

  display() {
    noStroke();
    fill(this.color);
    ellipse(this.pos.x, this.pos.y, this.size);
  }
}

実行結果

生成されたコードの実行結果は以下のとおりです。

軽いお試し2： Agent Skills

次に Agent Skills を試してみます。

OpenCode の公式ドキュメントをチェック

OpenCode公式の Agent Skills に関するドキュメントは、以下のページで、こちらを見てみます。

●Agent Skills | OpenCode
　https://opencode.ai/docs/skills/

OpenCode に関して、スキルに関するフォルダの置き場は以下に書かれています。

例えばプロジェクト用のスキルの場合は、OpenCode用のものと Claude互換のもので以下となるようです。

▼ プロジェクト用のもの：
.opencode/skills/<name>/SKILL.md
▼ Claude互換のプロジェクト用のもの
.claude/skills/<name>/SKILL.md

Agent Skills を試す手順

Agent Skills を試す手順について、既存のものを探して用いることにします。今回は、Google Developers Codelab の中の「Google Antigravity を使ってみる」に出てきている事例（一連の手順の中の「10. スキル」の「コードレビュースキル」）を用います。

●Google Antigravity を使ってみる
　https://codelabs.developers.google.com/getting-started-google-antigravity?hl=ja#9

その内容は、以下のとおりです。

「code-review」スキルを準備
- スキルは SKILL.md のみの構成
わざと修正が必要な Python のコード（demo_bad_code.py）を準備
「review the @demo_bad_code.py file」というプロンプトの内容を依頼

ここで出てくる「SKILL.md」「demo_bad_code.py」は、それぞれ以下のとおりです。

SKILL.md

---
name: code-review
description: Reviews code changes for bugs, style issues, and best practices. Use when reviewing PRs or checking code quality.
---

# Code Review Skill

When reviewing code, follow these steps:

## Review checklist

1. **Correctness**: Does the code do what it's supposed to?
2. **Edge cases**: Are error conditions handled?
3. **Style**: Does it follow project conventions?
4. **Performance**: Are there obvious inefficiencies?

## How to provide feedback

- Be specific about what needs to change
- Explain why, not just what
- Suggest alternatives when possible

demo_bad_code.py

import time

def get_user_data(users, id):
   # Find user by ID
   for u in users:
       if u['id'] == id:
            return u
   return None

def process_payments(items):
   total = 0
   for i in items:
       # Calculate tax
       tax = i['price'] * 0.1
       total = total + i['price'] + tax
       time.sleep(0.1) # Simulate slow network call
  
   return total

def run_batch():
   users = [{'id': 1, 'name': 'Alice'}, {'id': 2, 'name': 'Bob'}]
   items = [{'price': 10}, {'price': 20}, {'price': 100}]
  
   u = get_user_data(users, 3)
   print("User found: " + u['name']) # Will crash if None
  
   print("Total: " + str(process_payments(items)))

if __name__ == "__main__":
   run_batch()

Agent Skills を実際に試す

それでは実際に試していきます。

まずは、作業対象のフォルダ（プロジェクトフォルダ）の直下に .opencode/skills/code-review/SKILL.md と demo_bad_code.py を準備します。

コマンド mkdir -p .opencode/skills/code-review/ でスキル用フォルダを準備して、その後、作成したフォルダ直下には SKILL.md を準備し、プロジェクト直下には demo_bad_code.py を準備しました。

ここでスキルの確認をしてみます。現状で確認用のコマンドはなさそうなので、以下のように何のスキルが利用可能であるかを聞いてみました。

そして、その中に以下の内容が含まれていることが確認できました。

code-review: コード変更のバグ、スタイル問題、ベストプラクティスをレビューするスキル（PRレビューやコード品質チェック時に使用）

上記の確認ができたところで「@demo_bad_code.py をレビューして」という内容を依頼してみます。

その後、返答を得られたのですが、全ての内容が英語で出てきました。

日本語での出力を指定した内容（プロンプト「@demo_bad_code.py をレビューして、結果を日本語で出して」）で、再度試してみます。

レビューした観点について、SKILL.md の内容を見て行っているかを軽く確認してみます。SKILL.md に記載されたチェック内容は以下でしたが、1 や 2 に関する内容については「重大なバグ（クラッシュします）」や「欠落しているエラー処理」が関連しそうな感じがします。3 と 4 については「スタイルの問題」「パフォーマンスの問題」という、指定した項目と同じ項目で出てきています。

1. **Correctness**: Does the code do what it's supposed to?
2. **Edge cases**: Are error conditions handled?
3. **Style**: Does it follow project conventions?
4. **Performance**: Are there obvious inefficiencies?

それと、フィードバックの文章については、以下が指定されていました。これも、「何を変更すべきで、それがなぜ必要で、できれば代替案を出す」という感じになっていたかと思われました。

- Be specific about what needs to change
- Explain why, not just what
- Suggest alternatives when possible