OpenCode:AI编程终于为普通人弯下腰

我最早用的是Cursor，后来基本切到了Claude Code（CC）。Cursor已经很久没打开了。最近又试了一下OpenCode（OC），结果有点意外。不是它比CC强，而是发现OC非常适合从没写过代码的人。

Cursor是典型的效率工具。功能很多，按钮很多，窗口也很多。熟练之后确实高效，但它还是面向专业程序员用的VSCode的壳子，非专业程序员可以使用，但IDE中会有很多多余的功能和按钮，让人望而生畏。

ClaudeCode和OpenCode则更进一步，舍弃了IDE复杂的开发界面，从一开始就是一个能直接参与工程的终端AI，读文件、改结构、跑任务。

但Claude Code的问题也很明显，CLI形态对非程序员有门槛，再加上CC的访问限制，对国内用户尤其不友好。

OpenCode给我的第一个感触：它是CC严格限制下的中国使用者平替，同时它界面非常简单，没有复杂的窗口切换、没有一堆按钮、菜单、配置项、你几乎不需要懂什么软件工程术语，所以对非专业编程人员非常友好。

我之前一直低估这一点。Windows + 一键安装，这其实是一个很重要的产品判断。

站在非程序员视角看：大多数人用的是Windows、不想注册账号、不会配环境、更不想折腾各种奇怪的步骤。

OpenCode在Windows下有一键安装版（opencode.ai），打开就能用，没有账号体系的干扰。和CC一对比就很明显了，CC对中国用户来说，确实偏麻烦。这也不是能力问题，而是进入的成本。

OpenCode非常适合喜欢CC的能力，但没法顺畅使用CC的那群人（属于是中国限定版了）。

OpenCode默认配了几个可用的免费模型，包括GLM 4.7、MiniMax2.1。它当然有限制，也谈不上顶级能力。但问题是大多数第一次做软件的人，根本不需要最强模型。他们需要的是能跑、能改、能看到结果。

从体验产品、验证想法、做一个小工具的角度看，这套默认配置已经完全够用。

同时它也可以对接第三方的API包括Gemini、ChatGPT甚至早期还有Claude的模型，但之后被Claude禁止了，现在如果仍然绑定Claude账号可能会被封。

如果你是专业程序员需要复杂工程、稳定性要求高，在模型选择上我还是会推荐Claude 4、GPT-5 这类能力强的，前端配CC或者Codex。CC和Codex 的“性格”也挺不一样：CC更急一点，推进感很强；Codex更稳，适合慢慢打磨。

AI正在把“开发软件”这件事，从专业技能变成一种普通人也能体验的能力。CC代表的是AI编程的效率上限，OpenCode则拓宽了AI编程的人群下限。

用一段时间之后，你也会慢慢意识到这些工具的价值，其实已经不只在编程。同一套能力，开始自然地被用来：整理本地文件和资料、重构文档和结构、生成小工具和脚本、把零散流程变成可复用的东西，写代码只是它参与工作的方式之一。

AI编程工具从最初的专业人士专业使用，慢慢渗透的普通人群，它的产品形态也从复杂的IDE形式如Cursor，进化成为ClaudeCode和OpenCode。