OpenCode v2 und die neue Repository: wo das Projekt jetzt wirklich liegt

Was ist passiert?#

Beim Recherchieren zu OpenCode ist mir aufgefallen, dass viele Artikel und Tool-Verzeichnisse auf ein Repository verweisen, das nicht mehr das aktuelle Projekt ist. Die Suche nach „opencode“ führt schnell zu opencode-ai/opencode – dieses Repository ist archiviert.

Das aktuelle Projekt liegt unter anomalyco/opencode. Dort liegen Releases, der Quellcode und die Changelog. Die Dokumentation unter opencode.ai/docs beschreibt den aktuellen Stand und weist auf eine neue Version 2 hin.

Konkret heißt das für die Einrichtung:

# Offizielles Repository (aktuell)
git clone https://github.com/anomalyco/opencode

# Dokumentation des aktuellen Projekts
open https://opencode.ai/docs/

# Installation – offizielles Install-Skript
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

# Alternativ über npm
npm install -g opencode-ai

# Homebrew: offizieller Tap, aktueller als die Homebrew-Formula
brew install anomalyco/tap/opencode

Für Windows empfiehlt die Projektdokumentation WSL statt der nativen Varianten.

Warum ist das relevant?#

Drei Punkte, die mir bei der Recherche auffielen:

1. Quellenalter entscheidet über Richtigkeit. Ein Artikel, der über ein archiviertes Repository schreibt, beschreibt eine Version, die es so nicht mehr weiterentwickelt wird.
2. Der Paketname ist nicht der Repository-Name. opencode-ai ist das npm-Paket, anomalyco/opencode das Repository, opencode.ai die Doku. Drei Namen, ein Projekt.
3. Konfiguration ist dokumentiert, nicht zu raten. Die Konfiguration läuft über eine JSON-Datei (opencode.json bzw. opencode.jsonc), an mehreren Orten, die zusammengeführt werden. Das ist der Punkt, an dem die meisten Anleitungen im Netz veralten.

Meine Einordnung#

Was ich aus der Recherche mitnehme: Bevor ich über ein Open-Source-Tool schreibe, gehören Repository-Status, aktuelle Version und Doku-Stand in die Quellenliste. Sonst schreibe ich über etwas, das es in der Form nicht mehr gibt. Bei OpenCode ist das kein Randfall, sondern der Normalfall – das Projekt ist jung und hat dieOrganisation gewechselt.

Für alle, die selbst testen wollen: Der Einstieg ist erstaunlich kurz. Installieren, Provider verbinden, /models aufrufen, loslegen. Der Aufwand liegt danach – in der Konfiguration, in Regeln und darin, wie viel Verantwortung man dem Agenten gibt.

Was das für lokale AI bedeutet#

Die Provider-Dokumentation listet unter anderem Ollama, LM Studio und llama.cpp als lokale Endpunkte. Damit ist OpenCode kein reines Cloud-Werkzeug. Wer Modelle nicht in die Cloud schicken will, kann denselben Agenten lokal betreiben – dazu mehr in OpenCode mit lokalen Modellen.

Wenn du das für dein Projekt brauchst#

Ein Coding Agent, der in deinem Repository arbeitet, ist kein Selbstläufer. Entscheidend sind Konfiguration, Berechtigungen und ein Setup, das du nachvollziehen kannst. Wenn du das für dein eigenes Projekt aufsetzen willst, schreib mir – ich helfe beim Aufbau.