Tu agente de código
con OpenCode
Open source, multi-modelo y terminal-first. Hoy lo montamos, lo conectamos a DeepSeek y construimos una feature dirigiendo specs con OpenSpec.
Alejandro de la Fuente
Technical Leader · NTT Data · GDNE
Clónalo ahora, que el contenedor tarda
Mientras presentamos, abre el repo y lanza el entorno. Para cuando lleguemos a "manos a la obra" lo tendrás listo.
Create codespace y deja que construya.
El panorama, y por qué elegimos OpenCode
Todos los agentes comparten la misma idea (LLM + herramientas + bucle). Cambian la filosofía y el lock-in.
AGENTS.md, habla MCP
y se configura por fichero. Por eso es nuestra base para el taller.El bucle del agente
Un chatbot habla; un agente actúa. OpenCode cierra este ciclo en tu terminal, sobre tu repo.
- Sesiones y modos: builds, planes y subagentes para tareas acotadas.
- Providers: el mismo bucle con Claude, DeepSeek o un modelo local.
- MCP: extiende sus herramientas (BBDD, APIs, buscadores) sin tocar el core.
Arrancar OpenCode en 30 segundos
# 1. Instala el CLI curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash # 2. Lánzalo en tu repo opencode # 3. Conecta un proveedor /connect # → deepseek
opencode.ai/docs · sst/opencode
- En el devcontainer del taller ya viene instalado: solo abres y listo.
- Sin contenedor, el setup.sh del starter lo instala por ti.
- El modelo se fija en
opencode.json(lo vemos en la siguiente slide). - La key vive en
DEEPSEEK_API_KEY(env o.env), nunca en el repo.
opencode arranque contra DeepSeek y veas el modelo activo abajo a la derecha.El motor de hoy: DeepSeek
Esta es la API key de la sesión. Cópiala con el botón y expórtala en tu terminal.
__PEGA_LA_KEY_DE_DEEPSEEK_ANTES_DEL_TALLER__ Pégala con export DEEPSEEK_API_KEY="…" o en tu .env.
# Exporta la key copiada export DEEPSEEK_API_KEY="sk-…" # opencode.json (ya en el starter) { "model": "deepseek/deepseek-chat" }
AGENTS.md: el system prompt de tu repo
OpenCode lee AGENTS.md en cada sesión. Es donde defines arquitectura, reglas y qué NO hacer.
# AGENTS.md
## Propósito
Mini gestor de tareas. Practicamos SDD.
## Convenciones
- ESM, TypeScript estricto, sin any
- Tests con node:test
## Qué NO hacer
- No ampliar task.ts a mano
- No commitear .env ni la API key - Estándar abierto: lo leen OpenCode, Codex, Cursor… (Claude usa
CLAUDE.md, un wrapper). - Sin él, el agente no conoce tu arquitectura y rompe tus patrones.
- Cuesta 500–5.000 tokens, pero sube muchísimo la calidad y la consistencia.
- Empieza pequeño y hazlo crecer con cada fricción que detectes.
El contexto es el recurso escaso
La ventana de contexto es finita. Gestionarla bien es lo que separa un agente útil de uno que "olvida".
- Da el contexto por adelantado en vez de dejar que el agente lo adivine.
- Tareas largas → trocéalas; el contexto se degrada con el tamaño.
- Un subagente por responsabilidad evita que un único hilo se sature.
OpenSpec: acordar el qué antes del cómo
Una capa de specs ligera. En vez de vibe coding, el agente y tú acordáis la spec, y el código sigue.
# estructura openspec/ project.md # contexto specs/ # specs vigentes changes/ # propuestas en curso archive/ # completadas
- El change queda versionado en el repo: revisable como cualquier PR.
- La spec viva es el contexto que hereda el próximo agente.
- Funciona dentro de OpenCode vía comandos
/opsx:*. - Se instala con
openspec init --tools opencode(ya hecho en el starter).
Fission-AI/OpenSpec · openspec.dev
explorar → proponer → aplicar → verificar → archivar
El ciclo completo dentro de OpenCode, sobre el mini gestor de tareas del starter.
Describe la feature (prioridad de tareas). Genera el change + sus specs.
El agente implementa las tareas y escribe los tests. Tú revisas el diff.
Contrasta la implementación con la spec. Si hay huecos, vuelve al paso 2.
Archiva el change y sincroniza las specs vigentes. Feature cerrada.
Alucinaciones: se previenen, no se aceptan
El agente genera texto probable, no verdad verificada. ~30% del código generado puede traer errores sutiles.
- Da contexto explícito (AGENTS.md).
- Pide criterios de éxito claros.
- Ejecuta los tests tú mismo.
- Itera en pasos pequeños.
- Copiar APIs/paquetes sin verificar.
- Aprobar el plan a ciegas.
- Sobrecargar una sola tarea.
- Usar el agente como sustituto de entender.
El repo como prompt persistente
Si construyes agentes, ya eres harness engineer. Cada lint, test y spec es un prompt que se reactiva solo.
Puente a la charla "Harness Engineering" de la serie · openai.com/index/harness-engineering
Monta el entorno y empezamos
Elige una vía. En 3 minutos tendrás OpenCode hablando con DeepSeek sobre el starter.
opencode.postCreate corre setup.sh../scripts/setup.sh (acepta una ruta a montar).# Vía C — máquina pelada, indícale la ruta git clone https://github.com/CodigoSinSiesta/taller-opencode-starter cd taller-opencode-starter ./scripts/setup.sh . # instala OpenCode + OpenSpec + deps export DEEPSEEK_API_KEY="sk-…" # la key de la slide 6 opencode
ejercicios/01-setup.md y empezamos por el Paso 0.5 ideas y a practicar
- OpenCode: agente open source, multi-modelo y sin lock-in.
- AGENTS.md es el contrato: sin él, no hay resultados predecibles.
- DeepSeek como motor: configurable por fichero, key en el entorno.
- Spec-Driven con OpenSpec: acuerda el qué antes del cómo, y versiónalo.
- Harness engineering: estructura el repo como prompt persistente.
propose → apply → verify → archive sobre una feature pequeña de tu propio repo. Ahí es donde esto demuestra (o no) su valor. 🚀