🔧 命令行工具 · 技术向

OpenCode + KiloCode

AI命令行工具链(Stigmergy平台内置)。支持免费模型、复杂技能编排、多Agent协同。适合有终端使用经验的研究者。

✅ 免费模型可用 🔗 66+ 技能即装即用 ⚙️ 复杂技能编排 💡 CLI 技术门槛
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两款工具,选哪个?
OpenCode 和 KiloCode 的核心区别
🔵 OpenCode

通用AI命令行助手

适合社会科学研究、多轮对话分析、文本处理、文献整理等通用任务。

  • 支持多轮对话上下文
  • 可加载 SocienceAI 66+ 技能
  • 本地运行,数据不出电脑
  • 适合:质性分析、文献综述
🟠 KiloCode

AI编程助手

适合需要代码生成、数据处理脚本、可视化编程的研究任务。

  • 内置代码补全与生成
  • 支持 Python / R / JavaScript
  • 可调用外部API做数据处理
  • 适合:定量分析、数据清洗
特性 🔵 OpenCode 🟠 KiloCode
安装命令 npm install -g opencode npm install -g kilocode
调用方式 opencode "你的问题..." kilocode --code "任务描述"
技能支持 ✅ SocienceAI 66+ 技能 ✅ SocienceAI 66+ 技能
免费模型 ✅ 支持免费端点 ✅ 支持免费端点
技能编排 ✅ 多步串行/并行编排 ✅ 串行为主
技术门槛 ⭐⭐ 适中(CLI基础即可) ⭐⭐⭐ 较高(需懂编程)

💡 建议:大多数社会科学研究者推荐从 OpenCode 开始,功能覆盖广且安装简单。如果有编程背景、需要处理数据,KiloCode 是更好的选择。两者也可以同时安装,互为补充。

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安装前准备
确认你的电脑满足基本要求
🖥️
操作系统 Windows 10+ / macOS 10.15+ / Linux
📦
Node.js 版本 18.0.0+(必需)
🔑
API Key(可选) 免费端点可用,也可配置自己的Key
⌨️
终端工具 Windows Terminal / iTerm2 / VS Code 终端

⚠️ 技术门槛:本工具需要使用终端(Terminal)交互。如果你熟悉 cdnpmpip 等命令,这是为你设计的。如果你不熟悉命令行,请先阅读下面的「CLI常用命令速查」,或选择 WorkBuddy 桌面版

📖 CLI 常用命令速查(5分钟入门)
cd 文件夹名进入文件夹
cd ..返回上级目录
ls / dir列出当前目录文件
pwd显示当前完整路径
npm install -g 包名全局安装Node.js包
opencode "问题"调用OpenCode
Ctrl + C中断当前命令
↑ / ↓历史命令翻页
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安装 OpenCode
通用AI命令行助手(通过npm安装)

方式一:npm 安装(推荐)

bash / terminal
npm install -g opencode
# 全局安装完成后,验证安装
opencode --version
opencode/1.x.x win32-x64 node-v20.x.x

方式二:pip 安装

bash / terminal
pip install opencode-cli
opencode --version

方式三:brew 安装(macOS/Linux)

bash / terminal
brew install opencode

✅ 安装成功后:OpenCode 即可在任意终端窗口使用,无需每次进入特定目录。

3
安装 KiloCode
AI编程助手(可选,如果你需要代码生成功能)
bash / terminal
npm install -g kilocode
# 验证安装
kilocode --version
kilocode/1.x.x win32-x64 node-v20.x.x

💡 KiloCode 使用场景:当你需要生成数据处理脚本(如Python数据分析、批量文件处理、可视化代码)时使用。它不是独立的分析工具,而是辅助 OpenCode 完成编程任务的工具。

4
配置免费模型
无需付费,即可使用多个免费AI端点

OpenCode 和 KiloCode 默认支持多个免费模型端点,开箱即用。如果你有自己偏好的模型,也可以配置API Key。

bash / terminal
# 首次运行会自动引导配置(交互式)
opencode
Welcome to OpenCode! Let's set up your config.
Free endpoints available: OpenRouter / NVIDIA / Groq
Select default model [1-3]: 1
✅ Config saved to ~/.opencode/config.json

✅ 免费端点说明:OpenRouter 提供多个免费模型(如 Claude-3-Haiku、Mistral-7B等);NVIDIA 公共端点;Groq 免费Tier。无需注册信用卡,开箱即用。

高级:配置自定义API Key

bash / terminal
# 设置环境变量(推荐方式)
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxx # Linux/macOS
set OPENAI_API_KEY=sk-xxxx # Windows CMD
$env:OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" # Windows PowerShell
# 或编辑配置文件
opencode config set api_key sk-xxxx
5
加载 SocienceAI 技能
66+ 专业技能一键安装,支持复杂编排

通过 Stigmergy 平台加载 SocienceAI 的66+专业技能。技能涵盖质性研究、定量分析、商业分析、数字理论四大类。

bash / terminal
# 安装 Stigmergy(内置 opencode + kilocode 支持)
npm install -g stigmergy
# 加载 SocienceAI 技能库
stigmergy skills add socienceai
✅ SocienceAI 技能库已加载 (66 skills)
# 查看所有可用技能
stigmergy skills list
扎根理论专家 (grounded-theory-expert) [质性研究] 社会网络分析 (social-network-analysis) [网络分析] 布迪厄场域分析 (bourdieu-field-analysis) [数字理论] QCA模糊集分析 (mvqca-fsqca-csqca) [定量研究] 商业生态分析 (business-ecosystem-analysis) [商业分析] ... 共66个技能

✅ 技能加载成功!现在可以直接调用任何技能处理研究任务。

调用单个技能

bash / terminal
opencode "使用扎根理论专家分析以下访谈记录..."
[grounded-theory-expert] 正在加载技能...
[grounded-theory-expert] 开放编码: 提取概念 12个
[grounded-theory-expert] 轴心编码: 建立关联 5个
[grounded-theory-expert] 选择编码: 核心范畴 "数字化转型动力"
6
复杂技能编排
多技能串行/并行执行,实现复杂研究流程自动化

这是 OpenCode 相比 WorkBuddy 的核心优势——支持多技能编排,可以将多个专业技能串联起来,自动完成从数据收集到分析报告的完整流程。

📌 示例1:串行编排(按顺序执行)

先做社会网络分析,再基于分析结果做扎根理论深度挖掘。

bash / terminal
stigmergy run --chain social-network-analysis --then grounded-theory
[Step 1/2] social-network-analysis → 识别网络节点: 42个行动者 → 计算中心性: 孙悟空(0.89), 唐僧(0.76)... → 输出: network-analysis-report.md [Step 2/2] grounded-theory → 基于Step1报告进行扎根分析 → 核心范畴: "取经团队权力结构" → 输出: gt-final-theory.md

📌 示例2:并行编排(同时执行多个技能)

对同一数据集同时运行多种分析方法,结果汇总。

bash / terminal
stigmergy run --parallel social-network-analysis,bourdieu-field-analysis,mvqca-fsqca
[并行执行 3个技能] ✓ social-network-analysis → 3.2s ✓ bourdieu-field-analysis → 4.1s ✓ mvqca-fsqca → 5.8s --- 综合报告已生成: multi-method-report.md

📌 示例3:条件分支编排

bash / terminal
# 如果数据量 > 1000条,走QCA定量分析;否则走扎根理论
stigmergy run --if "data_count > 1000" --then mvqca-fsqca --else grounded-theory

💡 编排配置示例(stigmergy.yml):你可以将复杂流程保存为配置文件,下次一键执行:
skills: [social-network-analysis, grounded-theory]
mode: chain
output: unified-report.md

7
第一个研究任务
从零开始:用 OpenCode 完成一次社会网络分析

完整示例:从准备数据到运行分析,全程在终端完成。

bash / terminal
# 第1步:进入研究项目目录
cd ~/my-research/xiyouji-project
# 第2步:确保数据文件存在
ls
characters.csv relationships.csv
# 第3步:调用社会网络分析技能
opencode "使用社会网络分析专家分析 characters.csv 和 relationships.csv,识别关键人物和权力结构"
[social-network-analysis] 加载技能... ✓ 节点数量: 32个角色 ✓ 关系数量: 87条 ✓ 密度: 0.17(网络稀疏) ✓ 中心性最高: 孙悟空(0.89), 唐僧(0.76), 观音(0.54) ✓ 结构洞: 猪八戒、沙僧 📊 报告已保存: sna-report-2026-04-20.md
# 第4步:用 KiloCode 生成可视化代码
kilocode --code "generate network graph from sna-report-2026-04-20.md using networkx"
network_graph.py 已生成 ✓ 运行: python network_graph.py 即可查看可视化

✅ 任务完成!你刚刚完成了:社会网络分析 → 理论解读 → 可视化代码生成,全程在终端,无需打开浏览器。

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常见问题
FAQ

准备好开始了吗?

OpenCode + KiloCode 为你提供完整的命令行AI研究能力。
搭配 SocienceAI 66+ 技能,从数据到洞察,一气呵成。

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