1. 为什么我把 opencode 的项目规划、测试、审查串成了一条线opencode 是一个跑在终端里的 AI 编码代理能读你的仓库、改文件、跑命令适合把「项目规划、测试补全、代码审查」这三件重复度极高的事交给它。但很多人卡在第一步每个阶段都要单独配一次模型通道Key 散落在环境变量、配置文件、CI 里换一个模型就要改一遍最后干脆放弃。我这次的做法是用 TaoToken 统一 Key 和 API 通道让 opencode 的规划、测试、审查三个阶段共用同一套接入配置。TaoToken 是一个聚合式 AI 模型 API 服务官网在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 它把多家模型的调用收敛成一个 OpenAI 兼容入口opencode 只要认这个入口就能在三个阶段里自由切换模型而不用动业务代码。这篇文章适合三类人一是已经在用 opencode 但配置总是打架的开发者二是想把 AI 拉进真实项目流程、又不想被 Key 管理拖累的团队三是刚接触 opencode、想找一个能直接复制的落地骨架的人。下面我会给出可复制的 config.toml 骨架、settings.json 片段以及规划、测试、审查三步的验证动作每一步都有命令和预期结果照着做就能复现。2. TaoToken 前置先把统一 Key 和 API 通道准备好2.1 注册与拿 Key打开 https://taotoken.net/api 这个 API 入口页注册后进入控制台。控制台地址是 https://taotoken.net/console 登录后左侧找「API Keys」新建一个 Key。建议按用途拆一个给本地 opencode 用一个给 CI 用方便出问题时单独吊销。拿到 Key 后先别急着写进项目先在终端验证一次通道是否通curl https://taotoken.net/api/v1/models \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY返回里能看到可用模型列表说明 Key 和通道都正常。这一步很关键因为后面 opencode 报错时你要能区分是「Key 问题」还是「opencode 配置问题」。2.2 为什么用统一 Key 而不是每个阶段单独配opencode 的规划阶段可能想用推理强的模型测试阶段想用代码补全快的审查阶段想用上下文长的。如果每个阶段都单独配 Key 和 base_url配置文件会迅速膨胀而且模型切换时容易漏改。TaoToken 的做法是所有阶段都指向同一个 base_url只在模型名上做区分。这样你只需要维护一份接入配置模型选择变成配置里的一个字段。注意不要把 Key 硬编码进 config.toml 或 settings.json 后提交到仓库。用环境变量注入配置文件里只写变量名。3. 可复制配置config.toml 骨架与 settings.json 片段3.1 opencode 的 config.toml 骨架opencode 读取项目根目录或用户目录下的 config.toml。下面这份骨架把 provider 指向 TaoToken 的 OpenAI 兼容入口并预置了三个阶段用的模型别名# config.toml [provider.taotoken] type openai base_url https://taotoken.net/api/v1 api_key_env TAOTOKEN_API_KEY [provider.taotoken.models] planner claude-sonnet-4-20250514 tester gpt-4.1 reviewer claude-sonnet-4-20250514 [agent] default_provider taotoken default_model planner [agent.plan] provider taotoken model planner [agent.test] provider taotoken model tester [agent.review] provider taotoken model reviewer这里api_key_env指向环境变量而不是直接写 Key。base_url用https://taotoken.net/api/v1这是 OpenAI 兼容路径opencode 的 openai 类型 provider 能直接识别。3.2 settings.json 配置片段如果你用的是带 settings.json 的编辑器侧集成或者 opencode 的某些插件读取 settings.json可以加这一段{ opencode.providers: { taotoken: { type: openai, baseUrl: https://taotoken.net/api/v1, apiKeyEnv: TAOTOKEN_API_KEY, models: { planner: claude-sonnet-4-20250514, tester: gpt-4.1, reviewer: claude-sonnet-4-20250514 } } }, opencode.agent: { defaultProvider: taotoken, defaultModel: planner } }3.3 环境变量注入在 shell 里设置或者写进.env后由启动脚本加载export TAOTOKEN_API_KEY你的Key如果你用 direnv可以在项目根目录放.envrcexport TAOTOKEN_API_KEY你的Key然后direnv allow。这样每次进项目目录自动注入不用手动 export。4. 三步验证规划、测试、审查各跑一次4.1 规划阶段生成任务拆解进入你的项目目录启动 opencodeopencode在会话里输入我有一个项目想法做一个在线笔记应用。 请分析需求生成功能清单、技术选型建议并拆成带优先级和依赖关系的任务清单。 保存为 docs/plan.md 和 docs/tasks.md。预期结果opencode 会在docs/下生成两个文件。plan.md里应该有核心功能模块用户系统、笔记管理、协作、高级功能和技术选型tasks.md里应该是带优先级、预计工时、依赖关系的任务表。如果只生成了一个文件或者任务清单没有依赖关系说明模型没按格式输出可以在 prompt 里补一句「用 Markdown 表格输出列包含任务名、优先级、工时、依赖」。这一步验证的是TaoToken 通道是否通、planner 模型是否可用、opencode 是否能写文件。4.2 测试阶段补全用例接着在同一个会话里输入基于 docs/tasks.md 里的任务为 notes 模块生成 pytest 测试用例。 要求 1. 覆盖创建、读取、更新、删除、搜索五个场景 2. 使用 pytest-asyncio 3. 遵循 AAA 模式 4. 保存为 tests/test_notes.py预期结果tests/test_notes.py生成里面应该有五个测试函数每个都有 arrange、act、assert 三段。然后运行pytest tests/test_notes.py -v如果测试通过说明 tester 模型生成的代码可执行如果失败把报错贴回 opencode让它修。这一步验证的是tester 模型是否可用、生成的测试是否能跑。4.3 审查阶段输出 diff 建议在会话里输入审查 src/ 目录下的所有 Python 文件检查 1. PEP8 规范 2. 类型注解完整性 3. 安全漏洞SQL 注入、明文密码等 4. 性能问题N1 查询等 输出审查报告按高/中/低优先级分组每条给出文件行号和修复建议。预期结果opencode 输出一份审查报告高优先级问题里应该能看到类似「SQL 注入风险」「密码明文存储」这类条目每条带文件路径和行号。如果报告里只有笼统描述没有行号说明模型没读文件内容可以在 prompt 里明确「先读取文件再审查」。这一步验证的是reviewer 模型是否可用、opencode 是否能读多文件并给出结构化建议。5. 本篇常见错排查5.1 401 Unauthorized最常见的原因是环境变量没注入。先确认echo $TAOTOKEN_API_KEY如果为空说明 shell 没加载。检查.envrc是否direnv allow或者手动source .env。如果变量有值但还是 401去控制台确认 Key 是否被吊销或过期。5.2 404 Not Foundbase_url 写错是主因。opencode 的 openai 类型 provider 需要 base_url 以/v1结尾。确认 config.toml 里是https://taotoken.net/api/v1不是https://taotoken.net/api。后者是入口页不是 API 路径。5.3 模型名不识别如果你在 config.toml 里写的模型名不在 TaoToken 的可用列表里会报 model not found。先用第 2.1 节的 curl 命令拉一次模型列表把返回里的模型名复制进配置。不要凭记忆写。5.4 opencode 不读 config.tomlopencode 的配置查找顺序是项目根目录 用户目录。如果你在项目根目录放了 config.toml 但没生效检查文件名是否拼错是 config.toml 不是 config.yaml以及是否在正确的目录启动 opencode。可以在会话里输入/config查看当前加载的配置。5.5 测试阶段生成的用例跑不起来常见原因是缺少 fixture 或依赖。先看报错是 ImportError 还是 AssertionError。ImportError 说明生成的测试引用了不存在的模块让 opencode 补 conftest.pyAssertionError 说明测试逻辑和实现不匹配把实现代码贴给 opencode 让它对齐。6. 把三个阶段串成日常流程配置好之后我自己的日常是这样跑的早上进项目先让 opencode 读一遍昨天的 diff生成当天的任务拆解写完代码后让 tester 模型补测试并跑一遍提交前让 reviewer 模型审查改动文件只输出高优先级问题。三个阶段共用同一个 Key 和 base_url切换模型只改 config.toml 里的一个字段。如果你主要做长期编码和 Agent 任务可以看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewrite 。如果只是想先验证模型对话效果用模型对话入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewrite 。接入过程中遇到报错先查 API Keys 和接入文档https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewrite 和 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewrite 。最后补一个我踩过的坑opencode 在审查阶段如果一次读太多文件上下文会爆。我的做法是分目录审查先src/models/再src/routers/每次只让 reviewer 看一个目录。这样报告更细也不会因为上下文截断漏掉问题。