视频脚本：OpenCode 代理技能实战

基本信息

• 选题名称： 用一个 SKILL.md 文件，让 AI 自动帮你审查代码
• 目标时长： 90 秒（口播约 200 字）
• 核心观点： OpenCode 的代理技能（Skills）系统让你把代码审查经验封装成可复用模块，团队共享、跨项目使用
• 目标观众： 程序员、技术博主、对 AI 代码助手感兴趣的用户

分镜表

核心要求

前 3 秒钩子

「你想过把你的代码审查标准，变成 AI 自动执行的工作流吗？」 — 痛点前置，结果承诺。程序员每天花大量时间做 code review，这句话直接命中。

信息密度

• 每 15 秒一个信息点，节奏紧凑
• 重点放在 Skill 是什么 + 实操演示
• 数据必须真实：16.1 万 Stars（GitHub API 实时核实）

口语化

• 「说白了」「照着做就行」「拷贝过去」— 自然口语，不念稿感
• 避免技术文档腔

有画面感

• 全程需要终端录制画面（OpenCode 交互、tree 命令、review 输出）
• SKILL.md 代码展示用深色主题高亮
• 关键数据用大字字幕叠加（161k Stars）

结尾引导

• 点赞/关注 + 评论区互动引导
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附带物料需求

画面素材

1. 终端录屏 — OpenCode 命令行交互
2. tree 命令截图 — 展示 Skill 文件夹结构 .opencode/skills/code-review/SKILL.md
3. SKILL.md 代码高亮 — code-review skill 的完整内容
4. review 报告输出 — 模拟完整的代码审查报告
5. OpenCode GitHub 页面截图 — 证明 161k Stars 是真实的

AI 生成图

• 封面背景：深色科技风 + 「SKILL.md」发光大字标题
• 分隔页：Skill 工作流示意图（文件夹 → AI 激活 → 输出结果）

配图/字幕

• 数据字幕：「161k Stars」「活跃开发中」「https://github.com/anomalyco/opencode」
• 进度指示：「实操演示 ↓」「代码展示 ↓」

脚本正文（完整口播内容）

你想过把你的代码审查标准，变成 AI 自动执行的工作流吗？

OpenCode 是一个开源 AI 编程助手，GitHub 上 16.1 万 Stars，支持 Claude、GPT、Gemini 等多模型，完全开源透明。

它有一个 Skills 系统，叫代理技能。通过一个 SKILL.md 文件定义技能，AI 按需自动发现和加载。

说白了就是建一个文件夹，里面放一个 SKILL.md，写清楚这个技能干什么、怎么用。AI 会自动找到它、加载它、执行它。

来实操。我给 OpenCode 装一个代码审查的 Skill——把检查清单写进 SKILL.md，告诉 AI 审查 PR 时照着做，AI 自动完成全流程。

这个 Skill 怎么写？frontmatter 定义名称和描述，后面写工作流程——拉取 diff、分析代码、生成报告。照着模板改就行。

整个过程全自动。你写一个 Skill，全团队都能用；换项目直接拷贝过去，审查标准跟着走。

Skills 是今年 AI 编程助手最重要的生态变量。想了解更多实测对比，评论区告诉我。

执行说明

1. 录制终端交互前，确认已安装 OpenCode：curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
2. 准备测试仓库：包含简单代码文件的项目
3. 创建测试 Skill：.opencode/skills/code-review/SKILL.md（内容见文章）
4. 录制 review 工作流：@code-review <PR号>
5. 确认 OpenCode Skills 路径文档在 https://opencode.ai/docs/skills

标签与分类

• 标签： video, script, OpenCode, Skills, 代码审查, AI编程助手, GitHub
• 分类： video-script