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对话命令

📋 概述​

对话命令用于与 OpenCode 进行交互，包括多轮对话、单次查询和批量处理。

💬 开始对话​

打开交互式对话界面，与 AI 进行多轮对话

选项说明：

  • --model: 指定使用的模型
  • --agent: 指定使用的 Agent
  • --session: 恢复历史会话

使用场景：

  • 代码编写和调试
  • 技术问题咨询
  • 多步骤任务执行

对话特性：

  • 支持多轮上下文
  • 自动记忆对话历史
  • 实时流式响应
  • 工具调用自动执行

❓ 执行单次查询​

执行单次查询并返回结果

选项说明：

  • --model: 指定使用的模型
  • --agent: 指定使用的 Agent
  • --no-stream: 禁用流式输出

使用场景：

  • 快速获取答案
  • 脚本集成
  • 自动化任务

📦 批量处理​

批量执行任务列表

选项说明：

  • --file: 任务文件路径
  • --parallel: 并发执行数量
  • --output: 输出文件路径

任务文件格式：

支持 JSON 格式的任务列表：

{
  "tasks": [
    {
      "type": "ask",
      "message": "帮我写一个快速排序函数"
    },
    {
      "type": "code",
      "language": "typescript",
      "instruction": "优化这段代码的性能"
    },
    {
      "type": "review",
      "files": ["src/index.ts"]
    }
  ]
}

使用场景：

  • 代码审查
  • 批量代码生成
  • 自动化测试

🎯 对话技巧​

高效对话的建议​

  1. 明确目标：清楚表达你的需求和目标
  2. 提供上下文：共享相关代码和错误信息
  3. 分步执行：复杂任务可以拆分为多个步骤
  4. 验证结果：及时反馈执行结果和问题

常用对话模式​

  • 代码编写：描述需求，提供框架，逐步完善
  • 调试问题：提供错误信息、代码片段、预期行为
  • 学习咨询：直接提问，要求示例和解释

📊 对话历史管理​

查看历史会话​

查看所有历史对话会话

输出信息：

  • 会话 ID
  • 会话标题
  • 创建时间
  • 最后更新时间

恢复会话​

恢复历史会话继续对话

使用场景：

  • 继续未完成的任务
  • 查看之前的对话记录
  • 复用上下文信息

删除会话​

删除指定的历史会话

使用场景：

  • 清理旧会话
  • 保护隐私
  • 整理对话记录

🔧 高级用法​

系统提示词​

在对话中使用系统提示词自定义 AI 行为

应用场景：

  • 代码风格规范
  • 技术栈约束
  • 输出格式要求

工具调用控制​

控制对话中工具的调用行为

选项说明：

  • 允许/禁止特定工具
  • 设置工具调用限制
  • 配置工具超时时间

📝 常见问题​

Q: 对话历史会占用很多空间吗？​

A: 会话历史主要存储文本信息，占用空间较小。可以定期清理旧会话。

Q: 如何在对话中使用文件？​

A: 可以使用路径引用文件，或者使用 Read 工具直接读取文件内容。

Q: 批量任务执行失败怎么办？​

A: 查看输出日志，定位失败的任务，可以单独重新执行。

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