Ten dokument wyjaśnia, do czego służy funkcjonalność Agent Modes w OpenCode i jak z niej korzystać w codziennej pracy. Jest przeznaczony zarówno dla użytkownika, który sam czyta dokumentację w Confluence, jak i dla agenta AI, który ma na jej podstawie podpowiadać kolejne kroki.
Zakładamy, że użytkownik pracuje już w środowisku OpenCode, w którym ta funkcjonalność jest dostępna. Dokument opisuje wyłącznie sposób użycia i typowe zastosowania.
Funkcjonalność składa się z dwóch głównych części:
Najważniejsza zasada: indeks RAG jest tylko pamięcią pomocniczą. Źródłem prawdy pozostają pliki użytkownika, notatki, jawne ustalenia z rozmowy i konkretne fragmenty dokumentów.
Użyj tej funkcjonalności, gdy chcesz, żeby agent:
research.Nie traktuj indeksu RAG jako samodzielnego dowodu. Przy cytatach, faktach, warunkach, definicjach i listach agent powinien sprawdzić konkretny plik źródłowy.
/scan/learn README.md docs src/search jak działa lokalny RAG
/context co jest źródłem prawdy dla odpowiedzi agenta
/ask podsumuj najważniejsze ograniczenia tej funkcjonalności/learn ponownie dla odpowiednich ścieżek./scanSprawdza, czy dla aktualnego katalogu roboczego istnieje przygotowany indeks RAG. Pokazuje status indeksu, lokalizację danych tymczasowych i listę znanych plików. Nie buduje indeksu i nie usuwa danych.
Przykład:
/scan/learn <plik-lub-katalog...>Buduje albo odświeża lokalny indeks RAG dla wskazanych plików i katalogów. Po wykonaniu tej komendy agent może wyszukiwać informacje w przygotowanym zestawie dokumentów.
Przykłady:
/learn README.md docs src
/learn materials notesAlias:
/index materials notes/search <pytanie>Wyszukuje miejsca w dokumentach, które mogą zawierać odpowiedź. To dobra komenda, gdy chcesz znaleźć kandydatów do dalszej analizy albo sprawdzenia w plikach źródłowych.
Przykład:
/search gdzie opisano zasady weryfikacji źródeł/context <pytanie>Pobiera fragmenty dokumentów jako kontekst dla odpowiedzi agenta. Agent powinien użyć tych fragmentów do odpowiedzi, ale ważne twierdzenia nadal sprawdzać w konkretnych plikach.
Przykład:
/context jak należy odpowiadać na pytania o cytaty/ask <pytanie>Prowadzi rozmowną odpowiedź na podstawie przygotowanego indeksu. To wygodny wariant, gdy chcesz uzyskać wyjaśnienie, porównanie, streszczenie albo listę wniosków.
Przykład:
/ask czym różni się search od contextAlias:
/talk czym różni się search od context/clearUsuwa tymczasowe dane RAG dla aktualnego katalogu roboczego. Nie usuwa plików źródłowych użytkownika. Agent powinien pokazać, co zostanie usunięte, i poczekać na zgodę.
Przykład:
/clearTryb pracy to gotowy zestaw zasad, katalogów i komend dopasowany do konkretnego rodzaju pracy. Tryb pomaga agentowi lepiej rozumieć kontekst i prowadzić użytkownika przez typowy proces.
/mode-listPokazuje dostępne tryby pracy.
/mode-list/mode-init <tryb>Włącza wskazany tryb pracy w aktualnym katalogu roboczym. Agent najpierw pokazuje plan zmian i ewentualne konflikty. Zmiany powinny zostać wykonane dopiero po zgodzie użytkownika.
/mode-init researchPo włączeniu trybu nowe komendy mogą nie pojawić się natychmiast w bieżącej sesji OpenCode. Jeśli ich nie widzisz, zamknij i ponownie uruchom OpenCode w tym samym katalogu roboczym.
/mode-statusPokazuje tryby aktywne w aktualnym katalogu roboczym.
/mode-status/mode-updateSprawdza możliwość odświeżenia trybu. Agent powinien pokazać status i plan, a zmiany wykonywać tylko po zgodzie użytkownika.
/mode-update research/mode-removePokazuje plan ręcznego wyłączenia trybu. Agent nie powinien usuwać plików bez osobnej zgody użytkownika. Szczególna ostrożność dotyczy katalogów, które mogą zawierać dane użytkownika.
/mode-remove researchresearchresearch to tryb asystenta badawczego. Pomaga prowadzić przegląd literatury, porządkować materiały, budować argumentację i przechodzić od notatek do szkicu tekstu.
Po włączeniu trybu użytkownik pracuje z katalogami:
materials/ - literatura, artykuły, książki, PDF-y i materiały źródłowe,notes/ - notatki z lektur, streszczenia, pytania i obserwacje,calculations/ - obliczenia, tabele, wyniki eksperymentów i analizy,draft/ - konspekty, sekcje tekstu, abstrakty i wersje robocze.Typowy przepływ pracy:
materials/.notes/./scan/learnW trybie research domyślnym zestawem dokumentów są materials/ i notes/.
/search jakie definicje pojęcia X pojawiają się w literaturze
/ask porównaj stanowiska autorów dotyczące metody Y
/context co literatura mówi o ograniczeniach podejścia Zdraft/ tylko po uzgodnieniu z użytkownikiem.Lepsze pytania są konkretne i zawierają kontekst:
/search ograniczenia metody analizy sentymentu w badaniach nad opiniami studentów
/ask porównaj definicje kompetencji cyfrowych u trzech najczęściej cytowanych autorów
/context argumenty przeciwko użyciu ankiety jako jedynej metody badawczejSłabsze pytania są zbyt krótkie albo wieloznaczne:
/search metoda
/ask literatura
/context wynikiDla dokładnych terminów, warunków, list i cytatów poproś agenta o weryfikację w plikach źródłowych. RAG pomaga znaleźć kandydatów, ale nie zastępuje sprawdzenia tekstu.
materials/./learn materials/ask jakie są główne tezy tych dokumentów
/search gdzie dokumenty omawiają ograniczenia metody/mode-init researchmaterials/ i notatki do notes/./scan
/learn/ask pomóż mi sformułować pytanie badawcze na podstawie materiałów/search dokładny termin i kontekst, w którym powinien występowaćPo dodaniu, usunięciu albo zmianie plików uruchom ponownie:
/learn <plik-lub-katalog...>W trybie research zwykle wystarczy:
/learnTa funkcjonalność:
Jeśli odpowiedź wymaga pewności, poproś agenta o sprawdzenie konkretnego pliku źródłowego. Agent powinien odróżnić cytat od parafrazy i powiedzieć, gdy nie może potwierdzić informacji.
Agent korzystający z tej dokumentacji powinien instruować użytkownika według poniższych zasad:
/learn <ścieżki>,Gdy użytkownik pyta, jak korzystać z tej funkcjonalności, agent powinien:
research./learn <ścieżki>
/search <pytanie>
/ask <pytanie>/mode-init research
/scan
/learn
/ask <pytanie badawcze>