newtype 工具栈:Oh My OpenCode 自定义 + newtype CLI 多 Agent 团队

何时打开:你想看 newtype 怎么 同时玩 OpenCode + 自建 npm CLI 工具 的完整范本。Oh My OpenCode 自定义指南(1729 lines,文档级别最完整)+ newtype CLI(产品级别的 8 Agent 多 Agent 内容生产 CLI)。

跟 Claude Code 最佳实践(Cal Rueb · Anthropic 内部讲座) 的区别:那份是 Anthropic Claude Code 视角。本 wiki 是 newtype 的 OpenCode + 自建 CLI 双工具栈。

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一、Part 1:Oh My OpenCode 自定义指南

1.1 项目背景

• Oh My OpenCode:OpenCode 的强大插件
• 官方仓库:https://github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode
• 许可证:SUL-1.0(Sustainable Use License)— 允许修改和分发(非商业)
• 功能:多模型编排、并行后台代理、LSP/AST 工具

1.2 10 个内置 Agent

英文名	中文化建议	角色
Sisyphus	西西弗斯	主 Agent / 默认编排
oracle	神谕者	架构顾问
librarian	图书管理员	文档/知识检索
explore	探索者	代码探索
frontend-ui-ux-engineer	前端工程师	UI / UX 实现
document-writer	文档撰写员	文档生成
multimodal-looker	多模态观察者	图像 / 多模态
Metis (Plan Consultant)	墨提斯(计划顾问)	规划顾问
Momus (Plan Reviewer)	摩摩斯(计划审查员)	计划审查
orchestrator-sisyphus	编排西西弗斯	多 Agent 编排

1.3 2 种自定义方法对比

方式	适用场景	需要编程	可否改名	安装方式
配置文件	修改参数 / 添加 Agent	❌	❌	编辑 JSON
Fork + GitHub	完全自定义、中文化	✅	✅	用户名/仓库#标签
Fork + npm	公开分享	✅	✅	npm publish

1.4 方法一:配置文件(推荐入门)

位置(优先级低到高):

1. ~/.config/opencode/oh-my-opencode.json(用户级)
2. .opencode/oh-my-opencode.json(项目级)

核心字段:

• model / temperature / top_p
• prompt / prompt_append(替换 vs 追加)
• tools / disable / description
• mode:subagent / primary / all
• permission:edit / bash / webfetch / doom_loop / external_directory

示例 — 权限控制:

{
  "agents": {
    "explore": {
      "permission": {
        "edit": "deny",
        "bash": "ask",
        "webfetch": "allow",
        "doom_loop": "deny"
      }
    },
    "oracle": {
      "permission": {
        "bash": {
          "git": "allow",
          "rm": "deny",
          "npm": "ask"
        }
      }
    }
  }
}

1.5 方法二:Fork 仓库 + 完整中文化(进阶)

关键 — 修改 3 个文件

文件	修改对象	位置
src/agents/types.ts	BuiltinAgentName 类型	第 59-70 行
src/config/schema.ts	BuiltinAgentNameSchema + OverridableAgentNameSchema + AgentOverridesSchema	第 19-30, 38-53, 118-133 行
src/agents/utils.ts	工具函数中的 Agent 名引用	(随文件)

自动化中文化脚本(perl 替换)

#!/bin/bash
set -e

mkdir -p .backups
cp src/agents/types.ts .backups/
cp src/config/schema.ts .backups/
cp src/agents/utils.ts .backups/

perl -i -pe 's/"Sisyphus"/"西西弗斯"/g'   src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts
perl -i -pe 's/"oracle"/"神谕者"/g'       src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts
perl -i -pe 's/"librarian"/"图书管理员"/g' src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts
perl -i -pe 's/"explore"/"探索者"/g'      src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts
perl -i -pe 's/"frontend-ui-ux-engineer"/"前端工程师"/g' src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts
perl -i -pe 's/"document-writer"/"文档撰写员"/g' src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts
perl -i -pe 's/"multimodal-looker"/"多模态观察者"/g' src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts
perl -i -pe 's/"Metis \(Plan Consultant\)"/"墨提斯 (计划顾问)"/g' src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts
perl -i -pe 's/"Momus \(Plan Reviewer\)"/"摩摩斯 (计划审查员)"/g' src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts
perl -i -pe 's/"Prometheus \(Planner\)"/"普罗米修斯 (规划者)"/g' src/config/schema.ts
perl -i -pe 's/"orchestrator-sisyphus"/"编排西西弗斯"/g' src/agents/types.ts src/config/schema.ts src/agents/utils.ts

echo "✅ 中文化完成"

8 步实战流程

1. Fork + Clone + bun install
2. 运行自动化脚本 中文化
3. 构建 + 验证:bun run build + bun run typecheck + bun test
4. MODIFICATIONS.md 修改声明(SUL-1.0 要求)
5. Git commit + push 到 fork
6. GitHub Release 打 tag:v3.0.0-zh.1(gh release create v3.0.0-zh.1 --title "...")
7. 配置 OpenCode 使用 GitHub 版本:"plugin": ["你的用户名/oh-my-opencode#v3.0.0-zh.1"]
8. 测试:Ask @神谕者 to explain this function

1.6 GitHub 版本 vs 本地构建 vs npm

方式	配置	适用
GitHub 版本(推荐)	用户名/仓库名#标签	个人使用 / 朋友分享
本地构建	file:///path/to/dist/index.js	开发时 / 频繁修改
npm	@scope/包名	公开分享 / 广泛使用

1.7 关键 Q&A

Q	A
如何强制更新 GitHub 版本	rm -rf ~/.cache/opencode/node_modules/ 后重启
私有仓库如何使用	(1) HTTPS + credential helper(2) 本地 clone + file:/// 路径
SUL-1.0 限制	个人使用 / 内部业务,不能商业用途,修改必须声明

1.8 推荐工作流

开发时:
  Fork → Clone → 修改 → 本地构建测试
  配置: "file:///path/to/dist/index.js"

个人使用:
  推送 GitHub → 创建 Release → 使用 GitHub 引用
  配置: "用户名/仓库名#v3.0.0-zh.1"

公开分享:
  发布 npm → 让其他人 npm 安装
  配置: "@scope/包名"

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二、Part 2:newtype CLI 多 Agent 内容团队

2.1 项目定位

Binary: nt | Package: npm i -g @newtype-os/cli

8 个专业 AI agents(researcher / writer / editor / fact-checker / extractor / analyst / archivist / chief)作为 non-interactive CLI 命令。专为其他 AI agents 程序化调用设计。

核心定位:给 AI 用的 CLI(其他 AI agents 调用,不是给人交互的)

2.2 8 个核心 Agent

Agent	用途
researcher	深度研究(默认 + fact-checker)
writer	内容生成
editor	4 层精修(structure → paragraph → sentence → word)
fact-checker	事实核验 / 声明验证
extractor	从文档/图像/网页提取结构化内容
analyst	框架分析(12 framework)
archivist	知识库 CRUD(语义搜索)
chief	编排器(协调所有 agent)

2.3 8 个核心命令

nt research [topic..]    # 主题研究(+ fact-check 默认)
nt write [topic..]       # 内容生成
nt edit [file]           # 4 层精修
nt fact-check [topic..]  # 事实核验
nt analyze [topic..]     # 框架分析(12 framework)
nt extract [topic..]     # 内容提取
nt archive <action>      # 知识库(store/search/list/delete)
nt pipeline [topic..]    # 全流程编排

2.4 输出模式(4 个 Flag)

Flag	行为	用于
(无)	纯文本 stdout	人读、简单 piping
--json	JSON 信封 stdout	Agent 程序化解析
--stream	NDJSON 事件流	实时进度监控
-o <file>	写入文件	保存输出、流水线

2.5 JSON Envelope Schema(关键 — 给 AI 用的)

成功响应:

{
  "success": true,
  "result": "... text output ...",
  "metadata": {
    "agent": "researcher",
    "sessionID": "...",
    "duration_ms": 45000,
    "tools": [{ "name": "web_search", "title": "..." }]
  }
}

错误响应:

{
  "success": false,
  "error": { "code": 2, "message": "..." },
  "metadata": { "agent": "researcher", "sessionID": "...", "duration_ms": 12000, "tools": [] }
}

2.6 Exit Codes

Code	含义
0	Success
1	Input / argument error
2	Model call failed
3	Timeout
4	Config / auth error

2.7 输入方式(优先级高到低)

1. 位置参数:    nt research AI Agent architectures
2. --input <file>: nt write --input notes.md
3. --topic <text>: nt analyze --topic "Tesla EV"
4. stdin 管道:    cat notes.md | nt write

2.8 全局 flags(关键)

Flag	Short	用途
--output <path>	-o	输出文件
--json		JSON envelope
--stream		NDJSON event stream
--verbose		显示工具执行
--quiet	-q	静默(只显示结果)
--model <p/m>	-m	覆盖模型(provider/model)
--lang <code>		输出语言:zh / en / ja
--timeout <sec>	-t	超时(默认 300s,pipeline 600s)

2.9 关键命令详解

nt research — 主题研究

# 基础
nt research "AI Agent architectures 2026" -o research.md

# 深度研究 + focus
nt research "MCP vs CLI" --depth deep --focus "developer experience,adoption" -o deep.md

# JSON 输出
nt research "Kubernetes security" --json

# 跳过 fact-check 加速
nt research "quick overview of RAG" --no-fact-check -o quick.md

Flag	默认	描述
--depth <level>	normal	shallow / normal / deep
--sources <n>	5	期望来源数
--focus <keywords>		关键词,逗号分隔
--no-fact-check		跳过 fact-check

nt write — 内容生成

# 从研究材料生成 newsletter
nt write --input research.md --style newsletter -o draft.md

# 从主题写 essay
nt write "Why CLI is the native language of AI Agents" --style essay --words 2000 -o article.md

Flag	选项
--style <s>	newsletter / essay / report / tweet-thread / technical / story
--method <m>	WRITE / AIDA / PAS / STORYTELLING / ANALYTICAL / CONVERSATIONAL
--words <n>	默认 1500
--tone <t>	professional / casual / academic / provocative
--audience <desc>	目标受众描述

nt edit — 4 层精修

# 全 4 层
nt edit --input draft.md -o final.md

# 只调结构
nt edit --input draft.md --layer structure -o restructured.md

# 保留 voice,只改语法
nt edit --input draft.md --preserve-voice -o polished.md

# 带 diff
nt edit --input draft.md --diff -o final.md

Flag	默认	描述
--layer <l>	all	structure / paragraph / sentence / word / all
--preserve-voice		保留原 voice,只改语法 / 逻辑
--diff		输出差异

nt analyze — 12 框架分析

nt analyze --input research.md --framework swot -o analysis.md
nt analyze "Why are all tools moving to CLI" --framework first-principles
nt analyze --input data.md --framework "swot,pestel" -o combo.md

12 框架:swot、pestel、porter、first-principles、5why、jobs-to-be-done、blue-ocean、value-chain、bcg-matrix、ansoff、okr、systems-thinking

nt pipeline — 全流程编排

# 默认流程 (research → analyze → write → fact-check → edit)
nt pipeline "AI Agent trends 2026" --style newsletter --output-dir ./output/

# 自定义步骤
nt pipeline "MCP future" --steps "research,write,edit" -o result.md

# 从已有材料(跳过 research)
nt pipeline --input notes.md --steps "analyze,write,edit" -o final.md

2.10 Pipeline Composition(链式)

# Research → Write → Edit
nt research "AI Agents" -o /tmp/r.md \
  && nt write --input /tmp/r.md --style newsletter -o /tmp/d.md \
  && nt edit --input /tmp/d.md -o final.md

# Extract → Fact-check → Archive
nt extract --input paper.pdf -o /tmp/e.md \
  && nt fact-check --input /tmp/e.md -o /tmp/fc.md \
  && nt archive store --input /tmp/fc.md --tags "paper,verified"

2.11 给 AI Agent 调用的示例

# 获取结构化输出
result=$(nt research "Kubernetes best practices" --json)
echo "$result" | jq -r '.result'    # 取文本
echo "$result" | jq '.success'      # 检查成功
echo "$result" | jq '.metadata'     # 取元数据

# 检查 exit code
nt research "topic" --json -o out.json
if [ $? -eq 0 ]; then
  echo "Success"
elif [ $? -eq 2 ]; then
  echo "Model call failed, retry"
elif [ $? -eq 3 ]; then
  echo "Timeout, increase with --timeout"
fi

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三、Part 3:两个工具的整体哲学

3.1 为什么自建 CLI 而非 Skill

维度	Claude Code Skill	newtype CLI
调用方	LLM 内部	外部任何 AI / 脚本
安装	drop .skill 文件	npm i -g
跨工具复用	锁 Claude Code	任何 CLI 环境(VSCode / Cursor / shell / 其他 AI)
输出	LLM 文字	JSON envelope / NDJSON / 文件(可编程消费)
价值	单次任务方法论	作为 building block 编排其他 AI

关键洞察:newtype 把 8 个 Agent 包装成 CLI,是因为他要在 AI Coding 工作流里调用(Claude Code 调 nt research → 拿 JSON → 进一步处理)。Skill 是给 Claude 用,CLI 是给 Claude 调 Claude(自己嵌套自己)。

3.2 两个工具的协同关系

Oh My OpenCode (10 agents) ──→ 主要做编程任务
                ↓
            Claude Code / OpenCode 调用 nt
                ↓
        newtype CLI (8 agents) ──→ 主要做内容任务
                ↓
        JSON / Markdown 文件
                ↓
            回写到代码 / 文档

3.3 Newtype 工具生态全图

层级	工具	角色
CLI / IDE	OpenCode + Oh My OpenCode plugin	编程主战场
CLI / IDE	Claude Code	编程主战场
CLI 工具	nt(newtype CLI)	内容生产工具
Skill	Super Analyst Pro / Super Writer	Anthropic Skill 格式
MCP	Prompt House local / Sequential Thinking / Tavily	工具层
客户端	ChatWise / Cherry Studio	兜底对话

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四、对独立开发者的启示

4.1 你该不该 Fork Oh My OpenCode?

你的情况	推荐方法
只想调参数 / 加 prompt	方法一(配置文件),不要 Fork
想全中文化 / 私人化	方法二(Fork + GitHub),SUL-1.0 允许
想公开分享	方法二 + npm publish,记得遵守 SUL-1.0

关键约束:SUL-1.0 禁止商业用途。

4.2 你该不该做 newtype 风格的 CLI?

做的 5 个理由:

1. 被其他 AI 调用 — JSON 输出可程序化消费
2. 跨 IDE 复用 — VSCode + Cursor + Claude Code 都能跑
3. 链式编排 — nt research && nt write && nt edit
4. timeout / error / retry 由 shell 处理(成熟工具链)
5. 可发布 npm,获得分发

不做的 3 个理由:

1. 用户只在 Claude Code 用 — Skill 更方便
2. 没有 npm publish 习惯 / 维护意愿
3. 8 个 Agent 太多 — 先做 1-2 个验证

4.3 newtype 的设计哲学(从两个工具提炼)

1. Stage 分明:命令对应 stage(research → write → edit → fact-check)
2. JSON 优先:输出可程序化消费(给 AI 调用,不是给人看)
3. Exit code 规范:0/1/2/3/4 各代表不同失败,可重试
4. 链式可组合:每个命令是 building block,可以 pipe / chain
5. 多输入方式(位置参数 / --input / --topic / stdin)— 适配多种调用场景
6. timeout 默认 300s,pipeline 默认 600s — 实测合理值

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五、跟其他 wiki 的连接

• Claude Code 最佳实践(Cal Rueb · Anthropic 内部讲座) — Anthropic Claude Code 视角(本 wiki 是 OpenCode + 自建 CLI 视角)
• newtype · AI Coding 实战与工具栈演化 — newtype 的 AI Coding 工具栈演化史
• newtype Skill 体系实战(Super Analyst v1/v2 + Super Writer) — Anthropic Skill 格式(本 wiki 的 CLI 是另一种范式)
• newtype · Vibe Coding 独立产品实战 — newtype 自建产品史(newtype CLI 是其中一员)
• newtype 知识系统与 Life OS 全演化 — Oh My OpenCode 是其 AI Coding 系统的核心组件

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History

• 2026-05-17:Phase 5.1 ingest 从 file_037(1729 lines Oh My OpenCode 完整指南)+ file_032(newtype CLI 358 lines 产品文档)合并写 1 个 wiki。完整覆盖 OpenCode 自定义 2 种方法 + 中文化 8 步实战 + newtype CLI 8 个 agent / 8 个命令 / JSON envelope / pipeline composition。

来源与关联资料

• Claude Code 最佳实践(Cal Rueb · Anthropic 内部讲座)
• newtype · AI Coding 实战与工具栈演化
• newtype Skill 体系实战(Super Analyst v1/v2 + Super Writer)
• newtype · Vibe Coding 独立产品实战
• newtype 知识系统与 Life OS 全演化