- OpenClaw 與 OpenCode 是互補的 AI 開發工具：OpenCode 專注於終端機內的即時互動式開發，OpenClaw 則擴展為可遠端觸發、自主執行的代理模式[1]
- 透過
opencode-controllerSkill，OpenClaw 可以直接調用 OpenCode 的開發能力，讓你從 Telegram 發一條訊息就能觸發完整的程式碼開發流程[1] - 這個組合的最大價值在於「非同步開發」——你在手機上下達任務，代理在電腦上自主完成，事後回報結果[5]
- 兩者也可以獨立使用：OpenCode 適合坐在電腦前的互動式開發，OpenClaw 的 coding-agent Skill 提供不依賴 OpenCode 的獨立開發能力[2]
一、OpenCode 是什麼？
OpenCode 是一個在終端機中運行的 AI 程式碼助手，功能類似 Claude Code 或 Cursor 的終端機模式。它讓你在命令列中直接與 AI 對話、描述開發需求，AI 會即時讀取你的程式碼、產生修改建議並執行。[4]
OpenCode 的設計哲學是「開發者坐在終端機前，與 AI 即時協作」。這與 OpenClaw 的哲學不同——OpenClaw 強調的是「開發者不在電腦前，AI 自主完成」。
二、兩者如何互補？
| 維度 | OpenCode | OpenClaw |
|---|---|---|
| 使用場景 | 坐在電腦前互動開發 | 遠端/自動化開發 |
| 互動方式 | 終端機即時對話 | 通訊軟體非同步指令 |
| 回饋速度 | 即時（邊寫邊看） | 非同步（任務完成後回報） |
| 適合任務 | 探索性開發、除錯、重構 | 批量任務、定時任務、遠端部署 |
| 自主程度 | 中（需要人類確認） | 高（可完全自主） |
| 需要本人在場 | 是 | 否 |
當兩者結合使用時，你得到的是一個全天候的開發工作流：白天坐在電腦前用 OpenCode 做精細的互動式開發；晚上或外出時，透過 OpenClaw 在手機上下達開發任務。[5]
三、整合方式
3.1 方式一：opencode-controller Skill
opencode-controller 是一個 OpenClaw Skill，讓 OpenClaw 代理能夠啟動並控制 OpenCode 的開發會話：[1]
npx clawhub install opencode-controller安裝後，你可以透過 OpenClaw 的任何通道（Telegram、CLI 等）下達開發指令：
「用 OpenCode 打開 ~/projects/my-app，
修復 login 頁面在 Safari 上的按鈕失效問題」OpenClaw 會啟動 OpenCode、載入指定專案、執行開發任務，並將結果回傳。
3.2 方式二：coding-agent Skill（獨立方案）
如果你不需要 OpenCode 的特定功能，OpenClaw 的 coding-agent Skill 提供了不依賴 OpenCode 的獨立開發能力：[2]
npx clawhub install coding-agentcoding-agent 直接使用 OpenClaw 自己的工具鏈（Shell 執行、檔案操作等）來完成開發任務，不需要安裝 OpenCode。
3.3 如何選擇？
- 選 opencode-controller：如果你已經在使用 OpenCode 且熟悉其工作流，想要在 OpenClaw 中延續同樣的開發體驗
- 選 coding-agent：如果你是 OpenClaw 的新手，想要最簡單的程式開發整合方案
- 兩者都裝：不同場景使用不同工具——複雜的開發任務用 opencode-controller，簡單的修改用 coding-agent
四、實戰工作流範例
4.1 遠端 Bug 修復
你在外面收到使用者回報的 Bug。打開 Telegram：
「在 ~/projects/my-app 專案中，
用戶反映 /api/users 端點在查詢超過 1000 筆資料時回傳 504 錯誤。
找出瓶頸、修復它、跑測試，如果通過就提交 Git」代理會自主完成整個流程，你可以繼續做其他事。完成後 Telegram 會收到通知。
4.2 自動化 Code Review
搭配 OpenClaw 的 Cron 功能，設定自動化的程式碼審查：
「每天早上 8 點，檢查 Git 倉庫中過去 24 小時的新 commit，
分析程式碼品質，標出潛在的安全風險和效能問題，
將報告發到 Telegram」4.3 新功能開發
「在 ~/projects/my-app 中建立一個新的 /api/reports 端點：
- GET /api/reports — 取得所有報告列表
- POST /api/reports — 建立新報告
- 使用 Express.js + Zod 驗證
- 寫完整的 Jest 測試
- 確保所有測試通過」五、最佳實踐
- 版本控制作為安全網：所有代理的修改都應在 Git 版本控制下。這樣即使代理產生了錯誤的程式碼，你也能隨時回溯[4]
- 分支策略：讓代理在獨立的分支上工作，通過 Code Review 後再合併到主分支
- 提供上下文：在指令中說明專案的技術棧、編碼風格、測試框架，幫助代理產生更符合預期的程式碼
- 審查所有輸出：AI 產生的程式碼可能功能正確但存在安全漏洞或效能問題。永遠把代理的輸出視為需要審查的 Pull Request
- 敏感資訊隔離：確保
.env檔案和密鑰不在代理可存取的範圍內[7]
六、已知限制
- 上下文長度：AI 模型有上下文窗口限制。超大型專案（數十萬行程式碼）可能超出模型的處理範圍
- 框架熟悉度：模型對主流框架（React、Express、Django 等）的支援最好，冷門或自建框架可能表現不佳
- 非同步延遲：透過 OpenClaw 遠端開發時，從下達指令到收到結果可能需要數分鐘，不適合需要即時互動的場景
- 測試覆蓋：代理產生的測試可能覆蓋率不足或過度簡化，需要人工補充邊界條件
結語
OpenClaw + OpenCode 的組合不是要取代開發者，而是讓開發者在不同場景下都有合適的 AI 工具可用。[6] 坐在電腦前時用 OpenCode 精準控制；不在電腦前時用 OpenClaw 遠端委派。
想深入了解程式碼開發場景，請參閱《Coding Agent 完全指南》。對 AI 輔助開發的更廣泛趨勢感興趣？推薦閱讀《Vibe Coding 工作流程》。
