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OpenCode实战指南：用Qwen3-4B生成项目文档

1. 引言

1.1 业务场景描述

在现代软件开发中，项目文档的编写往往滞后于代码实现，导致团队协作效率下降、新成员上手成本高。尽管许多团队意识到文档的重要性，但手动撰写耗时耗力，且难以保持与代码的同步更新。这一痛点在快速迭代的敏捷开发环境中尤为突出。

传统解决方案如Swagger、JSDoc等虽能自动生成API或注释文档，但缺乏上下文理解能力，无法生成需求说明、架构设计、模块职责等高层次内容。而通用大模型服务又存在隐私泄露风险，尤其在处理企业内部敏感代码时显得力不从心。

1.2 痛点分析

现有文档生成工具面临三大挑战：

• 上下文缺失：静态分析工具无法理解业务逻辑和代码意图
• 隐私安全：云端AI服务需上传代码，违反企业数据合规要求
• 灵活性不足：难以定制输出格式和内容深度

1.3 方案预告

本文将介绍如何结合OpenCode与vLLM + Qwen3-4B-Instruct-2507模型，在本地环境中构建一个安全、高效、可定制的项目文档生成系统。通过该方案，开发者可在终端一键生成结构化项目文档，全程无需联网，保障代码隐私。

2. 技术选型与架构设计

2.1 OpenCode 核心特性解析

OpenCode 是一个开源的 AI 编程助手框架，采用 Go 语言开发，具备以下关键优势：

• 终端优先：原生支持命令行交互，无缝集成开发流程
• 多模型支持：可通过插件机制接入 GPT、Claude、Gemini 及本地模型
• 隐私安全：默认不存储任何代码片段，支持完全离线运行
• MIT 协议：商业友好，可自由修改和部署

其客户端/服务器架构允许远程设备驱动本地 Agent，支持多会话并行处理，适合团队协作场景。

2.2 vLLM + Qwen3-4B 技术组合优势

选择vLLM作为推理引擎，搭配Qwen3-4B-Instruct-2507模型，主要基于以下考量：

该组合实现了性能与效果的平衡，特别适合文档生成这类长文本输出任务。

2.3 系统整体架构

+------------------+ +--------------------+ +---------------------+ | | | | | | | Terminal |<--->| OpenCode Agent |<--->| vLLM (Qwen3-4B) | | (TUI Interface)| | (Go Server) | | (Local Inference) | | | | | | | +------------------+ +--------------------+ +---------------------+

工作流程如下：

1. 用户在终端启动 OpenCode
2. OpenCode 加载项目上下文并通过 LSP 实时获取代码结构
3. 请求转发至本地 vLLM 服务（http://localhost:8000/v1）
4. Qwen3-4B 生成文档内容并返回
5. OpenCode 渲染结果至 TUI 界面

3. 实践应用：配置与使用

3.1 环境准备

确保已安装以下组件：

# 安装 OpenCode CLI docker run -d --name opencode -p 8080:8080 opencode-ai/opencode # 启动 vLLM 服务（需 NVIDIA GPU） docker run -d --gpus all -p 8000:8000 \ --shm-size="1g" \ vllm/vllm-openai:latest \ --model Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 \ --dtype auto \ --max-model-len 32768

验证服务可用性：

curl http://localhost:8000/v1/models

预期返回包含Qwen3-4B-Instruct-2507的模型列表。

3.2 配置 OpenCode 使用本地模型

在项目根目录创建opencode.json配置文件：

{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "provider": { "myprovider": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "qwen3-4b", "options": { "baseURL": "http://localhost:8000/v1" }, "models": { "Qwen3-4B-Instruct-2507": { "name": "Qwen3-4B-Instruct-2507" } } } } }

关键参数说明：

• baseURL: 指向本地 vLLM OpenAI 兼容接口
• @ai-sdk/openai-compatible: 使用标准 OpenAI SDK 适配器
• 支持通过环境变量注入 API Key（本例可为空）

3.3 启动 OpenCode 并生成文档

步骤一：进入 OpenCode 应用

opencode

此命令将启动 TUI 界面，支持 Tab 键切换不同 Agent 模式。

步骤二：选择 Plan 模式进行项目规划

在界面中选择plan模式，输入以下提示词：

请为当前项目生成完整的开发文档，包括： 1. 项目概述与核心功能 2. 目录结构说明 3. 主要模块职责划分 4. 关键接口设计 5. 部署与运行指南 要求使用中文，结构清晰，适合新成员阅读。

步骤三：查看生成结果

OpenCode 将调用本地 Qwen3-4B 模型，结合项目代码上下文生成文档。典型输出示例如下：

# 用户管理系统文档 ## 1. 项目概述 本系统提供用户注册、登录、权限管理等功能，支持 OAuth2 第三方认证... ## 2. 目录结构

src/ ├── auth/ # 认证模块 ├── user/ # 用户管理 ├── role/ # 角色权限 └── middleware/ # 通用中间件

## 3. 模块职责 - `auth/service.go`: 处理 JWT 签发与验证 - `user/handler.go`: REST API 路由入口 ...

3.4 进阶技巧：自定义模板与插件

自定义提示词模板

可通过插件机制预设常用文档模板。例如创建.opencode/templates/api-doc.md：

# API 文档：{{project_name}} ## 基础信息 - 版本：{{version}} - 协议：HTTP/HTTPS ## 接口列表 {{#each endpoints}} ### {{method}} {{path}} **功能**：{{description}} **请求参数**： {{#each params}} - `{{name}}`: {{type}} {{required}} {{/each}} {{/each}}

安装社区插件

# 安装令牌分析插件 opencode plugin install @opencode/token-analyzer # 查看已安装插件 opencode plugin list

4. 实践问题与优化建议

4.1 常见问题及解决方案

问题一：模型响应缓慢

现象：首次生成耗时超过 30 秒
原因：vLLM 未启用连续批处理（continuous batching）
解决：添加启动参数--enable-prefix-caching

vllm ... --enable-prefix-caching --max-num-seqs=20

问题二：中文标点错误

现象：生成文档中出现半角引号、括号混用
原因：Qwen3-4B 对中文排版规范训练不足
解决：后处理脚本自动替换

def fix_chinese_punctuation(text): replacements = { '"': '“', ')': '）', '(': '（', '[': '【', ']': '】' } for old, new in replacements.items(): text = text.replace(old, new) return text

问题三：上下文截断

现象：大型项目无法完整读取所有文件
原因：vLLM 默认最大序列长度限制
解决：调整--max-model-len至 32768，并启用分块摘要

// 在 opencode.json 中配置 "context": { "maxFiles": 50, "summaryEnabled": true }

4.2 性能优化建议

1. 缓存机制：对已分析过的文件建立 AST 缓存，避免重复解析
2. 增量生成：仅当代码变更时重新生成受影响模块文档
3. 模型量化：使用 AWQ 或 GPTQ 对 Qwen3-4B 进行 4-bit 量化，显存占用从 8GB 降至 5GB
4. 并发控制：设置最大并行请求数，防止 GPU OOM

5. 总结

5.1 实践经验总结

通过 OpenCode + vLLM + Qwen3-4B 的组合，我们成功构建了一个安全、可控、高效的本地化文档生成系统。该项目的核心价值体现在：

• 隐私保障：代码始终保留在本地，符合企业安全审计要求
• 成本可控：无需支付云服务费用，一次部署长期使用
• 高度可定制：支持自定义模板、插件扩展和交互流程

5.2 最佳实践建议

1. 标准化配置：将opencode.json纳入版本控制，确保团队一致性
2. 定期更新模型：关注 Qwen 官方发布的更优版本（如 Qwen3-8B）
3. 结合 CI/CD：在 Git 提交钩子中自动触发文档生成，保持文档与代码同步

该方案不仅适用于项目文档生成，还可拓展至代码审查、注释补全、测试用例生成等多个场景，是构建私有化 AI 编程助手的理想起点。

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