はじめに

本記事では、オープンソースのAIコーディングエージェントである「OpenCode」をWindows環境に実装し、 GitHub Copilotアカウントと連携して利用するまでの流れ¹を整理します。

OpenCodeは、コーディングエージェント利用時のモデルベンダーのロックインを回避し、用途に応じて適切なモデルを利用できるよう提供されているツールです²。

プロジェクトごとに指示ファイルAGENTS.mdを配置してAIにコンテキストを理解させる仕組みを持っており、Anthropic社「Claude Code」との互換性もあります³。

記事のまとめ

この記事で得られる知見は以下の通りです。

今回の検証は、以下の環境にて行いました。

以下ステップで実装を進めていきます。

Windows環境でOpenCodeを使う場合、WSL（Windows Subsystem for Linux）の利用が推奨されています⁴。

PowerShellを管理者権限で開き、以下のコマンドを実行します。

wsl --install

このコマンドにより、WSL2カーネルのダウンロードやデフォルトのLinuxディストリビューション（通常はUbuntu）のインストールが行われます。

インストール完了後、PCを再起動します。

WSL2上にOpenCodeをインストールします。

WSLターミナルを開き、WSL上の任意のディレクトリに移動後、以下のコマンドを実行してOpenCodeをインストールします。

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

（インストール完了画面）

インストールが完了したら、一度再起動後、

WSLターミナルから以下コマンド実行し、OpenCodeを起動できるか確認します。

opencode

（起動時画面）

OpenCode起動後、以下のショートカットキーやコマンドが利用可能です。

GitHub Copilotアカウントとの連携を行います。

作業パス：WSL2環境内

OpenCodeは多数のLLMプロバイダーをサポートしており、 GitHub Copilotも利用可能です⁵。

以下の手順で連携することで、GitHub Copilot経由でLLMモデルを利用できるようになります。

OpenCodeとGitHubアカウントを接続します。

設定ファイルの確認：

OpenCodeを一度起動すると、デフォルトでホームディレクトリ配下に設定ファイルが生成されます。

パス：~/.config/opencode

ファイル場所は環境により異なる場合がありますが、このファイルが存在することを確認してください。

GitHub Copilotとの連携：選択肢の中から、GitHub Copilotを選択します。（GitHub Copilot選択画面）

GitHub.comを選択します。

ログイン時に利用するEnter Codeが表示されるので控えておきます（キーボードc を押せばコピーできます）。

その後、ブラウザからGitHubログインページにアクセスし、 Enter code: XXXX-XXXXを入力します。

（連携確認画面）

画面上のAuthorize anomalycoボタン押下後、連携が完了します。

（連携完了画面）

モデルの選択： GitHubログイン完了後、OpenCode上でモデルを選択する画面が表示されます。任意のモデルを選択します。
設定モデルの確認： /modelsと入力し、実行すると、設定中モデルを確認・変更できます。
認証情報の保存先：連携完了後、GitHubの認証情報は以下のパスに保存されます。

\\ホームディレクトリ\.local\share\opencode\auth.json