Ebben a videóban egy tapasztalt fejlesztő, David Andre részletesen bemutatja az OpenCode nevű, gyorsan növekvő és népszerűsödő AI-alapú kódolási ügynök működését. A prezentáció során megtudhatjuk, hogyan telepíthető és állítható be az OpenCode különböző modell- és szolgáltató opciókkal, valamint miben különbözik, és hogyan versenyez más kódolási ügynökökkel, például a felkapott Cloth Code-dal.
A szerző arra is kitér, hogyan hozhatunk létre akár összetett alkalmazásokat – például 3D játékot, CRM dashboardot, képszerkesztő klónt vagy titkosított fájlkezelőt – csupán egyetlen, jól megfogalmazott utasítással, különböző AI modellek (Opus 4.5, Gemini 3 Pro, GPT-5.2 Codex, GLM 4.7, Grok 4.1 Fast) felhasználásával. A folyamat részeként terminál-alapú és asztali alkalmazásokat, valamint IDE bővítményeket is áttekint.
Az összehasonlítás fontos témája, hogyan viselkedik az OpenCode a gyakorlatban a rivális rendszerekhez képest – beleértve az árképzési különbségeket, a nyílt forráskód előnyeit, a modellek sokszínűségét, és a személyes adatok, illetve a biztonság kezelésének módját. Felmerül a kérdés, mennyire gyorsan fejlődik a nyílt forráskódú közösség, és hogyan tudja ez befolyásolni a zárt rendszerekkel folytatott versenyt.
Külön érdekesség a CLI (Command Line Interface) élményeinek részletes bemutatása, az ügynökök közötti párhuzamos futtatás lehetősége, a fejlett felhasználói felület és több olyan apróság, amelyek miatt a fejlesztők szívesen váltanak az OpenCode-ra. A videóban nemcsak a sikeres együtemű fejlesztésekről, hanem a hibákról, nehézségekről, valamint a promptolási és AI-kihívások kezeléséről is szó esik.
Néhány helyen szóba kerülnek a frissen kialakult iparági konfliktusok, mint például az Enthropic döntése a Cloud modellek használatának szűkítéséről, illetve ezek miként hatnak a fejlesztői közösségre. Végül több konkrét ötlet és „best practice” is elhangzik az AI-alapú szoftverfejlesztéssel kapcsolatban.
