Add OpenCode TensorX experiment adapter
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Christoph Schwörer
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# OpenCode-Adapter für TensorX
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Diese Referenz gilt für Modell-IDs mit `z-ai/`, `qwen/` oder `moonshotai/`. Der Skill ruft
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TensorX nicht selbst auf, sondern startet OpenCode über `opencode-tensorx-adapter.py`.
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## Voraussetzungen und Authentifizierung
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1. OpenCode installieren und die Version protokollieren:
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```powershell
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npm install -g opencode-ai
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opencode --version
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```
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2. TensorX einmal im OpenCode-Credential-Store anmelden:
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```powershell
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opencode auth login
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opencode auth list
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```
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Die statische Datei `opencode-tensorx.json` enthält Provider, Basis-URL, Modelle und
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Effort-Varianten, aber keinen API-Key. Der Adapter liest weder Cline-Dateien noch einen
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Cline-Credential-Store. OpenCode löst das Credential selbst auf. Keys niemals in
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Laufartefakte, Prompts oder die Konfigurationsvorlage schreiben.
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## Modell- und Effort-Mapping
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Der Adapter ergänzt intern das Providerpräfix `tensorx/`. Aus
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`qwen/qwen3.8-flash-next` wird daher für OpenCode
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`tensorx/qwen/qwen3.8-flash-next`; im Messprotokoll bleibt die ursprüngliche TensorX-ID.
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Die Stufen `low`, `medium`, `high`, `xhigh` und `max` werden als OpenCode-Varianten aus
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`opencode-tensorx.json` übergeben. Für Qwen und GLM enthält die Variante
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`thinking: {type: enabled, level: ...}`; `max` wird auf `xhigh` abgebildet, falls der Provider
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keine eigene `max`-Stufe kennt. Nur in der Vorlage vorhandene Varianten werden per
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`--variant` gesetzt.
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## Isolierte Laufkonfiguration
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Für jeden Lauf schreibt der Adapter `_meta/opencode-config.json` und setzt nur für den
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Kindprozess `OPENCODE_CONFIG` auf diese Datei. Der Aufruf verwendet `opencode run --pure`,
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damit keine interaktive Oberfläche benötigt wird. Der Prompt wird über stdin übergeben.
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Die Berechtigungen beginnen mit `deny` und erlauben gezielt:
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- Lesen, Suchen, Auflisten sowie eine kleine Read-only-Shell-Allowlist;
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- Schreiben und externe Verzeichnisse ausschließlich für das angegebene Ergebnisverzeichnis;
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- im Modus `solo` keine Tasks;
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- im Modus `builtin` nur OpenCodes `general`- und `explore`-Subagenten;
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- im Modus `custom` nur Rollen aus der mit `--agents` übergebenen JSON-Datei.
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Für das Ergebnisziel erzeugt der Wrapper kanonische sowie zum aktiven OpenCode-Root und zur
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Git-Worktree-Wurzel relative Allow-Patterns. Das ist unter Windows notwendig, wenn Root und
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Laufverzeichnis im selben Git-Worktree liegen, das Laufverzeichnis aber außerhalb des
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Root-Unterordners liegt.
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Webzugriff, Skills, Rückfragen und Weiterdelegation durch Subagenten bleiben gesperrt. Bei
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`custom` übersetzt der Adapter `description` und `prompt` jeder Rolle in eine explizite
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OpenCode-Subagentenkonfiguration mit demselben Modell wie der Hauptagent.
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## Aufruf
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```powershell
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$skillDir = "<Verzeichnis des Skills>"
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$lauf = "<absoluter Pfad zum Laufverzeichnis>"
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$root = "<Root-Verzeichnis der Codebasis>"
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$modell = "<TensorX-Modell-ID>"
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$effort = "<low|medium|high|xhigh|max>"
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$modus = "<solo|builtin|custom>"
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$agents = "<Agenten-JSON; nur bei custom>"
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python "$skillDir\opencode-tensorx-adapter.py" `
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--prompt "$lauf\_meta\combined_prompt.md" `
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--root $root `
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--output "$lauf\Ergebnisse" `
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--model $modell `
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--effort $effort `
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--mode $modus `
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--agents $agents `
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--stall-timeout 600 `
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--max-runtime 0 `
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--result-dir $lauf `
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--title "run-experiment $modell $modus $effort"
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```
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`--agents` bei `solo` und `builtin` weglassen. `--stall-timeout 600` beendet den gesamten
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OpenCode-Prozessbaum, wenn zehn Minuten lang weder stdout noch stderr Aktivität zeigen.
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`--stall-timeout 0` deaktiviert diese Sicherung. `--max-runtime 0` setzt kein absolutes
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Laufzeitlimit. `Ctrl+C` beendet ebenfalls den Prozessbaum und persistiert soweit möglich das
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Teilergebnis. Ein leeres `Ergebnisse`-Verzeichnis macht den Lauf standardmäßig zu einem Fehler.
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Nur ein bewusst textueller Smoke-Test darf diese Prüfung mit `--allow-empty-output` abschalten.
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## Laufartefakte und Messfelder
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| Datei | Inhalt |
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| `OpenCodeEvents.jsonl` | unveränderter, inkrementell geschriebener JSON-Ereignisstrom |
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| `OpenCode.log` | OpenCode-stderr, inkrementell geschrieben |
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| `Adapter.log` | Start, Lebenszyklus, Abbruchgrund und Abschluss des Wrappers |
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| `_meta/opencode-config.json` | tatsächlich verwendete, keyfreie Laufkonfiguration |
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| `_meta/opencode-session.json` | exportierte Session, soweit eine Session-ID vorliegt |
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| `RawResult.json` | normalisierte Metriken für das gemeinsame Messprotokoll |
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Aus `RawResult.json` verwenden:
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| Messgröße | Feld |
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|---|---|
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| Erfolg/Abbruch | `is_error`, `subtype`, `timed_out`, `interrupted`, `exit_code`, `errors` |
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| Modellkontrolle | `provider`, `model`, `model_requested` |
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| Zeit | `duration_ms`, `start_time`, `end_time` |
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| Tokens | `usage.prompt_tokens`, `completion_tokens`, `reasoning_tokens`, `cache_read_tokens`, `cache_creation_tokens`, `total_tokens` |
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| Turns und Ende | `num_turns`, `finish_reason` |
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| Tools | `tool_call_count`, `tool_call_types`, `tool_calls` |
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| Subagenten | `subagent_stats`, `subagent_details` |
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| Ergebnisdateien | `written_files` |
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| Abschlusstext | `result` |
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| Reproduzierbarkeit | `adapter_version`, `opencode_version`, `config_path`, `session_id` |
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`usage.total_tokens` übernimmt nach Möglichkeit OpenCodes Gesamtwert. Fehlt dieser, addiert
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der Adapter Input, Output, Reasoning, Cache-Read und Cache-Write aus den gelieferten
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OpenCode-Feldern. Kosten werden nur protokolliert, wenn OpenCode sie liefert; nicht schätzen.
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## Pflichtprüfung
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1. `RawResult.json` existiert und `is_error` ist `false`.
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2. `timed_out` und `interrupted` sind `false`; `exit_code` ist `0`.
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3. `OpenCode.log` und `errors` enthalten keinen Provider- oder Permissionfehler.
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4. Für Analyseversuche ist `Ergebnisse/` nicht leer und `tool_call_count` größer null.
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5. `model_requested` entspricht der angeforderten TensorX-ID; Provider ist `tensorx`.
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6. Bei `custom` sind die erwarteten Rollen in `subagent_stats.by_type` nachweisbar.
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Ein absichtlich textueller Smoke-Test darf von den Prüfungen 4 und 6 abweichen, muss aber
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Antwort, Exitcode, Modell, Sessionexport und Tokenmetriken bestätigen.
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