Qoder，让你从“执行者”到“架构师”！

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1 AI 编程的发展趋势

随LLM进步，AI辅助编程正快速演变。应用范围已从最初简单代码提示，扩展到端到端功能实现，AI自主性也越来越高。

AI编程能力正经历三个关键阶段：

1. 辅助写代码：基础的自动补全与代码片段生成
2. 对话式重构：通过对话实现交互式修改与重构
3. 自主编程：将完整的开发任务交给 AI Agen

这种演变使 AI 的角色从工具转为合作伙伴，能承担复杂且长期的软件工程任务。

2 现实软件开发的挑战

虽社交媒体常见“一条指令生成惊艳项目”案例，但现实软件开发依旧复杂。Fred Brooks 在《人月神话》指出，软件开发本质困难，原因在于：

• 复杂性
• 一致性要求
• 可变性
• 不可见性

这些挑战在 AI 时代不仅没消失，反而在某些方面放大：

• 软件抽象性让知识传递和继承变得困难，易产生技术债和协作摩擦
• AI虽能自动化重复性工作，但若开发者忽视设计与需求澄清，就会导致 AI 生成的代码难维护
• 目前人机协作大多是同步的，需不断来回沟通，限制 AI 效率，也让它无法充分发挥

3 思路

阿里一直在探索如何打造一款工具，让 AI 充分发挥潜力，同时解决软件开发中的核心难题。

3.1 透明化

① 知识可见性

首要目标是 让不可见的东西变得可见。AI 应该像一位熟悉代码库的专家，助开发者理解项目架构、设计决策和技术债。

这种可见性能：

• 缩短上手时间
• 提升知识传递效率
• 让 AI 生成的代码更好地 贴合 项目的整体结构

② 执行透明度

如果 AI 在后台默默运行，开发者容易感到失去掌控感。为此设计了：

• To-dos待办清单：明确的任务拆分
• Action Flow行动流程：实时的执行跟踪

开发者可随时看到 AI 的计划、进度和决策，让过程透明且值得信赖。

在 AI 编程中，可见性不是可选项，而是高效协作的必要条件。

3.2 增强的上下文工程

更好的上下文带来更好的代码。核心在于增强型上下文工程，包括：

• 深度理解代码库：AI 不只“读代码”，而是理解其结构、依赖和设计理念
• 记忆能力：保存项目历史、用户操作和人机交互，支持长期上下文保持

通过丰富输入上下文，Qoder 不仅生成更精准代码建议，还能为架构决策提供洞察，实现从“代码补全”到“智能协作开发”的跃升。

增强型上下文工程不仅是一项技术特性，更是一种新的开发理念。

3.3 基于 Spec 的任务委托

AI Agent时代开发者核心角色 从“执行者”转变为“意图澄清者”。

① 聊天模式（Chat Mode）：与Agent协作

• 通过对话引导 AI
• 审阅、修改并确认每一次改动
• 适合短小、迭代型任务

② 任务模式（Quest Mode）：自主委托

• 你先写一份详细的规格说明（Spec）
• 你再将任务交给 AI
• AI 异步执行，仅遇到障碍才请求帮助
• 适合长期、定义清晰的任务

Spec不只是任务说明，它还是一种思考工具和沟通媒介：帮助统一人机目标，指引项目方向，并成为团队知识库的一部分。

任务模式正是为这种新范式而生：写 Spec → 委托任务 → 检查结果。

③ 协作方式

未来的开发流程或许是这样的：

1. 上午：和业务方澄清需求
2. 下午：用 AI 辅助起草详细的 Spec
3. 晚上：通过任务模式委托工作
4. 第二天：审查结果，优化并继续迭代

写 Spec → 检查 & 重构 —— 软件开发的新工作流。

3.4 提供最合适的模型

随着可用模型越来越多，我们提出一个问题：“选择正确的模型应该由用户来做吗？” 不应该。

开发者需要的是解决方案，而不是去研究模型对比。他们无需去看评测指标来挑选模型。

Qoder 会根据任务复杂度和上下文，自动匹配最合适的模型，确保性能最优，同时减少用户负担。

你专注于想要实现什么，我们负责怎么实现。

4 用 Qoder 完成工作

4.0 安装

欢迎页：

导入cursor的配置页：

语言和主题：

面板介绍：

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实际页面：

4.1 开始一个新项目

Qoder上手零门槛，你只需要用自然语言描述想法。如：

• “创建一个 Spring Boot 应用，实现照片上传、预览和下载功能。”

Qoder 会自动生成项目框架和核心业务逻辑。

或者，你也可先用任务模式生成 Spec，描述技术栈、架构和初始版本。一个好的初始版本就是能直接运行的项目。

4.2 在现有项目中增加功能

大部分开发都是在已有代码库上进行。在写代码前，开发者需要先了解：

• 项目的功能
• 技术架构

Repo Wiki 可以即时提供这些信息。Qoder 会在后台建立代码库索引并导入记忆，当你开始一个任务时，相关上下文已经准备好，无需手动选择。

这样，从第一行代码起就能获得精准、上下文相关的辅助。

5 熟悉的代码编辑 + AI 协助

日常开发中，Qoder 提供支持：

• 代码补全
• 下一步编辑建议（NES）：预测多行的后续修改
• 内联编辑：直接在对话中修改代码

这些功能能无缝融入现有工作习惯，提升效率而不打断开发节奏。

6 最后的思考

我们的愿景是解决软件开发中的核心难题：

• 让不可见的部分可视化
• 加强人机之间的知识对齐
• 消除技术债务和协作摩擦
• 让开发者摆脱重复劳动，专注于创新

Qoder 现已开放公测，完全免费。

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！