阿里開源新AI code工具:qoder功能介紹

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文章目錄

  • 1. AI 編碼發展趨勢
  • 2. 真實世界軟件開發的挑戰
  • 3. 我們的方法
    • 3.1. 透明度
      • 3.1.1. 知識可見性
      • 3.1.2. 執行透明度
    • 3.2. 增強上下文工程
    • 3.3. 規范驅動與任務委托
      • 3.3.1. 聊天模式:Agent 協作
      • 3.3.2. 任務模式:自主委托
    • 3.4. 提供最合適的模型
  • 4. 如何使用 Qoder 完成工作
    • 4.1. 啟動新項目
    • 4.2. 為現有項目添加新功能
    • 4.3. 熟悉的 AI 輔助代碼編輯
  • 5. 總結


1. AI 編碼發展趨勢

隨著大型語言模型(LLM)技術不斷發展,它正在迅速改變 AI 輔助編碼。應用范圍正在擴大——從簡單的代碼建議到端到端的功能實現——AI 的自主性水平也在不斷提高。

AI 編碼能力正在經歷三個關鍵階段:

  1. 輔助代碼編寫:基本的自動補全和代碼片段生成。
  2. 對話式重構:通過聊天進行交互式代碼修改和重構。
  3. 自主編程:將完整的開發任務委托給 AI Agent。

這種演變使 AI 的角色從工具轉變為協作者,能夠處理復雜的、耗時長的軟件工程任務。

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2. 真實世界軟件開發的挑戰

雖然社交媒體上充斥著通過單個提示構建“驚艷項目”的故事,但真實世界的軟件開發仍然復雜。正如 Fred Brooks 在《人月神話》中強調的,軟件開發本質上是困難的,原因在于:

  • 復雜性
  • 一致性
  • 可變性
  • 不可見性

這些挑戰依然存在——在 AI 時代,甚至在某些方面被放大。

  • 軟件的抽象性質使得知識對齊和繼承變得困難,導致技術債務和協作摩擦。
  • 雖然 AI 可以自動化重復的編碼任務,但開發人員可能會忽視深入的設計和需求澄清,導致 AI 生成的代碼難以維護。
  • 當前人機協作通常是同步的,需要持續的來回溝通。這限制了 AI 的效率,并阻止其充分發揮潛力。

3. 我們的方法

我們一直在探索如何構建一個工具,最大限度地發揮 AI 的潛力,同時解決軟件開發的實際挑戰。

3.1. 透明度

3.1.1. 知識可見性

我們的第一個目標是讓不可見變為可見。我們相信 AI 應該幫助開發人員理解項目的架構、設計決策和技術債務——就像一位對代碼庫了如指掌的專家策展人。

這種可見性:

  • 減少了新成員的上手時間
  • 改善了知識轉移
  • 為 AI 生成的代碼提供了上下文,使其項目的整體結構保持一致

在這里插入圖片描述

3.1.2. 執行透明度

當 AI 在后臺默默工作時,開發人員可能會感到失去控制。為了解決這個問題,我們引入了:

  • 待辦事項:清晰的任務分解
  • 行動流:實時執行跟蹤

開發人員可以隨時查看 AI 的計劃、進度和決策——使過程透明且值得信賴。

在這里插入圖片描述

在 AI 編碼中,可見性并非可選項——它是有效協作的必要條件。

3.2. 增強上下文工程

我們相信更好的上下文帶來更好的代碼。關鍵在于增強上下文工程,其中包括:

  • 深入的代碼庫理解:AI 不僅僅是閱讀代碼——它理解結構、依賴關系和設計理念。
  • 記憶:持久記錄項目歷史、用戶操作和 AI 交互,實現長期上下文保留。

通過豐富輸入上下文,Qoder 提供了更準確的建議,并為架構決策提供了洞察——超越代碼補全,實現智能協同開發。

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增強上下文工程不僅僅是一項技術功能——它是一種新的開發理念。

3.3. 規范驅動與任務委托

在 AI Agent 時代,開發人員的主要角色從執行者轉變為意圖澄清者

3.3.1. 聊天模式:Agent 協作

  • 您通過聊天引導 AI。
  • 您審查、完善和批準每次更改。
  • 適用于短期的迭代任務。

3.3.2. 任務模式:自主委托

  • 您編寫詳細的規范 (Spec)。
  • 您將任務委托給 AI。
  • AI 異步工作,只在遇到困難時尋求幫助。
  • 非常適合長期、定義明確的任務。

在這里插入圖片描述

規范不僅僅是任務描述——它是一種思考工具和溝通媒介。它使人與 AI 的目標保持一致,充當項目指南針,并成為團隊知識庫的一部分。

任務模式就是為此新范式設計的:編寫規范,委托任務,然后檢查結果。

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兩種模式,兩種協作風格:

聊天 Agent 模式任務模式
聊天迭代規范優先
通過對話編碼將任務委托給 AI Agent
適用于短期任務適用于長期任務
監督工作流程準確描述目的

未來的開發可能看起來像這樣:

  1. 上午:與利益相關者澄清需求。
  2. 下午:使用 AI 起草詳細規范。
  3. 一天結束:通過任務模式委托任務。
  4. 第二天早上:審查結果,完善,然后重復。

編寫規范 → 檢查與重構 — 軟件開發的新工作流程。

3.4. 提供最合適的模型

隨著可用模型數量的增長,我們不禁要問:“選擇合適的模型應該是用戶的工作嗎?”我們的答案是:“不。”

開發人員需要的是解決方案,而不是模型比較。他們不應該為了選擇最佳模型而研究評估指標。

Qoder 會根據復雜性和上下文自動將您的任務路由到最佳模型——確保最佳性能,而無需用戶干預。

您專注于構建什么。我們處理如何構建。

4. 如何使用 Qoder 完成工作

4.1. 啟動新項目

Qoder 沒有學習曲線。只需用自然語言描述您的想法。

例如:

  • “創建一個 Spring Boot 應用程序,用于上傳、預覽和下載照片。”

Qoder 將生成項目骨架和核心業務邏輯。

或者,使用任務模式首先生成一個規范——描述技術棧、架構和初始版本。一個好的初始版本是一個可運行的項目。

4.2. 為現有項目添加新功能

大多數開發都發生在現有代碼庫上。在編碼之前,開發人員需要了解:

  • 項目的功能
  • 其技術架構

Repo Wiki 提供即時洞察。Qoder 會在后臺構建代碼庫的索引并將其導入內存。當您開始任務時,上下文已經準備就緒——無需手動選擇。

這使得從第一行代碼開始就能獲得準確、上下文感知的幫助。

在這里插入圖片描述

4.3. 熟悉的 AI 輔助代碼編輯

對于日常編碼,Qoder 通過以下功能支持您的工作流程:

  • 代碼補全
  • 下一編輯建議 (NES):預測您跨多行的下一次更改
  • 行內編輯:直接在聊天中編輯代碼

這些功能無縫集成到您現有的習慣中——增強而非干擾您的工作流。

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5. 總結

我們的愿景是解決軟件開發的實際挑戰:

  • 讓不可見變為可見
  • 加強人與 AI 之間的知識對齊
  • 消除技術債務和協作摩擦
  • 將開發人員從重復工作中解放出來,讓他們專注于創新

Qoder 在公開預覽期間免費提供。我們邀請您將其用于實際項目并分享您的反饋。

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