阿里 AI Qoder 面向真实软件的智能体式编码平台初体验
前言
大家伙，我是老马。
今天实际体验了一下 qoder 的 Quest 模式：自主委托，体验还是不错的。和以前的多次询问的感受比起来，流畅太多。
不过还是有一些不足：
多次指出错误，一直不改
目前 preview 阶段免费，以后估计收费起来很消耗 token
AI agent 的发展确实很快，也许不久的将来，我们可以坐在编程的副驾驶位，或者自动驾驶。
期待这一天的到来，软件开发效率将大幅度提升。
害怕这一天的到来，估计大部分程序员都会失业。
Qoder 简介
面向真实软件的智能体式编码平台
AI 编码的发展趋势
随着大语言模型（LLM）技术的不断进化，AI 辅助编程正在快速发展。应用范围不断扩大——从简单的代码提示，到端到端的功能实现——AI 的自主性也在提升。
AI 编码能力的发展大致分为三个阶段：
- 辅助写代码：基础的自动补全和代码片段生成。
- 对话式重构：通过聊天交互完成代码修改和重构。
- 自主编程：将完整的开发任务交给 AI 智能体。
这一演进使得 AI 的角色从“工具”转变为“协作者”，能够处理复杂、长期的软件工程任务。
真实世界软件开发的挑战
社交媒体上充斥着“一个 Prompt 就能造出神奇项目”的故事，但真实的软件开发始终复杂。正如 Fred Brooks 在《人月神话》中指出的，软件开发之所以困难，本质上源于：
- 复杂性
- 一致性（对外部标准的遵循）
- 可变性
- 不可见性
这些挑战不仅没有消失，在 AI 时代甚至被进一步放大。
- 软件的抽象性使得知识对齐和传承困难，导致技术债务和协作摩擦。
- AI 能自动化重复性任务，但开发者可能忽视深度设计和需求澄清，进而产出难以维护的代码。
- 当前的人机协作大多是同步的，需要不断来回沟通，限制了 AI 的效率。
我们的方法
透明性
知识可见化
我们的首要目标是让“不可见的东西”变得可见。AI 应该帮助开发者理解项目架构、设计决策和技术债务，就像一位对代码库了如指掌的专家。
可见性的好处包括：
- 减少新成员的上手时间
- 改进知识传递
- 为 AI 生成代码提供上下文，使其与整体架构保持一致
执行透明化
如果 AI 在后台“默默工作”，开发者可能会失去掌控感。为此我们引入了：
- To-dos：清晰的任务分解
- Action Flow：实时执行追踪
开发者可以随时看到 AI 的计划、进度和决策，让协作过程透明、可信。
在 AI 编码中，可见性不是可选项，而是有效协作的前提。
增强型上下文工程
我们相信：更好的上下文 → 更好的代码。关键在于 增强型上下文工程，它包括：
- 深度代码库理解：不仅“读”代码，还理解结构、依赖和设计理念。
- 记忆：持久记录项目历史、用户操作和 AI 交互，支持长期上下文保留。
借助丰富的输入上下文，Qoder 不仅能生成更精准的建议，还能提供架构决策参考，实现“智能共创”而非“简单补全”。
增强型上下文工程不仅是一项技术特性，更是一种新的开发哲学。
规范驱动与任务委托
在 AI 智能体时代，开发者的核心角色从“执行者”转变为“意图澄清者”。Qoder 提供两种模式：
Chat 模式：协作迭代
- 通过对话指导 AI
- 每次修改都可审查、完善、批准
- 适合短小、快速迭代的任务
Quest 模式：自主委托
- 先编写详细的 Spec（任务规范）
- 将任务异步委托给 AI
- AI 仅在遇到障碍时才会请求帮助
- 适合长期、定义清晰的任务
Spec 不只是任务描述：
它是思考工具、沟通媒介、团队知识库的一部分，能对齐人类和 AI 的目标。
未来的开发流程可能是这样：
- 早上：与利益相关者澄清需求
- 下午：用 AI 起草详细规范
- 晚上：通过 Quest 模式将任务委托 AI
- 第二天：审查结果，优化迭代
新的开发工作流将变成：编写规范 → 检查 & 重构。
提供最合适的模型
随着可选模型越来越多，我们问自己：“选择合适的模型应该是开发者的任务吗？”
答案是：不。
开发者需要的是“解决方案”，而不是“模型对比”。
Qoder 会根据任务复杂度和上下文自动选择最佳模型，确保性能最优而无需用户操心。
你专注于“做什么”，我们负责“怎么做”。
如何使用 Qoder 完成工作
开始一个新项目
Qoder 没有学习曲线，你只需用自然语言描述想法，例如：
“创建一个 Spring Boot 应用，支持照片上传、预览和下载。”
Qoder 将生成项目脚手架和核心业务逻辑。
你也可以使用 Quest 模式，先生成 Spec（描述技术栈、架构和初始版本）。
在现有项目中添加功能
大多数开发都发生在已有代码库上。在编码前，开发者需要了解：
- 项目在做什么
- 技术架构如何
Qoder 提供 Repo Wiki，自动建立代码索引并导入内存。
在你开始任务时，相关上下文已经准备好，无需手动选择。
这样 AI 从第一行代码开始就能提供精准、上下文感知的帮助。
熟悉的代码编辑体验 + AI 助力
在日常编码中，Qoder 支持：
- 代码补全
- 下一步编辑建议 (NES)：预测你接下来可能修改的多行代码
- 内联编辑：在对话中直接编辑代码
这些特性无缝融入开发者习惯，提升而不是打断工作流。
总结
我们的愿景是解决软件开发中的真实挑战：
- 让“不可见”变得可见
- 加强人类与 AI 之间的知识对齐
- 消除技术债务与协作摩擦
- 让开发者摆脱重复劳动，专注于创新
Qoder 在公开预览阶段免费使用。
我们诚邀你用它来完成真实项目，并分享反馈。