AI 大模型正在改变编程方式。尤其是 Claude 4 这类强大的 LLM 出现后，开发者已经不再满足于“写几行提示词，让 AI 补点代码”。

真正的需求是：把复杂的开发任务交给 AI，让它自主推进，并且产出可靠的结果。

这正是 Qoder 推出的 Quest Mode（任务模式） 想要解决的问题。

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🔑 Qoder 的核心特点

1. Spec First（需求先行）

在 Qoder 中，开发者通过自然语言清晰描述：

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。

长期记忆让智能体能够自我学习。

在许多 AI 编码助手中，一个常见的痛点是 缺乏长期记忆。

每一次新会话都像从零开始——偏好、编码规范和历史记录都会被遗忘，迫使开发者不断重复解释和返工。

这不仅降低了开发效率，也削弱了 AI 作为协作伙伴的价值。

那么，如何突破无状态交互的限制，构建能够记忆、学习并与开发者共同进化的 AI 编码智能体呢？

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为什么长期记忆很重要

传统的 AI 编码助手是“孤立运行”的，对用户和环境没有持久理解，这带来了几个关键问题：

从通用向量到实时、图驱动的代码库理解

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引言

AI 编码工具承诺能够理解开发者的代码库并提供相关建议。
然而，现实中大多数系统依赖 通用嵌入（embedding）API 来索引代码片段和文档。结果往往是体验割裂：

• 嵌入只捕捉文本相似性，却忽略结构关系；
• 索引每隔几分钟才刷新一次，导致上下文不够实时；
• 将嵌入发送给第三方 API 时，隐私也面临风险。

本文介绍了我们的 代码库感知索引系统。

介绍 Quest Mode：你的全新 AI 辅助编程工作流。

随着大语言模型（LLM）的快速发展——尤其是 Claude 4 系列的发布之后——它们在处理复杂、长时间运行任务的能力上有了显著提升。越来越多的开发者已经习惯于：用自然语言描述复杂的功能、Bug 修复、重构或测试任务，然后让 AI 自主探索解决方案并持续迭代。这种新的工作方式极大地提升了 AI 辅助编程的效率，背后有三个关键转变：

1. 清晰的软件设计描述
   让 LLM 能够完全理解开发者的意图，并保持目标聚焦，从而显著提升代码生成质量。

2. 自然语言设计逻辑
   开发者现在可以通过自然语言来设计逻辑和微调功能，而无需过多关注代码细节。

3. 异步工作流
   消除了与 AI 不断来回交互的需求，实现了“多线程式”的并行工作，从而带来生产力的指数级提升。