Qoder

产品简介

主要功能

• 智能代码补全：Qoder 提供基于上下文的代码建议，能够理解当前文件的上下文以及跨文件的依赖关系，确保建议不仅准确，还符合项目的风格和结构。
• 代码库智能搜索：通过生成文件嵌入，Qoder 能够快速定位代码库中相关的代码片段，支持语义搜索，帮助开发者快速找到所需的代码。
• 高级代码库洞察：基于对代码库架构的深度理解，Qoder 可以解决复杂问题，提供精确的修复建议，帮助开发者快速定位和解决问题。
• 持续改进的记忆功能：Qoder 会根据每次交互学习，适应开发者的风格和偏好，随着时间推移变得更加智能，提供更符合个人习惯的建议。
• 工具使用：Qoder 可以通过内置工具和 MCP（模型上下文协议）工具扩展功能，执行各种操作，如文件读写、代码查询和错误排查。
• 任务模式（Quest Mode）：开发者可以将复杂的、异步的开发任务委托给 AI 代理，通过自然语言描述需求，AI 代理将自动生成详细的技术设计文档（Spec），并异步执行任务，最终生成任务报告，总结变更、测试结果和验证结果。
• Repo Wiki：自动为项目生成结构化的文档，持续跟踪代码和文档的变化，帮助开发者快速了解项目的架构和实现细节，加速代码定位和开发任务的执行。

产品价格

• 免费版：包括 2 周的 Pro 试用期，无限量的补全和下一次编辑建议，但聊天和代理请求的积分有限。目前，Qoder 处于公开预览期间，提供免费使用。
• Pro 版：价格待定，包含免费版的所有功能，外加 2,000 积分用于聊天和代理请求，以及 Quest 模式和代码库 Wiki。
• 团队版：价格待定，包含 Pro 版的所有功能，外加管理员仪表板、SSO 支持和集中计费。

使用方法

1. 访问 Qoder 官网 qoder.com，下载适合操作系统的版本。
2. 双击安装文件开始安装，完成后通过点击 Qoder IDE 图标启动。
3. 在 IDE 右上角点击用户图标或使用快捷键（macOS：⌘ ⇧ ,；Windows：Ctrl shift ,），选择 Sign in，使用 Google 或 GitHub 账号注册或登录。
4. 打开本地项目或从 GitHub 克隆项目，开始使用 Qoder 的功能。
5. 使用快捷键触发功能，如 ⌥ P（macOS）或 Alt P（Windows）触发代码补全，⌘ I（macOS）或 Ctrl I（Windows）开启内联聊天。
6. 在 AI Chat 面板中切换到 Ask 或 Agent 模式，输入需求描述，Qoder 将根据上下文提供解决方案或执行任务。
7. 查看和管理记忆、规则和 MCP 工具等高级功能，以进一步优化开发体验。

产品优势

1. 深度上下文理解：不仅是代码，而是“整个项目”

• 传统工具（如 GitHub Copilot、Cursor 等）主要基于局部代码片段或当前文件生成建议，容易“断章取义”。
• Qoder 的优势在于：
  • 全项目级上下文：通过“Wikilize Your Codebase”功能，自动解析整个代码库的架构、依赖、设计决策，甚至技术债务。
  • 持久化记忆：记录每一次用户操作、AI 交互、项目历史，形成长期记忆，避免“重复造轮子”。

2. 透明化开发：让 AI 的“思考过程”可见

• 传统工具的代码生成过程是“黑箱”，开发者只能被动接受结果，难以验证逻辑。
• Qoder 通过：
  • To-dos：将任务拆解为清晰的步骤。
  • Action Flow：实时展示 AI 的执行路径（如“正在分析依赖→重构模块→生成测试用例”）。
  • Spec 驱动开发：开发者通过自然语言 Spec 定义需求，AI 据此生成代码，且每一步都可回溯。

3. 双模式协作：灵活适配不同开发场景

• 传统工具通常只有“对话式”交互（如 ChatGPT、VSCode AI插件），需要开发者持续参与。
• Qoder 提供两种模式：
  • Chat Mode：适合短任务（如“帮我优化这段代码”），支持即时反馈。
  • Quest Mode：适合长任务（如“实现一个用户权限系统”），开发者只需写Spec，AI 异步独立完成，仅在关键节点询问。

4. 自动模型路由：无需纠结“选哪个模型”

• 传统工具需要用户手动选择模型（如 GPT-4o、Claude 3.5），或固定使用单一模型。
• Qoder 的“Always the Best Model”：
  • 根据任务复杂度、代码上下文、实时性能自动选择最优模型（如简单任务用轻量模型，复杂任务用高阶模型）。
  • 用户无需研究模型评测数据。

5. 零学习曲线：直接“说人话”启动项目

• 传统工具需要用户熟悉特定语法（如“写一段 Python 函数，输入是…”）。
• Qoder 支持：
  • 自然语言启动项目：“创建一个 Spring Boot 照片管理应用，支持上传、预览、下载”。
  • 一键生成 Spec：AI 自动将需求拆解为技术栈、架构、初始版本，甚至生成可运行的项目骨架。

应用场景

• 复杂任务自动化：通过 Quest 模式，开发者可以将复杂的开发任务（如功能开发、错误修复、代码重构和测试）委托给 AI 代理，AI 代理将自动生成详细的技术设计文档并异步执行任务，最终生成任务报告，显著提高开发效率。
• 代码库理解与文档生成：Repo Wiki 功能可以自动为项目生成结构化的文档，持续跟踪代码和文档的变化，帮助开发者快速了解项目的架构和实现细节，加速代码定位和开发任务的执行。
• 智能代码补全与编辑：Qoder 的代码补全功能不仅提供基于上下文的代码建议，还支持多行编辑和无缝自动补全，帮助开发者快速编写高质量代码。
• 实时问题解决与调试：在开发过程中，开发者可以通过 AI Chat 功能实时解决编码问题、修复错误、调试和排查运行时问题，提高开发效率和代码质量。
• 代码库搜索与洞察：Qoder 的智能搜索功能可以帮助开发者快速定位代码库中的相关代码片段，支持语义搜索，提高代码查找效率。
• 团队协作与知识共享：通过记忆和规则功能，团队成员可以共享开发经验和最佳实践，确保代码风格和项目标准的一致性，促进团队协作和知识共享。