再见了 Cursor，Qoder 真的是太香了！这一波必将改变 AI 编程的格局！

作者：loonggg

我真心推荐大家体验一下最近推出的一个 AI 编程工具：Qoder。

这个工具实在是太给力了，完全不输给 Cursor。

你可能会问，为什么我这么说？几个月前，我用 Cursor 开发了一个微信小程序，叫做“图文侠”，主要是用来做文字海报、图片水印和小红书封面海报。不过，使用 Cursor 时，我一直遇到一个无法解决的 bug，就是在处理长文本时，拆分成多张图片时，有时会丢失一些文字，这种情况偶尔发生。

这几天我想，何不试试新出的 AI 编程工具 Qoder呢？没想到，它一次性就帮我找到了问题所在。

当然，我觉得 Qoder 之所以能迅速解决问题，并不是因为它的编程能力比 Cursor 更强，而是它的设计理念更符合我们实际需求。

比如，当我们向 AI 编程工具提出需求时，它会在后台默默工作，但我们却看不到它具体的操作过程。这就像一个黑匣子，让人感到有些无助。因此，Qoder 的设计加入了透明化 AI 工作过程的功能：

• 待办事项功能：把复杂的任务清晰拆解，让开发者明白 AI 的工作计划
• 执行流程跟踪：提供实时的执行进度，开发者可以随时查看 AI 的进展和决策过程

而且，它还增强了上下文管理，比如：

• 深度理解代码库：AI 不仅能读代码，还能理解项目的结构、依赖关系和设计思路
• 长期记忆机制：记录项目历史、用户操作与 AI 交互，以实现长期的上下文保留

大家都知道，现在市场上大多数 AI 编程工具都差不多，开发新项目其实并不难，但我们常常抱怨什么呢？抱怨代码维护性差，修改代码困难，修复 Bug 时总感觉 AI 虽然能实现功能，却留下了一堆难以管理的代码。

所以，我认为衡量一个 AI 编程工具真正能力的标准，不应该仅仅是看它能否开发项目，而是看看它能否维护已经开发的项目，能否顺利修复 Bug。

关键就在于能否透明化 AI 的工作过程。当我使用 Qoder 时，真正让我惊喜的是这一点。

它不仅仅是帮我“写代码”，更让我看到了它的思考过程、推理方式以及问题拆解的思路。这正是它的创新之处，果然是一个为真实软件开发设计的 Agent Coding 平台。

举个例子，我在 Qoder 中给 AI 提的需求是：

请帮我检查一下这段代码，我的功能需求是：能把一大段文字拆分成小红书图片海报的形式，比如一段 1000 字的文字，可以拆成 5 张图片。但我发现有 bug，在拆分时总会丢失一些内容和段落。

请仔细检查之前写的代码和逻辑，看看哪里出了问题，并帮我修复这个 bug。

因为我是让 Qoder 修改 Cursor 写的代码，功能很多，所以我直接引用上下文，指定了文件，让它在这个文件中找 bug 并修改代码。

你们有没有注意到？Qoder 给出的过程是如此清晰详细，大家可以看看截图：

首先得找出代码的问题，然后得分析出来是什么地方出了错，接着再想想怎么去修复，修改方案又是什么？具体来说，算法的哪些部分进行了优化，优化的手段是什么，最后修复效果又如何呢？

这整个过程不仅仅是让 AI 来做事情，还把每一步都解释得清清楚楚。

不过，当我进行验证时，发现拆分的结果还是有问题，依然有内容丢失。于是我决定让 Qoder 自己测试一下算法。

我给它提供了一个案例，看看它能否自测一下拆分算法。

大家看看它是怎么输出的，它在终端里自测，果然找到了问题，之后重写了算法，还进行了重新测试，给出了测试结果，最关键的是，它在我的代码中添加了各种日志输出，让我能在控制台查看结果。

最后，经过验证，我在控制台上看到了正确的结果，拆分问题确实解决了。

正因为 Qoder 详细展示了整个过程，提供了各种解决方案，写得清晰明了，让我开始怀疑问题不在算法拆分上。果然，最后找到了关键所在，除了算法本身，传值的时候也存在问题。

这就是优秀的 AI 编程工具，它就像一个得力助手，不仅帮你解决问题，还能给出清晰的过程和解决方案，拓展了我的思维，让我意识到问题的根源可能在其他地方。

AI 不仅仅是一个开发工具，更是一个能为你提供思路和解决方案的好助手。

看看截图里写得多详细！无论是找到问题、解决方案，还是修复后的效果，都解释得一清二楚，让人一目了然。

最后，问题解决了。看一下最终的效果：

在使用的过程中，我发现 Qoder 有一个很贴心的设计，它的智能路由功能，简直是省心又省力。用户根本不需要去研究和挑选模型，Qoder 会根据任务的复杂程度和上下文，自动选择最合适的模型。

说到这个，Qoder 还有一个新模式，叫做Quest 模式。你可以把它看作是一个全能的工程师，专门为那些复杂且需要长时间处理的开发任务而设计。

在 Quest 模式下，你只要输入任务的描述，Qoder 就能自动把需求转化为详细的设计规范，然后将任务分配给 Agent，让它自己完成开发、修复 Bug、重构和测试等工作。

比如，我可以创建一个任务，让它帮我开发一个把 svg 转换成 png 格式的 Chrome 插件。

让AI成为你的得力助手，轻松搞定任务！

看看，这家伙开始独立工作了，真是省心。短短几分钟，它就为我们准备了一份设计文档。

要是我们看过设计文档，觉得没问题，就可以轻松让它继续工作。只需点击「开始任务」按钮，它就会自动开始。这时，你可以泡杯咖啡，放点音乐，享受一下生活，毕竟有个小助手在替你忙活呢。

大约十分钟后，任务就完成了，效果还不错哦！不光是工作都做完了，连详细的操作步骤和总结都准备好了。

大家可以看看，它根据我们提供的设计文档，制定了详细的实施计划，列出了一堆待办事项，并一步步完成，最后还附上了任务总结。

说了这么多，还是直观一些比较好。装上浏览器之后，效果如下：

这不仅仅是一个转换工具，它还增加了网页检测的功能，能自动识别 SVG 元素以及转换历史。我试了一下，效果真不错。

除了 Agent 和 Quest 模式，我觉得还有一个特别适合程序员的功能，就是：Repo Wiki 功能。

接手前辈留下的代码项目，真的是一件让人头疼的事情。

对于那些庞大的代码库，往往需要花上几天时间去适应和理解。

即便你熟悉了，但常常因为某些细微的疏忽而引发更大的 bug。

而有了 Qoder 的 Repo Wiki，这个过程就简单多了。举个例子，我把之前写的图文侠小程序导入到这里。在 Qoder 中，只需点击「仓库 Wiki」，然后初始化仓库：

没多久，就能看到这个项目的结构和实现细节了：

你也想要这样的功能吗？

说真的，这样的功能是不是正合你意？只需将你的项目导入 Qoder，Repo Wiki 就能详细梳理出整个代码结构，甚至把那些不太明显的知识都变得清晰，这可真是程序员的好帮手。

经过几天的亲身体验，我觉得 Qoder 的设计理念其实预示着一种全新的“人机协作方式”：真正的合作不是 AI 替代你，而是作为一个透明的伙伴，和你一起调试和维护项目。

更深层次的意义在于—— AI 编程工具不仅仅是“写代码的机器”，它更是“项目维护的好搭档”。

因为项目的维护要比开发复杂得多，真正决定一个工具价值的，是它能否持续跟进、不断迭代和改进，而不是单纯能不能从零开始写出一个 demo。

这正是 Qoder 给我带来的最大启发。

如果用一句话来概括未来 AI 编程工具的核心竞争力，那就是：能否让开发者在透明的协作中信任、依赖它，并和它共同把项目做好。

我强烈推荐大家去试试，深度体验一下，真的非常好用。

Qoder 的官网在这里：https://qoder.com/