在2025年，“氛围编程”（vibe coding）这个词在科技界引起了热烈讨论，标志着一种崭新的编程方式。这种方法让开发者不再需要一行一行地写代码，而是通过人工智能理解自然语言的需求，自动生成高质量的代码，同时保持开发过程的透明性，如此一来，普通人也能参与到软件开发中来。大科技公司如字节跳动的Trae、腾讯的CodeBuddy以及阿里的Qoder，都纷纷推出各自的AI编程工具，争相在这个新兴领域占得一席之地。
在这场“AI编程工具的竞争”中，Qoder凭借其接入国际领先的Claude系列模型，实现了在准确性和易用性上的“弯道超车”。Qoder不仅能理解代码片段，还能深入把握整个项目架构，通过智能模型路由和记忆系统，为开发者提供真正可靠、可用的AI编程体验。本文将通过构建个人主页的实例，带您体验Qoder如何成为普通人的“通神阶梯”，使编程不再是遥不可及的事。
一、氛围编程：AI时代的全新编程模式
氛围编程（vibe coding）是由特斯拉前AI主管、OpenAI的联合创始人Andrej Karpathy在2024年提出的概念，到了2025年被柯林斯词典评为年度词汇。这种编程方式的核心在于把开发流程从“逐行编码”转变成“需求描述-效果验证”的闭环，使得开发者可以专注于功能设计，而不是纠结于代码的实现。
在传统编程中，开发者必须掌握各种语法、框架和工具，面对复杂的项目时，理解和维护代码库常常是一项挑战。而氛围编程通过AI的深度介入，实现了三个重要的转变：
首先，开发者的角色从“编码的执行者”转变为“需求的定义者”。只需用自然语言描述想要的功能，AI就能自动生成完整的代码。例如，数学家陶哲轩通过氛围编程，仅用了一周时间让AI生成超过6000行的验证代码，成功证明了埃尔德什离散几何猜想的反命题。
其次，开发流程从“线性执行”转变为“透明协作”。AI不再是个神秘的黑盒子，而是一个能够展示其思考过程、执行计划和决策依据的透明伙伴。Qoder的Action Flow功能让开发者可以实时查看AI的工作进度，甚至在开发过程中添加新需求，AI会动态调整计划继续进行。
最后，代码的质量从“依赖个人经验”转变为“AI的持续优化”。AI会根据项目历史、用户偏好和最佳实践，不断优化代码的风格和架构，形成一个自适应的“记忆系统”，确保项目的一致性。
二、国内三大AI编程工具的对比
在2025年，中国的科技巨头们纷纷推出自己的AI编程工具，市场竞争异常激烈。下面的表格对字节的Trae、阿里的Qoder和腾讯的CodeBuddy进行了详细对比：
| 特性 | 字节Trae | 阿里Qoder | 腾讯CodeBuddy |
|---|---|---|---|
| 发布时间 | 2025年1月（海外版） 2025年3月（国内版） |
2025年8月 | 2025年3月（国内版） 2025年8月（独立IDE） |
| 技术架构 | Builder模式 SOLO Coder 支持Claude、GPT-4o双模型 |
四大技术支柱 智能模型路由 长短期记忆系统 |
双模型驱动（混元+DeepSeek） Codebase功能 MCP协议生态 |
| 核心功能 | 自然语言生成全栈应用 端到端开发 设计稿转代码 |
Quest模式 Repo Wiki 智能代码路由 |
Craft Mode 架构蓝图 自动化测试生成 |
| 定价策略 | 个人免费 Pro版10美元/月（首月3美元） 企业支持私有化部署 |
免费版：2000积分/月 Pro版：限时10美元/月（首月2美元/月） 团队版：价格待定 |
个人版：免费 旗舰版：限时免费 专享版：158元/人/月（10人起购） |
| 适用场景 | 中文项目开发 快速原型构建 前端开发 |
大型代码库维护 架构优化 安全审计 |
企业级开发（金融/政务） 教育场景 跨语言迁移 |
| 语言支持 | 中文优化显著 支持口语化指令 |
中英文混合支持 需适应英文输出 |
中文支持原生 适合国内团队 |
从上面的对比表中可以看到，三款工具各有特点：Trae以中文友好和快速原型为主打，CodeBuddy则侧重于企业级的安全和架构设计，而Qoder在理解代码库和代理式开发方面表现尤为突出。特别是在处理复杂项目时，Qoder的10万文件检索能力和跨文件推理机制，让它真正理解“工程”而不仅仅是“代码”。
Qoder的智能模型路由功能非常独特，它能根据任务的复杂性和上下文自动选择最适合的模型，用户无需手动操作。例如，处理简单的代码补全时，它会使用轻量级模型快速响应，而进行复杂重构时则调动Claude系列等强大模型，以保障代码的质量。这种“自动选择模型”的能力，使得Qoder在处理各种编程任务时能够保持最佳的平衡。
三、国际主流大语言模型编码能力排名
Qoder之所以能在竞争中脱颖而出，主要得益于其接入的国际顶尖模型。根据2025年12月14日的最新数据，以下是国际主流大语言模型在SWE-bench Verified评测中的排名情况：
| 排名 | 模型名称 | % Resolved | 开发机构 | 发布日期 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude 4.5 Opus medium | 74.40% | Anthropic | 2025-11-24 |
| 2 | Gemini 3 Pro Preview | 74.20% | Google DeepMind | 2025-11-18 |
| 3 | GPT-5.2 (high reasoning) | 71.80% | OpenAI | 2025-12-11 |
| 4 | Claude 4.5 Sonnet | 70.60% | Anthropic | 2025-09-29 |
| 5 | Kimi K2 Thinking | 63.40% | Moonshot AI | 2025-12-10 |
| 6 | DeepSeek V3.2 Reasoner | 60.00% | DeepSeek-AI | 2025-12-01 |
| 7 | Qwen3-Coder 480B | 55.40% | Alibaba | 2025-08-02 |
从这些排名情况来看，Claude 4.5 Opus、Gemini 3 Pro和GPT-5.2构成了目前AI编程的“第一梯队”，在代码生成的质量、上下文理解以及任务完成率上都具有明显的优势。尤其是在处理复杂工程任务时，这些模型的完成率远高于其他层级的模型。
值得一提的是，Qoder采用了“智能路由”策略，能够根据任务自动选择最合适的模型。比如，在处理前端布局时可能会使用GPT-5.2，而在处理后端API时则可能会调用Claude系列模型，确保在不同场景中都能获得最佳效果。这种灵活的模型选择机制，正是Qoder区别于其他工具的核心竞争力之一。
四、用Qoder构建个人主页的完整体验
为了验证Qoder的实际能力，我决定用它从头开始构建一个个人主页。这个项目包含作品展示、联系表单和动态时间线三个主要功能，原本需要几天的工作量，但通过Qoder的Quest模式，我预计可以在短时间内完成。
步骤1：启动Qoder并创建项目
首先，我从Qoder官网下载并安装了最新版本。Qoder是基于VSCode开发的，界面友好且操作简单。安装完成后，我用GitHub账号登录，接着创建了一个名为“personal-website”的新项目。
步骤2：开启Quest模式，输入自然语言需求
Qoder的一个核心功能是Quest模式——这是一种任务驱动的开发流程。我在主界面选择Quest功能按钮并点击“新建任务”，然后用中文写下我的需求：
轻松搞定个人主页，Qoder让你成为编程小达人
“我想要一个响应式的个人主页，里面需要有：顶部导航、作品展示区（支持图片和链接）、联系表单（包含姓名、邮箱和留言），还有一个动态时间线来展示我的学习经历。整体风格要简洁现代，记得用Tailwind CSS哦。”
一按下回车键，Qoder立马就开始分析我的需求。没过多久，它就给我生成了一份详细的执行计划，包括：
- 我喜欢的技术栈
- 联系表单的后端处理方法
- 作品展示区的数据来源
- 时间线数据的管理方式
- 部署目标
第三步：AI自动编码，过程透明可控
Qoder可不是直接甩给我一堆代码，它更像是个经验丰富的小伙伴，边做边讲解。每完成一个小任务，它都会在待办列表中更新进度，并标出修改的文件。
第四步：一键部署与预览
经过大约14分钟的等待，页面自动转到了“任务总结”选项卡。这时候，我们可以按照操作轨迹页面的提示完成剩下的操作。这里有个小窍门，如果你在Windows或Linux系统上，记得同时按下Ctrl + Shift + P（在macOS上是Cmd + Shift + P），然后在输入框里输入Simple Browser: Show，接着输入项目网址就行了：
我们能看到项目已经差不多完成了，不过具体内容还需要些改进，比如称谓不够具体，图片也缺少等。这时我们可以继续给出修改意见，直到达到我们的目标。
经过短暂的等待，Qoder完成了我的所有要求，最终效果如下：
整个过程大约花了 28分钟，而我几乎没有写一行代码。更重要的是，我理解了这个网站是如何构建的——因为Qoder的每一步都透明可见，随时允许我打断、修改或提问。
第五步：Repo Wiki自动生成项目文档
项目快要完成时，我发现Qoder自动生成了一个叫Repo Wiki的标签页。点开一看，里面包含：
- 项目架构图（组件关系）
- 各模块功能说明
- 依赖库清单及用途
- 本地运行与部署指南
这就像是一个自动生成的技术文档，非常友好，方便后续维护或团队合作。氛围编程不仅仅是“写代码”，更是“理解工程”——Qoder把整个项目的背景都整理得清清楚楚。
六、为什么说Qoder是“普通人的通神阶梯”？
通过这次体验，我深刻体会到：Qoder并不是在取代程序员，而是在赋能普通人。
- 门槛极低：只要你能清晰表达需求，就能获得可用的产品。
- 过程可控：不像一些“黑箱”型AI工具，Qoder的每一步都可以审查和干预。
- 知识沉淀：Repo Wiki和Action Flow让项目具备“可传承性”，不再是只有作者才懂的孤本。
- 模型优势：得益于Claude系列在长上下文理解和代码一致性上的表现，Qoder生成的代码质量远超同类工具。
正如一位早期用户所说：“以前我觉得编程是神的领域，现在我发现，只要会说话，就能造梦。”
七、结语：氛围编程不是终点，而是起点
Qoder的出现，标志着AI编程从“辅助工具”向“合作伙伴”的转变。它不会让程序员失业，但会让“不会编程的人”也能够参与到创造中。
如果你也曾因技术门槛而感到无奈，不妨试试Qoder。或许，你的第一个网站、第一个App，就能从一句“帮我做个……”开始。
Qoder的透明协作功能，是否能真正帮助开发者提高效率？有谁试过吗？
这篇文章让我对编程充满了好奇，真的能做到不写代码吗？
用自然语言描述功能，AI自动生成代码，听上去太神奇了！有没有人实际试过这个过程？
AI能自动生成代码，感觉编程门槛降低不少，普通人也能玩转了。
我最近尝试了Qoder，感觉它的代码质量确实比我手动写的要好，特别是在优化方面。
Qoder的透明协作真的很有意思，能实时调整计划，这对项目管理很有帮助。