Qoder编程平台：带你畅游AI与浏览器的创新新时代！

2025年的编程新纪元：Qoder如何改变游戏规则

到了2025年，你会发现大模型正在逐步深入到应用层，这时候浏览器和编程工具这两个老牌入口开始焕发新的活力。说到浏览器作为数据中心，它汇集了用户的各种网页、标签、搜索记录、购物和支付信息，这些数据对大模型来说就像是美味的糖果，不仅帮助它们更好地理解我们的行为，还能帮助AI完成各种任务。为了让Agent能够在网页上灵活地点击、填写表格、下单等，深度融合于浏览器显得尤为重要。目前，像Dia、Comet这样的创新实践正在朝这个方向迈进。

与此同时，编程工具在AI的推动下也展现出了全新的活力。它们不再只属于那些程序员，而是向更广泛的用户开放。各种工具不仅提升了创意的实现和命令行的操作能力，比如Copilot和Cursor让程序员的工作更得心应手，而Lovable、Bolt.new等则帮助普通用户实现他们的创意。此外，Claude Code、Gemini CLI等命令行工具的出现，让产品线越来越丰富多彩。

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最近，阿里巴巴推出的Agentic编程平台Qoder引起了大家的关注。在我看来，Qoder有两个特别之处：第一，它在理解大型代码项目上表现出色，处理复杂代码时的准确性大幅提升；第二，它创新性地加入了Quest Mode功能，使得Qoder能够像全栈工程师一样灵活应对各种编程需求。

◉ Qoder的功能与优势

Qoder的推出标志着在AI时代，“复杂工程”和“开发者”可以被同步纳入上下文进行系统处理。这是一次重大的进展。在深入了解Qoder之前，我查阅了官方文档，发现了一些很值得注意的数字和功能。这个平台整合了全球顶尖的编程模型，具备快速路由调度的能力，能在处理复杂工程时一次性检索多达10万个代码文件。它的RepoWiki功能可以将项目中的“隐性知识”显性化，同时短期和长期记忆功能则帮助沉淀项目经验和个人喜好。

通过广域检索与跨文件推理，Qoder能够轻松应对大量项目文件的检索需求，从而将AI的工作范围从“代码片段”提升到“整个工程”。此外，利用“约束的显性化”技术，RepoWiki和产品需求（Spec）将团队内部的共识、隐性流程及验收标准明确化，减少了AI执行时的不确定性。同时，Qoder的内存系统能够存储和回忆如“补单测、写变更报告、提交规范”等隐性知识，确保AI在后续工作中能自动完成这些任务。

Qoder将“工程的上下文”分为三层：可检索的事实、可复用的规约和可积累的偏好。通过系统化这一三层上下文，模型能够做出稳定且符合预期的反应，从而有效应对复杂工程中的各种挑战。这也是Qoder在“检索召回率”和“代码生成准确率”方面领先行业的原因。

◉ Qoder的使用方法与用户体验

Qoder提供了多种模式来满足不同用户的需求，支持不同用户，包括Ask Mode（问答模式）、Agent Mode（智能体模式）以及新推出的Quest Mode（AI自主研发模式）。其中，Quest Mode实现复杂任务自动化，让Qoder能像全栈工程师一样直接处理工程任务。智能体能将模糊需求转变为详细的需求和设计说明书（Spec），并自动进行拆分、执行、联调及汇报，大大提升了复杂任务的处理效率。

即便是刚入门的编程新手，也能轻松上手Qoder，这得益于它对工程稳健性的重视。尽管近年来“Vibe Coding”备受关注，似乎只需通过AI对话就能完成代码编写与产品开发，但真正通过Vibe Coding成功上线的商用产品却不多。相比之下，Qoder更注重工程的稳定性，努力在复杂上下文中保持性能的持续稳定。同时，Qoder通过提供多种模型选择和现实的工程化选项，将不同模型灵活整合，推动软件行业向更加普及和高效的方向发展。从“感觉正确”到“工程正确”，从单一的“强大模型”到全面的“上下文理解”，Qoder可能正在引领我们走向一个“只需描述需求，AI就能搞定一切”的新时代。