嘿，朋友们，今天我想跟你们聊聊一个非常酷的工具，它整合了全球最顶尖的编程模型和超强的上下文处理能力，竟然能一次性检索多达10万个代码文件。
这款全新的AI代码编辑器叫做Qoder，它的自信来自于——
它能够全面理解整个代码库，给出真正合适的代码方案。
Qoder其实是专门为真实的软件开发而设计的，它通过智能代理技术，把增强的上下文工程能力巧妙结合，系统化地解决开发中的各种难题。
而且现在Qoder处于预览阶段，居然可以免费使用哦！
它支持英语和简体中文，让更多的人都能轻松上手。
关注用户体验
你知道吗？有时候一个bug就能让程序员抓狂，但一大堆bug只要能跑就行，连开发者自己也不一定能搞清楚。
那么，Qoder凭什么敢说自己“理解整个代码库”呢？
让我来给你翻译一下它的官方介绍：
首先，Qoder能深入分析用户的代码库，自动生成一份清晰易懂的文档，就像是项目的维基百科，把隐藏的结构、设计和逻辑一一呈现出来。
这样一来，团队的每一个成员都能迅速了解项目的全貌。
换句话说，再也不需要为前辈留下的那些复杂代码感到困惑了。
其次，Qoder像一个人类搭档一样，能与用户协同工作，它会理解你的自然语言指令，并将这些指令分解成一系列具体的开发步骤。
它能自己计划需要修改哪些文件，还能清晰展示每个文件的改动内容，完全不需要用户逐步指导。
与传统工具不同，Qoder可以同时理解和修改多个相互关联的文件，这样完成任务更高效。
在进行修改之前，它会清晰地展示将要做出的所有更改，让用户实时审核，确保一切都符合预期。
而且，Qoder会记住用户的编码风格、项目架构和技术栈偏好，让编程体验始终保持舒适~
接下来的视频会让你直观感受到这一系列的过程：
还有，Qoder的Quest模式（任务模式），就像一个高度自动化的功能交付流水线。
用户只需用自然语言描述想要实现的功能，Qoder就能自动理解并进行规划。
然后，它会给出详细的报告。
你只需点击运行（或确认），剩下的交给Qoder就好。
整个过程可靠高效，让用户从繁琐的代码实现中解放出来，有更多时间关注产品和用户需求。
总之，它的核心就是一个全自动的贴心助手√
技术优势剖析
Qoder的核心技术优势在于增强的上下文工程，它依靠规则、记忆、代码图谱和索引这四大技术支柱，能够全面、精准地解析代码库。
这样一来，AI真正实现了对项目的“理解”，而不仅仅是“看到”代码。
更好的上下文理解带来了更精准、更符合需求的AI输出。
它内置的代码检索引擎可以检索10万个代码文件；
而且还首创支持Repo Wiki，将代码工程中的隐性知识转化为显性知识，让开发者和AI都能更好理解；
Qoder还具备长短期记忆系统，可以根据会话历史总结项目经验和个人偏好，存储为“笔记”，实现自我学习和进化，让AI的执行结果更贴合用户的需求和偏好。
此外，Qoder会智能地为用户的不同任务自动选择最合适的LLM，用户无需手动切换和担忧。
- 复杂的重构？用更大规模的模型。
- 快速更新文档？用更轻量、更快的模型。
在任务难度和响应速度/成本之间，它能自动找到最佳平衡，确保用户始终获得最佳性能，而不需要费心研究模型的差异。
现在就来试试吧
Qoder一推出，就引起了很多网友的关注和支持。
不少网友试用后，给出了超高的评价。
当然，也有一些比较全面的评价，提到了目前的一些不足之处：
顺便说一下，除了基础平台，Qoder还建立了一个论坛，方便用户交流和反馈错误。
目前已经收到了不少问题报告。
不过毕竟是免费试用，而且看起来效果不错，趁这个机会试试也是很划算的。
未来的专业版价格尚未确定。
参考链接：https://x.com/testingcatalog/status/1958554823562866940
来看看这些实用链接吧！
下载地址：https://qoder.com/download
讨论区：https://forum.qoder.com/
博客资讯：https://qoder.com/blog
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@量子位 · 关注AI技术与产品的最新动态
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支持中文也是个大加分，难道真的能做到完美理解？
Qoder的上下文理解真让人惊喜，挺期待它的实际表现。希望不会像其他工具那样空有其表。
能同时处理多个文件的能力太强了，想知道它是如何实现的？
建议在使用过程中多反馈给开发团队，帮助他们进一步优化功能。
从文中来看，Qoder的学习能力似乎很强，能否分享一下如何提高它的学习效果？
使用过程中，建议多关注Qoder的反馈，特别是它如何处理不常见的编码风格。
希望Qoder能支持更多编程语言，这样能覆盖更广泛的开发需求。