阿里 Qoder：竟然把 AI 编程的那层窗户纸捅破了！

假如我在一家互联网巨头里负责产品开发，必定会推出两个项目，一个是人工智能浏览器，另一个则是人工智能编程工具。

到了2025年，随着大模型深入应用，浏览器和编程工具这两个看似传统的入口，正在焕发新的活力。

浏览器掌握了用户所有的网页浏览、标签使用、搜索行为、购物和支付等实时数据。这些数据对于大模型来说，简直是无价之宝，让AI更好地理解用户并执行相应的操作。要让智能助手在网页上点击按钮、填写表格和下单，最直接的方式就是将它嵌入浏览器中。像Dia和Comet这些产品，正是朝这个方向努力。

在AI时代，编程工具不再是程序员的专属，大家都能用。有些AI编程工具像Copilot和Cursor是用来提升程序员能力的，而其他像Lovable和Bolt.new则帮助普通人实现自己的产品梦想。此外，还有一些专注于命令行的工具，比如Claude Code和Gemini CLI，产品种类丰富多样。

最近，阿里巴巴推出了一个名叫Qoder的编程平台，这款产品有什么特别之处呢？在我看来，最重要的有两点：一是它对复杂代码工程的理解能力提高，二是代码生成的准确性增强。此外，Qoder还提供了一个名为Quest Mode的功能，可以把它当作全栈工程师来使用。

Qoder尝试将“复杂工程”和“开发者”同时纳入上下文，这是一种系统化的新探索。

在体验之前，我浏览了一下官方文档，发现了几个关键数据和设置：它集成了全球顶尖的编程模型，能够根据请求快速调度；一次能检索10万个代码文件；通过RepoWiki将工程中的“隐性知识”显性化；还具备短期和长期记忆，可以将项目经验和个人偏好转化为“笔记”。

这些功能结合在一起，目标很明确：让AI不仅能写函数，还能“理解工程”和“理解用户”。

选择Qoder的原因：这是从“模型能力”到“上下文工程”的重要转折点。

在过去的两年里，AI编程工具发展迅速：从代码补全到对话，再到“自然语言生成软件”的一体化环境，各种产品层出不穷。

不过，回到真实的工程中，问题往往不在于“模型能否写代码”，而在于“工程能否被整体理解”。庞大的代码库、多语言调用、历史遗留的约定、以及团队的潜规则——这些信息通常隐藏在文档、提交记录、代码命名，甚至是口头共识中。

很多编程工具对此并不重视，或者根本没打算处理，而Qoder则打破了这个“窗户纸”：它内置了代码检索引擎，能够一次覆盖10万个文件，这足以支撑一个大型软件项目的开发；RepoWiki则彻底将“隐性知识”显性化；Qoder还提供了会话级别的长期记忆，能将用户的“偏好和经验”固化为笔记，持续影响后续代码的生成与修改。

它将“工程的上下文”以三层方式进行了抽象：

可检索的事实（代码/文档）

可以复用的规范（RepoWiki/约定）

积累的偏好（记忆/笔记）

当系统把这三层都建模出来后，模型就能对复杂工程做出稳定且预期的反应。这也是 Qoder 自信说“检索召回率比行业标准高出 12%，代码生成准确度超过 13%”的原因：不是某个模型特别厉害，而是整个工程上下文的表示和获取方式得到了全面提升。

在真实编程的世界里，有哪些“麻烦事”呢？

复杂性高、不确定性强、知识隐性化。Qoder 是怎么解决这三者的呢：

复杂性通过广域检索和跨文件推理来应对：当有 10 万个项目文件在检索范围内时，你给 AI 的不再是“片段”，而是整个“工程”。

不确定性通过“约束的显性化”来降低：RepoWiki 和产品需求（Spec）将团队的共识、隐含流程、验收标准都明确化，AI 才能少走弯路。

隐性知识则交给记忆系统来处理：AI 会记住“这个项目必须补单测、要写变更报告、提交规范是怎样的”，并在后面的工作中自动执行。

把这三件事结合起来，就构成了 Qoder 的“上下文工程”理念：把“工程当作整体来看”，而不是仅仅看作几段代码，这是阿里 Qoder 的一大突破。

Qoder 提供了 Ask Mode（问答模式）和 Agent Mode（智能体模式），如果说这两种模式是很多工具的标配，那么 Qoder 新推出的 Quest Mode（AI 自主研发），就像一个全栈工程师一样。我们可以把工程任务直接交给智能体：它会把模糊的需求“翻译”成详细的需求和设计说明书（Spec），再自动拆分、执行、联调、汇报——开发者只需在过程中进行验收和必要的修改，效率可以提升十倍以上。

这种“从需求到落地”的智能体研发模式，业界已经有多种变体。Google 的 Gemini Code Assist 内置了 Agent Mode，帮助开发者在 IDE 中处理多步骤任务，强调团队合作而非越权。另一方面，Replit Agent 则着重于“自然语言描述 → 自动搭建应用框架”，更偏向快速孵化。Cognition 的 Devin 更进一步，明确定位为“全自动化 AI 软件工程师”，可以独立完成任务后再交给人审核。

那么 Qoder 的独特之处到底在哪里呢？它不仅仅是做“从零开始”的演示级任务，而是将“真实工程的上下文”做得扎实，Quest Mode 才能在这样的上下文中发挥作用——它不是一次性聪明，而是在已有工程中持续可靠地聪明。这与那些只注重“炫酷演示”的产品有本质区别。

如何使用 Quest Mode 呢？

1、直接从文件打开一个项目并完成索引，Qoder 会自动为你的代码库建立索引（可以在设置中查看和管理；如果是超大仓库，需要手动启用）。

轻松上手 Qoder，打造你的编程项目

首先，点击左侧的 Quest 图标，进入 Quest 面板，然后选择新建任务。在输入框中直接用自然语言描述你的任务，发出后，AI 会为你起草一份 Spec。

接下来，完善 Spec：在编辑区直接修改内容，Spec 会保存在项目下的 .qoder/quest/ 文件夹中。确认没问题后，点击开始执行就可以了。

在执行过程中，你可以查看 Action Flow，实时监控计划、操作和日志。如果有新的要求，还可以随时发送给 AI，它会根据你的需求进行动态调整。

完成后，你会看到自动生成的 Task Report 和变更清单。可以逐条查看差异，最后选择 Accept 接受结果，或者 Discard 放弃。

对于编程新手来说，直接从 Quest Mode 开始，将是你构建第一个 Qoder 项目的良好选择。

最近这两年，“Vibe Coding” 这个概念挺火的，大家好像在和 AI 聊天的过程中，代码就完成了，产品也做出来了。虽然门槛降了不少，但真正通过 Vibe Coding 开发并投放市场的产品并不多。

而 Qoder 的定位就完全不同：它并不追求那种“轻松感”，而是将工程中的“重”变轻，让检索更加广泛，约束更加明确，把各种偏好和隐藏信息都记录下来，让 Agent 在复杂的上下文中稳定工作。

简单来说，一种是“对话即开发”，而另一种则是“上下文即工程”。这两者其实并不矛盾：前者更友好，后者更可靠。在大型工程项目中，可靠性恰恰就是友好的基础。

如果你的公司正好在进行大型软件项目的开发，Qoder 绝对是个不错的选择。

在多模型的选择上，Qoder 也展现出了独特的优势。不同的模型在不同的语言、任务和风格中各有千秋。Qoder 通过整合内置的几款模型，利用平台实现“供应侧自由”的编排，这体现了工程化的现实主义，也是 Qoder 所做的工程选择。

别担心，编程工具不会抢走你的工作！

嘿，最近又出现了一个新编程工具，大家可能会想：“这东西会不会把我们的饭碗抢了？”其实，与其担心被取代，不如先学会怎么使用它。就算是从中期来看，那些能把复杂的工程知识简单化的人，反而更有价值。Qoder这个平台，不仅懂工程，还懂你，它能帮助更多人掌握应用开发的能力，而不仅仅是那些有专业背景和大公司经历的人。

说到Qoder，我最喜欢它的地方就是它的冷静和务实——你不会看到那些浮夸的演示，更多的是在工程上的持续进步：扩大搜索范围、清晰规范、巩固记忆，然后把这些交给Agent来处理。它的三种形式——Ask、Agent和Quest，就像同一条路上的三个里程碑：从“能回答”到“能执行”，再到“能交付”。

如果说Vibe Coding展示了“人人都能用语言进行编程”的未来，那么Qoder则是指向“每个复杂工程都有一套AI能够理解和执行的操作系统”。当一个工具从“感觉不错”转变为“在工程上做对了事情”，而平台从“强大的模型”走向“强大的上下文”，我们或许真的离“把需求交给AI，最后只需验收”更近了一步。

现在Qoder已经推出Mac和Windows版本，大家可以直接去官网下载。如果你感兴趣，不妨试试把自己的项目放进去跑一跑，看看这款工具究竟有多了解你哦！