这款工具的使用体验真的很棒，完全不逊色于 Cursor。
为什么我这么说呢？几个月前，我用 Cursor 开发了一款名为「图文侠」的微信小程序，这个小程序的目的是帮助用户制作文字海报、图片水印和小红书封面海报。不过，当时我遇到了一个难以解决的 bug，那就是在将长文章拆分成多张文字图片时，文字常常会在中间丢失，这个问题时而出现，非常烦人。
最近我想，不如试试新推出的 AI 编程工具 Qoder，结果让我惊喜地一次性就找到了问题所在。
当然，我之所以觉得 Qoder 能这么快解决问题，并不是因为它的编程能力强于 Cursor，而是它的设计理念更为出色。
比如，当我们使用 AI 编程工具提出需求时，AI 就开始在后台默默工作，但我们根本看不到它是如何完成的。这就像一个黑盒，让人有种失控的感觉。为了解决这个问题，Qoder 在设计上增加了透明化 AI 工作过程的功能：
- 待办事项功能：将复杂任务分解得一目了然，让开发者清楚 AI 的工作计划。
- Action Flow：提供实时的执行跟踪，开发者随时可以查看 AI 的进展和决策过程。
此外，它还增强了上下文理解能力，比如：
- 深度代码库理解：AI 不仅能读代码，还能理解项目结构、依赖关系和设计思想。
- 长久记忆机制：记录项目历史、用户操作和 AI 交互，以便长期保留上下文。
大家都知道，现在市场上的 AI 编程工具大同小异，开发新项目很容易，但我们常常抱怨什么呢？抱怨代码维护性差，修改起来麻烦，虽然 AI 开发的功能能用，但总是留下一堆难以处理的烂代码。
所以，我认为衡量一个 AI 编程工具能力的真正标准，不是看它能否开发项目，而是看它能否维护项目，能否修复 Bug。
它不仅仅是帮我“写出一堆代码”，而是让我清楚地看到了它是如何思考、推理和拆解问题的。这正是它的创新之处，完全是一个为真实软件开发量身定制的 Agent Coding 平台。
举个例子，我在 Qoder 向 AI 提出的需求是：
请帮我检查这个地方的代码，我的功能要求是：我输出一篇大段的文字，可以将这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，可以拆分成 5 张文字图片。但是，我发现有 bug ，在拆分文字的过程中，总是中间有丢失的内容和段落。
请严格检查之前写好的代码和逻辑，看看哪里出问题了，帮我修复这个 bug。
因为我要让 Qoder 修改之前用 Cursor 写的代码，功能很多，所以我引用了上下文，直接指定了文件，让它在这个文件下查找 Bug 并修改代码。
不知道大家有没有注意到？Qoder 给出的过程非常清晰和详细，大家可以看看截图：
首先是查找代码，然后分析问题，列出了具体的问题，接着说明如何修改，提出了修改方案，优化了哪些算法，以及修复效果如何。
整个 AI 的工作过程不仅展示出来了，还进行了详细解释。
但是，当我进行验证时，发现拆分结果还是不对，依然有内容丢失。于是，我决定让 Qoder 自测一下算法。
我给了它一个案例，让它自测一下拆分算法。
大家看，整个输出过程，它在终端进行自测，果然找到了问题，最后重写了算法，还重新进行了测试，并给出了测试验证结果，关键是它在我的代码里添加了多种 log 输出，方便我在控制台查看结果。
最终，验证通过了，我在控制台上也看到了正确的结果，拆分没有问题。
正因为 Qoder 提供了详细的过程和各种解决方案，写得清晰明了，才让我怀疑问题不在算法上，而是在其他地方。
这就是一个优秀的 AI 编程工具，它就像你的助手，不仅能帮你解决问题，当它能提供清晰的过程和解决方案时，它还可以给你带来新的思路，让你意识到问题可能不止于算法。
AI 不仅仅是一个开发工具，更是你的得力助手，可以提供思路和解决方案。
大家可以看看截图上的整个过程，真是太详细了，找到问题、解决问题、修复方案和效果，都写得清清楚楚，明明白白。
最后，问题解决了。看成品效果：
在使用过程中，我还发现 Qoder 有一个非常减轻我们认知负担的设计，就是智能路由。这是什么意思呢？就是在使用过程中，它不会固定使用某个大模型，用户无需研究和选择模型，Qoder 会根据任务的复杂性和上下文自动选择最合适的模型。
除了 Agent 模式，Qoder 还提供了一个新的模式，叫做Quest 模式。可以理解为一个全栈工程师的角色，专门应对复杂、长时间的开发任务。
在 Quest 模式下，你只需输入任务描述，Qoder 就能自动将需求转化为详细的设计规范，然后根据这些规范将任务分配给 Agent，自主完成开发、Bug 修复、重构和测试等工作。
比方说，我新建了一个任务，让它帮我开发一个将 svg 转换为 png 的 Chrome 浏览器插件。
看看它是如何开始自主执行任务，几分钟后，它就帮我们出了一份设计文档。
如果设计文档经过我们审阅，确认没问题，就可以让它执行下一步。只需点击「开始任务」按钮，它就会自动开始工作。这时，倒杯咖啡，听听音乐，享受轻松的生活吧，终于有个助手在为你工作了。
大约十分钟后，任务完成了，而且效果相当不错，包含详细的操作步骤和文档，最后还附上了一份任务总结。
大家可以仔细看看，它根据设计文档，制定了详细的实施计划，列出了各种待办事项，然后一步步按照计划执行。最后，还给出了一份任务总结。
说了这么多，不如直接看看实际效果。安装到浏览器后，效果如下：
不仅实现了转换功能，还增加了网页检测功能，能够自动识别 svg 元素和转换历史。我试了一下，转换效果真的很不错。
除了 Agent 和 Quest 模式，我感觉还有一个程序员特别喜欢的功能，就是Repo Wiki 功能。
接手「前辈」留下的项目是工作中最让人头疼的事之一。
面对庞大的代码项目，过去可能需要花上几天时间去了解熟悉代码。
即便熟悉了，也很可能因为一个小细节的疏忽而引发更大的 bug。
而 Qoder 的 Repo Wiki 功能可以大大降低我们接手或了解新项目的难度。比如，我将之前用 Cursor 写的图文侠小程序导入到 Qoder 中，点击「仓库 Wiki」，初始化仓库：
你绝对会爱上这个新工具！
没过多久，你就能看到这个项目的结构和实现细节。
你是不是觉得这样的功能太重要了呢？只要把项目放到 Qoder 上，Repo Wiki 就会帮你理顺整个代码结构，甚至把那些隐秘的知识一一呈现出来。这可真是程序员的福音啊！
在我这几天的体验中，老实说，我觉得 Qoder 的设计理念其实代表了一种全新的“人机协作模式”：并不是 AI 来取代你，而是它作为一个透明的合作伙伴，陪你一起调试和维护代码。
更深层次的含义在于——AI 编程工具不仅仅是“写代码的机器”，还是“项目维护的好帮手”。
因为维护工作其实远比开发要复杂得多，真正衡量一个工具价值的，不是它能不能从零开始写一个 demo，而是能否长期支持、不断更新和改进。
这，正是 Qoder 给我带来的最大启示。
——如果用一句话来总结未来 AI 编程工具的核心竞争力，那就是：能否让开发者在透明的合作中，建立对它的信任和依赖，共同将项目做大。
强烈推荐大家去试试，亲身体验一下，真的非常好用。
Qoder 官网链接：https://qoder.com/
我在用 Qoder 的过程中，发现它能自动优化代码，节省了不少时间，真是太方便了。
我在使用 Qoder 时也遇到了一些小问题，期待后续能有更多更新来改进！
Qoder 的透明化设计太重要了，了解 AI 的工作过程能有效减少失控感，值得尝试！
我觉得 Qoder 的 AI 理解能力确实很强，能抓住项目的脉络，这点太加分了！
用了 Qoder 后，感觉编程变得轻松了不少，真希望它能支持更多语言，这样就完美了！
使用 Qoder 的时候，能清晰看到 AI 的逻辑思路，感觉自己也在学习编程，真是不错的体验。
Qoder 的设计理念真的是太赞了，透明化的工作过程让我觉得很安心。
我觉得 Qoder 不仅适合初学者，用于团队项目时的效果也值得期待，希望能看到更多实际应用案例。
对比其他工具，Qoder 的工作流程确实更清晰，特别是在处理 Bug 时，让人感到靠谱。
之前用过 Cursor，感觉 Qoder 在处理复杂任务时确实更灵活，特别是对于 Bug 的处理，值得一试。