最近我发现了一款新发布的 AI 编程工具，叫做Qoder，真心推荐大家试试。
这工具真的非常好用，绝对不比 Cursor 差。
我之所以这么说，是因为几个月前我用 Cursor 开发了一个微信小程序，名字叫「图文侠」，它的功能主要是帮助制作文字海报、图片水印和小红书封面海报。不过在开发过程中，我遇到了一个问题：在把长文章拆分成多张文字图片时，总是会有部分文字丢失，这算是一个偶发的 bug。
这几天我想，不如试试新出的 Qoder，没想到它一次就帮我找到了问题的根源。
我觉得 Qoder 能迅速定位问题，主要是因为它的设计理念非常出色，而不是因为它的编程能力超过了 Cursor。
你看，在使用 AI 编程工具时，通常我们提需求后，AI 就开始在后台运作，但我们根本看不到它是怎么做的。这就像一个黑盒子，让人感觉有些失控。所以，Qoder 在设计上特意增加了透明化 AI 工作流程的功能：
- 待办事项功能：将复杂任务拆解得一清二楚，让开发者能明白 AI 的工作计划
- Action Flow：提供实时的执行跟踪，开发者可以随时掌握 AI 的进展和决策过程
此外，它还增强了上下文处理能力，比如：
- 深入理解代码库：AI 不仅看懂代码，还能理解项目的结构、依赖关系和设计思路
- 长期记忆机制：记录项目历史、用户操作和与 AI 的交互，保持上下文的长期有效性
大家知道，现在市面上的 AI 编程工具大同小异，开发新项目其实很简单，但我们常常会抱怨什么呢？抱怨代码维护难，抱怨修改代码麻烦，修 bug 时感觉 AI 虽然能开发出功能，但留下的代码却是一团糟。
所以，我认为真正能体现一个 AI 编程工具能力的方式，不是看它能否开发项目，而是看它能否维护项目、修复 bug。
这里的关键在于是否能透明化 AI 的工作过程。用 Qoder 的时候，我真的感到惊喜。
它不仅仅是帮我“写代码”，更让我看到了它是如何思考、推理和拆解问题的。这就是它的创新之处，堪称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 上给 AI 提的需求是：
请帮我检查这段代码，我的功能要求是：输出一大段文字，并将其拆分成小红书图片海报，比如，把 1000 字的文字拆分成 5 张文字图片。结果我发现有 bug，拆分过程中总有内容和段落丢失。
请仔细检查之前的代码和逻辑，找出问题所在，并帮我修复这个 bug。
由于是让 Qoder 修改 Cursor 写的代码，功能较多，所以我引用了上下文，明确指定了文件，要求它在该文件中查找 bug，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详细，大家可以看看截图：
首先是查找代码，然后逐步分析问题，找出哪些问题，再说明如何修改，提出修改方案，优化了哪些算法，怎么优化的，以及最终修复效果如何？
AI 工作的整个过程不仅展示出来了，还解释得很清楚。
不过，当我进行验证时，发现拆分结果还是不对，内容依然有遗漏。我干脆让 Qoder 自测了一下算法。
我给它一个案例，让它自测拆分算法。
大家看看整个输出过程，它在终端自测，结果果然发现了问题，最后重写了算法，并进行了测试，还给出了测试结果，关键是它在我的代码中写了各种日志输出，帮助我在控制台查看结果。
最后，验证成功了，控制台也显示了正确的结果，拆分没有问题。
正是因为 Qoder 提供了详细的过程和各种解决方案，写得清晰明了，让我开始怀疑问题不在算法上，最后果然找到了关键所在，不仅算法有问题，传值时也存在问题。
这就是一个优秀的 AI 编程工具，它不仅是你的助手，还能清晰展示解决问题的过程和方法，给你带来额外的思路，让我意识到可能问题并不在算法，而在其他地方。
AI 不仅是个开发工具，更是一个能提供思路和解决方案的助手。
大家可以看看截图上的整个过程，真的是太详细了，问题的发现、解决方案、修复效果，写得一清二楚。
最终，问题解决了。看看成品效果：
在使用的过程中，我意识到 Qoder 设计得很人性化，特别是它的智能路由功能。你可能会问，这是什么意思呢？简单来说，用户不需要去研究和挑选模型，Qoder 会根据任务的复杂程度和上下文，自动为你选择最合适的模型。
除了 Agent 模式，Qoder 还新增了一个叫Quest 模式的功能。你可以把它当作一个全栈工程师的角色，特别适用于那些复杂且需要较长时间才能完成的开发任务。
在 Quest 模式下，只需输入你的任务描述，Qoder 就会自动将这些需求转换成详细的设计规范，然后根据这些规范把任务交给 Agent，让它自主完成开发、修复 Bug、重构和测试等工作。
举个例子，我新建了一个任务，想让它开发一个将 svg 转换为 png 格式的 Chrome 插件。
看看它开始自动执行任务，真的很给力。几分钟后，生成了一份设计文档。
如果我们检查过设计文档，确认没有问题，就可以直接点击“开始任务”按钮，它就会自动开始工作。这时，你可以泡杯咖啡，放松一下，享受悠闲的时光，毕竟你有了一个得力的助手。
大约十分钟后，任务完成了，而且效果相当不错！不仅有详细的操作步骤和文档，最后还附上了一个任务总结。
大家可以仔细看看，Qoder 根据设计文档，制定了一个详细的实施计划，列出了各种待办事项，然后按照计划一步步执行，最后给出了一份任务总结。
说了这么多，不如直接看效果。安装到浏览器后，效果是这样的：
这个插件不仅支持转换，还增加了网页检测功能，可以自动识别 svg 元素和转换历史。我试了一下，效果真心不错。
除了 Agent 和 Quest 模式，我觉得还有一个我们程序员非常喜欢的功能，就是Repo Wiki 功能。
在工作中，接手前辈留下的项目往往是个痛苦的经历。
对于那些庞大的代码项目，以前可能要花几天时间才能熟悉代码。
即使熟悉了，也可能因为一个小细节的疏忽而导致更大的 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。比方说，我把之前写的图文侠小程序导入进来，然后在 Qoder 中点击“仓库 Wiki”，初始化仓库：
没过多久，就能看到关于这个项目的结构和实现细节了：
你觉得这样的功能是不是很实用？只需将项目导入 Qoder，Repo Wiki 就能详细梳理整个代码工程，甚至能将项目的隐性知识显性化，真的是程序员的福音。
经过这几天的体验，老实说，Qoder 的设计理念在我看来其实意味着一种新的“人机协作模式”：AI 不是在取代你，而是作为一个透明的合作伙伴，帮你一起调试和维护。
更深层的意义在于—— AI 编程工具不仅仅是“写代码的机器”，更是“项目维护的伙伴”。
因为维护工作比开发要难得多，真正衡量一个工具的价值，不是它能否从零到一写出一个 demo，而是看它能否持久跟进、不断迭代、不断改进。
而这，正是 Qoder 带给我的最大启发。
——如果要用一句话总结未来 AI 编程工具的核心竞争力，那就是：能否让开发者在透明的协作中，信任它、依赖它，并与它共同成长项目。
我强烈建议大家试试，深入体验一下，真的很好用。
Qoder 官网地址：https://qoder.com/
对于 AI 编程工具，我一直有点小担心它们的可靠性，Qoder 的透明化让我稍微放心了些。
使用过 Qoder 感觉特别不错，确实比 Cursor 透明多了，能看到 AI 的思路很赞！
使用 Qoder 时，建议定期检查其长期记忆机制的有效性，以确保信息不会丢失。
Qoder 的设计理念真心不错，感觉比 Cursor 亲切多了，能跟随 AI 的思路走。
建议在使用 Qoder 时，尽量多加注释，这样有助于理解 AI 的修改逻辑。
从文章看，Qoder 的设计理念很有前瞻性，能否分享一下使用中的小技巧？
如果 Qoder 也能提供错误修复后的代码示例，那就更完美了吧！
看到 Qoder 的执行跟踪功能，真想问问这到底是怎么做到的，太神奇了！
建议在使用 Qoder 时，记录每次修改的过程，这样能更好理解其思维逻辑。