金磊 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
天下程序員苦看懂老、大項目久矣。
例如猛地給你一個包含近10000個代碼文件的項目,你就說把它們給吃透得花多長時間吧。
![]()
But!現(xiàn)在你不用再為此發(fā)愁了,因為有一款國產(chǎn)AI編程工具,會給你來一波實(shí)實(shí)在在的神助攻!
多說無益,我們直接拿微軟在GitHub上面的terminal倉庫來打個樣:
![]()
Terminal倉庫包含了大約7500個文件,編程語言涵蓋C++、C#、JSON、XML、Markdown等。
接下來,我們先克隆一下:
gitclone—depth=1https://github.com/microsoft/terminal.git
然后把這個項目導(dǎo)進(jìn)國產(chǎn)AI編程工具里面,先點(diǎn)擊倉庫Wiki(Repo Wiki)功能,再點(diǎn)擊生成即可:

這期間我們什么額外的操作都不需要做,甚至你可以去打幾把王者榮耀……回頭再看,它已經(jīng)生成出了
完整的Wiki!

可以看到,AI已經(jīng)詳盡地整理出整個代碼工程系統(tǒng),還是以圖文并茂的方式把架構(gòu)等細(xì)節(jié)內(nèi)容給呈現(xiàn)了出來。
(注:生成時間長短取決于項目的大小。)
而且啊,這個Wiki還支持共享模式,團(tuán)隊里一個人生成,N個人可共享、協(xié)作。
如此一來,不論是梳理再龐大的項目,或是接手別人的陌生代碼(甚至是沒有注釋的那種),一切都會變得從從容容、游刃有余~
那這到底是何許AI編程工具是也?
不賣關(guān)子,它正是今年8月份一問世便已然名聲大噪過的Qoder。
![]()
而時隔僅三個月,這一次,它已然在AI編程圈里解鎖了三個“最”:
- 最強(qiáng)模型:使用“全球頂級模型+專項自研模型”的方式,效果優(yōu)勢立竿見影,效果評分領(lǐng)先頭部產(chǎn)品13.22%;
- 最全覆蓋:全面支持IDE、CLI和JetBrains插件三種產(chǎn)品形態(tài),無論你是小白還是專業(yè)開發(fā)者,都能用得上,一套賬號和積分體系,體驗絲滑一致;
- 最高性價比:在同樣付費(fèi)金額、SOTA模型的條件下,可完成205%的任務(wù),性價比直接拉滿。
從這三個“最”中不難看出,Qoder這次是要鉚足了勁直擊AI編程的七寸——主打一個為真實(shí)軟件研發(fā)而生。
對真實(shí)軟件最好的理解來自Qoder 創(chuàng)始人叔同,他提到:
- Qoder 繞過從0到1生成新項目的“酷炫”場景,直接切入占開發(fā)者95%工作時間的“真實(shí)軟件”研發(fā)領(lǐng)域。
真實(shí)軟件是指真正產(chǎn)生商業(yè)價值的軟件。一旦產(chǎn)生商業(yè)價值,就要對用戶和客戶負(fù)責(zé),需要嚴(yán)肅的修改、迭代和演進(jìn),不能有故障問題,并且會有很多歷史積累,可能存在5年、10年。
這些歷史代碼不能亂改,不能發(fā)揮想象或產(chǎn)生幻覺。因此這是價值高地,因為它真正支撐信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)產(chǎn)生價值。
今天很多工具從Vibe Coding切入,而Qoder選擇從真實(shí)軟件切入,構(gòu)建產(chǎn)品,這個選擇足夠大膽也很堅決。
但有一說一,畢竟真實(shí)開發(fā)場景可謂是錯綜復(fù)雜,即便是此前公認(rèn)實(shí)力強(qiáng)悍如Cursor等產(chǎn)品,也時有被詬病。
Qoder到底能勝任到什么程度,唯有一波深度實(shí)測方能見分曉。
實(shí)測Qoder:后端程序員有福了
接下來,我們將用一個典型的企業(yè)級Java項目來貫穿整個實(shí)測內(nèi)容。
有請被測“選手”——Spring Petclinic。
雖然Spring Petclinic整體的大小不大,但它是Spring官方最佳實(shí)踐模板,涵蓋了MVC、JPA、Thymeleaf、單元測試、數(shù)據(jù)庫遷移、異常處理等企業(yè)開發(fā)核心要素。
我們依舊是先對這個項目做一下克隆的操作:
gitclonehttps://github.com/spring-projects/spring-petclinic.git
實(shí)測第一彈:IDE形態(tài)
精準(zhǔn)理解代碼工程的上下文,可以說是檢驗AI編程工具是否好用的關(guān)鍵指標(biāo)之一。
為了實(shí)測這一點(diǎn),我們先在Qoder IDE里面打開Spring Petclinic項目,再任意打開一個Java文件(例如OwnerController.java)。
然后我們在右下角的對話框中,選擇“智能問答”模式,用自然語言提問:
- 這個controller的findAll方法用到了哪些Service和Repository?
![]()
從結(jié)果上來看,Qoder自動檢索出了OwnerService → OwnerRepository的調(diào)用鏈,不僅給出了結(jié)論是“僅使用了OwnerRepository”,還將具體分析過程羅列的清清楚楚。
而這也只是Qoder對代碼工程理解能力的冰山一角。
據(jù)了解,Qoder可一次檢索10萬個代碼文件,類似電商網(wǎng)站前后端開發(fā)這樣的任務(wù),可以從數(shù)天壓縮到約十分鐘!
值得一提的是,Qoder這次還上線了模型分級選擇器,包括基礎(chǔ)輕量(Lite)、經(jīng)濟(jì)高效(Efficient)、極致性能(Performance)和智能路由(Auto)四種模式,可以匹配不同復(fù)雜度的研發(fā)。
![]()
理解和拿捏代碼工程的全貌固然重要,但對于一個AI編程工具來說,執(zhí)行力,才是關(guān)鍵中的關(guān)鍵。
Qoder所提供的Quest Mode正是一個由Spec驅(qū)動的AI自主編程功能。
在這個模式之下,開發(fā)者只需要用自然語言輸入Spec(需求描述)即可,例如:
- 為Petclinic添加一個RESTful API:GET /api/vets/specialties,返回所有Petclinic列表,使用JPA和Spring Data REST,包含單元測試。

只需片刻功夫,Quest Mode就會基于這句簡單的需求描述,先是設(shè)計出一份超完整的需求文檔,然后自動并逐步執(zhí)行計劃中的任務(wù),最后還會對整體的任務(wù)做一份總結(jié):

由此一來,AI編程工具不再是實(shí)時伴隨的存在,Qoder已經(jīng)把它進(jìn)化到了異步委派的程度。
![]()
實(shí)測第二彈:JetBrains插件
對于很多開發(fā)者來說(尤其是后端),JetBrains已然是用得非常習(xí)慣的一款I(lǐng)DE。
如果在看完剛才的實(shí)測后,你想在不換IDE的情況下使用Qoder的各類功能,現(xiàn)在也是可以的——插件形態(tài),了解一下。
![]()
剛低調(diào)上線一周就斬獲了3萬多下載,后端開發(fā)者對JetBrains插件渴望已久啊!
安裝完畢后,在JetBrains后側(cè)的邊欄中我們就能看到Qoder插件的身影。
我們依舊是小試牛刀地來看看插件形態(tài)下的Qoder對于整體項目框架的理解能力:
- 如何為 /owners/{ownerId} 添加分頁?

可以看到,Qoder插件依舊是詳細(xì)且穩(wěn)穩(wěn)地給出了問題的解決方案。
除此之外,Debugger集成也是Qoder插件在JetBrains中的一大亮點(diǎn)。
我們先在findowner這個方法處設(shè)置一個斷點(diǎn):
![]()
而后我們可以點(diǎn)擊Debug按鈕,JetBrains會自動暫停在咱們設(shè)置的斷點(diǎn)處,此時再打開Qoder插件并詢問:
- ownerRepository.findById返回的是什么對象?
![]()
可以觀察到Qoder插件能理解Debugger上下文,直接引用內(nèi)存中的變量和調(diào)用鏈,無需開發(fā)者手動復(fù)制粘貼信息,實(shí)現(xiàn)智能調(diào)試建議。
除了Debbuger集成,數(shù)據(jù)庫支持也是可以有的。
例如我們打開OwnerRepository.java,并詢問:“這個findByLastName方法有SQL注入風(fēng)險嗎?”
![]()
嗯,依舊是穩(wěn)穩(wěn)輸出。
劃個重點(diǎn):Qoder集成了海外SOTA模型,無論是速度還是體驗都是一流水平;而且它還是唯一支持記憶感知的JetBrains插件。
這就意味著Qoder插件在與開發(fā)者的持續(xù)對話中,會自動形成針對個人編碼習(xí)慣、項目特點(diǎn)、常見問題的記憶。
如此一來,就真正達(dá)到了“越用越懂你”的效果。
實(shí)測第三彈:CLI形態(tài)
除了IDE和插件之外,許多專業(yè)開發(fā)者們瘋狂迷戀的命令行界面工具(CLI),Qoder也是支持的!
安裝也非常的簡單,只需要在終端里面輸入一行代碼即可:
curl-fsSLhttps://qoder.com/install| bash
安裝成功后,重啟終端并輸入qodercli就可以開搞了:
![]()
我們先來在Vet.java文件中制造一個典型的bug,即一個潛在的空指針風(fēng)險:
![]()
而后我們直接在CLI里面,用自然語言的方式讓Qoder來修復(fù)一下這個bug:
- Vet.java文件中有個bug,幫我找到并修復(fù)一下。
![]()
非常精準(zhǔn),Qoder CLI直接找到到了bug所在之處,并且已經(jīng)幫我們修復(fù)好了!
通過@qoder還可直接在Issues和Pull Requests中進(jìn)行交互對話:需要解釋某段復(fù)雜邏輯時,評論@qoder解釋這段代碼;發(fā)現(xiàn)bug需要修復(fù)時,直接評論@qoder修復(fù)這個問題。
而且Qoder CLI可以與GitHub深度集成,可在幾分鐘內(nèi)提供有關(guān)拉取請求的上下文反饋,進(jìn)行高質(zhì)量代碼審查。只需在倉庫的 .github/workflows/ 目錄添加配置文件,就能為每個Pull Request自動提供智能代碼審查。
據(jù)了解,它可以提升2倍代碼審查質(zhì)量,提升10倍審查效率,大幅降低了人工審查代碼的壓力。

Qoder CLI之所以能夠做到又快又準(zhǔn),是因為它內(nèi)置一個輕量的Agent,支持自定義插件、命令及子代理的擴(kuò)展。
從評測結(jié)果上來,Qoder CLI已經(jīng)是Claude Code的完美平替了。
最后總結(jié)來看本次的實(shí)測結(jié)果,我們不難發(fā)現(xiàn),Qoder能夠同時支持IDE、JetBrains插件和CLI三種形態(tài),只是它亮點(diǎn)中的一隅。
更難得是它在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先的增強(qiáng)上下文工程(評測領(lǐng)先13.22%)、擁有記憶力感知(對話質(zhì)量提升40%)、全球頂尖模型加持(RepoWiki模型Credits消耗節(jié)省93%)。
最最最重要的一點(diǎn),是很多開發(fā)者更加關(guān)心的的性價比——花同樣的錢,可以完成205%的編程任務(wù)。
如果Qoder Pro按照實(shí)付$10實(shí)際2000 Credits計價,$20對應(yīng)4000 Credits,SOTA模型可運(yùn)行任務(wù)數(shù)為204.5,耐用度比Cursor高104.9%。
![]()
嗯,最強(qiáng)模型、最全覆蓋和最高性價比,Qoder這次是真的做到了。另外,大家關(guān)心的團(tuán)隊版本據(jù)說將在12月初上線,再次把期待值拉滿了。
AI編程耐不耐用,現(xiàn)在也有標(biāo)準(zhǔn)了
不過一個AI編程工具到底好不好,光談實(shí)測和體驗還是不夠的。
這一次,Qoder團(tuán)隊為行業(yè)提供了一個可參考的標(biāo)準(zhǔn)——AI編程工具的耐用度評測集,還開源了!
從語言方面來看,這個產(chǎn)品耐用度評測集涵蓋了目前最主流、最常用的幾種,比如 Python、JavaScript、TypeScript、Java 和 Golang等。
而且還會針對每種語言,設(shè)置一些使用主流或較新技術(shù)框架的題目。這就像模擬了開發(fā)者們在實(shí)際項目中會遇到的真實(shí)環(huán)境和復(fù)雜場景,能更全面地考察AI編程工具在復(fù)雜情況下的表現(xiàn)。
![]()
據(jù)了解,Qoder已經(jīng)通過真實(shí)軟件項目做了相應(yīng)的測評,從結(jié)果來看,對比頭部AI IDE產(chǎn)品,Qoder在復(fù)雜工程、生成效果、Credits耐用度方面,均已經(jīng)超過全球頭部產(chǎn)品。
并且團(tuán)隊還計劃在明年3月份前把評測集中的真實(shí)開發(fā)場景案例數(shù)量擴(kuò)展到50多個。
不得不說,以后再要評判哪家的AI編程工具好,各式各樣只能看到數(shù)字成績的Benchmark可以往后稍一稍了;效果好不好,真實(shí)開發(fā)場景的實(shí)測說了算。
最后,體驗地址放下面了,感興趣的小伙伴們可以沖了~
Qoder地址:
https://qoder.com/
耐用度評測集地址:
https://github.com/agentic-coding-durability-evalset
特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.