智東西AI前瞻（公眾號：zhidxcomAI）
作者 | 江宇
編輯 | 漠影
智東西8月22日報道，今日凌晨，阿里正式上線AI編程平臺Qoder，率先支持Repo Wiki和Quest模式，支持自動生成設計文檔、任務拆解與代碼執(zhí)行，并引入項目記憶機制，輔助AI在開發(fā)過程中保留上下文信息與執(zhí)行偏好。
Repo Wiki可用于記錄代碼工程中的隱性規(guī)則，例如“任務完成后生成單元測試”或“輸出詳細報告”，便于AI在后續(xù)任務中自動補充相關步驟。Quest模式則支持通過自然語言描述需求，系統(tǒng)會引導用戶確認功能細節(jié)，生成任務說明文檔并由Agent執(zhí)行，整個過程中無需用戶編寫代碼。
Qoder現(xiàn)已支持Mac和Windows系統(tǒng)，用戶可前往官網(wǎng)下載體驗。
體驗指路：https://qoder.com/
一、引入Repo Wiki與Quest模式，強調“上下文工程能力”
在當前AI編程工具已進入規(guī)模應用的背景下，Qoder選擇從“上下文工程能力”切入。其最大特點是支持一次性檢索多達10萬個代碼文件，同時通過Repo Wiki將代碼工程中原本隱性的規(guī)則和知識顯性化，便于AI理解項目邏輯、還原任務偏好。
例如，開發(fā)者在以往項目中的習慣會被Qoder記錄、形成記憶，并在新任務中自動執(zhí)行這些操作。此外，系統(tǒng)內置短期與長期記憶結構，可基于歷史對話沉淀使用者偏好，以筆記形式留存，逐步調整生成風格。
Qoder目前提供三種模式：問答式的Ask Mode、交互式的Agent Mode和一鍵生成式的Quest Mode。Quest Mode主打AI自主研發(fā)，在理解模糊需求后拆解任務、制定計劃并持續(xù)執(zhí)行。用戶在項目中主要承擔需求確認與最終驗收的角色。
此外，Qoder還支持自動選擇最合適的LLM模型：面對復雜重構任務時調用更大規(guī)模模型以保障推理質量；處理如更新文檔等輕量任務時則調用響應更快、成本更低的模型，無需用戶手動切換。
二、體驗：寫下想法，小程序就能跑起來了
如果說過去開發(fā)一個小程序需要查文檔、寫代碼、反復調試，現(xiàn)在用Qoder，流程大致可以簡化為：寫下想法，發(fā)給AI，由它拆解需求、生成代碼，用戶只需測試并處理AI執(zhí)行中遇到的問題即可。
智東西首先體驗了Qoder的Agent模式，任務是開發(fā)一個“虛擬女友”微信小程序。
輸入需求后，AI首先生成了待辦事項，并按步驟推進，整體邏輯接近Claude Sonnet 4的“待辦拆解”方式。
體驗中，智東西并未提前提供微信小程序的開發(fā)規(guī)范。雖然代碼在模擬器運行時，出現(xiàn)了渲染錯誤，但將報錯信息粘貼至對話框后，Qoder識別出是兼容性問題，提出了三種修改方案，并在用戶確認后自動修復。修復效果可在小程序開發(fā)者工具中直接預覽。
最終生成的小程序包括四個主要頁面，覆蓋了此前輸入的所有設計需求：
1、互動模式tab：支持文字/語音聊天，可選“快速聊天”和“自由聊天”兩種方式，包含情緒識別與語氣設定；
2、角色設定tab：配置虛擬女友的昵稱、性格、偏好等個性化信息；
3、情感記錄tab：統(tǒng)計用戶與AI的互動頻率與情緒波動；
4、我的tab：展示聊天數(shù)據(jù)與賬號信息等。
從輸入需求到生成可運行代碼，整個過程約30分鐘。雖然UI仍較為粗糙，語音識別等功能也尚未集成，但整體結構完整，可在微信開發(fā)者端部署。后續(xù)如能支持調用微信API與設計插件，體驗還有進一步優(yōu)化空間。
隨后，智東西體驗了Qoder的Quest模式，輸入指令為“創(chuàng)建一款背單詞打卡小程序”。
Quest模式提供“設計并執(zhí)行”和“直接執(zhí)行”兩種方式，前者包含設計、操作軌跡和任務總結三個階段。
在“設計并執(zhí)行”流程中，Qoder會主動提出細節(jié)思路，如目標用戶群體、單詞庫選擇方式、學習模式和打卡機制，并據(jù)此生成完整設計文檔。這一階段的差異也正是兩種模式的主要區(qū)別所在。
智東西輸入的需求較復雜，Qoder最終拆解為11個子任務，并在45分鐘內完成全部流程。在用戶確認“接受”后，生成代碼并提供任務總結報告。
但由于需求復雜、開發(fā)過程中多次出現(xiàn)報錯，最終生成的成品結構相對簡化，以基礎框架為主，未能完全覆蓋所有設定內容。
代碼運行時的主要問題出現(xiàn)在各類程序語法處理上，尤其是某些表達式在開發(fā)者工具中存在兼容性差異，Qoder雖能識別報錯并嘗試修復，但在部分環(huán)境中仍存在限制。
在多輪調試中，智東西嘗試提示Qoder參考此前生成的“虛擬女友”小程序項目，將其中的結構用作參考，遷移至當前的“背單詞打卡”任務中。
Qoder能夠理解提示內容，并跨任務關聯(lián)已有模塊，最終生成了一個功能完整但實現(xiàn)較簡的版本。相比傳統(tǒng)編程工具，Qoder在跨文件、跨任務的聯(lián)動處理上表現(xiàn)出一定能力，能夠同時修改多個相關文件來完成統(tǒng)一目標。
對比來看，Agent模式更強調過程中的交互與控制，而Quest模式則更像“全權委托”，將需求制定、流程拆解和執(zhí)行一并交由AI完成，適合明確目標但缺乏技術細節(jié)能力的用戶。
結語：AI協(xié)作開發(fā)走進主流，創(chuàng)意正變得比寫代碼更重要
隨著阿里Qoder的加入，AI編程平臺的競爭已形成“多巨頭”格局：國內有字節(jié)的Trae、騰訊的CodeBuddy、百度的Comate先后推出，阿里云也上線了通義靈碼 IDE；海外方面，GitHub Copilot、Cursor、Claude Code、Windsurf等產(chǎn)品持續(xù)發(fā)力。今年，各家新品密集上線，AI編程體驗正加速迭代與進化。
本輪體驗也再次印證了一點：AI在開發(fā)任務中已具備基本可靠性，能夠承擔需求理解、方案生成和代碼交付的工作。而相比編寫代碼本身，一個清晰的創(chuàng)意或產(chǎn)品設想（哪怕只是半成型的想法）正變得愈發(fā)關鍵。
Qoder所引入的Quest模式，也在試圖補齊這塊短板，讓用戶從空白中起步啟發(fā)項目構思，再由AI完成執(zhí)行。對個人開發(fā)者而言，這是降低門檻的重要一步。
