Qoder 使用说明书,公测期免费体验
最近,有一款名为 Qoder(/kōdər/)的 Agentic 开发工具爆火。我第一时间就去尝鲜了,其 Quest Mode 和 Repo Wiki 给我印象深刻。
Quest Mode 主打一个 AI 自主研发,我们只需要把工程任务扔给他,Quest Mode 就会把模糊的需求翻译为详细的需求和设计说明书,再去自动拆解任务、执行、联调,然后给我们汇报结果。
我们开发者只需要在这期间进行一些验收和调教就可以了,开发效率可以说是直线上升。
Repo Wiki 主打一个工程文档化,这对于经常需要阅读屎山代码进行开发工作的我们来说,真的可以说是天降神器。
接下来,我将结合这两个功能带大家进行手摸手的体验,相信你也会和我一样,彻底沉沦于 Qoder 的 AI 能力中。
标题01、下载安装 Qoder
网址为 Qoder 官网,直接点击 Download 按钮进行下载可以了。
用于真实软件的代理编码平台。思考更深入,构建更出色。
Qoder 集成了全球顶尖的编程模型,上下文的工程能力非常强,可一次检索 10 万个代码文件。目前下载是可以免费使用的,抓紧时间哦😯。
公测期间,每个人还会有 2000 个 Credits 额度。
安装完成后,竟然可以直接运行 Java 后端项目(零报错),真的太幸福了,我哭了。
标题02、Repo Wiki
OK,我们先来尝试一个最简单,但又非常实用的功能——Repo Wiki,他可以自动化生成项目的结构化文档,同时持续追踪代码的变更并更新文档。
使用方法非常简单,打开项目后,点击左侧导航条上的【Wiki】小图标,Qoder 就会自动读取整个项目文件,然后生成文档。
可以放在这里等他慢慢构建,官方给的 timing 是 4000 个文件的仓库,大概需要 120 分钟。
不用我讲,大家都知道 Repo Wiki 要解决的痛点,那就是阅读屎山代码,啊不,给我们一个清晰的工程解读手册。
不管是对于正处在 landing 期的新手,还是要学习优秀代码仓库的老手,都非常的有用。
成熟的代码仓库往往包含成千上万个文件,新手点开文件树就头大,完全不知道该先看哪里。这跟读书不一样,书有目录,源码有时候更像是迷宫。
大佬们写的代码更是追求极致的性能和优雅,一旦用了位运算、函数式写法、模板抽象,新手第一眼看上去就像在读天书。
反正我第一次看 String 的源码,看到这里就有点难受的,我好想进步,但又切身感觉自己好菜,😄
那现在有了 Repo Wiki,这些问题都可以迎刃而解。
他会针对每一个知识点进行详细的分析,比如说派聪明中关于 Elasticsearch 的知识点,不仅有详细的文字说明,还有流程图、图表等。
并且还会针对核心代码进行拆解,比如说混合检索这块,Qoder 会给我们解释 KNN、BM25、权重的分配比例等细节。
再比如说,针对文档上传到解析这个流程,Qoder 还会给我们一个完整的架构图,告诉我们这块是通过 Kafka 进行解耦的,然后通过 Apache Tika 进行解析,再调用 Embedding API 进行向量后存储到 ElasticSearch。
每个技术栈负责干什么活,也会画图告诉我们,比如说 MinIO 用于文件存储,Kafka 用于消息队列,Elasticsearch 用于向量存储,Redis 用于缓存等等。
针对每个类的方法,也会进行详细的解释,比如说 UploadController 的 mergeFile 方法负责文件分片合并完成后,创建 FileProcessingTask 对象并发送到 Kafka。
感觉比我开发派聪明都要细致,真的很“倒反天罡”🤣。
最后跑完我翻了半小时,才把所有文档走马观花的过了一遍,可以说用心到了极致,此刻涌到我嘴边的只有一句话:有了 Qoder,妈妈再也不用担心我啃屎山代码了。
标题03、Quest Mode
在我看来,Quest Mode 算是 Ask Mode 和 Agent Mode 的升级模式,那为了做对比,我们先用 Agent Mode 来小试牛刀一下。
刚好我在启动派聪明后端后碰到了 Kafka 的 WARN 警告,那不管三七二十一,我们先选中 log 后【添加到对话】。
点击发送,智能体就开始工作了,他会先根据警告信息猜想出几个可能的原因,比如说 Kafka 服务未启动、端口 9092 被占用、网络连接问题、Kafka 配置错误等等。
然后调用终端一一进行排查,比如说执行 ps aux | grep kafka 检查当前 Kafka 的服务状态;执行 lsof -i :9092 检查端口连接情况。
最后给出我们结论:你看到的警告信息实际上是正常的重连行为,不是真正的故障!
不愧是你,确实如此😄。
那接下来,我们进入 Quest Mode,点击侧边栏的【quest】小图标,然后点击【新建任务】。
在对话框中输入你想让 Qoder 完成的任务描述,比如说:
派聪明在首页登录的时候,如果点击底部的【管理员】,在输入用户名和密码的情况下,也可以登录;但点击【普通用户】的时候,就会验证用户名和密码,我希望管理员也验证用户名和密码。
然后点击【发送】的小图标,Qoder 就开始工作了。
他会先进行分析,然后查看登录的实现逻辑,找出问题。然后创建设计文档,并依据这份设计文档来修复权限认证的问题。
如果确认没有问题的话,就可以点击【采纳】。如果有任何不满意的地方,也可以亲自下手去调整。
这份设计文稿也会保存到 .qoder/quests 目录下,使用 markdown 编辑工具打开预览的时候,就能够看到清晰的流程图,mermaid 格式的。
好,接下来,点击【开始任务】,Qoder 就开始自主完成开发了,我们只需要静静的欣赏即可。
注意,Qoder 不仅会修改前端,还会验证后端的认证机制。
并且在问题修复后,自动启动终端,然后执行 cd /Users/itwanger/Documents/GitHub/PaiSmart/frontend && pnpm dev 以启动前端工程进行验证。
我亲自测了一下,问题确实已经得到修复,点击【管理员】的时候会先填充默认的用户名和密码。
在【任务总结】中确认问题得到修复后,就可以点击【接受】按钮,完成本次任务的开发。
主打一个自主、听话、有实力。
标题04、ending
在此之前,AI Coding 给我的感觉是:
● 强,但似乎只能针对某一个功能点,某一个类;
● 前端强后端弱;
● 如果代码非常庞大,基本上改一个功能都会引入新的 bug,没办法掌控全局。
但 Qoder 给的使用体验完全不同,他内置的代码检索引擎,单次可以覆盖 10 万个文件,足以撑起一个超大的软件项目工程。
不是单点模型能力变强了,而是整个上下文的工程能力和获取方式升级了。
具体的表现就在 Repo Wiki 和 Quest Mode 上。
Repo Wiki 的工程量非常大,因为一个项目的文件非常多,但 Qoder 愿意花时间,给足耐心把整个项目吃透。
就拿派聪明 RAG 这个项目来说,生成的文档数量目测不少于 100 份,并且每一份都特别用心,有流程图,有 UML,有代码精读。
Quest Mode 区别于 Ask Mode(问答模式)和 Agent Mode(智能体模式),他更像是一个“扫地僧”式的全栈工程师。
他不是在 0 的基础上帮你生成一个炫酷的网页(虽然他也可以),而是站在巨人的肩膀上,把整个工程细节先啃一遍,然后再“持续可靠的智能”。
相信大家真正体验 Qoder 后,也会像我一样,每天的开发工作变得心旷神怡,非常舒服。
因为 Qoder 给我的感官不仅仅是界面非常的清爽,视觉上很舒服,而是他强大的工程能力:
● 检索做的广又深入,体现在 Repo Wiki 上,文档做得太仔细了。
● 交付形态多样且不容易出错,体现在 Ask/Agent/Quest 三个不同形态上,能回答,能执行,还能交付。
目前 Qoder 已经提供了 macOS/Windows 的客户端,官网可以直接下载安装,感兴趣的小伙伴可以亲手把自己的仓库交给他跑一跑。
绝对会超出你的预期!Qoder 官网 https://qoder.com/