Qoder 完整使用指南
Qoder 完整使用指南
什么是 Qoder？
Qoder（读音：/ˈkoʊdər/）是阿里巴巴推出的新一代智能编程平台（Agentic Coding Platform），专为真实软件开发场景设计。与传统的 AI 代码补全工具不同，Qoder 通过增强的上下文工程和智能代理，能够全面理解整个代码库，系统性地处理软件开发任务。
核心理念
- 超越代码补全：不仅仅是代码片段的补全，而是深度理解项目架构
- 智能代理化：具备自主任务执行能力
- 全项目上下文：从局部代码片段理解提升到整个项目理解
- 多模态集成：支持代码、文档、图片、日志等多种信息源
核心特性
1. 智能代理系统（Agentic Intelligence）
- 项目级理解：分析整个项目而非孤立的代码片段
- 上下文感知决策：基于项目架构和历史信息做出智能决策
- 自主任务执行：能够独立完成复杂的开发任务
- 多代理协作：支持多个智能代理协同工作
2. Quest 模式
- 任务委派：将复杂的异步开发任务委派给 AI 代理
- 规格驱动开发：编写规格说明，让 Qoder 自动实现
- 流程自动化：自动将规格转换为行动流程和任务报告
- 后台执行：开发者专注产品思考，代码在后台自动构建
3. 代码库百科化（Repo Wiki）
- 一键维基化：自动生成可交互的架构知识图谱
- 架构洞察：揭示代码库的隐藏细节和设计决策
- 依赖关系图：自动分析和可视化项目依赖关系
- 团队共享知识：替代"万事通工程师"，实现团队知识共享
4. 动态模型路由
- 自动模型选择：根据任务复杂度自动选择最合适的 AI 模型
- 多模型支持：集成 Claude、GPT、Gemini 等世界先进模型
- 性能优化：复杂重构使用大模型，简单文档更新使用轻量模型
- 成本效益平衡：在性能和成本之间找到最佳平衡点
5. MCP 工具生态
- Model Context Protocol：通过 MCP 协议扩展 Qoder 能力
- 外部工具集成：无缝接入数据库、API、浏览器、终端等工具
- 工具链生态：丰富的第三方工具支持
- 自定义扩展：支持开发者自定义工具和服务
6. 个性化记忆系统
- 编码风格记忆：学习并保持一致的编码风格
- 项目特定指导：根据项目特点提供定制化建议
- 持续学习：在使用过程中不断优化建议质量
- 上下文连续性：维护长期的项目上下文记忆
安装指南
系统要求
- 操作系统：Windows、macOS、Linux
- 网络：需要互联网连接以访问 AI 模型服务
- 硬件：建议 8GB+ 内存，SSD 存储
下载安装
步骤 1：下载安装包
- 访问官方网站：https://qoder.com/download
- 选择对应的操作系统版本
- 下载安装包
步骤 2：安装
- Windows：双击 .exe 安装包，按照向导完成安装
- macOS：双击 .dmg 文件，将 Qoder 拖拽到应用程序文件夹
- Linux：解压 .tar.gz 文件，运行安装脚本
步骤 3：首次启动
- 双击 Qoder IDE 图标启动应用
- 首次启动会进行必要的初始化配置
账户设置
- 点击右上角的用户图标
- 使用快捷键：⌘ ⇧ ,（macOS）或 Ctrl + Shift + ,（Windows）
- 选择 “Sign in”
- 使用 Google 或 GitHub 账户直接注册登录
快速入门
创建第一个项目
- 启动 Qoder IDE
- 选择 “Open Folder” 或 “Create New Project”
- 等待 Qoder 分析项目结构（首次分析可能需要几分钟）
基础工作流程
- 项目分析：Qoder 自动分析代码库结构和依赖关系
- 上下文建立：建立项目的知识图谱和架构理解
- 智能协助：在编码过程中提供上下文相关的建议和帮助
主要功能使用教程
1. 下一步编辑建议（Next Edit Suggestions - NES）
使用方法
- 输入部分代码片段或自然语言描述
- 示例：输入 “Initialize a list”
- 按下 ⌥ P（macOS）或 Alt + P（Windows）
- 建议会自动出现
- 按 Tab 键接受建议
- 按 Esc 键拒绝建议
最佳实践
- 使用清晰的自然语言描述需求
- 提供足够的上下文信息
- 在函数、类定义时使用效果最佳
2. 内联聊天（Inline Chat）
基础使用
- 在代码编辑器中按 ⌘ I（macOS）或 Ctrl + I（Windows）
- 内联聊天窗口打开
- 输入请求并按 Enter
常用场景
- 代码解释：解释这段代码的作用
- 重构建议：如何重构这个函数以提高性能
- 错误修复：这个函数有什么问题？
- 单元测试：为这个函数生成单元测试
高级功能
- 代码审查：自动分析代码质量和潜在问题
- 性能分析：识别性能瓶颈和优化建议
- 安全检查：发现潜在的安全漏洞
3. AI 聊天（AI Chat）
访问方式
- 使用 AI 聊天面板
- 快捷键：⌘ L（macOS）或 Ctrl + L（Windows）
两种模式
- Ask 模式：问答式交互，适合获取信息和建议
- Agent 模式：任务执行模式，适合复杂任务委派
![[图片]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/05c32063159a41f2bcb2eef8ca7329c8.png)
使用场景
- 架构讨论：讨论项目架构和设计模式
- 技术选型：获取技术选择建议
- 学习辅助：解释复杂概念和技术原理
4. Quest 模式深度使用
- 提示：使用Quest模式前，最好先初始化Git仓库，不然可能会出现Quest模式提示当前目录不是Git仓库的问题
启动 Quest
- 启动Quest
- 打开 AI 聊天面板
- 描述需要完成的任务或功能规格，会生成对应的设计文档
任务描述最佳实践
# 任务规格示例
需求：为用户管理系统添加用户角色权限管理功能具体要求：
1. 创建用户角色数据模型
2. 实现角色权限分配接口
3. 添加权限验证中间件
4. 创建角色管理的前端界面
5. 编写相应的单元测试技术栈：Node.js + React + PostgreSQL
监控执行过程
- 查看任务分解和执行计划
- 监控代码生成进度
- 审查生成的代码质量
- 根据需要进行调整和优化
5. 代码库百科化（Repo Wiki）
Qoder 自带 Repo Wiki 相关内容（需要初始化GitHub仓库）
- 概念：Repo Wiki是Qoder核心功能之一，通过对Commit历史记录分析为项目生成结构化的文档，与DeepWiki功能相似。
- 在项目根目录
- 选择 “Generate Repo Wiki”（自动生成）
- 等待分析完成（大型项目可能需要较长时间）
生成内容
- 架构图谱：项目整体架构可视化
- 模块文档：自动生成模块说明文档
- API 手册：接口文档自动生成
- 依赖关系：依赖关系图和分析报告
使用建议
- 定期更新 Wiki 内容
- 与团队成员共享 Wiki 链接
- 使用 Wiki 进行代码审查和新人培训
相关开源工具：DeepWiki
与 Qoder 的 Repo Wiki 功能相似，市场上还有一些专门的开源工具专注于代码文档生成，其中 DeepWiki 是一个值得关注的选择：
DeepWiki vs Qoder Repo Wiki 对比
| 特性 | Qoder Repo Wiki | DeepWiki |
|---|---|---|
| 产品性质 | 🟢 IDE内置功能 | 🟢 独立开源工具 |
| AI模型支持 | 🟡 内置模型 | 🟢 多模型支持(Gemini/GPT/Ollama等) |
| 平台支持 | 🟡 Qoder IDE专用 | 🟢 支持GitHub/GitLab/BitBucket |
| 部署方式 | 🟢 无需部署 | 🟡 需要Docker或手动部署 |
| 私有仓库 | 🟢 完全支持 | 🟢 完全支持 |
| 交互能力 | 🟢 深度集成IDE | 🟢 RAG问答和DeepResearch |
| 可视化图表 | 🟢 依赖关系图 | 🟢 自动Mermaid图表 |
| 开源性质 | 🔴 商业产品 | 🟢 完全开源 |
DeepWiki 核心优势
🎯 专业化聚焦
DeepWiki 专注于一件事并做到极致：
├─ 📊 AI驱动的代码结构分析
├─ 📈 自动生成可视化图表
├─ 🤖 智能问答系统
└─ 📚 交互式文档生成
🔧 技术特点
- 多模型灵活性：支持Google Gemini、OpenAI、OpenRouter等多种AI模型
- RAG增强问答：基于代码库内容的智能问答系统
- Mermaid图表：自动生成代码关系的可视化图表
- Docker部署：一键部署，环境隔离
💡 使用场景
适合 DeepWiki 的场景：
✅ 开源项目文档生成
✅ 团队代码库知识共享
✅ 新人项目理解辅助
✅ 技术债务分析文档
✅ 跨团队代码理解适合 Qoder Repo Wiki 的场景：
✅ 日常开发中的项目理解
✅ IDE内的快速架构查看
✅ 无缝集成的开发体验
✅ 商业项目的保密需求
🤝 互补使用建议
实际上，DeepWiki 和 Qoder Repo Wiki 可以在不同层面发挥作用：
文档生成策略：🏢 企业内部项目：└── Qoder Repo Wiki：保密性好，IDE集成度高📖 开源项目维护：└── DeepWiki：公开透明，社区友好🔄 混合使用场景：├── 开发阶段：使用 Qoder 快速理解项目└── 文档发布：使用 DeepWiki 生成公开文档📚 团队知识管理：├── 个人理解：Qoder IDE内查看└── 团队共享：DeepWiki部署内部服务
DeepWiki 快速上手和部署（重点）
如果你想尝试 DeepWiki，可以通过以下方式快速部署：
- 项目地址：https://github.com/AsyncFuncAI/deepwiki-open
# 使用 Docker Compose 部署
git clone https://github.com/AsyncFuncAI/deepwiki-open
cd deepwiki-open# 创建.env文件# 部署docker
docker-compose up -d# 访问 http://localhost:3000
# 输入你的GitHub仓库URL即可生成文档- .env文件内容
GOOGLE_API_KEY=AIzaSyA8SU-**************-Fr9bkT0
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
# Optional: Add OpenRouter API key if you want to use OpenRouter models
OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key
# Optional: Add Ollama host if not local. defaults to http://localhost:11434
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
# Optional: Add Azure API key, endpoint and version if you want to use azure openai models
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_openai_api_key
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=your_azure_openai_endpoint
AZURE_OPENAI_VERSION=your_azure_openai_version
# Server configuration
PORT=8002
LOG_LEVEL=INFO
LOG_FILE_PATH=api/logs/application.log
-
docker容器中内容
-
访问http://localhost:3000/
-
配置对应的Wiki内容
配置要点：
- 需要配置AI模型API密钥(Gemini/OpenAI等)
- 支持私有仓库访问配置
- 可以自定义模型选择策略
6. MCP服务
进入Qoder设置页面，切换到【MCP服务】，MCP服务提供了 我的服务 和 MCP广场 功能
- 我的服务：展示已添加的MCP服务
- MCP广场：Qoder内置的一些主流MCP服务，可快速添加
- MCP广场中直接添加主流MCP服务，在MCP广场找到需要的MCP，点击【安装】即可快速完成安装
- 点击【+添加】会打开全局MCP配置JSON文件，可以手动添加MCP配置，和主流的MCP客户端一样，支持MCP的多种配置形式
- 直接在智能体中，使用对应的MCP服务
7. 规则和记忆
- 设置对应上下文规则
- 规则文件需要配置生效时机，提供了 4种类型：
- 手动引入：手动在上下文中引用
- 始终生效：在智能体和行间会话均生效
- 指定文件生效：针对指定通配符的文件生效
- 模型决策：指定规则由模型决定是否生效
- 设置对应规则，并使其生效，Qoder会在工作区.qoder/rules目录下保存对应的规则文件
- 记录用户对应编程习惯，开启后Qoder会自动总结记忆对话内容并在记忆列表展示，可以手动删除不需要的记忆记录
快捷键大全
基础操作
| 功能 | macOS | Windows | 描述 |
|---|---|---|---|
| 下一步编辑建议 | ⌥ P | Alt + P | 触发智能编辑建议 |
| 内联聊天 | ⌘ I | Ctrl + I | 打开内联聊天窗口 |
| AI 聊天 | ⌘ L | Ctrl + L | 打开 AI 聊天面板 |
| 应用代码 | ⌘ ⏎ | Ctrl + Enter | 应用建议的代码修改 |
| 用户设置 | ⌘ ⇧ , | Ctrl + Shift + , | 打开用户设置面板 |
编辑操作
| 功能 | macOS | Windows | 描述 |
|---|---|---|---|
| 接受建议 | Tab | Tab | 接受当前代码建议 |
| 拒绝建议 | Esc | Esc | 拒绝当前代码建议 |
| 多行接受 | ⌘ Tab | Ctrl + Tab | 接受多行代码建议 |
导航操作
| 功能 | macOS | Windows | 描述 |
|---|---|---|---|
| 快速文件搜索 | ⌘ P | Ctrl + P | 快速打开文件 |
| 符号搜索 | ⌘ ⇧ O | Ctrl + Shift + O | 在文件中搜索符号 |
| 全局搜索 | ⌘ ⇧ F | Ctrl + Shift + F | 在项目中搜索 |
与其他 AI 编程工具对比
Qoder vs Trae AI
| 特性 | Qoder | Trae AI |
|---|---|---|
| 开发公司 | 🇨🇳 阿里巴巴 | 🇨🇳 字节跳动 |
| 产品定位 | 智能编程平台 | AI编程IDE |
| 核心优势 | 项目级深度理解 | 多模型集成 |
| 智能代理 | 🟢 强大的 Agentic 系统 | 🟡 基础的 AI 助手 |
| 任务执行能力 | 🟢 Quest 模式复杂任务自动化 | 🟡 代码生成和补全 |
| 项目理解 | 🟢 Repo Wiki 全方位分析 | 🟡 上下文窗口内理解 |
| 模型支持 | 🟢 动态路由多模型 | 🟢 集成 GPT-4.1, DeepSeek-V3, Gemini |
| 中文支持 | 🟢 原生中文优化 | 🟢 中文友好 |
| 免费政策 | 🟢 当前完全免费 | 🟢 当前完全免费 |
| 隐私保护 | 🟢 不存储完整代码库 | 🔴 数据上传至 ByteDance 服务器 |
| 工具生态 | 🟢 丰富的 MCP 协议支持 | 🟡 基础工具集成 |
🎯 使用场景对比
Qoder 擅长的场景：
复杂项目重构：
- 用户："帮我重构这个电商系统的订单模块"
- Qoder：分析整个项目架构 → 生成重构方案 → 自动执行代码修改
- 结果：系统性的架构优化和代码重构大型代码库维护：
- 用户："生成这个项目的完整文档"
- Qoder：Repo Wiki 分析 → 自动生成架构图 → 创建交互式文档
- 结果：专业的项目文档和知识图谱
Trae AI 擅长的场景：
日常编码效率：
- 用户："写一个用户登录功能"
- Trae：AI辅助 → 代码生成 → 实时补全和优化
- 结果：快速生成高质量代码多模型协作：
- 用户：复杂算法问题
- Trae：自动选择最适合的模型 → GPT-4.1处理逻辑，DeepSeek优化代码
- 结果：充分利用不同模型优势
💡 选择建议
选择 Qoder 如果你：
- 🎯 需要处理复杂的企业级项目
- 🏗️ 重视项目架构理解和文档生成
- 🤖 希望 AI 能够独立完成复杂任务
- 🇨🇳 主要使用中文进行开发交流
- 🔒 对数据隐私有较高要求
选择 Trae AI 如果你：
- ⚡ 注重日常编码效率和速度
- 🧠 需要多种 AI 模型的协作能力
- 🆓 希望获得完全免费的 AI 编程体验
- 🌐 开发多种类型和规模的项目
- 💻 习惯传统 IDE 的操作方式
🤝 互补使用策略
实际上，Qoder 和 Trae AI 可以在不同阶段发挥各自优势：
项目开发生命周期：📋 需求分析阶段：└── Qoder：生成项目架构方案和技术选型建议💻 日常开发阶段： └── Trae AI：快速代码生成和实时编程辅助🔧 重构优化阶段：└── Qoder：系统性重构和架构优化📚 文档维护阶段：└── Qoder：自动生成和更新项目文档🐛 调试测试阶段：└── Trae AI：快速定位问题和生成测试代码
学习成本对比
- Qoder：中等学习成本，但功能更强大，适合追求深度的开发者
- Trae AI：低学习成本，上手即用，适合注重效率的开发者
语言支持
主要支持语言
- JavaScript/TypeScript：深度优化支持
- Python：完整生态支持
- Go：现代 Go 开发最佳实践
- Java/C#：企业级开发支持
- C/C++：系统级编程支持
框架和库支持
- 前端：React, Vue.js, Angular, Next.js
- 后端：Express.js, Django, Flask, Spring Boot
- 移动端：React Native, Flutter
- 云原生：Docker, Kubernetes,微服务架构
最佳实践建议
新手入门建议
- 从小项目开始：用简单项目熟悉 Qoder 的各项功能
- 学习快捷键：掌握常用快捷键提高效率
- 理解上下文：学会提供有效的上下文信息
- 逐步使用高级功能：先掌握基础功能，再探索高级特性
高效使用技巧
- 项目初始化时充分利用 Repo Wiki
- 合理使用 Quest 模式处理复杂任务
- 定期与 AI 聊天讨论架构设计
- 利用内联聊天进行代码重构和优化
注意事项
- 代码审查：AI 生成的代码仍需人工审查
- 测试覆盖：确保生成的代码有充分的测试
- 安全考虑：注意 AI 建议中的安全隐患
- 依赖管理：关注自动添加的依赖项
结语
Qoder 代表了 AI 辅助编程工具的新一代发展方向，从简单的代码补全进化为真正的智能编程伙伴。随着功能的不断完善和生态的不断扩展，Qoder 有望成为开发者不可或缺的重要工具。
建议开发者在当前免费预览期间积极体验和探索 Qoder 的各项功能，为未来的智能化开发工作流程做好准备。