【AI编程】Qoder AI 编程工具从部署到深度使用实战详解

目录

一、前言

二、AI编程工具介绍

2.1 什么是AI编程

2.1 AI编程核心功能

2.3 AI编程应用场景

1. 智能代码补全与生成

2. 自然语言生成代码

3. 代码解释与文档生成

4. 错误检测与自动修复

5. 单元测试与自动化测试生成

6. 代码重构与优化

7. 跨语言代码转换

8. 低代码/无代码平台增强

三、几种主流AI编程工具介绍

3.1 Cursor

3.1.1 Cursor 核心功能

3.1.1 Cursor 优势

3.2 GitHub Copilot

3.2.1 核心功能

3.3 Trae

3.3.1 核心功能

3.4 通义灵码

3.4.1 核心功能

3.4.2 优势与特点

四、Qoder 介绍与本地部署

4.1 Qoder 介绍

4.2 Qoder 核心功能解析

4.2.1 代码库全景理解（Repo Wiki）

4.2.2 智能结对编程

4.2.3 Quest Mode（任务模式）

4.2.4 增强上下文工程

4.2.5 自动模型路由

4.2.6 与其他AI编程工具对比

4.3 Qoder 安装

4.3.1 版本选择

4.3.2 安装过程

4.3.3 页面配置

五、Qoder 使用

5.1 Quest 使用体验

5.2 Quest 生成项目

5.2.1 编写需求生成需求文档

5.2.2 生成项目代码

5.2.3 项目启动

六、写在文末

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一、前言

AI的兴起与广泛使用，AI的足迹、AI的应用范围已经拓展到大家能想象的各个领域。AI的广泛使用，也让AI大模型本身以极快的速度不断自我更新，自我迭代，其自身的能力也得到不断的完善，从而发挥更好的作用，可以说这是一个良性的闭环。在AI应用领域，有一个容易被忽略的AI应用，那就是AI编程。AI编程，严格来说，应该叫AI辅助编程，是应用开发者借助AI的能力，辅助应用开发者完成一些非核心业务功能的编码工作，提升开发者效率。2025年来，陆续出现了很多集性能和实用价值的AI编程工具，而且在IT行业引起了很大的轰动，比如大名鼎鼎的Cursor，GitHub 的Copilot等。AI编程是双刃剑，用好了，对程序员和项目都是很好的助益。本篇将详细介绍一款国产的上市不久的AI编程工具Qoder 。

二、AI编程工具介绍

2.1 什么是AI编程

AI编程是指利用人工智能（AI）技术来辅助、增强或自动化软件开发的各个方面。它正在迅速改变开发者编写、测试和维护代码的方式，使编程更高效、更智能。

2.1 AI编程核心功能

AI辅助编程这是目前最主流的AI编程应用。这类工具基于大型语言模型（LLM），能够理解自然语言和代码，为开发者提供实时帮助。其核心功能主要包括：

• 代码补全：根据上下文自动预测并生成下一行或下一段代码。

• 函数生成：根据注释或自然语言描述生成完整的函数或类。

• 代码解释：解释一段复杂代码的作用，帮助理解他人或旧代码。

• 错误检测与修复：识别潜在的bug并提出修复建议。

• 代码转换：将代码从一种编程语言翻译成另一种（如Python转JavaScript）。

2.3 AI编程应用场景

AI编程已广泛应用于软件开发的各个环节，显著提升了开发效率、代码质量和团队协作水平。以下介绍几种AI编程的主要应用场景：

1. 智能代码补全与生成

• 场景：开发者在编写代码时，AI根据上下文自动补全下一行或整个代码块。

• 应用示例：

  • 输入函数名或注释后，AI自动生成完整函数实现。

  • 在前端开发中，输入“创建一个登录表单”，AI生成HTML/CSS/JS代码。

• 工具代表：GitHub Copilot、通义灵码、Tabnine。

2. 自然语言生成代码

• 场景：通过自然语言描述需求，直接生成可执行代码。

• 应用示例：

  • “读取CSV文件，计算每列的平均值并绘图” → AI生成Python脚本。

  • “构建一个REST API，支持用户注册和登录” → AI生成后端框架代码。

• 适用人群：初学者、非专业开发者、快速原型设计。

3. 代码解释与文档生成

• 场景：帮助开发者理解复杂或他人编写的代码。

• 应用示例：

  • 选中一段代码，AI自动解释其功能和逻辑。

  • 自动生成函数说明、API文档或项目README。

• 价值：提升团队协作效率，降低维护成本。

4. 错误检测与自动修复

• 场景：实时识别代码中的语法错误、逻辑漏洞或安全风险。

• 应用示例：

  • 检测空指针引用、资源泄漏、SQL注入等常见问题。

  • 提供修复建议或自动生成修复代码。

• 工具集成：IDE插件（如Visual Studio Code）、CI/CD流水线。

5. 单元测试与自动化测试生成

• 场景：自动生成测试用例，提升代码覆盖率和质量。

• 应用示例：

  • 为一个Python函数自动生成pytest测试代码。

  • 模拟用户行为生成前端UI测试脚本。

• 优势：减少手动编写测试的工作量，提高软件可靠性。

6. 代码重构与优化

• 场景：分析现有代码，提出性能优化或结构改进建议。

• 应用示例：

  • 将冗余代码简化为函数或类。

  • 建议使用更高效的算法或数据结构。

  • 统一代码风格，符合团队规范。

7. 跨语言代码转换

• 场景：将代码从一种编程语言翻译为另一种。

• 应用示例：

  • 将旧版Python 2代码转换为Python 3。

  • 将MATLAB算法迁移到Python。

  • 将Java后端服务重写为Go语言。

• 挑战：需人工校验语义一致性与性能差异。

8. 低代码/无代码平台增强

• 场景：结合AI实现“用说话写程序”。

• 应用示例：

  • 在低代码平台中输入“创建一个客户管理系统”，AI自动生成表单、数据库和流程。

  • 通过语音指令调整应用逻辑。

AI编程的应用已覆盖开发、测试、部署、维护全生命周期。它不仅提升了专业开发者的效率，也降低了非技术人员的编程门槛。未来，AI将成为开发者的“智能协作者”，推动软件开发向更高效、更智能的方向演进。

三、几种主流AI编程工具介绍

2025年是AI技术广泛与深度使用的一年，AI编程工具已成为开发者提升效率的核心助手。这些工具下大类上面分，主要分为国际主流工具和针对中文用户优化的国产优秀产品两大类。下面介绍几个目前主流的AI编程工具。

3.1 Cursor

基于VS Code开发的AI原生代码编辑器，是2025年增长最快的公司之一，目前估值已达90亿美元。地址：https://cursor.com/cn

3.1.1 Cursor 核心功能

Cursor 主要功能如下：

• 智能上下文补全： 根据项目代码背景生成精准建议。

• 代码自动修改与解释： 能理解并执行“将这段代码改为异步”或“解释这段代码”的指令。

• 编程Agent： 具备自主运行能力，可规划多步骤任务。

• 代码库提问： 可直接向整个代码库提问，快速理解项目结构。

3.1.1 Cursor 优势

Cursor 是一款集成了 AI 功能的代码编辑器，它在众多 AI 编程工具中凭借其独特设计和深度集成体验脱颖而出。相比其他主流 AI 编程工具（如 GitHub Copilot、Tabnine、Amazon CodeWhisperer、JetBrains AI Assistant 等），Cursor 的主要优势体现在以下几个方面：

• 深度集成的 AI 交互模式：类 ChatGPT 的对话体验

  • Cursor 最显著的优势是其内置的“Chat”功能，允许开发者像使用 ChatGPT 一样与代码库进行自然语言对话。

    • 上下文感知更强：Cursor 可以读取整个项目文件，理解代码结构、依赖关系和业务逻辑，因此在回答“这个函数是做什么的？”或“如何修复这个 bug？”时，能提供更精准的建议。

    • 支持多轮对话与代码修改：你可以连续提问，比如先让 AI 解释一段代码，再让它重构或添加功能，AI 能记住上下文并执行复杂任务。

    • 直接生成并插入代码：聊天结果可以直接生成代码块，一键插入到正确位置，减少手动复制粘贴的麻烦。

• 智能代码编辑：AI 驱动的“编辑指令”

  • Cursor 支持通过自然语言指令直接修改代码，这是其核心创新之一。

    • 你可以选中一段代码，然后输入：“把这个函数改成异步的”、“用 fetch 重写这个 API 调用”、“添加输入验证”，Cursor 会自动完成修改。

    • 这种“Edit with AI”的模式大大提升了重构和调试效率，尤其适合快速原型开发或学习新框架。

    • 而大多数其他工具（如 Copilot）主要提供“建议”，需要开发者手动选择和调整，自动化程度较低。

• 基于编辑器的完整开发环境

  • Cursor 基于 VS Code 构建（但独立运行），不仅是一个插件，而是一个完整的 IDE。

    • 开箱即用：无需配置插件、安装扩展，AI 功能深度集成在编辑器中。

    • 项目级理解：由于是完整 IDE，Cursor 能更好地索引整个项目，提供跨文件的引用、跳转和重构支持，AI 的建议也因此更准确。

    • 支持 Git 集成、终端、调试器：开发者可以在一个工具内完成编码、提交、调试全流程，无需频繁切换。

• 更强的隐私与本地处理能力（部分功能）

  • Cursor 支持将代码上下文保留在本地，仅将必要信息发送给模型（如 GPT-4），并且可以配置使用本地大模型（如通过 Ollama 运行 Llama 3）。

    • 对于敏感项目或企业开发，这种可控性比完全依赖云端 API 的工具（如早期 Copilot）更具吸引力。

• 团队协作与知识共享（新兴功能）

  • Cursor 正在引入团队功能，允许团队共享 AI 提示、代码模板和项目上下文，有助于统一编码风格和知识沉淀。

3.2 GitHub Copilot

由GitHub和OpenAI合作开发，是商业化最领先的AI编程助手，用户已超1500万。官网：https://github.com/features/copilot

3.2.1 核心功能

Copilot 核心功能如下：

• 代码自动补全： 支持Python、JavaScript、Java等数十种语言，在编写时实时提供建议。

• 函数/模块生成： 根据注释或自然语言描述生成完整的代码块。

• 代理模式 (Agent Mode)： 能执行更复杂的编辑任务。

Copilot 与GitHub生态系统无缝集成，企业客户众多，是提升编码速度的经典选择。采用分层订阅制，贡献了GitHub收入的40%以上。

3.3 Trae

字节跳动出品的国内首款AI原生IDE，被誉为“国产Cursor平替”。官网：https://www.trae.cn/sem

3.3.1 核心功能

Trae核心功能如下：

• 深度AI集成： AI贯穿从编码到上线的全过程。

• Cue智能工具： 能预测代码修改点并引导跳转。

• 智能体 (Agent) 模式： 内置Builder智能体可从零开始开发项目。

• #符号上下文管理： 可轻松将文件、文档、网页等内容作为上下文输入给AI。

对中文语境理解出色，本土化体验佳，性价比极高（个人开发者付费方案约每月10美元），是追求AI深度融合开发者的首选。

3.4 通义灵码

通义灵码是阿里巴巴推出的一款智能编程辅助工具，作为阿里云“通义”大模型系列的重要成员，它旨在通过人工智能技术提升开发者的编码效率和代码质量。官网：https://lingma.aliyun.com/

3.4.1 核心功能

通义灵码具备如下核心功能：

1. 行级/函数级代码续写：

   1. 在您编写代码时，通义灵码能根据当前的代码上下文，实时预测并生成下一行或下一个函数的代码，支持多种主流编程语言，如Java、Python、JavaScript、TypeScript、Go等。

2. 自然语言生成代码：

   1. 您可以用中文或英文描述您的需求（例如：“写一个Python函数来计算斐波那契数列的第n项”），通义灵码会自动生成相应的代码实现。

3. 单元测试生成：

   1. 针对已有的函数或方法，通义灵码可以自动生成对应的单元测试用例，帮助开发者快速构建测试覆盖，提高软件可靠性。

4. 代码优化与解释：

   1. 可以对现有代码提出优化建议，使其更高效、更符合规范。

   2. 能够解释复杂或晦涩代码段的功能和逻辑，帮助开发者快速理解他人代码或遗留系统。

5. 代码注释生成：

   1. 自动为代码添加清晰、准确的注释，提升代码可读性和可维护性。

6. 研发智能问答：

   1. 当遇到编程问题时，可以直接向通义灵码提问（例如：“如何在Spring Boot中配置Redis？”），它会给出详细的解答和代码示例。

7. 异常报错排查：

   1. 能够分析编译或运行时的错误信息，并提供可能的解决方案和修复代码。

3.4.2 优势与特点

通义灵码主要具备如下核心优势和特点：

• 深度集成阿里云生态： 与阿里云的DevOps、容器服务、函数计算等产品无缝对接，特别适合使用阿里云技术栈的企业和开发者。

• 企业级安全与合规： 提供私有化部署方案，满足大型企业对数据安全和隐私保护的严格要求。

• 强大的中文支持： 对中文语境下的编程需求理解深刻，无论是输入指令还是生成注释，都更符合国内开发者的习惯。

• 广泛的语言和框架支持： 不仅支持通用语言，还对Spring、MyBatis、React等主流框架有良好的适配。

• IDE插件形式： 支持IntelliJ IDEA、PyCharm、Visual Studio Code等主流开发环境，安装简单，即装即用。

四、Qoder 介绍与本地部署

官网： https://qoder.com/

4.1 Qoder 介绍

Qoder 是阿里巴巴云团队最新发布的下一代智能编程平台（Agentic Coding Platform），专门解决传统 AI 编程工具在实际项目中表现不佳的痛点。与其他 AI 编程助手不同，Qoder 不仅仅是代码补全工具，而是一个能够深度理解项目架构的智能编程伙伴。

核心特性：

• 自然语言交互，无需重复上下文

• 支持跨文件的复杂修改

• 实时显示代码变更差异

• 学习并适应个人编程风格

4.2 Qoder 核心功能解析

4.2.1 代码库全景理解（Repo Wiki）

Qoder 的最大亮点是能够生成完整的代码库文档，包括：

• 架构分析：自动识别项目架构模式

• 决策记录：追踪重要的技术决策

• 依赖关系：映射复杂的模块依赖

• 知识传承：解决"只有 Bob 知道"的问题

传统方式	Qoder 方式
手动维护文档	自动生成 Repo Wiki
依赖个人经验	AI 理解整体架构
新人上手困难	快速了解项目全貌

4.2.2 智能结对编程

Qoder 重新定义了 AI 辅助编程的交互方式，下面这张图很好的诠释了Qoder 的完整工作流程：

4.2.3 Quest Mode（任务模式）

这是 Qoder 最具创新性的功能，简单来说，开发者只需要提前写好需求文档，然后在Qoder 中将需求输入进去，开启一个任务即可，类比下面的流程：

写规格说明 - 描述你想要实现的功能
点击运行 - 启动自动化开发流程
喝咖啡等待 - AI 自动完成开发任务
查看报告 - 获得详细的任务执行报告

4.2.4 增强上下文工程

Qoder 通过多维度信息整合提升 AI 理解能力：

• 规则引擎：项目特定的编码规范

• 记忆系统：历史交互和决策记录

• 代码图谱：完整的代码关系网络

• 智能索引：高效的代码搜索和定位

4.2.5 自动模型路由

根据任务复杂度自动选择最合适的 LLM：

任务类型	推荐模型	优势
复杂重构	大型模型	深度理解，准确性高
文档更新	轻量模型	响应快速，成本低
代码补全	中等模型	平衡性能与速度

4.2.6 与其他AI编程工具对比

如下列举了与其他主流的AI编程工具对比

特性	Qoder	GitHub Copilot	Cursor	Claude Dev
代码库理解	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
多文件编辑	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
自动化任务	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
免费使用	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐
模型选择	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐

4.3 Qoder 安装

下面来看Qoder 的安装过程。

4.3.1 版本选择

根据你当前的环境决定使用windows还是mac，进而选择下载不同得安装包。比如我这里选择windows的版本。

4.3.2 安装过程

下载到本地之后，只一路点击安装即可

安装完成后，将会来到下面的页面

4.3.3 页面配置

点击开始之后，来到下面的模式选择，这里提供了 vscode的模式和cursor模式，可以根据自己的需要选择一种

接下来配置页面的展现形式，配置界面颜色和语言类型

配置完成后，跳转到下面的登录页面

选择立即登录，来到下面的登录页面，这里提供了几种可以登录的方式，比如使用git账号登录

登录成功之后，在打开的编辑器窗口就显示登录状态了

细心的同学不难发现，左侧的菜单跟vscode很像，也方便对习惯了vscode的使用的同学快速上手。

五、Qoder 使用

前置说明，当账号登录成功后，默认会为当前的账户赠送2000的额度，比如在后面进行任务提问的时候，就会消耗这些额度。

5.1 Quest 使用体验

基于上述安装并登录账户成功后，可以看到在面板左侧有一个Quest的菜单

打开本地一个项目，然后点击新建任务，弹出下面的对话框

首先，让Qoder分析一下当前的项目结构，对话框输入问题之后，等待一会儿，就能看到给出了对工程结构的详细分析，这对于接手新项目的时候，为了快速学习和了解工程的情况还是很有帮助的。

5.2 Quest 生成项目

下面通过任务的方式让Quest 生成一个实际项目，参考下面的步骤。首先你需要打开本地的一个空目录。

5.2.1 编写需求生成需求文档

和其他的AI代码生成工具类似，首先需要使用人员提供完整的需求说明，这里我提供如下的一个需求文档，里面包括了需求说明，以及使用的前端技术栈要求。

生成一个大学生预约课程的页面项目，主要功能点如下：
1、学生个人账户信息；
2、课程列表；
3、预约选课；
4、生约课、打卡情况；
5、学生可以查看个人的选课情况；前端技术栈使用vue

将上述的需求说明丢到对话框

输入等待响应，稍等一会儿之后Qocode 会给出下面的需求文档，在这个页面，你可以检查并确认需求文档是否有不符合要求的地方，可以反复多次沟通确认

如果确认无误之后，点击采纳，然后继续下一步，将会基于这个设计文档开始生成工程和相关的代码，点击右上方的开始任务

5.2.2 生成项目代码

点击运行任务之后，开始生成工程代码，这将是一个比较漫长的过程，会根据你的需求复杂程度，生成的时间不同

会展示具体而详细的过程，比如前端页面需要的vue组件，项目需要的依赖包安装等信息

生成完成后，会在本地文件目录下形成一个完整的工程结构

5.2.3 项目启动

进入生成好的项目目录，使用npm 命令启动项目

可以看到，生成的项目基本上是不用我们调整太多即可运行使用的，然后浏览器访问下，整个页面效果还是不错的，干净整洁的风格。

六、写在文末

本文通过案例操作详细介绍了AI编程工具Qoder的使用，并演示了一个案例工程代码的完整生成过程，更多的功能需要解锁的话有兴趣的同学可以结合相关文档资料继续深入研究，本篇到此结束，感谢观看。