智东西AI前瞻（公众号：zhidxcomAI）
作者 | 江宇
编辑 | 漠影
智东西8月22日报道，今日凌晨，阿里正式上线AI编程平台Qoder，率先支持Repo Wiki和Quest模式，支持自动生成设计文档、任务拆解与代码执行，并引入项目记忆机制，辅助AI在开发过程(cheng)中保留上下文信(xin)息与执行偏好(hao)。
Repo Wiki可用于记录代码工程中的隐性规则，例如“任务完成后生成单元测试”或“输出详细报告”，便于AI在后续任务中自动补充相关步骤。Quest模式则支持通过自然语言描述需求，系统会引导用户确认功能细节，生成任务说明文档并由Agent执行，整个过程中(zhong)无(wu)需(xu)用户编(bian)写代码。
Qoder现已支持Mac和Windows系统，用户可前往官网下载体验。
体验指路：//qoder.com/
一、引入Repo Wiki与Quest模式，强调“上下文工程能力”
在当前AI编程工具已进入规模应用的背景下，Qoder选择从“上下文工程能力”切入。其最大特点是支持一次性检索多达10万个代码文件，同时通过(guo)Repo Wiki将代(dai)码工程中原本隐(yin)性的规则和知(zhi)识显性化，便于AI理(li)解(jie)项目逻辑、还原任(ren)务偏好。
例如，开发者在以往项目中的习惯会被Qoder记录、形成记忆，并在新任务中自动执行这些操作。此外，系统内置短期与长期记忆结构，可基于历史对话沉淀使用者偏好，以笔记形式留存，逐(zhu)步调整生(sheng)成风格(ge)。
Qoder目前提供三种模式：问答式的Ask Mode、交互式的Agent Mode和一键生成式的Quest Mode。Quest Mode主打AI自主研发，在理解模糊需求后拆解任(ren)务、制(zhi)定计划并持续执行(xing)。用户在项目(mu)中主(zhu)要承担需求确(que)认与(yu)最终验收的角(jiao)色。
此(ci)外(wai)，Qoder还支持自动选择(ze)最合适的LLM模型(xing)(xing)：面对复杂重构任务(wu)时调(diao)(diao)用更大规模模型(xing)(xing)以保障推理质量(liang)；处理如更新文档等轻量(liang)任务(wu)时则调(diao)(diao)用响应(ying)更快(kuai)、成本(ben)更低(di)的模型(xing)(xing)，无需用户手(shou)动切(qie)换。
二、体验：写下想法，小程序就能跑起来了
如果说(shuo)过(guo)去开发一个小程(cheng)序需要查文(wen)档(dang)、写(xie)代码、反复调试(shi)，现在(zai)用(yong)Qoder，流(liu)程(cheng)大致(zhi)可(ke)以(yi)简(jian)化(hua)为：写(xie)下想法(fa)，发给(ji)AI，由它拆解需求、生成代码，用(yong)户只需测试(shi)并(bing)处(chu)理AI执(zhi)行中遇到(dao)的问题(ti)即可(ke)。
智东西首先体验了Qoder的Agent模式，任务是开发一(yi)个(ge)“虚拟女(nv)友”微信小程(cheng)序。
输入需求后，AI首先生成了待办事项，并按步骤推进，整(zheng)体逻辑接近Claude Sonnet 4的“待(dai)办拆解”方式。
体验中，智东西并未提前提供微(wei)信小(xiao)程序的开发规范。虽然代码在(zai)(zai)(zai)模(mo)拟(ni)器运行时(shi)，出现了渲染错误，但将报错信息粘贴至对话框(kuang)后，Qoder识别(bie)出是(shi)兼容性问(wen)题，提出了三种修改方案，并在(zai)(zai)(zai)用户确认(ren)后自动修复(fu)。修复(fu)效果可在(zai)(zai)(zai)小(xiao)程序开发者工具中直(zhi)接预览(lan)。
最终生成的小程序包括四个主要(yao)页(ye)面，覆盖了此(ci)前(qian)输入的所有(you)设(she)计需求(qiu)：
1、互动(dong)模式tab：支持文字/语(yu)音聊天，可(ke)选“快速聊天”和“自由(you)聊天”两种方式，包含情绪识别与语(yu)气设定；
2、角色设定(ding)tab：配置虚(xu)拟女友(you)的(de)昵(ni)称、性格、偏好等个性化(hua)信(xin)息；
3、情感记录tab：统(tong)计用(yong)户与AI的互动频率与情绪波(bo)动；
4、我的(de)tab：展示聊天数据与账号信息(xi)等。
从输入需求到生成可运行代码，整个过程约30分钟。虽然UI仍较为粗糙，语(yu)音识别等(deng)功能也尚(shang)未集成，但整(zheng)体结构完整(zheng)，可(ke)在(zai)微信开发者(zhe)端部(bu)署。后续如能支(zhi)持调用(yong)微信API与(yu)设计插件，体验还有进(jin)一步(bu)优化空间。
随(sui)后，智东西体验了Qoder的Quest模式(shi)，输入指令为(wei)“创建一款背单(dan)词打卡小程序”。
Quest模式提供“设计并执行”和“直接执行”两种(zhong)方(fang)式，前者包含设计、操作轨迹和任务总结(jie)三个阶(jie)段。
在“设计并执行”流程中，Qoder会主动提出细节思路，如目标用户群(qun)体、单(dan)词库选择(ze)方式(shi)(shi)、学(xue)习模(mo)式(shi)(shi)和打(da)卡机制，并据(ju)此(ci)生(sheng)成(cheng)完整设计文档(dang)。这一(yi)阶段的差异也(ye)正是两种模(mo)式(shi)(shi)的主要区别(bie)所在。
智(zhi)东西输入(ru)的需(xu)求较(jiao)复杂，Qoder最终拆解为11个子任务，并在45分钟内完成(cheng)全部流程(cheng)。在用户确认“接受”后，生成(cheng)代码并提(ti)供(gong)任务总结报告。
但由于需求(qiu)复杂(za)、开(kai)发过程中多次出(chu)现报错(cuo)，最(zui)终(zhong)生成(cheng)的(de)成(cheng)品结构相对简化，以(yi)基础框架为主，未(wei)能(neng)完全(quan)覆(fu)盖(gai)所有设定内容。
代码运行时(shi)的主要问题出现(xian)在各类程序(xu)语法处理(li)上，尤其是某(mou)些表达式在开发(fa)者工具中存(cun)在兼(jian)容性差(cha)异，Qoder虽能识(shi)别报错并尝试修复，但在部分(fen)环境(jing)中仍存(cun)在限制。
在多轮调试(shi)中，智东西尝试(shi)提示Qoder参(can)考(kao)此前生成的“虚拟女(nv)友”小程(cheng)序项目，将其中的结构用作参(can)考(kao)，迁(qian)移(yi)至当前的“背单词打卡”任务中。
Qoder能够理解提示内容，并跨任务关联已有模块，最终生成了一个功能完整但实现较简的版本。相比传统编程工具，Qoder在跨文件、跨任务的联动处理上表现出一定能力，能够同时修改多个相关文件来完成统一目标。
对比来看，Agent模式(shi)更(geng)强(qiang)调过程中的交(jiao)互与控制(zhi)，而Quest模式(shi)则更(geng)像(xiang)“全权委托”，将需求(qiu)制(zhi)定、流程拆(chai)解和执行一(yi)并交(jiao)由AI完成，适合(he)明确(que)目标(biao)但缺乏(fa)技术细节能力(li)的用(yong)户(hu)。
结语：AI协作开发走进主流，创意正变得比写代码更重要
随着阿里Qoder的加入，AI编(bian)程平台的竞(jing)争已(yi)形成“多巨头”格局：国(guo)内有字节的Trae、腾(teng)讯的CodeBuddy、百度(du)的Comate先后推出，阿里云(yun)也上线(xian)(xian)了通义灵码(ma) IDE；海(hai)外方面(mian)，GitHub Copilot、Cursor、Claude Code、Windsurf等产品(pin)持(chi)续发力。今(jin)年，各家新品(pin)密集上线(xian)(xian)，AI编(bian)程体验正加速迭(die)代与进化。
本轮体验也再(zai)次印证了一(yi)点：AI在(zai)开发任务(wu)中已(yi)具备基(ji)本可(ke)靠性(xing)，能够承(cheng)担需求理解(jie)、方案生(sheng)成(cheng)(cheng)和代码交付的工作(zuo)。而相比编写(xie)代码本身，一(yi)个(ge)清晰的创意或(huo)产(chan)品设想（哪怕只是半成(cheng)(cheng)型的想法）正变(bian)得愈发关(guan)键。
Qoder所(suo)引(yin)入(ru)的Quest模式，也在试图补齐(qi)这块(kuai)短(duan)板(ban)，让用(yong)户从(cong)空白中起步启发项目(mu)构思，再由AI完成执行。对个(ge)人开发者(zhe)而言，这是(shi)降低门槛的重要一步。
