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金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

天下程序员苦看懂老、大项目久矣。

例如猛地给你一个包括近10000个代码文件的项目 ,你就说把它们给吃透得花多长时间吧。

But!现在你不必再为此忧愁了 ,由于有一款国产AI编程工具 ,会给你来一波实着实在的神助攻!

多说无益 ,我们直接拿微软在GitHub上面的terminal客栈来打个样:

Terminal客栈包括了约莫7500个文件 ,编程语言涵盖C++、C#、JSON、XML、Markdown等。

接下来 ,我们先克隆一下:

gitclone—depth=1https://github.com/microsoft/terminal.git

然后把这个项目导进国产AI编程工具内里 ,先点击客栈Wiki(Repo Wiki)功效 ,再点击天生即可:

这时代我们什么特另外操作都不需要做 ,甚至你可以去打几把王者荣耀……转头再看 ,它已经天生出了

完整的Wiki!

可以看到 ,AI已经详尽地整理出整个代码工程系统 ,照旧以图文并茂的方法把架构等细节内容给泛起了出来。

(注:天生时间是非取决于项目的巨细。)

并且啊 ,这个Wiki还支持共享模式 ,团队里一小我私家天生 ,N小我私家可共享、协作。

云云一来 ,岂论是梳理再重大的项目 ,或是接手别人的生疏代码(甚至是没有注释的那种) ,一切都会变得从从容容、游刃有余~

那这究竟是何许AI编程工具是也 ?

不卖关子 ,它正是今年8月份一问世便已然名声大噪过的Qoder。

而时隔仅三个月 ,这一次 ,它已然在AI编程圈里解锁了三个“最”:

最强模子:使用“全球顶级模子+专项自研模子”的方法 ,效果优势立竿见影 ,效果评分领先头部产品13.22% ;最全笼罩:周全支持IDE、CLI和JetBrains插件三种产品形态 ,无论你是小白照旧专业开发者 ,都能用得上 ,一套账号和积分系统 ,体验丝滑一致 ;最高性价比:在同样付费金额、SOTA模子的条件下 ,可完成205%的使命 ,性价比直接拉满。

从这三个“最”中不难看出 ,Qoder这次是要铆足了劲直击AI编程的七寸——主打一个为真实软件研发而生。

对真实软件最好的明确来自Qoder 首创人叔同 ,他提到:

Qoder 绕过从0到1天生新项目的“酷炫”场景 ,直接切入占开发者95%事情时间的“真实软件”研发领域。

真实软件是指真正爆发商业价值的软件。一旦爆发商业价值 ,就要对用户和客户认真 ,需要严肃的修改、迭代和演进 ,不可有故障问题 ,并且会有许多历史积累 ,可能保存5年、10年。

这些历史代码不可乱改 ,不可施展想象或爆发幻觉。因此这是价值高地 ,由于它真正支持信息工业一连爆发价值。

今天许多工具从Vibe Coding切入 ,而Qoder选择从真实软件切入 ,构建产品 ,这个选择足够大胆也很坚决。

但有一说一 ,事实真实开发场景可谓是错综重大 ,即即是此前公认实力强悍如Cursor等产品 ,也时有被诟病。

Qoder究竟能胜任到什么水平 ,唯有一波深度实测方能见分晓。

实测Qoder:后端程序员有福了

接下来 ,我们将用一个典范的企业级Java项目来贯串整个实测内容。

有请被测“选手”——Spring Petclinic。

虽然Spring Petclinic整体的巨细不大 ,但它是Spring官方最佳实践模板 ,涵盖了MVC、JPA、Thymeleaf、单位测试、数据库迁徙、异常处置惩罚等企业开发焦点要素。

我们依旧是先对这个项目做一下克隆的操作:

gitclonehttps://github.com/spring-projects/spring-petclinic.git

实测第一弹:IDE形态

精准明确代码工程的上下文 ,可以说是磨练AI编程工具是否好用的要害指标之一。

为了实测这一点 ,我们先在Qoder IDE内里翻开Spring Petclinic项目 ,再恣意翻开一个Java文件(例如OwnerController.java)。

然后我们在右下角的对话框中 ,选择“智能问答”模式 ,用自然语言提问:

这个controller的findAll要领用到了哪些Service和Repository ?

从效果上来看 ,Qoder自动检索出了OwnerService → OwnerRepository的挪用链 ,不但给出了却论是“仅使用了OwnerRepository” ,还将详细剖析历程枚举的清清晰楚。

而这也执偾Qoder对代码工程明确能力的冰山一角。

据相识 ,Qoder可一次检索10万个代码文件 ,类似电商网站前后端开发这样的使命 ,可以从数天压缩到约十分钟!

值得一提的是 ,Qoder这次还上线了模子分级选择器 ,包括基础轻量(Lite)、经济高效(Efficient)、极致性能(Performance)和智能路由(Auto)四种模式 ,可以匹配差别重漂后的研发。

明确和拿捏代码工程的全貌虽然主要 ,但关于一个AI编程工具来说 ,执行力 ,才是要害中的要害。

Qoder所提供的Quest Mode正是一个由Spec驱动的AI自主编程功效。

在这个模式之下 ,开发者只需要用自然语言输入Spec(需求形貌)即可 ,例如:

为Petclinic添加一个RESTful API:GET /api/vets/specialties ,返回所有Petclinic列表 ,使用JPA和Spring Data REST ,包括单位测试。

只需片晌功夫 ,Quest Mode就会基于这句简朴的需求形貌 ,先是设计出一份超完整的需求文档 ,然后自动并逐步执行妄想中的使命 ,最后还会对整体的使命做一份总结:

由此一来 ,AI编程工具不再是实时陪同的保存 ,Qoder已经把它进化到了异步委派的水平。

实测第二弹:JetBrains插件

关于许多开发者来说(尤其是后端) ,JetBrains已然是用得很是习惯的一款IDE。

若是在看完适才的实测后 ,你想在不换IDE的情形下使用Qoder的种种功效 ,现在也是可以的——插件形态 ,相识一下。

刚低调上线一周就斩获了3万多下载 ,后端开发者对JetBrains插件盼愿已久啊!

装置完毕后 ,在JetBrains后侧的边栏中我们就能看到Qoder插件的身影。

我们依旧是小试牛刀地来看看插件形态下的Qoder关于整体项目框架的明确能力:

如作甚 /owners/{ownerId} 添加分页 ?

可以看到 ,Qoder插件依旧是详细且稳稳地给出了问题的解决计划。

除此之外 ,Debugger集成也是Qoder插件在JetBrains中的一大亮点。

我们先在findowner这个要领处设置一个断点:

此后我们可以点击Debug按钮 ,JetBrains会自动暂停在咱们设置的断点处 ,此时再翻开Qoder插件并询问:

ownerRepository.findById返回的是什么工具 ?

可以视察到Qoder插件能明确Debugger上下文 ,直接引用内存中的变量和挪用链 ,无需开发者手动复制粘贴信息 ,实现智能调试建议。

除了Debbuger集成 ,数据库支持也是可以有的。

例如我们翻开OwnerRepository.java ,并询问:“这个findByLastName要领有SQL注入危害吗 ?”

嗯 ,依旧是稳稳输出。

划个重点:Qoder集成了外洋SOTA模子 ,无论是速率照旧体验都是一流水平 ;并且它照旧唯一支持影象感知的JetBrains插件。

这就意味着Qoder插件在与开发者的一连对话中 ,会自动形成针对小我私家编码习惯、项目特点、常见问题的影象。

云云一来 ,就真正抵达了“越用越懂你”的效果。

实测第三弹:CLI形态

除了IDE和插件之外 ,许多专业开发者们猖獗贪恋的下令行界面工具(CLI) ,Qoder也是支持的!

装置也很是的简朴 ,只需要在终端内里输入一行代码即可:

curl-fsSLhttps://qoder.com/install| bash

装置乐成后 ,重启终端并输入qodercli就可以开搞了:

我们先来在Vet.java文件中制造一个典范的bug ,即一个潜在的空指针危害:

此后我们直接在CLI内里 ,用自然语言的方法让Qoder来修复一下这个bug:

Vet.java文件中有个bug ,帮我找到并修复一下。

很是精准 ,Qoder CLI直接找到到了bug所在之处 ,并且已经帮我们修复好了!

通过@qoder还可直接在Issues和Pull Requests中举行交互对话:需要诠释某段重大逻辑时 ,谈论@qoder诠释这段代码 ;发明bug需要修复时 ,直接谈论@qoder修复这个问题。

并且Qoder CLI可以与GitHub深度集成 ,可在几分钟内提供有关拉取请求的上下文反响 ,举行高质量代码审查。只需在客栈的 .github/workflows/ 目录添加设置文件 ,就能为每个Pull Request自动提供智能代码审查。

据相识 ,它可以提升2倍代码审查质量 ,提升10倍审查效率 ,大幅降低了人工审查代码的压力。

Qoder CLI之以是能够做到又快又准 ,是由于它内置一个轻量的Agent ,支持自界说插件、下令及子署理的扩展。

从评测效果上来 ,Qoder CLI已经是Claude Code的完善平替了。

最后总结来看本次的实测效果 ,我们不难发明 ,Qoder能够同时支持IDE、JetBrains插件和CLI三种形态 ,只是它亮点中的一隅。

更难堪是它在手艺上实现了业界领先的增强上下文工程(评测领先13.22%)、拥有影象力感知(对话质量提升40%)、全球顶尖模子加持(RepoWiki模子Credits消耗节约93%)。

最最最主要的一点 ,是许多开发者越发体贴的的性价比——花同样的钱 ,可以完成205%的编程使命。

若是Qoder Pro凭证实付$10现实2000 Credits计价 ,$20对应4000 Credits ,SOTA模子可运行使命数为204.5 ,耐用度比Cursor高104.9%。

嗯 ,最强模子、最全笼罩和最高性价比 ,Qoder这次是真的做到了。另外 ,各人体贴的团队版本听说将在12月初上线 ,再次把期待值拉满了。

AI编程耐不耐用 ,现在也有标准了

不过一个AI编程工具究竟好欠好 ,光谈实测和体验照旧不敷的。

这一次 ,Qoder团队为行业提供了一个可参考的标准——AI编程工具的耐用度评测集 ,还开源了!

从语言方面来看 ,这个产品耐用度评测集涵盖了现在最主流、最常用的几种 ,好比 Python、JavaScript、TypeScript、Java 和 Golang等。

并且还会针对每种语言 ,设置一些使用主流或较新手艺框架的问题。这就像模拟了开发者们在现实项目中会遇到的真真相形和重大场景 ,能更周全地考察AI编程工具在重大情形下的体现。

据相识 ,Qoder已经通过真实软件项目做了响应的测评 ,从效果来看 ,比照头部AI IDE产品 ,Qoder在重大工程、天生效果、Credits耐用度方面 ,均已经凌驾全球头部产品。

并且团队还妄想在明年3月份前把评测集中的真实开发场景案例数目扩展到50多个。

不得不说 ,以后再要评判哪家的AI编程工具好 ,林林总总只能看到数字效果的Benchmark可以往后稍一稍了 ;效果好欠好 ,真实开发场景的实测说了算。

最后 ,体验地点放下面了 ,感兴趣的小同伴们可以冲了~

Qoder地点:https://qoder.com/

耐用度评测集地点:https://github.com/agentic-coding-durability-evalset

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