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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。

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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