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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。飧鯳iki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。傩懈咧柿看肷蟛。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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监制:邓金木
策划:赖晗
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编辑:王家菁、段圣祺
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