Qoder 实战指南：从功能拆解到项目落地，一场直播讲透 AI 编程新范式
2025 年 9 月 7 日，WaytoAGI 社区「晚八点共学」邀请阿里 Qoder 产品运营张能，以及多位社区开发者，围绕阿里新推出的 AI 编程工具 Qoder 展开了一场从入门到实战的分享。张能系统介绍了 Qoder 的结对编程、Quest Mode、Repo Wiki 等核心功能，社区成员则展示了用 Qoder 开发的 3D 射击游戏、雅思备考平台、AI 信息卡片生成器等真实项目。本文适合想了解 Qoder 功能特性、准备上手体验，或希望借鉴他人 AI 编程经验的开发者与产品爱好者阅读。
认识 Qoder：定位与核心特性
张能开场即点明 Qoder 的定位：「我们其实定位是在一个 agentic coding」。他强调 Qoder 并非简单的 AI IDE，而是一个面向真实软件工程的 Agentic Coding 平台，除了 IDE 之外，后续还会放出 JetBrains 插件、CLI 工具等，以满足不同编程习惯和技术栈的同学。
官网展示了两大核心特性。第一个是结对编程，即通过自然语言多轮对话完成功能开发或完整 APP 开发，这与市面上常见的 AI 编程工具大同小异。第二个是 Qoder 的特色能力 Quest Mode（任务挑战模式），张能称之为「一个项目离岸外包」的范式：先把产品规格说明书（SPEC）写好，让 AI 帮忙撰写技术方案，再通过多轮对话完善 SPEC，明确功能权限和范围，最后「全权交给另外一个专门做软件开发的外包公司去做」。
Quest Mode 强调文档优先，符合 SDLC 开发范式。AI 拿到 SPEC 后会自主拆解任务、执行测试和验证，最终生成一份验收报告，列清实现的功能、验证过程以及所有代码 DIFF。张能认为这是「未来的一个人机协同的更宏大的范式」，代表着从 Web coding 多轮聊天向任务托管委派的转变。
上下文工程与 Repo Wiki：Qoder 的技术底座
在底层技术支撑上，张能重点介绍了 Qoder 的上下文工程。Qoder 的上下文涵盖记忆（长期、短期、系统记忆）、规则、项目上下文以及整个代码库文件。他直言：「我理解我们 code 这边的话，上下文工程是做得最强的。」
这一优势直接体现在 AI 回答和改代码的精准度上。张能演示了 ask 模式下的代码问答，AI 会先做代码片段的向量检索，同时调用项目知识库（Repo Wiki）进行 RAG 召回，从而获得更精准的结果。他强调这是「有别于其他厂商的一个比较差异性的点」。
Repo Wiki 是 Qoder 另一个实用功能，可将项目代码的逻辑结构、底层依赖、组件协作关系以结构化、可视化的文档呈现。张能展示了一个阿里开源项目（6,000 个文件）的 Repo Wiki 效果：自动生成目录树、架构图、时序图，甚至包含「如何开始」的上手建议。这个功能对开源项目共建、历史遗留代码阅读、新人入职都很有帮助。目前免费试用期间每个账号可生成 5 个 Repo Wiki。
上手实操：界面、模式与关键设置
张能随后演示了 Qoder 的实际使用流程。第一步是下载 IDE，目前支持 Mac 和 Windows，Linux 版还在开发测试中。登录支持 GitHub 和 Google 邮箱两种方式，登录后可直接 clone 或 fetch 自己的 GitHub 仓库。
Qoder 界面为三栏式：左侧是项目目录树，中间是代码区域，右侧是 AI 协作面板。与 AI 协作有三种模式：
- Ask 模式：无 tool use，不修改文件或执行命令，适合代码疑问沟通、模块查找。AI 会检索代码片段并调用知识库回答。
- Agent 模式：可执行功能添加、批量单元测试、重构等操作，需要用户盯在屏幕前，通过多轮对话不断调整。
- Quest Mode：即任务委派模式。进入后先写技术方案 SPEC，AI 会基于项目上下文撰写，用户可多轮修改完善，确认后点击 start now 将任务委派给 AI 执行。
张能特别提醒：「如果你想要说我要偷个懒，我就想要很快的这边就点了接受，我就要 start now 了，那其实这个地方我们不太建议在这个 quest mode 里边用。」原型验证建议在 ask 或 agent 模式完成。
在设置方面，Qoder 原生支持中文界面，无需安装插件。Memory 功能会自动沉淀项目关键信息，无需人工提醒，且具备自动进化能力；Rules 的优先级高于 Memory，可设置规则避免 AI 过度设计或误操作。张能以「你画我猜」项目为例，演示了当 AI 误判 Gemini API 能力时，通过 Rules 限制其行为，再通过对话引导其正确调用 API 参数的过程。
社区实战：四个真实项目复盘
3D 射击游戏与《我的世界》小游戏
社区成员清蒸鱼（宙宇科技）分享了自己用 Qoder 开发的两个小游戏。他本身做跨境电商，无开发经验，今年 3 月才开始接触 AI coding。第一个是 3D 空空射击游戏，提示词不复杂，交互三轮即实现基本效果，画面视角有 3D 效果，「报错的情况不多」。第二个是《我的世界》小游戏，实现了全方位视角、移动、跳跃、切换第一人称视角等常规玩法，画面效果较好。两个游戏总耗时不超过三小时。
清蒸鱼的经验是分阶段给出提示词：「我们在做这个游戏的时候，会去做一些先简单的说明，然后做一些提示词的拆分，就尽量不要一下子把所有东西丢给他。」他建议让 AI 先专注实现一个页面或功能，完成后再进入下一个，这样「bug 出现幻觉或者是长度上的话也就比较好控制」。
雅思备考智能训练平台
居来提（July）分享了自己为雅思考生打造的辅助智能训练平台。他同样是人文社科出身，无科班编程经验。项目后端用 Rust 编写（纯手写），前端用 React 借助 Qoder 实现。平台提供听说读写四科备考辅导，目前已完成写作部分，具备作文批改、练习、任务管理、分维度评分等功能。
居来提特别强调 Qoder 对复杂项目的理解能力：「coder 刚出来的时候我就已经开始在试用了，然后发现他对这个整个项目本身跟代码的一些把控跟理解能力都非常的好。」他展示了 Qoder 自动整理的系统概述，涵盖前端、后端和基础设施。前端开发体验顺畅，审美也在线。
多角色 AI 信息卡片生成器
胡文祥（神的孩子在跳舞）用 Qoder 制作了一个多角色信息卡片工具，可根据用户设定的角色（如香蕉老师、西红柿老师、小恐龙）生成中英文信息图，支持下载图片、九宫格拼图等。项目灵感来自推特上一位推友的类似作品，但他洞察到普通用户「每次要去说一大堆话」的不便，于是做了简化。
胡文祥分享了三点产品经验：第一，挖掘痛点和洞察力是关键；第二，从用户角度出发，UI 设计可以找 Dribbble 或 Pinterest 上的优秀设计直接截图给 AI 参考；第三，小步迭代，「先把它基础的核心功能实现之后，我们再去迭代每一个小功能」。他还计划加入等级制、积分排名等游戏化机制提升用户参与感。
后端测试自动化实践
阿里同学鹏鹏演示了如何用 Qoder 辅助后端测试。他以宠物诊所管理系统为例，让 AI 给新增 pet 接口加规则限制（名称不超过 10 个字符），AI 自动生成单元测试、功能测试、接口测试方案，并自动运行、修复代码问题。AI 会测试各种边界情况（9 个、10 个、11 个字符，中文、英文、空名称等），生成完整测试报告，还能按要求生成上百条测试数据集和验证脚本。
鹏鹏建议：「我们提供你的需求的时候，我们就会让 AI 去想，你这个功能是否是可测的，这样它生成的代码质量会更好一点。」他认为借助 AI 验证代码，可以解决「人成为验证 AI 生成代码的瓶颈」的问题，提升生产级质量。
现场问答
问：credits 用完了怎么办？
张能：目前处于免费试用期，credits 用完可以继续用 Qoder 的基础模型，效果不错。想用高阶模型的话，可以在社交媒体（小红书、微信公众号等）分享 Qoder 实践案例，参与「Share Your Wins」活动赚取 1,000 credits，大约可完成十来个中等任务。活动截止日期已从 9 月 10 日延长至 9 月 15 日左右。商业化收费计划预计 9 月中旬推出，具体信息将在飞书群、微信公众号、小红书公众号公布。
问：如何划分开发阶段，每个阶段让 AI 做什么？
清蒸鱼：分阶段没有固定公式，核心是「让他保持说，ok，他现在先专注的把这个功能，然后这个页面先实现完了之后再做下一个」。按页面或功能模块划分，让 AI 专注一个点，bug 和幻觉会更好控制。
问：SSH 远程连接服务器时，Qoder 无法保持连接怎么办？
张能：SSH 远程连接需要二次登录的问题正在优化中，目前无法记住当前 ID 状态，后续会修复。
问：UI 设计有什么推荐方式？
张能：第一，通过 Figma 或 MasterGo 做 MCP 连接；第二，给 AI 参考图片，做设计风格元素参考；第三，使用 Context7 里的前端设计组件（GitHub 上有 1,000 多个组件）；第四，直接告诉 AI 主题色色值；第五，在 Qoder 插件市场搜索 Super Design 做设计拓展。
问：如何接入 AI API（如 Nano Banana）？
张能：整体思路是把对应 API 文档交给 AI 处理对接，不需要自己懂具体 API 操作。API key 建议保存在本地环境变量配置文件（.env）中，上传 Git 时设置为 ignore 保证安全。Qoder 设置里有联网查询功能，可以让 AI 自己去找 API 文档学习，但 key 需要到官网申请。
问：项目如何部署？
张能：目前 Qoder 面向有一定编程经验的开发者，部署需自行购买云资源，对普通开发者不太友好。后续会考虑与阿里云等云厂商打通，也会考虑 Vercel、Cloudflare、Netlify 等更多选择。目前推荐先用 Vercel 部署。
要点回顾
- Qoder 定位：Agentic Coding 平台，除 IDE 外还将推出插件和 CLI 工具，面向真实软件工程。
- 两大核心特性：结对编程（多轮对话开发）和 Quest Mode（文档优先，SPEC 托管给 AI 执行并生成验收报告）。
- 上下文工程：涵盖记忆、规则、项目上下文、代码库，配合 Repo Wiki 的 RAG 召回，AI 回答和改代码更精准。
- 三种协作模式：Ask（问答）、Agent（多轮对话执行任务）、Quest（任务委派，需先写好 SPEC）。
- Repo Wiki：自动生成项目架构图、时序图、上手文档，免费试用期每账号可生成 5 个。
- Memory 与 Rules：Memory 自动沉淀项目信息，Rules 优先级更高，可限制 AI 行为。
- 实战经验：分阶段给提示词、让 AI 先分析 bug 原因再制定修复计划、小步迭代、从用户角度出发。
- 测试实践：Qoder 可自动生成测试方案、用例、数据集和报告，提升生产级代码质量。
- credits 获取：分享实践案例可赚取 1,000 credits，活动截止 9 月 15 日；商业化计划 9 月中旬推出。
直播回放约 112 分钟
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