TONGYILingma的博客

原创 Qoder Vibe Coding 体验营：从灵光一现的想法到云端上线，最快要多久？

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原创 使用记忆提升开发效率

首先，我想简单地和大家探讨一下，在智能体中，我们说的记忆是什么？在 AI 编码场景中，我们面对大量上下文与知识。那么，哪些属于记忆？我认为记忆与知识没有本质区别，关键在于主体不同、个性化程度不同、变化速率不同。人类共通记忆：互联网知识、大模型训练数据企业记忆：公司知识库、产品文档项目记忆：代码、Repo Wiki、Agents 配置用户记忆：个人编码规范、团队规则智能体记忆：智能体在任务执行中自主总结的经验。

原创 技术视角下的 Credits 消耗与优化

节省Credits的本质，是提升人机协作的效率，绝非一味地减少使用，而是通过清晰的指令对上下文的主动管理和恰到好处的人机分工，来极致提升人机协作的效率。掌握这些技巧，您将能最大化Credits的价值，让Qoder真正成为提升您开发效率和创造力的强大助力！

原创 Qoder 如何构建代码库理解能力

总的来讲，我们如何做到工程理解？分三部分：记忆、检索引擎、Repo Wiki。我们着重讲解了 Repo Wiki 和检索引擎的设计。Repo Wiki 不只是用来展示、总结文档或做分享，而是实实在在参与用户问答或 Agent 解决问题的过程，这也是我们跟其他产品不一样的地方。Qoder 的检索引擎是一个相对复杂的设计，包含语义向量检索、关键字检索、图检索、RepoWiki知识检索等，通过检索结果的智能融合，为开发者提供符合意图的结果。

原创 Qoder进阶使用技巧——打造中小团队的内网”飞书”

通过本次从零构建“内网飞书”多维表格系统的完整实践，我深刻体会到 Qoder 不仅是一个代码生成工具，更是一种全新的团队协作与知识沉淀范式。为了让中小团队也能高效复用这一能力，我将本次实践中积累的关键经验提炼为以下 Qoder 进阶使用技巧：需求先行，ASK MODE 打底在启动 Quest Mode 之前，建议先在智能问答模式（ASK MODE）中与 AI 多聊聊，完成需求澄清、技术栈确认和边界定义。模糊的需求直接丢给 Quest Mode 容易导致模型“自说自话”，产生大量返工。

原创 Qoder 自定义指令功能上线！对话框输入 /，即可快速调用指令

打开指令管理界面方法一：进入 Qoder 设置中的指令页面，点击“添加”按钮方法二：在对话框中输入 ​​/​​，点击底部的“添加指令”快捷入口在顶部搜索栏中输入一个唯一指令名称（如 ​​gen-test​​），然后按回车。选择指令类型：用户级：适用于所有项目的通用命令项目级：仅在当前项目中可用在引导文案区域填写完整的提示词内容，保存文件后将自动保存您的指令。返回会话，在对话框内输入 ​​/​​ 即可看到新创建的指令。

原创 12月20日 | Qoder Together 与你相聚上海！

现场 AI Coding 动手实践，一起体验智能编程的新范式，边写边学边碰撞。与 Qoder 技术团队面对面，聊聊产品背后的设计理念与未来规划。听资深用户分享高效使用 Qoder 的实战经验和技巧。点击阅读原文，报名参会！

原创 用 Qoder 打造开源项目，GitHub 斩获 1200+ Stars

我们正站在 AI 编程的“元年”。工具已足够强大，关键在于如何用好它。Qoder 不仅是提效工具，更是你通往全栈能力、产品思维和开源影响力的加速器。希望今天的分享，能帮助你从“会用 AI”走向“善用 AI”，最终成长为一名真正的六边形战士。关注我，掌握Qoder最新动态。

原创 Wiki + MCP + Rules+源码工程， 打造懂源码、会干活的超级 AI 伙伴

这是一个比较复杂的企业级项目，相比于传统业务项目，它更偏框架和中间件层，更加复杂。代码抽象层次特别多，维护框架的新人很难看懂。和很多企业级项目一样，也存在文档缺失，文档和代码不完全对应的情况。它自己定义了语法糖，用户需要熟悉特定语法，上手成本非常高。理想是很丰满的，用户读一次我们的手册，就过目不忘，可以根据要求很好地写出对应的脚本。但理想很丰满，现实很骨感。用户看文档的时候觉得很枯燥，而且非常低效，看完可能还记不住，很容易忘。

原创 基于Qoder实现AI漫剧生成Agent搭建

模块名称输入输出是否可交互技术实现创意解析器用户创意（文本）结构化剧本（JSON）否Qwen-Max角色生成器剧本人物描述多组角色立绘（PNG）是（抽卡×3）场景生成器剧本场景描述多组背景图（PNG）是（抽卡×3）分镜绘制器(角色+场景+分镜文本)分镜首帧图是（逐镜确认）视频生成器首帧 + 剧本动作描述3–10s 视频片段（MP4）否（自动）合成引擎视频片段 + 音频 + 字幕最终成片（MP4）否FFmpeg + 自定义合成逻辑。

原创 Qoder IDE 0.2.21 版更新来了：新增自定义指令与 NES 自动导入功能

今天，Qoder IDE 迎来新版本升级，新增自定义指令与 NES 自动导入功能。

原创 把 AI 带进终端：Qoder CLI 如何让命令行变得更智能

自定义命令：用 Markdown 写一个任务说明，比如“如何部署测试环境”，AI 就能按步骤执行。门槛低，泛化强。子智能体（Sub-Agent）：主 Agent 遇到复杂任务时，可以“派活”给专门的子 Agent。比如修复 bug 时，调用一个专精于错误诊断的子智能体。子任务的上下文完全隔离，不会污染主会话。

原创 如何将 Qoder 融入实际研发与运维流程

在0到1的初始版本中，开发介入度极低，仅需进行少量微调即可满足规范要求，包括适配团队开发习惯、调整规则配置等。随着版本迭代至1到100阶段，开发需适度介入优化代码细节。最终，Qoder 不仅成为团队的智能开发助手，更演化为符合个人工作习惯的定制化工具，显著提升了全周期研发效率。

原创 Qoder 实战：AI 驱动的研发效率与质量提升

以上就是我今天分享的三个实战案例。AI 的终极定位，是“副驾驶”，而不是“飞行员”。在使用 Qoder 生成代码时，我们一定要保持主动审查的习惯。它可以成为我们最得力的助手——帮我们梳理逻辑、生成骨架、节省重复劳动，但最终代码是否合理、是否符合业务场景、是否满足架构规范，仍然需要我们开发者自己来判断和决策。希望大家在今后使用 Qoder 的过程中，既能充分借助它的能力提效，又能始终保持对代码质量的把控。让 AI 辅助开发，而不是替代思考——这才是高效、安全、可持续的智能编程之道。

原创 Qoder CLI实战：实现开源应用一键部署

大家好，我是徐子雯，花名“文想”，是阿里云 EDAS 产品的一名研发工程师。今天很高兴能在线下和大家分享我在 Qoder CLI 上的一些实战经验，具体来说，是如何用它去实现一个“开源应用一键部署”的 Agent。

原创 警惕Vibe Coding ，Agentic Coding认知升级与实践避坑指南

其实我在刷 B 站的时候经常看到一些视频标题“xx AI Coding 产品太强了，xx 分钟开发一个 xx”，我不确定为什么大数据会给我推送这类视频，因为作为一个研发，我更关注的是如何将 AI 编程融入到我们真实开发的项目中，为业务带来价值，实际很少会有机会让我们真正从 0 到 1 构建一个新的产品，而 Qoder 的 Slogan 正好与我的观念契合，并且一直在朝着这个目标迭代产品，这是驱使我长期使用 Qoder 的重要因素。这种模式下，对于生产级、需要质量保障的真实应用，是巨大的不稳定因素。

原创 借助 Qoder 3 天吃透 LDR 源码

LDR 是"Local Deep Research"的缩写，可能有些朋友对这个概念还不熟悉。需要说明的是，Deep Research 技术本身并不算新，但也不是过时的技术。目前主流的模型公司如 Google、OpenAI 等都具备类似能力，我们阿里云的通义系列也已集成该功能。这个技术的核心特点在于：它能实时检索在线文档、网页或论文，生成结构化、格式规范的报告，包含多层级的深度分析。

原创 零基础也能做！用Qoder快速开发“技能五子棋”蹭热点项目

回顾整个过程——从灵感到设计，从开发到上线，再到迭代AI对战——我深刻体会到一点：“想法”其实最不值钱。当我想到“技能五子棋”时，网上早已有了十几个类似项目。真正决定成败的，不是谁先想到，而是谁先动手。在这个AI赋能的时代，技术门槛正在消失。作为普通人，无论是设计师、产品经理，还是爱好者，只要有想法，就立刻行动——用自然语言描述需求，让AI帮你实现。你做得越早，就越可能被看见、被使用、被传播。所以我想说：别等“准备好”，别纠结“会不会”。干就对了。

原创 用 Qoder 的 Quest 模式写开源书《 Java 程序员的 AI 之路》

​ 完整的技术栈，帮助你掌握如何使用 Qoder 的 Quest 模式，与 AI 共同完成技术设计，并体验 AI 自主完成编程的过程。如果符合期望，可以点击“开始任务”让 Qoder 进行编码。如果不符合期望，可以将想法反馈给Qoder，让它调整设计。注意：如果 Qoder 提示“当前文件夹不是 Git 仓库”，需要点击“前往设置”，再点击“初始化仓库”。本实验基于阿里巴巴 Agentic Coding 平台 Qoder，通过 Quest 模式，结合开源​。

原创 用 Qoder 开发技能五子棋

本实验基于阿里巴巴 Agentic Coding 平台 Qoder，通过开发“技能五子棋”应用，帮助你掌握如何利用 Qoder 进行智能编程。Tips：当界面生成结果与预期不一致时，建议多次与 Qoder 互动，并明确、具体地描述你的需求，以便它高效迭代出符合预期的界面。2.将需要添加的技能准确描述发送给 Qoder，并指定 Qoder 将技能卡片替换为存放在项目目录下的图片。，登录 Qoder，选择“文件>打开文件夹”，选择创建的文件夹。Qoder 编码完成后，会启动运行，并输出项目总结。

原创 【在华为DevEco Studio中如何使用Qoder】

该IDE也是基于intellij-community社区版构建的，所以理论上它应该也是支持Qoder JetBrains插件的，所以我们看一下如何在DevEco Studio中安装Qoder AI。安装过程中，可能有一些提示，一路接受就可以。然后点击Qoder图标，登录，就可以使用Qoder了。后续Qoder有升级的话，你重新下载一下离线安装包，然后更新一下即可。最后你就可以在DevEco Studio使用Qoder提供的AI能力，轻松提高开发效率了。，选择手动安装，下载。

原创 在 IDEA 里用 AI 写完两个 Java 全栈功能，花了 7 分钟

作为后端开发者，你可能每天都在几种工具之间来回切换。在ChatGPT 里问问题，然后拷贝生成的代码，或者在 Cursor 中调用Agent生成代码， 再回到 IntelliJ IDEA 里编译，排错，重构和调试等上下文一断，思路也跟着断，节奏很难保持稳定。即便 AI 编码能力已经很厉害了，但很多后端开发还是离不开 JetBrains IDEs，在重构和调试场景中，JetBrains 的体验依然非常扎实。这篇教程介绍一条更顺畅的路径。

原创 用Qoder开发MBTI人格测试小应用

除了上述内容，Qoder还为我多想了一步，就是公网IP不好记忆，可以绑定一个域名，通过域名访问程序，同时可以添加CDN加速服务，避免网络阻塞。点击“文件>打开新文件树”，在Nginx目录下新建文件夹“qoder”，将本地qoder生成的文件都拖拽到这个文件夹下。Qoder在每个测试题页面都添加了“退出游戏”按钮，点击“退出游戏”，Qoder还帮我添加了确认页面，让用户二次确认。如果大家在实践过程中，Qoder生成的页面不符合预期时，可以多跟Qoder交互几次，将自己的需求描述清楚。

原创 用Qoder打造自己的AI工作台，普通人也可10倍提效！

其实我们可以把 AI Coding 工具当做 AI 工作台，然后把相关的一些信息上下文放到一起（如同一个子文件夹）里，让 Qoder 基于充足的上下文完成更加复杂的任务。我们点击右上角的 Qode 配置，然后在规则这里添加一个规则，选择“始终生效”，然后把我们的高效学习专家的提示词复制过来。还像前面的步骤一样，配置好对应的规则，选择对应的文件，告诉他转卡片，它就自动生成，然后打开对应的页面就可以了。然后再给出相对通俗易懂的讲解，再给出一些比较容易记忆的方法，最后用一些图示，帮我们更直观地掌握它。

原创 告别“伪单测”：Qoder Rules 深度优化移动端单测实战

在移动端开发中，单元测试是构建健壮移动应用的基石，然后在工程实践中，单元测试往往是资源最密集，最具挑战的环节之一。难以捉摸的覆盖率：手动编写测试总会留下盲点，尤其是在复杂的 UI 逻辑、设备碎片化带来的边界条件和错误处理上；参差不齐的质量：在缺乏严格统一范式的情况下，测试套件会沦为风格迥异的代码“补丁集”，可读性差，维护成本极高；重复的样板代码：相当一部分测试工作是在编写重复的初始化、清理和模拟（Mock）逻辑，这极大地消耗了开发者的心力与时间。

原创 把 AI 带进终端：Qoder CLI 如何让命令行变得更智能

自定义命令：用 Markdown 写一个任务说明，比如“如何部署测试环境”，AI 就能按步骤执行。门槛低，泛化强。子智能体（Sub-Agent）：主 Agent 遇到复杂任务时，可以“派活”给专门的子 Agent。比如修复 bug 时，调用一个专精于错误诊断的子智能体。子任务的上下文完全隔离，不会污染主会话。

原创 穿越代码迷宫，交付快人一步

因为 AI，我终于能从“人肉 grep”和“Debug 地狱”中解脱，去做真正有创造性的事——设计系统、把控质量、协同业务。“把 xxx 的接口收口到一个新的防腐层，参考 ProductService 的结构，禁止直接返回三方 DTO。打开一个核心文件，满屏红黄警告，想看一下修改逻辑， Git 提交记录写着：“update”、“fix”——没了。如今，那个“十年屎山”项目，正在 Qoder 的帮助下一点点变整洁。更可怕的是——需求不能停。完成后，我一键 apply，CR 通过，测试环境运行无报错。

原创 Qoder CLI + GitLab CI：智能代码审查最佳实践

示例中使用镜像，如果 Runner 位于内网无法访问拉取该镜像，可将替换为企业私有镜像地址。

原创 新一代Agentic Coding平台Qoder来了！

基于强大的编程智能体，可实现 AI 自主研发，大幅提升真实软件的开发效率。得益于Qoder Agent 强大的代码检索能力，Qoder 的检索召回率领先业界标杆产品 12%，代码生成准确率领先业界标杆产品 13 %， 对复杂工程的理解和生成能力全面提升。，可基于会话历史总结项目经验和个人偏好，并将信息存储为一个“笔记”，实现自我学习和进化，最终让AI执行结果更符合用户预期和偏好。基于 Quest Mode，Agent可扮演全栈工程师的角色，自动将模糊、抽象的需求转换为详尽的设计规范，自主完成研发任务。

原创 分享你的Qoder实践，赢取1000积分！

原创 阿里 Qoder 新升级，Repo Wiki 支持共享、编辑和导出

举例来说，在新项目开始时，Repo Wiki 可以根据工程代码自动生成架构图谱、模块文档、API 手册以及依赖关系文档，帮助团队搭建工程框架，让成员快速了解工程结构。当用户在本地生成 Wiki 时，会自动在代码库中创建一个专属目录，只需将该目录推送至代码仓库，即可将生成的文档轻松共享给团队成员，实现协作共建。Repo Wiki 能基于代码自动为工程生成结构化的文档，涵盖工程架构、引用关系图谱、技术文档等内容，并持续跟踪代码与文档的变更，把知识沉淀为可复用的工程资产。

原创 Qoder 赋能产品经理：从创意夭折到超级个体

大家好，我是一名产品经理。今天我想从一个产品策划者、开发小白的角度，分享我是如何看待 AI，以及如何使用 Qoder。

原创 Qoder 全新「上下文压缩」功能正式上线，省 Credits ！

就像让电脑处理一个巨大的文件，即便只是想在其中查找一个词，也需要更长的加载和分析时间。这不仅能避免历史上下文干扰，提升 AI 理解与响应的准确性，还能有效减少上下文，节省 Credits，让新对话更高效、更经济。为了解决这些问题，让 AI 更节能、更高效地为你工作， Qoder 全新能力上线，让你可实时查看当前会话的上下文用量，并引导你在不同场景下适时采取相应措施。例如，当你从调试一个旧模块转向开发一个新功能时，AI 可能会混淆不同阶段的方案，甚至被旧代码的逻辑所误导，从而给出不准确的建议。

原创 Qoder 正式开放订阅，Credits 耐用度提升1/3

Qoder 自 2025 年 8 月 21 日公测以来，以最强的上下文工程能力以及 Repo Wiki、Quest Mode 等广受好评的产品功能，收获了全球开发者的支持和喜爱。今天，Qoder 面向全球用户正式推出付费订阅计划，助力开发者开启高效流畅的编程之旅Qoder 集成了全球顶尖的编程模型，提供最强的上下文工程能力，可一次检索 10 万个代码文件。基于强大的编程智能体，可实现 AI 自主研发，大幅提升真实软件的开发效率。用户升级到 Pro 或 Pro+ 版，即可开启丝滑流畅的编程体验。

原创 聊聊关于AI Coding的干货，Qoder云栖大会专场等你来|文末免费领门票

原创 Qoder 限时 5 折优惠！支持支付宝付款，开发者效率神器半价解锁！

此外，针对大家高度关注的 Credits 消耗速度的体验问题，我们也即将推出全新机制，优化使用逻辑，确保每一位用户都能更从容、更高效地享受 Qoder 带来的智能编程体验。Quest 模式让AI被动从助手变成主动的项目执行者，Repo Wiki 功能解决了我多年来啃源码的痛点，为 Kafka 源码生成了123个详细的 Wiki 文档，质量远超我当年熬夜写的文档。Qoder 是阿里巴巴发布的全新一代 Agentic 编程平台，集成全球顶级的编程模型，提供最强的上下文工程能力，可一次检索 10 万个代码文件。

原创 Qoder 重磅升级，推出 Quest Remote 功能，像发邮件一样将任务委派到云端

在深入了解“远程委派”之前，我们有必要重温 Quest 的核心设计哲学——“任务委派”（Task Delegation）心智。在 Qoder 里，我们将每一个开发需求，无论大小，都抽象为一个“Quest”的任务。一个任务可以是一次Bug修复、一个新功能开发，甚至是一次复杂的代码重构。传统的开发模式，是开发者“亲自”下场，一步步完成 Quest 中的所有环节。而 Qoder 的Quest 模式。

原创 Qoder CLI 开启邀测：把 Qoder 的智能带到每一个终端

开发者可以为自己定制专属命令，对于重复、流程快速融入现有工作流。

原创 Qoder 负责人揭秘：Qoder 产品背后的思考与未来发展

各位开发者，大家上午好，今天我很荣幸给大家分享一下 Qoder。今天借着云栖大会，也跟大家分享一下 Qoder 的定位、思考、演进，也希望通过 Qoder 这样的产品，可以引领 Agentic Coding 新范式。AI Coding 已经成为软件研发的必选项。根据行业的调研，目前全球超过 62% 的开发者正在使用 AI Coding 产品，开发者研发效率提升 30% 以上。当然，有很多开发者用得比较深入，提效超过 50%。

原创 如何调教一名合格的“编程搭子”

其次，我觉得不用一开始就让它去做一个非常大的功能模块开发，而是从辅助日常工作开始上手，去了解它的“习性”。这里有一个经验是：这个交互过程是需要你逐步引导它去完善的，在整个流程中，你要一步步告诉它“我要干嘛”，把需求描述清楚，并在过程中引导它一步一步完成。比如它执行到一半，你发现漏了一个点，说“给我补一下”，它能立刻 get 到，并在后续执行中纳入你的新需求。我觉得 CLI 对运维工程师或者端到端产品解决方案来说，是非常重要的一环，因为它能集成到你的工作流或各种场景里，实现更好的自动化。