天下程序员苦看懂老、大项目久矣山东股票配资网。
例如猛地给你一个包含近 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！现在你不用再为此发愁了，因为有一款国产 AI 编程工具，会给你来一波实实在在的神助攻！
多说无益，我们直接拿微软在 GitHub 上面的terminal 仓库来打个样：
Terminal 仓库包含了大约 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：
git clone — depth=1 https://github.com/microsoft/terminal.git
然后把这个项目导进国产 AI 编程工具里面，先点击仓库 Wiki（Repo Wiki）功能，再点击生成即可：
这期间我们什么额外的操作都不需要做，甚至你可以去打几把王者荣耀……回头再看，它已经生成出了完整的 Wiki!
可以看到，AI 已经详尽地整理出整个代码工程系统，还是以图文并茂的方式把架构等细节内容给呈现了出来。
（注：生成时间长短取决于项目的大小。）
而且啊，这个 Wiki 还支持共享模式，团队里一个人生成，N 个人可共享、协作。
如此一来，不论是梳理再庞大的项目，或是接手别人的陌生代码（甚至是没有注释的那种），一切都会变得从从容容、游刃有余 ~
那这到底是何许 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"：
最强模型：使用"全球顶级模型 + 专项自研模型"的方式，效果优势立竿见影，效果评分领先头部产品 13.22%；
最全覆盖：全面支持 IDE、CLI 和 JetBrains 插件三种产品形态，无论你是小白还是专业开发者，都能用得上，一套账号和积分体系，体验丝滑一致；
最高性价比：在同样付费金额、SOTA 模型的条件下，可完成 205% 的任务，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。
对真实软件最好的理解来自 Qoder 创始人叔同，他提到：
Qoder 绕过从 0 到 1 生成新项目的"酷炫"场景，直接切入占开发者 95% 工作时间的"真实软件"研发领域。
真实软件是指真正产生商业价值的软件。一旦产生商业价值，就要对用户和客户负责，需要严肃的修改、迭代和演进，不能有故障问题，并且会有很多历史积累，可能存在 5 年、10 年。
这些历史代码不能乱改，不能发挥想象或产生幻觉。因此这是价值高地，因为它真正支撑信息产业持续产生价值。
今天很多工具从 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，毕竟真实开发场景可谓是错综复杂，即便是此前公认实力强悍如 Cursor 等产品，也时有被诟病。
Qoder 到底能胜任到什么程度，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，我们将用一个典型的企业级 Java 项目来贯穿整个实测内容。
有请被测"选手"——Spring Petclinic。
虽然 Spring Petclinic 整体的大小不大，但它是 Spring 官方最佳实践模板，涵盖了 MVC、JPA、Thymeleaf、单元测试、数据库迁移、异常处理等企业开发核心要素。
我们依旧是先对这个项目做一下克隆的操作：
git clone https://github.com/spring-projects/spring-petclinic.git
实测第一弹：IDE 形态
精准理解代码工程的上下文，可以说是检验 AI 编程工具是否好用的关键指标之一。
为了实测这一点，我们先在 Qoder IDE 里面打开 Spring Petclinic 项目，再任意打开一个 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 方法用到了哪些 Service 和 Repository？
从结果上来看，Qoder 自动检索出了 OwnerService → OwnerRepository 的调用链，不仅给出了结论是"仅使用了 OwnerRepository "，还将具体分析过程罗列的清清楚楚。
而这也只是 Qoder 对代码工程理解能力的冰山一角。
据了解，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任务，可以从数天压缩到约十分钟！
值得一提的是，Qoder 这次还上线了模型分级选择器，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，可以匹配不同复杂度的研发。
理解和拿捏代码工程的全貌固然重要，但对于一个 AI 编程工具来说，执行力，才是关键中的关键。
Qoder 所提供的Quest Mode正是一个由 Spec 驱动的AI 自主编程功能。
在这个模式之下，开发者只需要用自然语言输入 Spec（需求描述）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，包含单元测试。
只需片刻功夫，Quest Mode 就会基于这句简单的需求描述，先是设计出一份超完整的需求文档，然后自动并逐步执行计划中的任务，最后还会对整体的任务做一份总结：
由此一来，AI 编程工具不再是实时伴随的存在，Qoder 已经把它进化到了异步委派的程度。
实测第二弹：JetBrains 插件
对于很多开发者来说（尤其是后端），JetBrains已然是用得非常习惯的一款 IDE。
如果在看完刚才的实测后，你想在不换 IDE 的情况下使用 Qoder 的各类功能，现在也是可以的——插件形态，了解一下。
刚低调上线一周就斩获了 3 万多下载，后端开发者对 JetBrains 插件渴望已久啊！
安装完毕后，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 对于整体项目框架的理解能力：
如何为 /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方案。
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 这个方法处设置一个断点：
而后我们可以点击 Debug 按钮，JetBrains 会自动暂停在咱们设置的断点处，此时再打开 Qoder 插件并询问：
ownerRepository.findById 返回的是什么对象？
可以观察到 Qoder 插件能理解 Debugger 上下文，直接引用内存中的变量和调用链，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。
例如我们打开 OwnerRepository.java，并询问："这个 findByLastName 方法有 SQL 注入风险吗？"
嗯，依旧是稳稳输出。
划个重点：Qoder 集成了海外 SOTA 模型，无论是速度还是体验都是一流水平；而且它还是唯一支持记忆感知的 JetBrains 插件。
这就意味着 Qoder 插件在与开发者的持续对话中，会自动形成针对个人编码习惯、项目特点、常见问题的记忆。
如此一来，就真正达到了"越用越懂你"的效果。
实测第三弹：CLI 形态
除了 IDE 和插件之外，许多专业开发者们疯狂迷恋的命令行界面工具（CLI），Qoder 也是支持的！
安装也非常的简单，只需要在终端里面输入一行代码即可：
curl -fsSL https://qoder.com/install | bash
安装成功后，重启终端并输入 qodercli 就可以开搞了：
我们先来在 Vet.java 文件中制造一个典型的 bug，即一个潜在的空指针风险：
而后我们直接在 CLI 里面，用自然语言的方式让 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。
非常精准，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 中进行交互对话：需要解释某段复杂逻辑时，评论 @qoder 解释这段代码；发现 bug 需要修复时，直接评论 @qoder 修复这个问题。
而且 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馈，进行高质量代码审查。只需在仓库的 .github/workflows/ 目录添加配置文件，就能为每个 Pull Request 自动提供智能代码审查。
据了解，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 之所以能够做到又快又准，是因为它内置一个轻量的 Agent，支持自定义插件、命令及子代理的扩展。
从评测结果上来，Qoder CLI 已经是Claude Code 的完美平替了。
最后总结来看本次的实测结果，我们不难发现，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。
更难得是它在技术上实现了业界领先的增强上下文工程（评测领先 13.22%）、拥有记忆力感知（对话质量提升 40%）、全球顶尖模型加持（RepoWiki 模型 Credits 消耗节省 93%）。
最最最重要的一点，是很多开发者更加关心的的性价比——花同样的钱，可以完成 205% 的编程任务。
如果 Qoder Pro 按照实付 $10 实际 2000 Credits 计价，$20 对应 4000 Credits，SOTA 模型可运行任务数为 204.5，耐用度比 Cursor 高 104.9%。
嗯，最强模型、最全覆盖和最高性价比，Qoder 这次是真的做到了。另外，大家关心的团队版本据说将在 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 编程工具到底好不好，光谈实测和体验还是不够的。
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目前最主流、最常用的几种，比如 Python、JavaScript、TypeScript、Java 和 Golang 等。
而且还会针对每种语言，设置一些使用主流或较新技术框架的题目。这就像模拟了开发者们在实际项目中会遇到的真实环境和复杂场景，能更全面地考察 AI 编程工具在复杂情况下的表现。
据了解，Qoder 已经通过真实软件项目做了相应的测评，从结果来看，对比头部 AI IDE 产品，Qoder 在复杂工程、生成效果、Credits 耐用度方面，均已经超过全球头部产品。
并且团队还计划在明年 3 月份前把评测集中的真实开发场景案例数量扩展到 50 多个。
不得不说，以后再要评判哪家的 AI 编程工具好，各式各样只能看到数字成绩的 Benchmark 可以往后稍一稍了；效果好不好，真实开发场景的实测说了算。
最后，体验地址放下面了（也可点击文末【阅读原文】），感兴趣的小伙伴们可以冲了 ~
Qoder 地址：
https://qoder.com/
耐用度评测集地址：
https://github.com/agentic-coding-durability-evalset
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