阿里Qoder实战体验:被吐槽的AI编程工具真有那么糟吗?

大家好,我是子昕,一个干了10年的后端开发,现在在AI编程这条路上边冲边摸索,每天都被新技术追着跑。

阿里又发布了一个AI编辑器--Qoder,在圈子里挺热闹的,但不是好的那种热闹。

在我准备体验之前,已经在各种技术群里看到不少哥们儿吐槽又是一个垃圾AI编程工具,一些博主的评测也大多是负面评价。

我有个习惯,就是要从官网汲取第一手信息,因此花了一整天时间把Qoder官方(qoder.com)的说明和文档基本都看了个遍,然后又深度使用体验。

本着耳听为虚,眼见为实的原则,体验下来发现,Qoder确实有不少槽点,但也有几个让我眼前一亮的功能。

用我东北老铁的话说就是:这玩意儿吧,毛病不少,但确实有几把刷子。

Qoder的四大核心武器

Quest模式:从"打工人"到"承包商"

Quest模式是Qoder最牛逼的功能,就是把AI从被动的代码助手变成了主动的项目执行者。

你只需要描述需求,选择"设计并执行"模式,Qoder就会先写设计文档,确认无误后自动按文档执行整个项目。

这就像是找了个特别负责任的外包团队,虽然偶尔也会出现一些小问题,但胜在态度好,你指出问题它立马就改,还不会跟你杠。

Repo Wiki:让源码阅读不再是噩梦

这个功能我必须要多说几句,因为它是真的香!

当年我第一次读Kafka源码时那个绝望劲儿,现在想起来还心有余悸。花了好几个月才勉强摸清楚,过段时间又忘得差不多,又得重新啃。

那时候我就想,要是有个老司机能给我画个图、写个文档该多好。

现在Qoder的Repo Wiki就是这么个老司机。我让它分析Kafka源码,直接生成了123个Wiki文档,每个都配有架构图、时序图、类图,还有详细的源码注解。

Wiki文档展示一

Wiki文档展示二

这质量,比我当年熬夜写的文档不知道高到哪里去了。

这功能特别适合几个场景:

学习开源项目时:再也不用对着满屏的代码发愁了,直接看Wiki了解整体架构,然后带着问题去读代码,效率提升不是一星半点。

接手遗留项目时 :你懂的,前同事留下的传世之作,往往连个像样的文档都没有。有了Repo Wiki,至少能快速搞清楚这坨代码是干啥的。

面试准备时:临时抱佛脚看项目源码?Repo Wiki让你快速掌握项目架构,面试官问起来也不会一脸懵逼。

代码审查时:新来的小伙伴提交代码,你可以结合Wiki快速了解他的修改是否符合整体架构。

而且这个功能不只是让我们学习用的,更重要的是让Qoder自己学习。它把项目吃透了,写出来的代码质量自然会更高。

长期记忆系统:会学习的AI搭档

Qoder的Memory系统能学习你的编程风格、项目规范和历史解决方案。在不断的交互中,它会自动把关键信息添加到记忆中,让后续的代码生成更符合你的习惯。

刚开始它可能会写出一些奇葩代码,但时间长了就越来越懂你的编程思路。希望它不会学会我熬夜写代码时在注释里吐槽产品经理的坏习惯,那就尴尬了。

最厉害的是,它还能记住项目的潜规则------比如你们团队喜欢用什么命名风格,喜欢把工具类放在哪个包里,这些只可意会不可言传的东西,它都能慢慢学会。

软件友好性:细节决定体验

相比其他AI编辑器,Qoder在用户体验上确实下了功夫。比如支持配置AI回复语言这个功能,之前的工具要么不支持,要么需要通过规则文件配置,换个项目还得重新配置。

Qoder直接做成了设置选项,看得出来是做了市场调研的

实战项目:程序员日常助手

为了测试Qoder的真实能力,我决定用Quest模式实现一个程序员日常工作助手。项目需求如下:

markdown 复制代码
创建一个程序员的日常工作助手:
1. 用Docker启动MySQL数据库
2. 后端功能:
   - 每日工作日志记录
   - 代码片段收藏夹
   - 技术学习进度跟踪
   - 简单的番茄钟计时器
3. 前端:简洁的仪表板界面
4. 数据导出功能:生成周报、月报
技术栈:Node.js + Express + MySQL + Vue.js

Quest模式操作流程

在Quest界面点击"新建任务",提交需求后选择"设计并执行"模式。

Qoder开始撰写设计文档:

这里有个小坑需要注意:确认文档后,不要在输入框里让它执行,你说的任何话Qoder都会理解成对文档的调整。

正确的做法是点击开始任务按钮,然后就进入了操作轨迹阶段:

可以实时看到整个任务的进度和每个文件的变更

把鼠标放到这个上面,就会展示上图中的"计划和行动",白线的亮度表示的是计划的执行进度:

也可以点击"查看改动"按钮:

在新标签查看所有文件的修改情况:

当Qoder自己认为实现完毕之后,会自动进入到任务总结阶段:

问题发现与解决

Qoder完成初版后自动启动了前后端服务,但登录页面出现了问题:

一打开我还以为它给我做的是移动端页面!虽然注册登录功能可以使用,但登录成功后还是黑框页面:

把截图发给它后,Qoder很快发现是响应式设计的问题并成功修复:

值得一提的是,Qoder内置了浏览器,可以直接预览项目效果:

但它确实偷了点懒,工作日志、代码片段等页面都没实现:

需要继续催它:

继续让它实现后,发现接口请求大量报错,花了10多分钟才解决所有问题。

不过Qoder有个好处:解决一个问题后,它会主动检索其他地方是否有类似问题,一并处理。

更贴心的是,解决问题后它还会给出完整总结,包括

  • 问题根本原因
  • 修复方案和代码前后对比
  • 修复范围和调整的文件
  • 修复后的验证结果
  • 技术要点

最终效果展示

经过一番调教,项目最终成功运行:

工作日志

仪表盘

所有功能都能正常使用,虽然过程有些曲折,但结果还是令人满意的。

使用感受

我对Qoder的感受就像第一次用智能手机------既兴奋又想骂街。

理念和体验方面确实有想法

Quest模式的设计思路挺不错的,先设计文档再执行的流程也很符合正规开发流程(虽然我们平时都懒得写文档)。

Repo Wiki功能对于啃别人代码特别有用,长期记忆系统的设计也很贴心。

但实际干活儿的时候有点磨叽

初次实现就花了差不多半小时,感觉像在等一个特别认真但手脚有点慢的新同事干活。后面每次处理问题也要十来分钟,虽然在我不厌其烦的调教下,它最终都能搞定,但这个过程确实需要耐心。

相比之下,Claude Code那种一步到位、完成度很高的体验,就像老司机开车,稳准狠。而Qoder更像是带一个刚毕业的计算机专业学生,有想法有干劲,但需要你手把手教。

价格体系

目前Qoder已经公布了三个版本的功能规划,但具体价格还没有最终确定:

Free版本

完全免费,包括2周Pro功能试用、无限代码补全和下一次编辑功能,Chat和Agent请求有积分限制。

Pro版本

在预览期间可以免费使用,包含Free版的所有功能,额外提供2000个Chat和Agent请求积分,还有Quest模式和Repo Wiki功能。这些是Qoder的核心卖点功能。

Teams版本

面向团队用户,包含Pro版所有功能,另外增加了管理仪表盘、SSO支持和集中计费等企业级功能。

从功能配置来看,个人用户用Pro版就够了,Teams版主要是给公司用的。

现在趁着预览期免费,可以先把Pro版的功能都体验个遍,等正式收费了再决定是否续费。

总结

说实话,体验Qoder之前我也被那些差评搞得心里没底,但实际用下来发现,这玩意儿确实是有好有坏。

从Quest模式、文档驱动开发、Repo Wiki,到记忆系统设计,这些设计都挺不错的,按道理说应该很牛逼才对。

但现实就是,让它从零开始撸一个项目,时间成本有点高,而且总是需要你不停地指导

不过我觉得这可能是所谓的磨合期。就像新来的同事,刚开始可能需要多带带,但熟悉了团队节奏后就会越来越好用。

Qoder的这些设计,我感觉在维护老项目、处理二次需求时应该会表现更好。特别是在一个项目里待久了,积累了足够的记忆后,它可能真的会成为一个靠谱的编程搭档。

所以我准备在日常搬砖中多用用,特别是维护那些年代久远的项目时,看看它的学习能力能给我什么惊喜。

毕竟,工具没有完美的,只有合适的。Qoder也许不是最快的那个,但它可能是最懂你的那个。

而且现在免费试用,不薅白不薅,万一真香了呢?

最后,我建了一个AI编程交流群,如果感兴趣,可以后台加我微信进群。

相关推荐
waynaqua15 分钟前
FastAPI开发AI应用四:新增豆包、kimi模型
python·fastapi·ai编程
老崔AI编程2 小时前
2小时写了1.3万行代码,我用qwen code做了一个mcp大管家
ai编程
用户4099322502126 小时前
如何让FastAPI与消息队列的联姻既甜蜜又可靠?
后端·ai编程·trae
摸着石头过河的石头6 小时前
大模型时代的前端开发新趋势
前端·javascript·ai编程
RainbowSea6 小时前
Spring AI 快速接入 DeepSeek 大模型
ai编程·deepseek·mcp
RainbowSea6 小时前
LLM ,MCP协议,A2A协议,RAG,智能体(AI Agent) 图解详细讲解
llm·ai编程·mcp
潘小安6 小时前
『译』2025 年 MCP 工具终极指南:6 款颠覆性 AI 开发工具,让你的生产力提升 10 倍
前端·ai编程·mcp
用户4099322502126 小时前
如何在FastAPI中巧妙实现延迟队列,让任务乖乖等待?
后端·ai编程·trae
yaocheng的ai分身18 小时前
K2 vs qwen3 vs deepseek v3.1 小测试
ai编程