大家下午好，我是阿里云云网络研发团队的成员。作为 Qoder 内测阶段的首批用户，我们深度参与了其端到端产品的验证与优化。今天将重点分享两方面内容：一方面介绍我们如何将 Qoder 融入实际研发与运维流程，另一方面基于实践积累的经验，探讨 Qoder 在架构设计上的创新点与优化空间。
一、如何将 Qoder 融入实际研发与运维流程
使用 Qoder 搭建 GA 这个云服务运维管理的 Agent
我们从零开始基于 Qoder 构建了一个名为"全球加速"的云服务运维管理 Agent，其本质是通过 Qoder 这一 AI 工具实现的 Agent 系统。在内测阶段，我们使用 Qoder 的 Quest mode，通过 Markdown 格式的文档向 Qoder 完整描述技术架构与功能需求：前端采用 React 框架、中间件使用 PostgreSQL、向量数据库选型等技术细节均被清晰标注，同时明确要求生成完整的端到端工程代码。Qoder 根据这些详细指令直接完成了从0到1的工程构建，包括代码生成、架构搭建及核心功能实现，最终输出了一个可直接投入使用的运维管理 Agent 系统。
二、使用 Qoder 经验分享
经验一：让 Qoder 遵守个人规则和企业规范
在企业级开发实践中，我们首先将 Qoder 定位为开发工具，并通过"磨刀"阶段建立系统性规则约束。针对 Python 开发规范，我们制定了包含公开标准与内部隐性规则的双重约束体系------既遵循 PEP8 等通用规范，也融入团队特有的架构要求。
这种规范体系有效规避了 AI 生成代码的潜在幻觉风险，在代码生成阶段即实现质量控制：Qoder 会严格遵循预设规范输出代码，开发人员仅需进行少量微调和基础测试即可完成上线流程，显著提升了开发效率与代码可靠性。
经验二：全栈端到端 SDD 的产品开发模式
在 Qoder 开发实践中，我们首先需要完成"磨刀"阶段------通过预设的 Python 开发规范与企业级约束体系构建基础框架。在此基础上，我们采用端到端的0到1开发模式，除规则设定外，还通过结构化提示模板（Prompt）对AI进行精准引导。
这些经过验证的 Prompt 模板已系统化整理并上传至 GitHub，包含完整的开发流程示例与约束规则,开发者可直接参考使用。
- https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools/tree/main/Qoder
- https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer
通过规范化的提示工程与约束体系，我们实现了从需求描述到代码生成的全流程自动化，显著提升了开发效率与代码质量。
经验三：独立的 E2E，让 AI Coding 守护 AI Coding
在 Qoder 开发实践中，我们通过结构化问答模板（Prompt）逐步引导 AI 完成开发流程：初期采用快速问答机制与AI交互，经过多轮迭代优化后，在架构设计阶段通过人机协作完成技术选型（如包管理工具选择），最终由人工确认架构方案并生成完整文档。
当用户确认后，Qoder 可自动生成全量代码，这一流程体现了"Quest 模式"的高效性。后续我们基于 Qoder CLI 工具进行部署运维和异步开发，尤其在夜间开发场景中需持续引导AI理解业务逻辑。
针对代码质量保障，我们在第一版工程中构建了多层次测试体系：除基础单元测试外，还实施 BVT（基本验证测试）和一对一 API 测试，所有接口均采用真实数据而非 Mock 模拟，通过 Python 编写的自动化测试框架实现全流程验证，确保系统稳定性与可靠性。
我们通过直接从原有功能描述文档（Wiki）中提取核心功能点，利用 Qoder 生成完整的API测试用例体系。在生成过程中，需明确告知AI需覆盖三种关键测试场景：成功用例、失败用例及边界条件用例，确保测试覆盖度。
通过这种结构化指令，Qoder 生成的测试用例能够有效保障代码质量。当后续出现新需求或代码重构时，仅需人工微调测试用例即可实现自动化验证，形成"测试用例-代码"的动态守护机制，最终实现AI驱动的持续质量保障闭环。
经验四：演进式架构的多轮对话提升，循序渐进的引导 AI
在 Qoder 生成代码初稿后，若发现代码质量或参数不符合预期，需通过 Prompt 工程师进行迭代优化。
优化过程遵循"输入 Prompt →生成代码→执行测试→评估结果→调整 Prompt "的闭环流程：当要求 AI 修改时，需明确设定其角色定位（如架构师/资深开发工程师）、核心职责边界、任务目标及约束条件，并通过结构化指令（如123456789分步说明）清晰界定"需要做什么"、"不能做什么"以及"错误判定标准"。这种具有强逻辑性和顺序性的描述方式，能显著提升AI对需求的理解精度，确保生成代码符合工程规范与质量要求。
在 Qoder 交互过程中，若首次生成结果存在偏差，可通过持续优化 Prompt 实现精准引导：每次迭代时结合前序结果或报错信息，通过"提问-反馈-修正"的循环机制，可快速生成高质量代码。这种渐进式交互模式有效保障了代码质量的可控性。
目前我们同时部署了多个 AI 开发工具，经过实际验证，Qoder 在工程化适配、流程控制及团队协作方面展现出显著优势，已成为我们核心的 AI 开发伙伴。
经验五：一人多 AI 的结对编程，高效提升生产力
在实际开发场景中，Qoder 的高效协作模式展现出显著优势：通过结构化指令可批量处理多个需求，例如晚间通过简单指令创建四个独立工作树（worktree），每个需求生成独立分支并触发自动化任务执行，次日仅需执行合并命令即可完成需求交付。
该流程不仅实现开发效率倍增，更支持一键式代码审查（code review），通过预设规则自动完成基础评审。但需注意，若代码逻辑与预期存在差异，仍需人工复核。
对于线上问题排查，Qoder 在本机环境能提供有效解决方案，但在生产环境因涉及多节点日志收集等复杂场景，仍需依赖人工介入分析，建议结合代码熟悉度进行针对性调试。
随着 AI 技术的突破，编程领域正经历深刻变革。当前 AI 在代码生成领域的应用已形成显著冲击，但技术实践表明：熟练掌握 AI 工具的资深开发者将更具优势------他们不仅能精准引导 AI 完成复杂架构设计，还能通过多线程协作（如同时管理4~5个 AI 助手）实现效率倍增。相较之下，缺乏 AI 技能的初级开发者虽可单点突破，但受限于技术把控力，整体产出效率仍显不足。这种技术代差正在重构行业价值体系。
在实际部署环节，我们通过 Qoder 实现云原生架构：前端通过 DS 域名接入全球加速（GA）服务，有效解决海外站点访问延迟问题。该方案通过智能路由将流量引导至最优路径，确保国内外用户均能获得流畅体验，充分展现了 AI 驱动的云网络优化能力。
经验六：云上环境快速部署
在云原生部署实践中，我们通过阿里云 Open API 实现自动化运维闭环：代码部署于函数计算（FC）服务，数据库采用云原生架构。通过将所需产品 API 接口在 Open API 平台定义后，将配置信息（MCP）同步至 Qoder 系统。
当需要创建负载均衡（LB）实例或部署代码时，仅需通过自然语言指令触发自动化操作，Qoder 即可调用预设API完成实例创建、流量分发及代码部署。该流程需预先配置 AK、SK 密钥以获取云资源访问权限，实现从需求描述到基础设施构建的全链路自动化，显著降低人工干预成本。
在版本发布阶段，Qoder 同样可实现自动化部署，形成端到端的云原生交付闭环。由于产品、开发与设计团队高度协同，我们通过 Qoder 重构了全链路开发流程：产品人员仅需提供需求描述，Qoder 即可自动生成完整 PRD 文档；架构师通过自然语言指令驱动 Qoder 完成技术方案设计，生成的架构方案可直接进入开发阶段。
总结
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。