目录

[1. 产品概述:重新定义 AI 编程体验](#1. 产品概述:重新定义 AI 编程体验)
[1.1 什么是 Qoder?](#1.1 什么是 Qoder?)
[1.2 核心价值主张](#1.2 核心价值主张)
[1.3 产品生态矩阵](#1.3 产品生态矩阵)
[2. 核心功能深度拆解](#2. 核心功能深度拆解)
[2.1 AI 聊天双模式:Ask 与 Agent](#2.1 AI 聊天双模式:Ask 与 Agent)
[2.1.1 Ask 模式:智能问答助手](#2.1.1 Ask 模式:智能问答助手)
[2.1.2 Agent 模式:自主编程智能体](#2.1.2 Agent 模式:自主编程智能体)
[2.2 自动环境感知](#2.2 自动环境感知)
[2.3 工具链与命令执行](#2.3 工具链与命令执行)
[2.3.1 内置工具集](#2.3.1 内置工具集)
[2.3.2 自定义工具配置(MCP)](#2.3.2 自定义工具配置(MCP))
[2.4 项目级代码管理](#2.4 项目级代码管理)
[2.5 智能记忆系统](#2.5 智能记忆系统)
[2.6 高级功能特性](#2.6 高级功能特性)
[2.6.1 Rules 规则配置](#2.6.1 Rules 规则配置)
[2.6.2 Repo Wiki:智能知识库](#2.6.2 Repo Wiki:智能知识库)
[2.6.3 Quest 模式:云端异步执行](#2.6.3 Quest 模式:云端异步执行)
[2.6.4 Qoder CLI:终端智能工具](#2.6.4 Qoder CLI:终端智能工具)
[3. 安装与初始化指南](#3. 安装与初始化指南)
[3.1 系统与环境要求](#3.1 系统与环境要求)
[3.2 插件安装步骤](#3.2 插件安装步骤)
[3.2.1 从 JetBrains 插件市场安装(推荐)](#3.2.1 从 JetBrains 插件市场安装(推荐))
[3.2.2 手动安装(适用于网络受限环境)](#3.2.2 手动安装(适用于网络受限环境))
[3.3 首次使用配置](#3.3 首次使用配置)
[3.4 基础功能快速体验](#3.4 基础功能快速体验)
[3.4.1 代码补全](#3.4.1 代码补全)
[3.4.2 行间会话](#3.4.2 行间会话)
[4. 实战代码示例:从基础到进阶](#4. 实战代码示例:从基础到进阶)
[4.1 基础示例:单文件代码生成](#4.1 基础示例:单文件代码生成)
[4.2 进阶示例:多文件修改与测试生成](#4.2 进阶示例:多文件修改与测试生成)
[1. OrderService.java(添加缓存注解)](#1. OrderService.java(添加缓存注解))
[2. OrderServiceTest.java(单元测试)](#2. OrderServiceTest.java(单元测试))
[4.3 高级示例:Quest 模式批量处理](#4.3 高级示例:Quest 模式批量处理)
[优化后(Java 17)](#优化后(Java 17))
[2. Record 类型替换](#2. Record 类型替换)
[原代码(Java 8)](#原代码(Java 8))
[优化后(Java 17)](#优化后(Java 17))
[5.1.2 框架特定规则](#5.1.2 框架特定规则)
[5.2 Repo Wiki 团队协作](#5.2 Repo Wiki 团队协作)
[5.2.1 自动生成项目文档](#5.2.1 自动生成项目文档)
[5.2.2 文档协作与维护](#5.2.2 文档协作与维护)
[5.3 Qoder CLI 高级用法](#5.3 Qoder CLI 高级用法)
[5.3.1 安装与初始化](#5.3.1 安装与初始化)
[5.3.2 常用命令示例](#5.3.2 常用命令示例)
[1. 代码生成](#1. 代码生成)
[2. 代码优化](#2. 代码优化)
[3. 测试生成](#3. 测试生成)
[4. 项目分析](#4. 项目分析)
[5.4 团队协作场景](#5.4 团队协作场景)
[5.4.1 规则共享与同步](#5.4.1 规则共享与同步)
[5.4.2 知识沉淀与传承](#5.4.2 知识沉淀与传承)
[5.4.3 代码评审辅助](#5.4.3 代码评审辅助)
[6. 定价方案与资源配置](#6. 定价方案与资源配置)
[6.1 个人订阅方案](#6.1 个人订阅方案)
[6.2 Credits 资源说明](#6.2 Credits 资源说明)
[6.2.1 消耗规则](#6.2.1 消耗规则)
[6.2.2 资源管理](#6.2.2 资源管理)
[6.3 订阅管理](#6.3 订阅管理)
[6.3.1 升级与降级](#6.3.1 升级与降级)
[6.3.2 退款政策](#6.3.2 退款政策)
[6.4 团队方案(即将推出)](#6.4 团队方案(即将推出))
[7. 技术原理与架构设计](#7. 技术原理与架构设计)
[7.1 核心架构分层](#7.1 核心架构分层)
[7.2 关键技术解析](#7.2 关键技术解析)
[7.2.1 环境感知引擎](#7.2.1 环境感知引擎)
[7.2.2 Agent 任务规划引擎](#7.2.2 Agent 任务规划引擎)
[7.2.3 模型分级与路由](#7.2.3 模型分级与路由)
[7.2.4 记忆系统实现](#7.2.4 记忆系统实现)
[7.3 性能优化措施](#7.3 性能优化措施)
[7.3.1 响应速度优化](#7.3.1 响应速度优化)
[7.3.2 资源消耗优化](#7.3.2 资源消耗优化)
[7.3.3 稳定性保障](#7.3.3 稳定性保障)
[8. 实际应用案例](#8. 实际应用案例)
[8.1 案例一:快速开发 RESTful API](#8.1 案例一:快速开发 RESTful API)
[8.2 案例二:项目重构与技术升级](#8.2 案例二:项目重构与技术升级)
[8.3 案例三:团队知识库建设](#8.3 案例三:团队知识库建设)
[9. 总结与展望](#9. 总结与展望)
[9.1 核心优势总结](#9.1 核心优势总结)
[9.2 产品局限性](#9.2 产品局限性)
[9.3 未来发展方向](#9.3 未来发展方向)
[9.4 适用人群与场景建议](#9.4 适用人群与场景建议)
[9.5 最终结语](#9.5 最终结语)
1. 产品概述:重新定义 AI 编程体验
1.1 什么是 Qoder?
Qoder 是一款集成于 JetBrains IDE 的 AI 编程辅助工具,通过 Agentic 编码技术,将大语言模型(LLM)与开发环境深度融合,为开发者提供端到端的编程解决方案。其核心定位是 "IDE 内的 AI 开发伙伴",支持代码生成、调试、测试、文档生成等全流程任务,无需切换工具即可完成复杂开发工作。
自 2025 年上线以来,Qoder 已获得全球数十万开发者青睐,支持 IntelliJ IDEA、PyCharm、Goland、Android Studio 等所有 JetBrains IDE,兼容 macOS、Windows、Linux 三大操作系统,最低要求 IDE 版本为 2020.3。
1.2 核心价值主张
- 全流程自动化:从需求描述到代码交付,支持多文件编辑、命令执行、测试生成的端到端自动化
- 零上下文成本:自动感知项目框架、技术栈、错误信息,无需手动补充上下文
- 双模式灵活切换:支持问答模式(Ask)与智能体模式(Agent),适配不同开发场景
- 低门槛高兼容:插件化安装,无缝集成现有开发流程,学习成本极低
- 资源弹性配置:通过 Credits 计量体系,提供从免费到企业级的多档位订阅方案
1.3 产品生态矩阵
|--------------|------------------------|-------------|
| 产品形态 | 核心功能 | 适用场景 |
| JetBrains 插件 | 代码补全、行间会话、智能体任务执行 | IDE 内日常开发 |
| Qoder CLI | 终端命令生成、远程执行、跨环境集成 | 服务器运维、批量处理 |
| 云端沙箱 | Quest 模式异步执行、大规模任务处理 | 复杂项目重构、批量开发 |
| 团队协作套件 | Repo Wiki 共享、规则同步、权限管理 | 团队开发、知识沉淀 |
2. 核心功能深度拆解
2.1 AI 聊天双模式:Ask 与 Agent
Qoder 的核心交互方式是 AI 聊天面板,支持两种模式自由切换,覆盖从简单查询到复杂任务的全场景需求。
2.1.1 Ask 模式:智能问答助手
- 定位:轻量型 Q&A 工具,专注于代码问题解答、语法查询、思路建议
- 核心特性:
-
- 基于上下文的精准回答,无需重复说明项目背景
-
- 支持代码片段粘贴,自动分析并提供优化建议
-
- 不修改本地文件,仅提供参考方案
- 触发方式:
-
- 快捷键:macOS ⌘⇧L / Windows Ctrl+Shift+L
-
- 点击 IDE 右侧 Qoder 图标打开会话面板
2.1.2 Agent 模式:自主编程智能体
- 定位:重量级任务执行工具,具备自主决策、工具调用、多步骤执行能力
- 核心特性:
-
- 自动拆解复杂需求,生成执行计划
-
- 支持文件读写、终端命令执行、测试运行等操作
-
- 多轮迭代优化,支持代码回滚与版本管理
-
- 可配置 MCP 工具集,适配个性化开发流程
- 典型应用场景:
-
- 生成完整功能模块代码
-
- 批量修复项目中的语法错误
-
- 为现有代码补全单元测试
-
- 项目结构重构与优化
图 1:Qoder 双模式切换界面(来源:Qoder 官方文档)

2.2 自动环境感知
Qoder 具备强大的环境感知能力,无需手动配置即可理解项目上下文,大幅降低沟通成本:
- 技术栈识别:自动检测项目使用的框架(Spring Boot、Django、React 等)、编程语言、依赖库
- 文件关联分析:识别代码文件间的依赖关系,精准定位相关文件
- 错误信息捕获:自动抓取编译器错误、运行时异常,提供针对性修复方案
- 大规模检索支持:单次可检索 10 万个代码文件,支持仓库级语义理解
2.3 工具链与命令执行
2.3.1 内置工具集
Qoder 内置 10 + 常用开发工具,Agent 模式下可自主调用:
|------|-------------------------|
| 工具类型 | 具体功能 |
| 文件操作 | 读取、创建、修改、删除项目文件 |
| 代码查询 | 变量定义查找、函数调用追踪、语法检查 |
| 测试工具 | 单元测试生成、测试用例执行、覆盖率分析 |
| 终端工具 | 构建命令生成、依赖安装、服务启动 |
| 文档工具 | 注释生成、API 文档导出、README 编写 |
2.3.2 自定义工具配置(MCP)
支持开发者通过 MCP(Module Configuration Protocol)配置自定义工具:
- 支持脚本语言(Shell、Python)、可执行程序集成
- 工具调用条件可通过规则配置灵活控制
- 支持工具参数动态注入,适配不同项目需求
2.4 项目级代码管理
- 多文件批量修改:基于需求描述,自动识别并修改多个相关文件,保持代码一致性
- 版本快照与回滚:每次修改前自动创建代码快照,支持一键回滚至任意历史版本
- 分支管理集成:支持与 Git 联动,自动创建 feature 分支、提交代码、发起 PR
- 冲突自动解决:检测代码冲突并提供智能解决方案,减少手动合并成本
2.5 智能记忆系统
Qoder 基于 LLM 实现自主记忆能力,持续学习并优化开发体验:
- 个人偏好记忆:记录代码风格、命名规范、常用工具选择,生成个性化建议
- 项目知识沉淀:学习项目架构设计、业务逻辑,提供更贴合项目特点的解决方案
- 问题解决方案库:记录历史问题与解决方法,遇到同类问题时快速响应
- 记忆迭代优化:支持手动标记有用信息,强化记忆效果
2.6 高级功能特性
2.6.1 Rules 规则配置
支持项目级规则定义,精准控制 AI 行为,确保代码符合团队规范:
- 规则类型:
-
- 手动应用:通过@规则名在会话中触发
-
- 模型决策:Agent 自动判断场景并应用
-
- 始终生效:所有 AI 交互均强制遵循
-
- 文件匹配:仅对特定格式文件生效(如*.java、src/**/*.ts)
-
配置示例:
代码风格规则
规则类型:始终生效
规则内容:
-
变量命名采用小驼峰命名法
-
函数注释必须包含参数说明、返回值说明、异常说明
-
Java代码缩进使用4个空格
-
每个类最多包含5个公共方法
-
2.6.2 Repo Wiki:智能知识库
自动生成结构化项目文档,将隐性知识转化为团队共享资产:
- 支持自动提取代码注释、接口定义、业务逻辑,生成 markdown 文档
- 支持多人协作编辑、版本控制、导出(PDF/HTML)
- 可一键修复文档与代码不一致问题
- 支持自然语言查询,快速定位所需信息
2.6.3 Quest 模式:云端异步执行
针对复杂耗时任务,提供云端沙箱异步执行能力:
- 支持将大规模开发任务(如项目重构、全量测试生成)委派至云端
- 本地 IDE 可正常进行其他工作,任务完成后接收通知
- 支持任务进度实时查看、中断与恢复
- 典型性能:原本需数天的任务可在 10 分钟内完成
2.6.4 Qoder CLI:终端智能工具
开箱即用的命令行工具,支持无 IDE 环境下的 AI 编程:
- 安装简单:单文件可执行程序,无需复杂依赖
- 轻量高效:空闲内存占用比同类工具低 70%,响应时间 00ms
- 功能完整:支持代码生成、调试、部署等全流程操作
- 跨环境兼容:支持本地终端、服务器、CI/CD 流水线集成
3. 安装与初始化指南
3.1 系统与环境要求
|--------|----------------------------------------------------|
| 环境类型 | 要求说明 |
| 操作系统 | macOS 10.15+ / Windows 10+ / Linux (Ubuntu 18.04+) |
| IDE 版本 | JetBrains IDE 2020.3 及以上(IntelliJ IDEA、PyCharm 等) |
| 网络环境 | 需联网激活与使用(部分功能支持离线模式) |
| 硬件配置 | 最低:4GB 内存、2GHz CPU;推荐:8GB 内存、4 核 CPU |
3.2 插件安装步骤
3.2.1 从 JetBrains 插件市场安装(推荐)
- 打开 JetBrains IDE,进入设置页面:
-
- macOS:⌘,(Command + 逗号)
-
- Windows/Linux:Ctrl+Alt+S
- 在左侧导航栏选择「Plugins」
- 搜索框输入「Qoder」,点击搜索结果中的「Install」按钮
- 安装完成后,点击「Restart IDE」重启生效
3.2.2 手动安装(适用于网络受限环境)
- 打开 IDE 设置页面,进入「Plugins」
- 点击右上角设置图标,选择「Install Plugin from Disk...」
- 选择下载的.zip 文件,完成安装后重启 IDE
图 2:Qoder 插件安装流程(来源:Qoder 官方快速开始文档)

3.3 首次使用配置
- 登录激活:
-
- 重启 IDE 后,点击右侧导航栏 Qoder 图标
-
- 在会话面板中点击「登录」,支持账号密码、GitHub OAuth、企业 SSO 登录
-
- 新用户自动获得 14 天 Pro 版试用(含 300 Credits)
- 项目导入:
-
- 选择「Open Local Project」打开本地现有项目
-
- 或通过「Clone from GitHub」导入示例项目(推荐新手使用)
-
- Qoder 自动扫描项目结构,完成环境感知(首次扫描大型项目可能需要 1-3 分钟)
- 快捷键设置(可选):
-
- 进入 IDE 设置 → Keymap → 搜索「Qoder」
-
- 自定义常用功能快捷键,默认快捷键如下:
|---------------|-----------|-------------------|
| 功能 | macOS 快捷键 | Windows/Linux 快捷键 |
| 打开 / 关闭 AI 面板 | ⌘L | Ctrl+L |
| 行间会话 | ⌘⇧I | Ctrl+Shift+I |
| 代码建议 | ⌥P | Alt+P |
| 生成代码 | ⌘⏎ | Ctrl+Enter |
| 打开设置 | ⌘⇧, | Ctrl+Shift+, |
3.4 基础功能快速体验
3.4.1 代码补全
-
在编辑器中输入部分代码:
// 输入以下内容
public ListList() {
// 按⌥P(macOS)/Alt+P(Windows)触发代码建议
}
-
Qoder 自动生成完整实现:
public ListList() {
List<String> userNameList = new ArrayList (User user : userRepository.findAll()) {
userNameList.add(user.getUsername());
}
return userNameList;
}
-
按「Tab」键接受建议,或继续编辑调整
3.4.2 行间会话
- 选中目标代码段,按⌘⇧I(macOS)/Ctrl+Shift+I打开行间会话
- 输入需求:「为这个方法添加参数校验和异常处理」
-
Qoder 自动修改代码:
public ListUserNameList(Integer departmentId) {
// 参数校验
if (departmentId == null || departmentId 0) {
throw new IllegalArgumentException("部门ID必须为正整数");
}
try {
List userNameList = new ArrayList();
List userList = userRepository.findByDepartmentId(departmentId);
if (userList.isEmpty()) {
log.warn("部门{}未找到用户", departmentId);
return Collections.emptyList();
}
for (User user : userList) {
userNameList.add(user.getUsername());
}
return userNameList;
} catch (Exception e) {
log.error("获取用户列表失败", e);
throw new ServiceException("系统异常,请联系管理员");
}
}
4. 实战代码示例:从基础到进阶
4.1 基础示例:单文件代码生成
需求描述
使用 Agent 模式生成一个 Spring Boot 控制器,实现用户 CRUD 接口,包含参数校验、异常处理、日志记录。
操作步骤
- 按⌘⇧L打开 Qoder 会话面板,切换至 Agent 模式
-
输入需求:
创建一个Spring Boot用户管理控制器,包含以下功能:
-
新增用户(POST /api/users):接收用户名、邮箱、密码,进行参数校验
-
查询用户(GET /api/users/{id}):根据ID查询用户信息
-
更新用户(PUT /api/users/{id}):支持部分字段更新
-
删除用户(DELETE /api/users/{id}):逻辑删除
-
列表查询(GET /api/users):支持分页、用户名模糊查询
要求:
-
使用REST风格API
-
添加参数校验和全局异常处理
-
集成Slf4j日志
-
遵循阿里巴巴Java开发手册
按 Enter 提交,Qoder 自动执行以下操作:
分析项目依赖,确认 Spring Web、Validation、Lombok 等依赖是否存在
生成 UserController.java 文件
生成 User 实体类、DTO 类
生成全局异常处理器 GlobalExceptionHandler.java -
生成代码展示(UserController.java)
package com.example.demo.controller;
import com.example.demo.dto.UserDTO;
import com.example.demo.dto.UserQueryDTO;
import com.example.demo.entity.User;
import com.example.demo.result.PageResult;
import com.example.demo.result.Result;
import com.example.demo.service.UserService;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import javax.validation.Valid;
import javax.validation.constraints.NotNull;
/**
* 用户管理控制器
* 提供用户CRUD操作的RESTful API
*/
@RestController
@RequestMapping("/api/users")
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
@Validated
public class UserController {
private final UserService userService;
/**
* 新增用户
* @param userDTO 用户信息DTO
* @return 新增用户ID
*/
@PostMapping
public Result<Long> createUser(@Valid @RequestBody UserDTO userDTO) {
log.info("新增用户:{}", userDTO);
Long userId = userService.createUser(userDTO);
log.info("新增用户成功,用户ID:{}", userId);
return Result.success(userId);
}
/**
* 根据ID查询用户
* @param id 用户ID
* @return 用户详细信息
*/
@GetMapping("/{id}")
public Result> getUserById(@NotNull(message = "用户ID不能为空") @PathVariable Long id) {
log.info("查询用户,用户ID:{}", id);
User user = userService.getUserById(id);
return Result.success(user);
}
/**
* 更新用户信息
* @param id 用户ID
* @param userDTO 待更新的用户信息
* @return 更新结果
*/
@PutMapping("/{id}")
public Result<Boolean> updateUser(
@NotNull(message = "用户ID不能为空") @PathVariable Long id,
@RequestBody UserDTO userDTO) {
log.info("更新用户,用户ID:{},更新信息:{}", id, userDTO);
boolean success = userService.updateUser(id, userDTO);
log.info("更新用户{},用户ID:{}", success ? "成功" : "失败", id);
return Result.success(success);
}
/**
* 删除用户(逻辑删除)
* @param id 用户ID
* @return 删除结果
*/
@DeleteMapping("/{id}")
public Result<Boolean> deleteUser(@NotNull(message = "用户ID不能为空") @PathVariable Long id) {
log.info("删除用户,用户ID:{}", id);
boolean success = userService.deleteUser(id);
log.info("删除用户{},用户ID:{}", success ? "成功" : "失败", id);
return Result.success(success);
}
/**
* 分页查询用户列表
* @param queryDTO 查询条件(支持用户名模糊查询、分页参数)
* @return 分页查询结果
*/
@GetMapping
public ResultResultValid UserQueryDTO queryDTO) {
log.info("分页查询用户列表,查询条件:{}", queryDTO);
PageResult<User> pageResult = userService.getUserList(queryDTO);
log.info("查询用户列表成功,总条数:{}", pageResult.getTotal());
return Result.success(pageResult);
}
}
4.2 进阶示例:多文件修改与测试生成
需求描述
为现有 Spring Boot 项目的 OrderService 添加缓存功能,并生成对应的单元测试和集成测试。
操作步骤
-
在 Qoder 会话面板输入需求:
为com.example.demo.service.OrderService添加Redis缓存功能:
-
对findById、findByOrderNo方法添加查询缓存,缓存key包含方法名和参数
-
对createOrder、updateOrder、cancelOrder方法添加缓存更新/删除逻辑
-
缓存过期时间设置为30分钟
-
生成单元测试(使用Mockito模拟依赖)和集成测试(使用TestContainers启动Redis)
-
确保缓存注解与项目现有缓存配置兼容
-
-
Qoder 执行流程:
-
- 分析 OrderService 现有代码和项目缓存配置
-
- 检查 Redis 依赖是否存在,如缺失则提示添加
-
- 修改 OrderService,添加 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 注解
-
- 生成 OrderServiceTest(单元测试)和 OrderServiceIntegrationTest(集成测试)
-
- 生成缓存配置说明文档
关键代码修改展示
1. OrderService.java(添加缓存注解)
package com.example.demo.service;
import com.example.demo.entity.Order;
import com.example.demo.mapper.OrderMapper;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Optional;
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OrderService {
private final OrderMapper orderMapper;
/**
* 根据ID查询订单,添加缓存
*/
@Cacheable(value = "orderCache", key = "'findById:' + #id", unless = "#result == null")
public Order findById(Long id) {
return orderMapper.selectById(id);
}
/**
* 根据订单号查询订单,添加缓存
*/
@Cacheable(value = "orderCache", key = "'findByOrderNo:' + #orderNo", unless = "#result == null")
public Order findByOrderNo(String orderNo) {
return orderMapper.selectByOrderNo(orderNo);
}
/**
* 创建订单,更新缓存
*/
@CachePut(value = "orderCache", key = "'findById:' + #result.id")
public Order createOrder(Order order) {
orderMapper.insert(order);
return order;
}
/**
* 更新订单,更新缓存
*/
@CachePut(value = "orderCache", key = "'findById:' + #id")
public Order updateOrder(Long id, Order order) {
order.setId(id);
orderMapper.updateById(order);
return orderMapper.selectById(id);
}
/**
* 取消订单,删除缓存
*/
@CacheEvict(value = "orderCache", key = "'findById:' + #id")
public boolean cancelOrder(Long id) {
Order order = findById(id);
if (order == null) {
return false;
}
order.setStatus("CANCELED");
orderMapper.updateById(order);
return true;
}
}
2. OrderServiceTest.java(单元测试)
package com.example.demo.service;
import com.example.demo.entity.Order;
import com.example.demo.mapper.OrderMapper;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
import org.mockito.InjectMocks;
import org.mockito.Mock;
import org.mockito.junit.jupiter.MockitoExtension;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
import static org.mockito.ArgumentMatchers.any;
import static org.mockito.Mockito.*;
@ExtendWith(MockitoExtension.class)
public class OrderServiceTest {
@Mock
private OrderMapper orderMapper;
@Mock
private CacheManager cacheManager;
@InjectMocks
private OrderService orderService;
private Order testOrder;
@BeforeEach
void setUp() {
testOrder = new Order();
testOrder.setId(1L);
testOrder.setOrderNo("ORDER20250001");
testOrder.setStatus("PENDING");
testOrder.setAmount(99.9);
}
@Test
void findById_shouldReturnOrder_whenOrderExists() {
// 模拟Mapper返回订单
when(orderMapper.selectById(1L)).thenReturn(testOrder);
// 调用服务方法
Order result = orderService.findById(1L);
// 验证结果
assertNotNull(result);
assertEquals("ORDER20250001", result.getOrderNo());
verify(orderMapper, times(1)).selectById(1L);
}
@Test
void createOrder_shouldSaveAndReturnOrder() {
// 模拟Mapper插入成功
when(orderMapper.insert(any(Order.class))).thenReturn(1);
when(orderMapper.selectById(1L)).thenReturn(testOrder);
// 调用服务方法
Order result = orderService.createOrder(testOrder);
// 验证结果
assertNotNull(result);
assertEquals(1L, result.getId());
verify(orderMapper, times(1)).insert(testOrder);
verify(orderMapper, times(1)).selectById(1L);
}
// 其他测试方法...
}
4.3 高级示例:Quest 模式批量处理
需求描述
使用 Quest 模式对一个遗留 Java 项目进行全面优化,包括:
- 将 Java 8 语法升级至 Java 17(使用 var、record、sealed class 等新特性)
- 替换过时的 API(如 ArrayList.forEach () 替换为增强 for 循环)
- 修复所有 SonarQube 检测出的代码异味
- 为所有公共方法添加 JavaDoc 注释
- 生成优化报告,包含修改文件列表和优化说明
操作步骤
- 打开 Qoder 面板,切换至 Agent 模式
- 输入需求后,点击「Quest 模式」按钮,选择「异步执行」
- Qoder 自动生成执行计划,显示预计耗时(大型项目约 15-30 分钟)
- 任务提交后,可关闭 IDE 或进行其他工作,等待邮件通知
- 任务完成后,在 Qoder 面板查看结果,选择「全部应用」或「选择性应用」修改
优化报告示例(节选)
# Qoder Quest任务优化报告
任务名称:Java 8 → Java 17 项目升级与优化
执行时间:2025-11-24 10:30:00
完成状态:成功
处理文件数:128个
修改代码行数:3245行
## 优化类型统计
| 优化类型 | 处理数量 |
|---------|---------|
| 语法升级 | 86处 |
| 过时API替换 | 43处 |
| 代码异味修复 | 67处 |
| JavaDoc添加 | 123个方法 |
## 主要修改示例
### 1. 语法升级
#### 原代码(Java 8)
```java
List<String> orderNos = new ArrayListOrder order : orderList) {
orderNos.add(order.getOrderNo());
}
优化后(Java 17)
var orderNos = orderList.stream()
.map(Order::getOrderNo)
.toList();
2. Record 类型替换
原代码(Java 8)
public class OrderQueryParam {
private String orderNo;
private String status;
private LocalDate createTime;
// 构造函数、getter、setter、equals、hashCode、toString
}
优化后(Java 17)
public record OrderQueryParam(
String orderNo,
String status,
LocalDate createTime
) {}
未处理问题(需手动确认)
- 3 个类使用了第三方框架的特定注解,自动升级可能导致兼容性问题
-
5 个方法存在复杂的泛型逻辑,建议手动 review 优化结果
5. 进阶用法与场景拓展
5.1 Rules规则深度配置
5.1.1 代码风格强制规范
通过Rules配置,强制团队代码风格一致性:
markdown规则名称:Java代码风格规范 规则类型:始终生效 规则内容: - 类名使用大驼峰命名法,首字母大写 - 方法名、变量名使用小驼峰命名法,首字母小写 - 常量名使用全大写,单词间用下划线分隔 - 方法体最大长度不超过80行,超过则拆分 - 每个方法参数不超过5个,超过则使用DTO封装 - 异常捕获后必须处理或记录日志,禁止空catch块 示例: // 正确示例 public void processOrder(OrderDTO orderDTO) { if (orderDTO == null) { log.error("订单信息不能为空"); throw new IllegalArgumentException("订单信息不能为空"); } // 业务逻辑 } // 错误示例(将被AI自动修正) public void process_order(Order order) { try { // 业务逻辑 } catch (Exception e) { // 空catch块 } }
5.1.2 框架特定规则
针对 Spring Boot 项目配置专属规则:
规则名称:Spring Boot控制器规范
规则类型:特定文件
文件匹配:src/main/java/**/*Controller.java
规则内容:
- 所有控制器类必须添加@RestController注解
- 请求路径必须以/api/开头,使用名词复数形式(如/api/users)
- 方法必须添加HTTP请求注解(@GetMapping、@PostMapping等)
- 入参必须使用@Valid或@Validated进行参数校验
- 返回结果必须封装为Result统一格式
- 禁止在控制器中直接操作数据库,必须通过Service层
5.2 Repo Wiki 团队协作
5.2.1 自动生成项目文档
- 在 Qoder 面板输入:「生成项目 Repo Wiki」
- 选择生成范围(全项目 / 特定模块)
- Qoder 自动生成以下文档:
-
- 项目概述(功能说明、技术栈、架构图)
-
- 模块说明(各包职责、核心类说明)
-
- API 文档(控制器接口、请求参数、响应格式)
-
- 配置说明(application.yml 配置项含义)
-
- 开发指南(环境搭建、构建命令、部署流程)
5.2.2 文档协作与维护
- 支持多人编辑:团队成员可在 Wiki 中添加注释、补充说明
- 版本控制:记录文档修改历史,支持回滚至任意版本
- 自动同步:代码修改后,可一键更新相关文档内容
- 导出功能:支持导出为 Markdown、HTML、PDF 格式,用于离线分享
图 3:Repo Wiki 文档界面(来源:Qoder 官方博客)

5.3 Qoder CLI 高级用法
5.3.1 安装与初始化
# 安装Qoder CLI(macOS/Linux)
curl -fsSL https://qoder.com/install-cli.sh | sh
# Windows系统
powershell -Command "iwr https://qoder.com/install-cli.ps1 -UseBasicParsing | iex"
# 初始化配置
qoder init --token YOUR_API_TOKEN
5.3.2 常用命令示例
1. 代码生成
# 生成Python Flask接口
qoder generate --lang python --framework flask "创建用户登录接口,支持JWT认证"
# 生成Dockerfile
qoder generate "为Spring Boot项目生成Dockerfile,基于openjdk:17-jdk-slim镜像"
2. 代码优化
# 优化指定文件的代码
qoder optimize --file src/main/java/com/example/OrderService.java
# 批量优化目录下所有Java文件
qoder optimize --dir src/main/java --ext java
3. 测试生成
# 为指定类生成单元测试
qoder test generate --class com.example.UserService
# 运行测试并生成报告
qoder test run --output test-report.html
4. 项目分析
# 分析项目依赖关系
qoder analyze dependencies --project ./demo-project
# 检测代码漏洞
qoder analyze security --dir ./src
5.4 团队协作场景
5.4.1 规则共享与同步
- 将项目规则文件(.qoder/rules 目录)提交至 Git 仓库
- 团队成员拉取代码后,自动同步规则配置
- 支持规则版本控制,避免配置冲突
5.4.2 知识沉淀与传承
- 新成员加入项目时,通过 Repo Wiki 快速了解项目架构
- 老成员的开发经验通过 Rules 规则和 Wiki 文档固化
- 常见问题解决方案自动记录到记忆系统,新人可快速查询
5.4.3 代码评审辅助
- 使用 Qoder Agent 模式自动进行代码评审,识别潜在问题
- 生成评审报告,包含代码质量评分、改进建议
- 支持将评审结果导出为 GitHub PR 评论格式
6. 定价方案与资源配置
6.1 个人订阅方案
Qoder 提供 4 种个人订阅方案,满足不同开发需求:
|--------------|-----------|-------------------|-----------------|-------------------|
| 方案 | 免费版(Free) | Pro 版 | Pro + 版 | Ultra 版 |
| 月费 | 0 美元 | 首购 2 美元(原价 20 美元) | 30 美元(原价 60 美元) | 100 美元(原价 200 美元) |
| 代码补全 | 无限次 | 无限次 | 无限次 | 无限次 |
| 行间建议 | 无限次 | 无限次 | 无限次 | 无限次 |
| 高级模型 Credits | - | 每月 2,000 | 每月 6,000 | 每月 20,000 |
| Quest 模式 | × | √ | √ | √ |
| Repo Wiki | × | √ | √ | √ |
| 自定义 Rules | × | √ | √ | √ |
| MCP 工具配置 | × | × | √ | √ |
| 优先技术支持 | × | × | × | √ |
6.2 Credits 资源说明
6.2.1 消耗规则
- Credits 仅用于高级模型调用,基础模型免费但有次数限制
- 不同功能消耗速率不同:
-
- 代码补全:1-2 Credits/100 行
-
- 简单问答:5-10 Credits / 次
-
- 单文件生成:20-50 Credits / 次
-
- 多文件修改:50-200 Credits / 次
-
- Quest 模式:100-500 Credits / 小时
6.2.2 资源管理
- 可在个人设置→Usage 页面查看 Credits 使用情况
- Credits 按月重置,未使用部分不累计至下月
- Credits 耗尽后自动切换至基础模型,基础模型每日有使用上限
- 支持随时升级方案,未使用的 Credits 自动结转
6.3 订阅管理
6.3.1 升级与降级
- 升级:随时可升级至更高档位,剩余 Credits 按比例结转
- 降级:当前计费周期结束后生效,未使用 Credits 过期作废
- 试用升级:Pro 试用期间升级,未使用的 300 Credits 自动转入正式订阅
6.3.2 退款政策
- 新用户首次订阅后 7 天内可申请全额退款
- 非首次订阅支持按剩余天数比例退款
- 退款后账号将降为免费版,已使用的高级功能不会收回
6.4 团队方案(即将推出)
Qoder 团队版将提供以下专属功能:
- 团队共享 Credits 池
- 统一规则配置与同步
- 成员权限管理
- 团队知识库共享
- 审计日志与使用统计
- 自定义模型部署支持
7. 技术原理与架构设计
7.1 核心架构分层
Qoder 采用分层架构设计,确保功能模块化与可扩展性:
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 应用层(Application Layer) │
│ - JetBrains插件、CLI工具、Web界面 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 交互层(Interaction Layer) │
│ - 聊天接口、命令解析、用户配置管理 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 核心层(Core Layer) │
│ - 模式管理(Ask/Agent) │
│ - 任务规划引擎 │
│ - 工具调用框架 │
│ - 记忆系统 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 能力层(Capability Layer) │
│ - 环境感知引擎 │
│ - 代码分析器 │
│ - 规则引擎 │
│ - 模型路由系统 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 基础层(Infrastructure Layer) │
│ - LLM模型池(Lite/Efficient/Performance)│
│ - 存储系统(缓存、文件存储) │
│ - 工具集成框架 │
└─────────────────────────────────────────┘
7.2 关键技术解析
7.2.1 环境感知引擎
- 技术实现:基于静态代码分析与 AST(抽象语法树)解析
- 核心能力:
-
- 技术栈识别:通过依赖文件、配置文件、代码特征综合判断
-
- 依赖关系分析:构建文件 - 类 - 方法的调用图谱
-
- 上下文压缩:提取关键信息,减少模型输入 token 数
- 性能优化:采用增量扫描机制,仅分析变更文件
7.2.2 Agent 任务规划引擎
Qoder Agent 基于强化学习与启发式搜索,实现复杂任务拆解:
- 需求解析:将自然语言需求转化为结构化任务描述
- 可行性分析:检查依赖是否满足、权限是否足够
- 任务拆解:将复杂任务拆分为原子步骤(如 "生成代码→编写测试→运行验证")
- 执行规划:确定步骤顺序、工具选择、异常处理方案
- 迭代优化:根据执行结果调整方案,支持回滚与重试
7.2.3 模型分级与路由
Qoder 提供四类模型池,根据任务类型自动选择最优模型:
- Lite(基础轻量):适用于代码补全、简单问答,响应快、消耗低
- Efficient(经济高效):适用于常规开发任务,平衡性能与成本
- Performance(极致性能):适用于复杂代码生成、项目重构,效果最优
- Auto(智能路由):根据任务复杂度自动切换模型,优化体验与成本
7.2.4 记忆系统实现
- 存储结构:采用向量数据库存储语义信息,支持相似性检索
- 记忆类型:
-
- 短期记忆:当前会话上下文,会话结束后销毁
-
- 中期记忆:项目相关知识,项目关闭后保留 30 天
-
- 长期记忆:用户偏好、通用编程知识,永久保存
- 优化策略:定期清理低价值记忆,避免存储膨胀
7.3 性能优化措施
7.3.1 响应速度优化
- 本地缓存热点数据(如项目结构、常用规则)
- 模型预加载与连接池管理
- 异步执行非阻塞任务
- 增量更新机制,避免重复计算
7.3.2 资源消耗优化
- 上下文智能压缩,减少模型输入 token 数
- 任务分片执行,避免单次大请求
- 模型动态调度,复杂任务使用高性能模型,简单任务使用轻量模型
- 缓存重复计算结果,如相同代码的分析结果
7.3.3 稳定性保障
- 服务熔断机制,避免单点故障
- 任务超时控制与自动重试
- 代码修改前自动备份,支持回滚
- 资源监控与自动扩缩容
8. 实际应用案例
8.1 案例一:快速开发 RESTful API
用户场景:初创公司后端开发者需要快速搭建用户管理系统 API,时间紧张且缺乏前端配合。
Qoder 使用流程:
- 通过 Agent 模式生成完整的用户模块代码(控制器、服务、数据访问层)
- 使用 Quest 模式生成 Swagger 文档与 API 测试用例
- 利用自动环境感知功能,快速适配现有项目框架
- 通过 Rules 配置强制代码符合公司规范
效果:
- 开发效率提升 80%:原本需 2 天的开发任务仅用 2 小时完成
- 代码质量保障:自动生成的代码通过 SonarQube 检测,无高危漏洞
- 测试覆盖率提升:自动生成的测试用例覆盖率达 85%
8.2 案例二:项目重构与技术升级
用户场景:传统企业需要将 Java 8 项目升级至 Java 17,同时修复历史遗留的代码异味。
Qoder 使用流程:
- 使用 Quest 模式批量升级语法,替换过时 API
- 配置自定义 Rules,强制新的代码规范
- 利用 Repo Wiki 生成升级文档与迁移指南
- 通过 Agent 模式批量修复 SonarQube 检测出的问题
效果:
- 升级周期缩短 70%:原本需 1 个月的升级任务仅用 1 周完成
- 人工成本降低:减少 80% 的重复劳动,开发者专注于复杂逻辑优化
- 风险可控:自动生成的升级报告清晰记录所有修改,便于 review
8.3 案例三:团队知识库建设
用户场景:大型团队存在知识沉淀不足问题,新成员上手慢,老成员经验难以传承。
Qoder 使用流程:
- 启用 Repo Wiki 功能,自动生成项目文档
- 配置规则,强制公共方法添加 JavaDoc 注释
- 利用 Agent 模式整理常见问题与解决方案
- 团队共享 Rules 配置,统一代码风格
效果:
- 新成员上手时间缩短 50%:通过 Wiki 快速了解项目架构
- 知识沉淀自动化:代码变更后自动更新相关文档
- 协作效率提升:统一的代码风格减少评审冲突
9. 总结与展望
9.1 核心优势总结
Qoder 作为下一代 AI 编程工具,凭借以下优势脱颖而出:
- 深度集成:无缝嵌入 JetBrains IDE,无需切换工具,保持开发流程连续性
- 双模式灵活切换:Ask 模式满足即时查询需求,Agent 模式处理复杂任务
- 零上下文成本:自动感知项目环境,无需手动补充背景信息
- 全流程自动化:从需求描述到代码交付,支持端到端自动化执行
- 高度可定制:通过 Rules 和 MCP 工具配置,适配个性化开发流程
- 资源弹性配置:多档位订阅方案,满足不同开发者和团队需求
9.2 产品局限性
当前 Qoder 仍存在以下需要改进的地方:
- 对小众框架和语言的支持不够完善
- 复杂业务逻辑的理解能力仍有提升空间
- 团队协作功能尚在开发中,暂不支持大规模团队使用
- 部分高级功能依赖网络连接,离线模式功能有限
9.3 未来发展方向
根据 Qoder 官方 roadmap,未来将重点推进以下方向:
- 多 IDE 支持:扩展至 VS Code、Eclipse 等主流 IDE
- 语言生态拓展:增强对 Go、Rust、TypeScript 等语言的支持
- 团队协作深化:推出完整的团队版解决方案,支持大规模协作
- 模型定制化:支持企业私有模型部署与微调
- 低代码集成:与低代码平台联动,实现可视化与代码化结合
- 多模态交互:支持语音、图片等多种输入方式
9.4 适用人群与场景建议
推荐使用人群
- 独立开发者:提升个人开发效率,减少重复劳动
- 初创公司团队:快速搭建产品原型,缩短开发周期
- 传统企业开发者:辅助 legacy 系统升级与重构
- 编程学习者:提供实时指导,加速学习进程
不推荐场景
- 对代码安全性要求极高的涉密项目(建议使用私有部署版)
- 完全无编程基础的纯新手(需先掌握基础语法)
- 依赖极小众技术栈的项目(可能存在兼容性问题)
9.5 最终结语
Qoder 的出现,标志着 AI 编程从 "辅助工具" 向 "协作伙伴" 的转变。它不仅提升了开发效率,更重新定义了编程的工作方式 ------ 开发者可以将更多精力投入到创意设计、业务逻辑等高阶工作中,而将繁琐的代码编写、格式优化、测试生成等工作交给 AI 完成。
随着大语言模型技术的不断进步和产品生态的持续完善,Qoder 有望成为开发者不可或缺的生产力工具,推动软件开发行业进入一个更高效、更智能的新时代。对于追求效率提升的开发者而言,Qoder 无疑是一次值得尝试的技术革新,它或许将彻底改变你对编程的认知和工作方式。
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