一、Qoder介绍

核心定义：Qoder 是一款面向程序员的 AI 编程编辑器 / 助手，集成大模型能力，帮助写代码、改代码、读项目、写文档。

核心能力包括：

• 智能补全：根据上下文生成整行 / 整段代码，而不是只补几个字符
  
• 对话式编程：在侧边聊天窗口，用自然语言让它生成 / 重构 / 解释代码
  
• 项目级理解：读取整个仓库，回答“这个项目是干嘛的”“这个接口在哪定义”等问题
  
• 任务模式（Quest/Agent）：按任务拆解，自动执行一系列修改
  
• 规则驱动（Rule）：通过 .qoder/rules/*.md 约束输出风格、编码规范
  

二、Qoder安装

- 按系统（Windows / macOS）完成安装向导  

- 地址：https://qoder.com/

什么是Qoder Credits？

• Qoder Credits是Qoder平台的使用额度，类似于话费充值，用于调用AI模型的计费单位
  
• 简单说，就是你使用Qoder AI功能时需要消耗的"代币"
  
• Credits消耗机制：

• 不同复杂度的任务消耗不同的Credits
  
• 简单代码生成消耗较少，复杂功能开发消耗较多
  
• 使用更强大的模型（如GPT）会消耗更多Credits
  
• 普通代码补全消耗最少，Quest Mode等高级功能消耗相对较多
  

• 获取方式：

• 注册新用户赠送免费Credits用于体验
  
• 通过官网充值购买Credits套餐
  
• 部分活动会赠送额度
  

三、Qoder模型分级选择器和智能体编码实战

3.1 什么是模型分级选择器？

模型分级选择器是 Qoder 中用于 根据任务类型选择不同大模型 的功能，例如「快速便宜」模型 vs 「推理能力更强」模型。

简单说，就像点外卖时可以选“经济套餐”和“豪华套餐”，不同任务用不同档位的模型，平衡 效果、速度、成本。

常见分级维度：

• 能力：代码理解 / 重构 / 逻辑推理 / 文本生成
  
• 速度：响应快慢
  
• 价格：每千 token 价格不同
  

3.2 为什么需要模型分级？

• 不同任务对模型的要求不同：

• 重构复杂模块、设计架构 → 需要推理强的大模型
  
• 写注释、生成简单 DTO、写单元测试模板 → 便宜模型就够
  

• 不分级的后果：

• 所有请求都用最贵的模型 → 成本炸裂
  
• 所有请求都用最便宜的模型 → 复杂问题效果不佳，来回返工
  

• 使用模型分级选择器，可以：

• 控制成本：简单任务自动用便宜模型
  
• 提升质量：关键任务时切换到能力更强的模型
  
• 统一团队习惯：通过 Rule 固定“默认模型策略”
  

3.3 Qoder 中的模型分级

3.4 智能体编码（Agent Coding）是什么？

• 概念：把一个复杂开发任务交给 Qoder，让它 自动拆分子任务→依次执行→产出结果，中间你只负责「决策和审核」。
  
• 打个比方：你是 Tech Lead，AI 智能体是初级工程师，你下达任务，AI 负责查资料、写代码草稿，你负责定方向、Review。
  
• 在 Qoder 中，智能体编码常见能力：

• 根据需求自动生成「任务清单」
  
• 分步修改多个文件、保持一致性
  
• 持续记住你在对话中的反馈，优化后续步骤
  

四、Qoder一键增强提示词

4.1 为什么需要提示词增强？

新手痛点

• 不知道怎么问:面对AI不知道如何用语言描述需求
  
• 问得太简单:只说"帮我写个登录",AI生成的代码不符合项目需求
  
• 缺少上下文:没有提供项目信息,AI不知道选什么技术栈
  
• 反复修改:生成不对,反复补充说明,耗时耗力
  

结果

• 多轮反复问来问去，时间耗在沟通，而不是编码本身。
  
• 每次写出来的提示词风格不统一，难以复用。
  

效果对比

效率优化

• 原始提示词:平均3-5轮交互才能得到满意结果
  
• 增强后:一次生成即可直接使用,效率提高80%
  
• 减少Credits消耗:少了多轮尝试,总成本降低50%
  

4.2 什么是提示词增强？

Qoder的提示词增强是一项自动优化Prompt的AI功能,将简单的描述转化为结构化、上下文丰富的高质量提示词。

增强原理

• 结构化处理:将模糊的说明转换为有结构的需求(背景、功能、约束、输出)
  
• 上下文补充:自动添加项目信息、技术栈、代码规范等背景知识
  
• 细节丰富:明确技术选型、性能要求、异常处理等细节
  
• 示例添加:根据需求自动添加相关示例代码或场景
  

核心作用

• 降低使用门槛:新手不需学习Prompt工程,直接用自然语言描述
  
• 提升生成质量:优质Prompt让AI生成的代码更准确、更完整
  
• 节省时间成本:无需反复调试Prompt,一次生成即可用
  
• 知识传承:学习优化后的Prompt,提升Prompt编写能力
  

4.3 案例实战

需求说明

• 使用提示词增强功能开发一个用户注册功能
  
• 对比增强前后的效果差异
  

场景一：原始提示词（未使用增强）

用户输入

写一个用户注册功能

AI生成的代码(问题较多)

@PostMapping("/register")
public String register(String username, String password) {
    User user = new User();
    user.setUsername(username);
    user.setPassword(password);
    userService.save(user);
    return "success";
}

问题分析

缺少参数校验、密码明文存储,未加密、返回格式不规范等。

场景二：使用提示词增强

用户输入(相同的简单描述)

写一个用户注册功能

点击"增强Prompt"按钮

Qoder自动生成的增强提示词

## 需求背景
开发用户注册功能的RESTful API接口
## 技术要求
- 使用Spring Boot 3.x + Spring MVC
- 数据访问层使用MyBatis-Plus
- 密码加密使用BCryptPasswordEncoder
- 参数校验使用Hibernate Validator
## 功能要求
1. 接收注册参数:邮箱、密码、用户名
2. 参数校验:
   - 邮箱格式校验
   - 密码长度校验(6-20位)
   - 用户名长度校验(2-20位)
3. 业务校验:
   - 检查邮箱是否已注册
   - 检查用户名是否已存在
4. 数据处理:
   - 使用BCrypt对密码进行加密
   - 创建用户记录并保存到数据库
5. 返回结果:
   - 成功:返回HTTP 200,包含用户基本信息(不包含密码)
   - 失败:返回具体错误信息和errorCode
## 异常处理
- 参数校验失败:返回400错误
- 邮箱/用户名已存在:抛出BusinessException
- 数据库错误:记录日志并返回500错误
## 代码规范
- 使用DTO接收参数
- Service层处理业务逻辑
- Controller层只负责接收参数和返回结果
- 使用统一的响应对象ResponseEntity<ApiResponse>

五、Qoder的Rule规则

5.1 什么是 Qoder Rule？

• 核心定义：Rule 是 Qoder 中用来 约束和引导 AI 输出风格与行为的 Markdown 规则文件，通常放在 .qoder/rules 目录下。
  
• 简单说：Rule 就是给 AI 的「团队开发规范文档」，让它知道：该怎么写代码、怎么写注释
  
• 核心概念

• 规则定义:在.qoder/rules/目录下创建规则文件(.md格式)
  
• 自动加载:Qoder启动时自动读取所有规则文件
  
• 全局生效:所有AI代码生成都会遵循这些规则
  
• 分类管理:可以按功能模块、技术栈分类创建多个规则文件
  

5.2 Rule 文件结构

典型结构

• YAML 头部（Frontmatter）：

• trigger: 触发方式（如 manual）
  
• alwaysApply: 是否对所有请求自动生效
  

• 正文部分：详细说明架构规范、代码规范、 使用规范等
  

---
trigger: manual          # 手动触发
alwaysApply: false       # 默认不全局生效
---
# 项目后端代码规范
- 使用驼峰命名
- Controller 不直接访问数据库，必须走 Service
- 所有公共方法写 Javadoc 注释

5.3 案例实战：Rule规则配置与应用

需求说明

• 为项目配置统一的开发规范
  
• 让AI生成的代码自动符合团队要求
  
• 验证Rule规则的实际效果
  

创建Rule规则文件

• 在项目根目录创建.qoder/rules/文件夹
  
• 创建规则文件code-standard.md
  

六、Qoder的命令行Cli介绍和安装实战

6.1 什么是 Qoder CLI？

核心定义：Qoder CLI 是基于命令行的接口，用来在 没有图形界面时调用 Qoder 的智能能力，适合脚本化和批量操作场景。

简单说：CLI 版本的 Qoder，可以在终端里执行“自动写代码”“批量生成文档”等任务。

6.2 典型应用场景

• 批量生成或更新文档：例如，对所有 Controller 自动生成接口说明文档。
  

• 终端开发者的需求：很多开发者习惯在终端中工作（Vim、Emacs用户），需要纯命令行的AI助手
  
• 服务器环境限制：在远程服务器、Docker容器等环境中，往往没有图形界面，无法使用IDE插件
  
• 自动化场景需求：CI/CD流程、脚本自动化等场景需要非交互式的AI能力
  
• 轻量化工具需求：不想安装完整IDE，只需要快速的代码辅助工具
  

6.3 Qoder CLI的安装与配置

支持的环境

• 操作系统：macOS、Linux、Windows（需Windows Terminal）
  
• CPU架构：arm64、amd64
  
• 注意：Windows arm64暂不支持
  

安装方式（三选一）

方式1：使用cURL安装（推荐）

curl -fsSL https://qoder.com/install | bash

方式2：使用Homebrew安装（macOS/Linux）

brew install qoderai/qoder/qodercli --cask

方式3：使用npm安装

npm install -g @qoder-ai/qodercli

验证安装

qodercli --version

如果正确输出版本号，说明安装成功！！！

6.4 登录认证（两种方式）

方式1：TUI交互式登录（推荐）

• 选择登录方式：

• login with browser：在浏览器中完成登录
  
• login with qoder personal access token：直接粘贴访问令牌
  

# 启动CLI
qodercli
# 在交互提示符中输入
/login

登录后cmd中输入问题与大模型交互即可。

方式2：环境变量登录（适用于自动化场景）

注意：Personal Access Token可在 https://qoder.com/account/integrations 获取

# macOS/Linux
export QODER_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="pt-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# Windows
set QODER_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="pt-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

七、QoderCli的TUI和Print模式实战

7.1 TUI交互模式实战

什么是TUI模式？

• TUI（Text User Interface）是Qoder CLI的默认工作模式，在终端中提供类似对话的交互体验
  
• 简单说，就是在黑底白字的终端里，和AI进行自然语言对话来完成开发任务
  

启动TUI模式

# 在项目根目录执行  
qodercli

五种输入模式 ( ESC退出键 退出模式 )

常用斜杠命令

7.2 Print非交互模式实战

什么是Print模式？

• Print模式是非交互式运行模式，一次性执行任务并输出结果，中间不需要人工干预
  
• 打个比方：TUI模式像和AI聊天，Print模式像给AI发个命令然后等它完成，特别适合自动化场景
  

启动Print模式

# 基本用法
qodercli -p "当前目录有什么"
# 指定输出格式
qodercli -p "创建一个Hello World" --output-format=json

输出格式选项

• text：纯文本输出（默认）
  
• json：JSON格式输出，方便程序解析
  
• stream-json：流式JSON输出，实时获取进度
  

Print模式参数说明

应用场景案例：自动化代码重构脚本

# 批量优化代码
qodercli -p "将所有console.log替换为logger" \
  --output-format=stream-json \
  --yolo

7.3 CLI使用注意事项

• TUI模式适合日常开发，Print模式适合自动化场景
  
• 安全相关

• 谨慎使用--yolo模式：该模式跳过所有权限检查，可能导致意外的文件修改或命令执行
  
• 保护访问令牌：不要将QODER_PERSONAL_ACCESS_TOKEN提交到Git仓库
  
• 配置权限规则：根据项目安全要求，合理配置allow/deny/ask规则
  
• 审查AI操作：重要操作建议使用Ask策略，人工确认后再执行
  

• 性能优化

• 合理设置max-turns：避免AI陷入无限循环，建议设置为10-20
  
• 使用--allowed-tools限制工具：不需要的工具可以禁用，提升响应速度
  
• 定期清理会话：使用/clear或/compact清理历史上下文，避免上下文过长
  

八、Qoder复杂任务开发Quest Mode模式实战

8.1 什么是 Quest Mode？

核心定义：Quest Mode 是 Qoder 面向复杂任务的模式，将一个大需求拆解成多个「可执行子任务」，形成类似任务看板的开发流程。

简单说：就像你给 AI 发一个「开发任务工单」，它会自动分解：分析 → 设计 → 编码 → 测试 → 文档等步骤，并逐步执行。

8.2 适用场景

• 改造整个模块而不是单个文件，例如：

• 把项目从同步改为异步
  
• 替换某个第三方 SDK
  
• 给整个服务加统一的日志/监控机制
  

• 涉及多个层次（Controller、Service、Repository）且有明显前后依赖的任务。
  

8.3 Quest Mode 典型工作流程

• 输入高层需求：

• “请把用户模块从老版本接口规范升级到 v2 版，包括接口路径、DTO、文档。”
  

• Qoder 在 Quest Mode 中自动：

• 分析现有项目结构
  
• 拆解任务为多个子任务
  
• 对每个子任务生成详细计划
  
• 逐个修改文件，并在关键步骤暂停等待你确认
  

8.4 案例实战：将某模块添加统一日志拦截

需求说明

对 order 模块所有接口添加统一日志拦截，记录请求参数和响应时间。

Quest Mode 可能的子任务拆解（示意）

• 任务 1：识别所有 OrderController 相关类和接口
  
• 任务 2：设计一个统一的日志切面 OrderLogAspect
  
• 任务 3：在切面中添加日志格式（请求路径、参数、耗时）
  
• 任务 4：为切面新增简单单元测试
  
• 任务 5：生成一段说明文档，告知团队如何使用
  

九、接手老项目不担心-自动生成项目文档Repo Wiki

9.1 需求背景

• 新人接手老项目面临的典型问题：

• 项目没人维护文档，只有一堆代码和零散 README
  
• 系统模块多、依赖复杂，很难快速弄清楚“谁调谁”
  
• 问题排查时，不清楚关键链路在哪里
  

• 传统做法：

• 自己一点点打开文件夹看结构，画架构图，写说明文档，效率极低。
  

9.2 什么是 Repo Wiki？

核心定义：Repo Wiki 是 Qoder 基于整个代码仓库自动生成的 项目文档草稿，包括：模块介绍、依赖关系、关键类说明等。

简单说：给 Qoder 一整个仓库，它帮你写一份“项目自述 + 架构说明 + 模块导览”。

9.3 Repo Wiki 典型内容

• 项目整体简介
  
• 模块划分（例如：user-service、order-service）
  
• 关键技术栈说明（Spring Boot、MySQL、Redis…）
  
• 核心业务流程说明（下单、支付、退款等）
  

9.4 Repo Wiki 内容示例结构（文字示例）

# 项目概览
* 项目名称：cloud-ai-interview
* 技术栈：Spring Boot, Spring MVC, MySQL, Redis, Docker
* 核心功能：
  - 提供 AI 面试题生成与管理
  - 支持用户登录、角色权限控制
  - 支持题库管理与试卷组合
# 模块划分
* user-service
  - 负责用户注册、登录和权限验证
* interview-service
  - 负责题库管理与试题生成
* report-service
  - 负责面试报告生成与导出
# 核心业务流程示例：生成面试试题
1. 用户在前端界面选择面试方向和难度
2. 前端调用 interview-service 的 `/api/interview/generate` 接口
3. 服务根据题库规则从数据库随机选题
4. 生成题目列表返回前端展示
# 数据存储与中间件
* MySQL：存储用户信息、题库和面试记录
* Redis：缓存热门题目，提升读取性能
* 日志与监控：通过统一的日志切面记录关键操作

9.5 使用 Repo Wiki 的实际价值

• 新人入职：看完 Wiki 就能对项目有 70% 的整体认知，再结合代码细节学习。
  
• 团队沟通：需求评审和技术讨论时，有统一的“官方说明文档”。
  
• 外部协作：对外部团队开放某些接口时，可从 Wiki 中提炼公开文档。