AI coding 80% 的價值都藏在對已有工程的迭代中。

2025 年以來，各種AI Coding的宣發(fā)，已經從科技進步，快進到了科幻文學賽道。

C 端市場，一句話生成 Demo 的宣發(fā)內容仍在收割流量，將技術演進包裝成科幻敘事；但沒人關心小白為什么要做 coding，一句話生成的的 demo，在生產環(huán)境能跑起來嗎？

更進一步追問：超過 95% 的 AI coding 用戶，都是在構建真實軟件的專業(yè)開發(fā)者。而他們所做的真實世界的軟件研發(fā)，不僅沒有那么多 0 到 1 的天馬行空 demo，更有至少 80% 的價值藏在對老工程的迭代里。

這些項目不僅價值產出大，并且積累時間長、復雜度高，而傳統(tǒng)的 AI Coding，似乎并不擅長：面向程序員和技術愛好者的問答網站 Stack Overflow 發(fā)布的 2025 年開發(fā)者調查顯示，人們對人工智能的信任度已降至歷史最低點。雖然有 84% 的開發(fā)者表示他們在開發(fā)過程中使用或計劃使用人工智能工具，高于 2024 年的 76%。但也有至少 46% 的開發(fā)者并不信任人工智能的輸出準確性，較去年的 31% 顯著上升。并且，至少有 45% 的受訪者表示，一度因為調試 AI 生成的代碼而心態(tài)崩潰（InfoQ Culture and Methods Trends Report - 2025）。

原因很簡單，生產級項目，對 AI 的要求遠不止生成代碼片段，而是需要理解項目全貌、遵循隱性規(guī)則、完成全鏈路閉環(huán)的生產級能力。

而這對 AI Coding 軟件的要求，也聚焦到了上下文工程與 Agent 能力兩大更具體的維度。

不久前，在飛天發(fā)布時刻上發(fā)布全面支持JetBrains 插件、IDE、CLI 三種主流產品形態(tài)的Qoder，正是這一產業(yè)轉型的標志性產物。

一定程度上，作為國內首個定位為「Agentic Coding（智能體編程）平臺」的 AI 開發(fā)工具，Qoder 標志著 AI 編程從「代碼助手」向「可自主完成復雜任務的全棧 AI 工程師」的重大進化。

01

生產級代碼需要怎樣的上下文能力

AI 編程在生產環(huán)境的首要障礙是上下文能力，這一問題在團隊協作的復雜工程中被無限放大。

現有工具普遍采用的 20 萬 token 上下文窗口，既無法覆蓋跨模塊的依賴關系（導致變量未定義等低級錯誤），更無法捕捉團隊沉淀的隱性知識，如金融行業(yè)支付超時重試需要≤3 次、電商日志需包含流水號，電商系統(tǒng)庫存扣減需要加分布式鎖等未寫入文檔的工程常識，而這些正是避免線上事故的關鍵。

要解決這一問題，上下文工程必須突破覆蓋廣度（上下文足夠長）、檢索精度（搜得到）、意圖匹配提示準）三大瓶頸。

這其中，上下文長度是第一個核心難關。為此，Qoder 推出了 10 萬文件級上下文檢索。

這是什么概念呢？參考行業(yè)標準：個人工具類項目僅需 50-500 個文件，中型企業(yè)應用約 1000-5000 個文件，即便是 Linux 內核這樣的大型開源項目，文件數也僅 5 萬左右。10 萬文件的覆蓋能力，意味著 Qoder 可適配數百人團隊維護的超復雜系統(tǒng)，從文件級讀取升級為項目級/工程級理解。

但單純擴大上下文長度，一方面模型本身的上下文窗口并不支持，另一方面，這會引發(fā)算力爆炸和精度下降。因此，借助 RAG 的形式對需要的內容做精準檢索成為行業(yè)的通用范式。而這一過程中，檢索精度的優(yōu)化成為關鍵。

行業(yè)當前存在兩大技術路徑：以Claude Code為代表的 grep 派依賴關鍵詞匹配，雖適配小代碼庫但語義召回率低；以早期Cursor為代表的智能檢索派，借助語義理解檢索上下文，但技術落地還較為初級。

Qoder 采用融合式檢索引擎，搭建云端代碼搜索引擎，關聯代碼結構、歷史迭代記錄與 Repo Wiki 文檔，實現跨模塊、跨項目的語義級精準定位——既避免了 grep 的機械匹配缺陷，又彌補了純智能檢索的細節(jié)缺失，確保 AI 僅獲取與當前任務強相關的信息。

這種跨模塊、跨項目的檢索能力，使得 Qoder 可以跳出單文件的局限，全面理解并索引整個代碼倉庫的結構與歷史。從而確保對復雜、多輪迭代的項目的適應性。

建立在精準檢索的基礎上，要想進一步提升大模型的輸出質量，就需要在意圖匹配上下功夫。Qoder 通過動態(tài)記憶+一鍵增強雙機制解決這一問題：

其中，動態(tài)記憶模塊可自動挖掘歷史對話中的編碼風格（如命名規(guī)范、注釋習慣）與工程約定，例如識別開發(fā)者常用「ResultDTO」封裝返回值后，后續(xù)生成代碼將自動遵循該規(guī)范。

提示詞增強功能則能將模糊需求結構化，將開發(fā)者從優(yōu)化提示詞的負擔中解放出來。例如輸入「優(yōu)化登錄接口」，系統(tǒng)會自動補全為「基于 Spring Security 架構，增加手機號驗證碼、密碼錯誤鎖定、token 有效期調整、關聯數據表及單元測試」的完整任務描述，從源頭降低理解偏差。

為適配團隊協作場景，Qoder 還支持 Repo Wiki 的導出與共享——由核心成員梳理項目架構、隱性規(guī)則生成文檔后，全團隊可通過代碼庫共享，使 AI 的上下文認知與團隊經驗同步，徹底解決「新人 AI 不懂老項目規(guī)則」的行業(yè)痛點。

02

什么是 Agentic AI coding

上下文解決了學得懂的問題，下一步就是用 Agent 解決做得好的問題。

過去，很多 AI coding 工具，定義還停留在集成大模型，然后做代碼?成或補全助?的角色上，只能完成簡單的單一功能生成，且生成的內容往往與原有代碼結構并不匹配，往往還需要大量的人工操作，更不用提完成需求-設計-開發(fā)-測試的全鏈路閉環(huán)。

以用戶注冊功能為例，基礎的 Copilot 僅能生成基礎表單代碼，卻無法關聯數據庫表結構、調用短信驗證接口，更無法自動編寫單元測試，而這些附加工作占實際開發(fā)工作量的 70% 以上。

也是因此，進入 2025 年，AI 編程從代碼補全升級為任務執(zhí)行逐漸成為共識，而 Agent 能力也成為了核心競爭力來源。

其顯性代表是不久前更新的 Cursor，其 2.0 版本的 UI 界面就不再以文件為核心，而是圍繞 Agent 進行重新設計，支持并行運行最多 8 個 Agent。但這仍未解決 agent 的執(zhí)行黑盒問題：開發(fā)者無法追蹤任務拆解過程，出錯后難以定位根源。

針對這一 Agentic Coding 落地困境，Qoder 的突破在于開創(chuàng)性引入了Quest 模式與 Spec 驅動的核心理念，實現 Agent 能力的可控可追溯。

Quest 模式的核心是借助任務委派和多任務并行執(zhí)行，實現多 Agent 并行處理獨立子任務（如接口開發(fā)與測試編寫同步進行），且能自動處理依賴關系（如子任務 1 未完成時，子任務 2 無法啟動）。進一步推展人+ AI 開發(fā)的時間和空間。

在此基礎上，Qoder 通過 TO-DO 列表，進一步將任務結構化，確保智能體執(zhí)行任務的準確性。

例如，將生成訂單接口任務拆解為查詢商品庫存→創(chuàng)建訂單記錄→扣減庫存→生成物流單四步，每步顯示狀態(tài)、依賴資源、耗時：若扣減庫存失敗，系統(tǒng)會標注可能的出錯原因以及解決方案，開發(fā)者也能直接在 TO-DO 列表中修改參數，系統(tǒng)實時調整執(zhí)行邏輯。

Spec 驅動開發(fā)則從源頭解決開發(fā)者與 AI 之間的需求理解偏差。Specification（需求規(guī)范）作為開發(fā)者最熟悉的協作載體，被 Qoder 確立為任務執(zhí)行的前置條件：開發(fā)者明確需求后，AI 會基于 Spec 生成開發(fā)計劃，自主完成代碼編寫、測試腳本生成、結果校驗等全流程，最終輸出包含代碼文件、測試報告、待確認問題的執(zhí)行報告。這一模式使開發(fā)者工作重心從實時盯屏修正代碼轉向需求定義與結果審核，甚至支持離線提交任務后等待推送反饋，徹底重構人與 AI 的協作關系。

03

破局 AI Coding 的不可能三角

長期以來，各種 AI Coding 工具，都存在能力-場景-成本的不可能三角。

模型能力強的工具，往往成本失控；而成本管理優(yōu)秀的工具，則往往場景覆蓋與技術能力有一定缺陷。

以海外兩大 AI Coding 工具為例：Claude Code 的 Max 版本定價 200 美元/月，Cursor Pro 20 美元/月，對于不少想要嘗鮮的用戶來說，是筆不小的成本。而且，多數 AI Coding 工具在會員制基礎上，還會額外采用按 token 計費的模式，這就導致復雜任務易耗盡額度。

與此同時，現有工具普遍存在場景局限：Cursor 聚焦 IDE，Claude Code 側重文檔，導致開發(fā)者需要同時為多個昂貴的開發(fā)平臺付費，并且不斷切換工作流。

這就導致，如何對這些產品進行選型，以及高性價比的使用，就成為了最大的行業(yè)痛點。

針對以上痛點，Qoder 選擇對齊標準+全場景高性價比方案的兩步走解決行業(yè)困境。

首先是標準層，Qoder 針對常見的 AI Coding 需求發(fā)布了覆蓋多場景、多語言、多模態(tài)的 Qoder 評測集；在此基礎上還推出了自動化評測框架 Qoder Bench，能夠度自動化 & 并行化對 AI Coding 軟件進行實時評測、線上 A/B Test，讓用戶在能力-場景-成本的不可能三角中，選出最適合的方案。

全場景高性價比方案，則可以從場景以及價格兩方面來理解。

Qoder 在已有 IDE、CLI 基礎上，全新發(fā)布 JetBrains 插件，全面覆蓋了三種編程主流產品形態(tài)的全鏈路場景：IDE 面向百萬行代碼級復雜工程，整合全量核心能力；JetBrains 插件適配 IntelliJ IDEA、PyCharm 等主流開發(fā)工具，實現零學習成本接入；CLI 則針對服務器運維、快速代碼審查等輕量場景，提供終端級高效支持。

三端數據和賬號、Credits 實時同步，確保開發(fā)者在不同場景下的體驗一致性。開發(fā)者在 CLI 生成的腳本可直接在 IDE 中編輯，消除了大量手動同步、配置和環(huán)境切換的瑣碎工作，提供無縫、一致的開發(fā)體驗。

而在定價上，Qoder 直接推出了首月首購 2 美元/?福利。

伴隨普惠的，則是 Qoder 更智能的成本控制模式。通過上線模型分級選擇器，Qoder 可以自動為不同任務匹配最優(yōu)模型：輕量模型適配代碼補全、注釋生成等簡單任務，成本僅為 SOTA 模型的零頭，還能帶來響應速度的極大提升；架構重構、跨模塊開發(fā)等復雜任務則調用高級模型，比固定用單一模型節(jié)約更多成本。

據 Qoder 創(chuàng)始人丁宇（叔同）在接受采訪時解釋，Qoder 有大量用戶和真實使用數據，可以從統(tǒng)計學層面知道不同場景最適合哪種模型。而如果讓用戶手動選擇，首先會打斷思路，其次也不現實——沒人能在每次提問時都換模型。一般人都是開啟一個新會話選好模型后一路用下去。所以 Qoder 沒有透出模型選項的核心理念是機選優(yōu)于人選，希望通過強大的模型調度能力，能自動判斷并為每一個問題選出最合適的模型，這樣用戶體驗和效果都更好。

這也是 Qoder 和其他產品最大的不同：用效果說話。

Qoder Bench 數據顯示，在復雜任務測試集中，Qoder 綜合效果評分領先行業(yè) 13.22%，而按同等任務量計算，其耐用度比 Cursor 高 104.9%。

04

尾聲

進入 2025 年，伴隨 AI 的普及率大幅提升，大模型行業(yè)一個最深刻的變化就是SOTA 刷新頻率與「aha 時刻」的密度呈現反比——參數競賽的邊際效益遞減，行業(yè)終于回歸技術落地價值的核心命題。

相應的，在各種繪畫、ppt、coding 等細分方向，做深，做性價比，也做專業(yè)用戶的口碑，從小的體驗做起，讓工程化能力與模型能力并進成為新的主流。

Coding 是走向 AGI 的必經之路。Qoder 是幫助大模型通過實際編碼任務來提升端到端能力的重要載體。它服務開發(fā)者，也服務更廣的場景。從戰(zhàn)略上講，它是阿里整個 AI 體系的重要組成部分。

AI 編程的競爭焦點，也從誰能生成更炫的 Demo 轉向誰能解決生產環(huán)境的真實軟件開發(fā)問題，而這，正是 Qoder 真正的意義所在。

*頭圖來源:Qoder

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