真心建议大家去使用一下这段时间最新推出的一款 AI 编程工具：Qoder 。
真的是太好用了，一点也不比 Cursor 差。
为什么这么讲？几个月前，我用 Cursor 开发了一款叫：「图文侠」的微信小程序，专门用来制作文字海报、图片水印以及小红书封面海报。但是，我用 Cursor 开发的时候，一直有一个 bug 没有解决，就是在把长文拆分成多个文字图片的时候，总是中间会丢失文字，是个偶现的 Bug。
这两天，我想着要不就用最近新推出的 AI 编程工具 Qoder 试一试吧，没想到，一次性就帮我找到了问题所在。
当然了，我认为 Qoder 之所以能很快解决，并不是因为在编程能力上比 Cursor 强，而是跟它的设计理念有关。
比如：我们在使用 AI 编程工具的时候，提一个需求，AI 就开始在后台默默干活了，但是，我们看不到它是怎么干的？这就像是一个黑盒，给我们一种失控感，所以，Qoder 在设计上增加了透明化 AI 工作过程的功能：
- 待办事项功能：将复杂任务清晰分解，让开发者了解 AI 的工作计划
- Action Flow：提供实时执行跟踪，开发者可以随时查看 AI 的进度和决策过程
而且，还增强型上下文工程，比如：
- 深度代码库理解：AI 不仅读代码，还理解项目结构、依赖关系和设计理念
- 长久记忆机制：记录项目历史、用户操作和 AI 交互，实现长期上下文保留
我们都知道对于目前的 AI 编程来讲，市面上大多数 AI 编程工具都差不多，开发一个新项目很容易，我们都在吐槽什么？吐槽代码的维护性差，吐槽不好修改代码，修改 Bug ，就感觉 AI 虽然开发的功能能用，但是却遗留了一堆屎山代码。
所以，我认为真正能够彰显一个 AI 编程工具能力的方式并不是利用它开发一个项目，而是给它一个项目，看它能不能去维护这个项目，能不能修改 Bug 。
这里的关键就是能不能透明化 AI 工作过程？所以，当我用 Qoder 的时候，真正的惊喜点就在这里。
它不仅仅是帮我“写出一堆代码”，而是让我看见它是怎么思考、怎么推理、怎么拆解问题的。这就是它的创新之处，不愧是一个专为真实软件开发而设计的 Agent Coding 平台。
举个例子，你看，我在 Qoder 给 AI 提的需求是：
请帮我检查这个地方的代码，我的功能要求是：我输出一篇大段的文字，可以将这段文字进行拆分，拆分成小红书图片海报的形式，比如：一段 1000 字的文字，可以拆分成 5 张文字图片。但是，我发现有 bug ，在拆分文字的过程中，总是中间有丢失的内容和段落。
请严格检查之前写好的代码和逻辑，看看哪里出问题了，帮我修复这个 bug
因为是让 Qoder 修改 Cursor 写的代码，功能很多，所以，我引用上下文，直接指定了文件，让它在这个文件下查找 Bug ，修改代码。
不知道大家发现了没有？Qoder 给出的过程非常清晰和详细，大家可以看截图：
先是查找代码，然后分析问题，分析出了哪些问题，然后如何修改，修改方案是什么？算法优化了哪些部分，怎么优化的，以及修复效果是什么样的？
把 AI 干活的整个过程不仅展示出来了，还解释清楚了。
但是，当我验证的时候，发现拆分的还不对，还是有内容丢失。我干脆让 Qoder 自测了一下算法。
给了它一个案例，让它自测一下拆分算法。
大家看看整个输出过程，它在终端进行自测，然后果然发现了问题，最后重写了算法，还重新进行了测试，还给出了测试的验证结果，关键是它在我代码里还写了各种 log 输出，帮我在控制台查看结果。
最后，验证成功了，我在控制台也看到了结果，是正确的，拆分的没问题。
正因为 Qoder 给出了详细的过程，以及各种解决方案，写的清晰明了，以至于让我怀疑不是算法拆分的问题。最后，果然，找到了关键问题所在，除了算法有问题，在传值的时候，也有问题。
这就是好的 AI 编程工具，它就是你的助手一样，不仅帮你解决问题，当它能给出清晰的过程以及解决方法的时候，它就能给你提供额外的思路，让我意识到可能问题不在算法上，而在其他地方。
AI 不仅仅只是帮你开发的工具，更是你的助手，可以给你提供思路和解决方法。
大家可以看看截图上的整个过程，简直太详细了，找到问题，解决问题，修复方案，修复效果，都写的清清楚楚，明明白白。
最终，问题解决了。看成品效果：
在使用过程中，我还发现 Qoder 的一个设计，是非常减少我们认知资源的一个设计，就是智能路由，什么意思呢？在使用过程中不会固定大模型，用户无需研究和选择模型，Qoder 根据任务复杂性和上下文自动选择最佳模型。
以上是 Agent 模式，Qoder 还提供了一个新的模式叫：Quest 模式。你可以把它理解为一个全栈工程师的角色。专为复杂、长时间运行的开发任务而设计。
在 Quest 模式下，你只需要输入任务描述，Qoder 就能自动将需求转换为详细的设计规范，然后根据设计规范，将任务委派给 Agent ，来自主完成开发、Bug 修复、重构、测试等工作。
举个例子，我新建一个任务，让它帮我开发一个 svg 转 png 图片的 Chrome 浏览器插件。
看看它开始自主执行任务，帮我们干活了。几分钟，帮我们出了一份设计文档。
如果设计文档，经过我们看了，没问题，就可以让它执行下一步了，只需要点击「开始任务」按钮，它就自动干活了。这时候，你就沏上一杯咖啡，打开音乐，享受惬意的生活吧，终于有一个员工帮你打工了。
大约十分钟之后，活就干完了，不仅干完了，干的还相当漂亮，不仅有详细的操作步骤和文档，最后还来了一个任务总结。
大家可以仔细看看，它根据设计文档，出了一个详细的实施计划，列出了各种代办事项，然后按照计划一步一步地执行。最后，给出了一份任务总结。
说这么多，不如直接看效果。装到浏览器之后，效果如下：
不仅有转换功能，话增加了网页检测功能，自动检测 svg 元素以及转换历史。我试了试，转换效果很赞。
除了 Agent 和 Quest 模式之外，我感觉还有一个功能，是我们程序员非常喜欢的，就是：Repo Wiki 功能。
工作中最痛苦的事情之一，就是接手「前辈」留下的项目。
对于庞大的代码项目，以往可能要花个几天时间去了解熟悉项目代码。
但就算是熟悉了，也很有可能因为一个隐藏细节的疏忽，就改出更大的 bug。
而 Qoder 的 Repo Wiki，可以大大降低我们接手或了解一个新项目的难度。比如，我把 Cursor 之前写的那个图文侠小程序导入进来。在 Qoder 里，点「仓库 Wiki」，初始化仓库：
不一会，然后就可以看到关于这个项目结构和实现细节了：
就问，是不是你很需要这样的功能呢？只需要把项目导入 Qoder，Repo Wiki 就可以详细地帮你梳理整个代码工程，甚至可以将项目的隐性知识显性化。这简直就是程序员的福音。
经过我这几天的体验，说实话， Qoder 的设计理念，在我看来它其实意味着一种新的“人机协作模式”：不是 AI 替代你，而是AI 作为一个透明的合作者，帮你一起 debug、一起维护。
更深层的意义在于—— AI 编程工具不仅仅是“写代码的机器”，更是“项目维护的伙伴”。
因为维护比开发难得多，真正决定一个工具价值的，不是它能不能 0 到 1 写一个 demo，而是能不能长期跟进、不断迭代、持续改进。
而这，正是 Qoder 给我的最大启发。
——如果把未来 AI 编程工具的核心竞争力用一句话总结，那就是：能不能让开发者在透明化的协作中，信任它、依赖它，并且和它一起把项目养大。
强烈建议大家去使用一下，深度体验体验，非常好用。
Qoder 官网地址：https://qoder.com/
