Qoder NEXT有妙用:当"反向思维"遇上AI编程助手

简介: 博士生实测Qoder NEXT新功能NES,意外发现“反向思维”妙用:通过AI高亮提示反推配置逻辑,轻松实现导航栏排序。无需代码基础,几分钟完成优化,AI不仅提供建议,更生成完整方案。技术门槛降低,效率翻倍,探索充满乐趣。#AI编程 #低代码

大家好!今天想和大家分享一个关于Qoder NEXT版本中核心功能NES的有趣发现。作为一个不常写亲自代码的博士生,我最近在测评这个新功能时,意外解锁了一种"反向思维"的妙用方式。

🤔 什么是"反向思维"?

通常,我们会先有需求,再去找代码解决方案。但这次,我做了一个小实验:先看配置文件,再观察NES会给我什么提示。这种"倒着来"的方法,竟让我发现了隐藏的宝藏功能!

💡 意外收获:导航栏顺序的秘密

我最近在完善我的个人主页项目PPage(https://github.com/wsqstar/ppage) 。在查看我的config.yml文件时,NES高亮提示:order:1,我感到很奇怪,因为我并没有写过类似的代码。但是当我仔细思考,才意识到这是NES的“反向功能”,通过他的推荐来了解项目可能缺少开发了什么东西。

原来,只需简单添加一个order参数,就能轻松覆盖默认的菜单栏顺序!这对于注重用户体验的产品来说太实用了——再也不用为了调整一个菜单顺序而翻查文档或求助开发同事了。

🤖 用Agent模式实现它

更令人惊喜的是,Qoder NEXT NES可以给出建议,Qoder Agent模式还提供了完整的实现方案。它自动帮我生成了完整的配置代码,并解释了每一步的原理。整个过程不到两分钟,我的导航栏已经按照预期顺序完美排列!

navbar:
  items:
    -label:首页
      link:/
      order:1
    -label:产品
      link:/products
      order:2
    -label:文档
      link:/docs
      order: 3

(令人感到十分惊喜的是这里的高亮指示,让我很清楚的知道他要编辑哪一部分。)

🌟 为什么说这是"妙用"?

  1. 降低技术门槛:即使不常写代码,也能通过观察提示快速学习
  2. 提高效率:从发现问题到解决问题,全程只需几分钟
  3. 启发式学习:通过"反向"方式,发现原本可能忽略的功能
  4. 配置即文档:NES的提示本身就是最好的使用说明

💭 写在最后

有时候,技术工具的价值不仅在于它能做什么,更在于它如何改变我们思考问题的方式。Qoder NEXT这样的AI助手,正在悄然改变非技术角色与代码互动的方式——不再是畏惧和隔阂,而是充满探索乐趣的对话。

下次当你面对一段配置文件时,不妨也试试这种"反向思维":先看AI会给你什么提示,也许会有意想不到的收获!

你有什么与AI协作的奇妙经历?欢迎在评论区分享!👇

AI编程 #低代码 #产品设计 #Qoder #技术探索

目录
相关文章
|
SQL 算法 开发者
Qoder Next:智能预测编码意图,精准化解开发难题
阿里巴巴旗下的智能编码平台 Qoder 正式发布其全新品牌 NEXT,并推出了基于自研 NEXT 模型的高阶智能补全能力 。 这一发布不仅仅是产品版本的更迭,它标志着 AI 辅助编程正式从“代码续写”阶段迈向“意图感知与自主代理”的 Agentic 编码新纪元 。 Qoder NEXT 通过结合抽象语法树(AST)精准模拟、ActionRL 强化学习算法以及海量真实编辑行为的学习,构建了一个能够主动感知代码库、理解开发者编辑历史的深度认知模型 。
465 10
Qoder Next:智能预测编码意图,精准化解开发难题
|
1月前
|
传感器 SQL 人工智能
Qoder NEXT 来了:补全功能全新升级,AI 代码采纳率提升 65%
Qoder智能补全全面升级,推出全新品牌NEXT。基于自研模型,Qoder NEXT可感知代码库与编辑历史,预测开发意图,实现跨文件联动、多点位自动补全,突破传统补全局限。通过ActionRL算法构建“训练-反馈-优化”闭环,代码采纳率提升65%,助力AI编程“最后一公里”。
|
1月前
|
人工智能 Rust 自然语言处理
Qoder NEXT 测评:不止是代码补全,而是“会思考的编程搭档”
本次测评聚焦三大核心问题: 能否超越传统 FIM,支持真实开发中的结构化编辑? 编辑建议是否精准、符合开发者意图? 是否具备持续进化能力,越用越好?
|
1月前
|
程序员
|
3月前
|
缓存 Java 大数据
深入理解 Project Valhalla:值类型即将如何重塑 JVM 性能
Project Valhalla 是OpenJDK的关键项目,通过引入值类型、泛型特化等特性,显著提升JVM性能与内存效率,减少对象开销和GC压力,助力Java在高性能计算、大数据等领域实现接近底层语言的运行效率。
614 7
|
8月前
|
人工智能 安全 Apache
Unity Catalog 三大升级:Data+AI 时代的统一治理再进化
在刚刚落幕的 2025 Databricks Data + AI Summit 上,Databricks 重磅发布了多项 Lakehouse 相关功能更新。其中,面向数据湖治理场景的统一数据访问与管理方案 —— Unity Catalog,迎来了三大关键升级:全面支持 Apache Iceberg、面向业务用户的全新使用体验,以及数据治理与安全能力的持续增强。
|
11月前
|
SQL 存储 调度
基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
295 1
基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
|
人工智能 Oracle Java
蚂蚁 CodeFuse 代码大模型技术解析:基于全仓库上下文的代码补全
CodeFuse 代码补全插件是 CodeFuse 系列产品中用户数量最多、留存率最大,调用AI能力最多的产品~欢迎大家体验试用https://github.com/codefuse-ai/RepoFuse
2565 7
蚂蚁 CodeFuse 代码大模型技术解析:基于全仓库上下文的代码补全
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
【AI系统】AI编译器前瞻
本文基于《The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey》调研,对比了TVM、nGraph、TC、Glow和XLA五个热门AI编译器,介绍了它们的特点和应用场景。文章分析了AI编译器面临的挑战,包括动态Shape问题、Python编译静态化、发挥硬件性能、特殊优化方法及易用性与性能兼顾问题,并展望了AI编译器的未来,探讨了编译器形态、IR形态、自动并行、自动微分及Kernel 自动生成等方面的发展趋势。
735 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
掌握 PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析
PyTorch提供了几种张量乘法的方法,每种方法都是不同的,并且有不同的应用。我们来详细介绍每个方法,并且详细解释这些函数有什么区别:
667 4
掌握 PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析

热门文章

最新文章