Qoder IDE 完整功能介绍

探索 Qoder IDE 的强大功能,从智能代码建议到自动化开发流程,让 AI 成为你最得力的编程伙伴。

🚀 核心功能一览

NES 智能代码建议

上下文感知的智能代码补全,分析当前文件和跨文件依赖,提供精准建议。

快捷键: ⌥P (Mac) / Alt+P (Win)

AI 聊天对话

Ask 和 Agent 双模式,自由切换问答和自主执行,支持多轮对话迭代。

快捷键: ⌘L (Mac) / Ctrl+L (Win)

内联聊天

直接在代码编辑器中与 AI 对话,单文件编辑的最佳选择。

快捷键: ⌘I (Mac) / Ctrl+I (Win)

Quest 自动化模式

AI 辅助的复杂开发任务,自动生成技术规格并异步执行。

特色: 端到端任务自动化

代码库 Wiki

自动生成项目结构化文档,持续跟踪代码和文档变化。

限制: 最多 6,000 文件,仅支持 Git 仓库

丰富上下文支持

支持 @file、@folder、@image、@gitCommit、@rule 等多种上下文类型。

支持: 拖拽添加、@ 符号快速选择

智能记忆学习

自动记忆开发者偏好、项目特性和问题解决方案。

范围: 全局记忆 + 项目特定记忆

MCP 工具集成

通过模型上下文协议连接外部工具,支持 STDIO 和 SSE 传输。

限制: 最多 10 个 MCP 服务器,仅 Agent 模式

🤖 AI 聊天:双模式智能助手

Ask 模式

简单的问答模式,基于上下文回答编程问题并提供解决方案和建议,但不修改代码。

  • 快速解答编程疑问
  • 代码解释和分析
  • 最佳实践建议
  • 调试问题诊断

Agent 模式

自主编程任务执行模式,具备自主决策、环境感知和工具使用能力。

  • 端到端任务完成
  • 多文件项目修改
  • 自动化工具使用
  • 命令执行和测试

🌟 核心特色

自动环境感知

自动检测项目框架、技术栈和错误信息

内置工具使用

自主使用 10+ 内置工具和 MCP 扩展

多轮对话迭代

支持需求细化和代码优化的迭代过程

🎯 Quest 模式:AI 辅助的复杂开发任务

Quest 模式专为复杂、长期运行的开发任务而设计。通过自然语言描述需求,将功能开发、错误修复、重构和测试等任务委托给 AI,显著提升开发效率。

AI 辅助规格设计

AI 分析项目并自动生成详细的技术设计文档(Spec),确保任务理解一致

自主异步执行

AI 代理异步执行任务,通过 Action Flow 视图实时监控进度和遇到的问题

AI 辅助任务报告

完成后生成结构化报告,包含变更概述、测试结果和验证结果

📋 使用流程

1
创建任务

点击 New Task,选择相关上下文并用自然语言描述任务

2
技术设计

AI 生成详细 Spec 文档,可编辑完善后点击 Start Now 开始执行

3
监控执行

在 Action Flow 视图中查看执行计划、实时输出和进度状态

4
审查结果

查看任务报告,点击 Accept 保留更改或 Discard 撤销所有更改

🛠️ 强大的工具生态系统

🔧 内置工具

代码库搜索
文件搜索
代码片段搜索
目录结构查看
Web 搜索
Web 内容获取
文件修改
命令执行
问题检测
记忆更新

🔌 MCP 集成

通过模型上下文协议 (MCP) 连接外部工具和服务,扩展 AI 助手的能力。

STDIO 传输

通过标准输入/输出流通信,适合本地工具和命令行集成

SSE 传输

使用 HTTP POST 和事件流,远程托管,易于配置和使用

MCP Square 市场

一键安装第三方 MCP 服务器,快速扩展功能

⚡ 高级功能特性

智能代码索引

自动生成文件嵌入,支持 AI 驱动的代码理解、智能推荐和语义搜索。

支持最多 100,000 文件的代码库
增量索引,实时处理新文件和修改
自动忽略 .gitignore 和 .qoderignore 文件

项目规则定制

存储在 .qoder/rules 目录,优化模型适应你的编码偏好和项目标准。

手动应用 @rule
模型决策 智能应用
始终应用 全局生效
特定文件 *.js, src/**

智能差异视图

清晰的上下文差异视图,让你在应用前完全了解每个修改。

新增行显示为绿色
删除行显示为红色
未更改代码保持中性色调

内联聊天

直接在代码编辑器中与 AI 对话,专注于单文件编辑任务。

⌘I macOS 快捷键
Ctrl+I Windows 快捷键
# 添加上下文文件或规则

💡 高效使用技巧

📝 需求描述最佳实践

  • 结构化请求:清晰表达目标和期望结果
  • 提供上下文:包含相关文件、图片和代码变更
  • 明确期望:指定编程语言、代码标准和输出格式
  • 分步描述:将复杂任务分解为可管理的步骤

🔄 迭代优化策略

  • 及时反馈:对代码建议给出具体反馈
  • 逐步完善:通过多轮对话细化复杂需求
  • 利用记忆:让 AI 学习你的编码风格和偏好
  • 善用规则:配置项目特定的编码标准

准备体验智能编程了吗?

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