聊天功能概览

Qoder 提供两种模式的 AI 聊天功能：Ask 和 Agent。这些功能帮助开发者解决编程问题、修复错误、调试和排除运行时问题。Qoder 还提供多文件编辑、自主决策、环境感知和工具使用来完成端到端的编程任务。

安装 Qoder 来探索更多功能。

核心特性

1. 🔄 多种聊天模式

在单个对话流程中，开发者可以在 Ask 和 Agent 模式之间自由切换。这种灵活性提升了开发工作流程的生产力和效率。

模式对比：

特性	Ask 模式	Agent 模式
主要功能	问答和咨询	自主任务执行
代码修改	不直接修改	可以修改文件
工具使用	仅分析功能	完整工具集
决策能力	提供建议	自主决策执行
适用场景	学习和咨询	开发和实现

2. 🔍 自动环境感知

Qoder 自动检测项目框架、技术栈、所需代码文件以及任务描述中的错误消息。这消除了手动添加上下文的需要，使任务描述更加简单。

智能检测内容：

• 项目框架：React、Vue、Angular、Express、Django 等
• 技术栈：Node.js、Python、Java、Go、TypeScript 等
• 构建工具：Webpack、Vite、Rollup、Parcel 等
• 包管理器：npm、yarn、pnpm、pip、maven 等
• 数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis 等

3. 🛠️ 工具使用

Qoder 自主使用超过 10 种内置工具来协助文件读写、代码查询和错误排查。它还支持 MCP 工具配置，允许开发者根据需要定制他们的工具集。

内置工具类别：

• 搜索工具：文件搜索、代码搜索、语义搜索
• 编辑工具：文件修改、内容查看、批量编辑
• 执行工具：命令执行、脚本运行、测试执行
• 分析工具：问题检测、性能分析、依赖分析

4. ⚡ 命令执行

Qoder 自主确定、生成和执行必要的命令，显著提升任务执行效率。

智能命令执行：

• 根据项目类型选择合适的命令
• 自动处理依赖安装和环境配置
• 智能错误诊断和修复建议
• 支持后台任务和长时间运行的进程

5. 📁 项目级更改

基于任务描述，Qoder 能够修改项目中的多个代码文件。通过多轮对话，它支持代码优化或快照回滚，更高效地完成任务。

多文件编辑能力：

• 跨文件重构和优化
• 一致性的代码风格应用
• 依赖关系的自动更新
• 测试文件的同步修改

6. 🧠 记忆感知

Qoder 具有基于 LLM 的自主记忆。它从每次聊天中学习，逐渐建立与个人开发者、特定项目和遇到的问题相关的丰富记忆库。

开始新的聊天

打开 AI 聊天面板

要启动 AI 聊天，请登录 Qoder，并切换右上角的辅助侧边栏。

或者，使用快捷键：

操作	macOS	Windows
打开/关闭 AI 聊天面板	⌘ L	Ctrl L

选择模式

Ask 模式：

• 简单的问答模式，回答编程问题
• 基于上下文提供解决方案和建议
• 但不修改代码

Agent 模式：

• 自主编程任务执行模式
• 具有自主决策、环境感知和工具使用能力
• 基于开发者的编程需求，利用项目搜索、计划制定、文件编辑、终端操作等工具
• 端到端完成编程任务
• 支持开发者可配置的 MCP 工具

输入需求

选择聊天模式后，在输入框中输入需求描述。考虑以下有效需求的建议：

1. 结构化请求：

• 清楚说明您希望 Qoder 完成什么
• 概述编程任务的目标和步骤

2. 提供上下文：

• 包含文件、图片、代码更改和其他相关信息
• 帮助 Qoder 更好地理解背景并生成更准确的解决方案

3. 指定期望：

• 说明任何偏好或指导原则
• 如编程语言、编码标准、输出格式或更改目标
• 示例："生成代码更改时，也为每个方法包含注释"

4. 进行迭代反馈：

• 对代码建议或答案给出反馈以帮助 Qoder 改进
• 对于复杂的编程任务，分解需求并逐步迭代

Todo 计划制定

基于输入，Qoder 将生成一个计划来完成您的需求，并提供 Todo 列表供您审查。这将复杂问题分解为可管理的连续步骤，为您和 Qoder 之间的协作提供结构化界面。

Todo 状态指示

在聊天底部，您可以查看每个任务的进度：

• 空圆圈 ⭕ - 任务尚未开始
• 加载圆圈 ⏳ - 任务正在进行中
• 复选框 ✅ - 任务已完成

计划示例

任务：为电商网站添加购物车功能

Todo 计划：
1. ⭕ 设计购物车数据结构
2. ⭕ 创建购物车 API 接口
3. ⭕ 实现前端购物车组件
4. ⭕ 添加购物车状态管理
5. ⭕ 集成支付接口
6. ⭕ 编写单元测试
7. ⭕ 进行端到端测试

代码修改和审查

多文件编辑

在 Agent 模式下，Qoder 可能会修改多个代码文件。每个文件修改都涉及生成和应用过程。您可以在聊天框或工作区中查看受影响的文件及其状态：

文件状态：

• 生成中 🔄 - 基于任务分解生成代码建议
• 应用中 ⚙️ - 建议与原始文件集成以创建新的更改文件
• 已应用 ✅ - 代码更改文件完成并准备审查

点击特定文件显示代码修改建议生成过程，并显示更改的差异比较。

审查、接受或拒绝修改

点击工作区或单个文件中的 查看更改 按钮来比较修改。然后：

文件级操作：

• 使用向上或向下箭头导航和查看当前文件中的更改
• 拒绝或接受每个更改
• 使用文件级操作区域的前进和后退箭头在更改的文件之间切换
• 在文件级操作区域中拒绝或接受
• 部分修改更改文件

批量操作：

• 全部接受所有文件的更改
• 全部拒绝所有文件的更改
• 选择性接受特定文件的更改

多轮迭代

完善需求

在 Agent 模式下，完成一轮对话并生成代码更改文件后，您可以通过提交额外查询来继续补充或修改您的需求。Qoder 将合并之前生成的代码更改，分析更新的需求，并相应地生成一个或多个新的代码更改文件。

同时，将根据您的需求生成多个快照。要撤销某些操作，只需点击聊天流程中的 撤销 按钮。

迭代示例：

第一轮：创建基础用户注册功能
→ 生成注册表单和基本验证

第二轮：添加邮箱验证功能  
→ 补充邮箱发送和验证逻辑

第三轮：增加密码强度要求
→ 更新验证规则和错误提示

第四轮：优化用户体验
→ 添加进度指示和友好提示

开始新聊天

要开始新聊天，使用以下任一方法：

方法一： 点击 AI 聊天面板右上角的添加按钮

方法二： 在聊天框中输入 / 然后选择 /newChat

查看聊天历史

点击 AI 聊天面板右上角的历史图标查看所有聊天历史。

历史功能：

• 按时间排序的聊天列表
• 搜索特定对话内容
• 恢复之前的聊天上下文
• 导出重要的对话记录

集成功能

上下文支持

Qoder 支持丰富的上下文信息，如代码文件、目录、图片、Git 提交和规则。它还支持使用上下文和用户输入灵活组合提示，允许开发者自由组合和表达他们的需求。

了解更多信息，请参阅 上下文工程。

记忆系统

Qoder 提供长期记忆能力。随着开发者与 Qoder 的交互，它逐渐建立与个人开发者、特定项目和遇到的问题相关的丰富记忆库。这种记忆会随着时间自动组织和更新。通过这种能力，Qoder 可以更有效地与开发者互动，并随着时间的推移，对每个开发者的独特需求和上下文形成更深入的理解。

了解更多信息，请参阅 记忆系统。

工具系统

Qoder 提供各种工具来帮助编程的不同方面，例如：

• 文件搜索 - 快速定位相关文件
• 文件读取 - 智能内容分析
• 目录读取 - 项目结构理解
• 语义符号搜索 - 精确代码定位
• 文件编辑 - 智能代码修改
• 错误检查 - 问题自动检测
• 命令执行 - 自动化任务执行

使用工具时，Qoder 自主操作，做出决策并执行操作，无需开发者确认或干预。

了解更多信息，请参阅 工具系统。

MCP 集成

Qoder 的 Agent 模式与 MCP 服务器集成。开发者可以为代理配置自己的 MCP 服务器，扩展 AI 编程助手的能力，使其更好地与开发者的工作方式保持一致。

代理还连接到第三方 MCP 服务器的市场。这允许开发者一键安装所需的 MCP 服务器。

了解更多信息，请参阅 MCP 协议。

使用场景示例

日常开发咨询

Ask 模式使用：

问题：React 中如何避免不必要的重渲染？
→ 获得详细的优化建议和最佳实践

问题：这个函数的时间复杂度是多少？
→ 分析算法复杂度并提供优化方案

功能开发任务

Agent 模式使用：

任务：为博客系统添加评论功能
→ 自动分析现有架构
→ 设计数据库表结构
→ 创建 API 接口
→ 实现前端组件
→ 编写测试用例
→ 更新文档

代码重构优化

多轮迭代示例：

第一轮：重构用户模块，提高代码可读性
第二轮：添加类型定义，增强类型安全
第三轮：优化数据库查询，提升性能
第四轮：添加缓存机制，减少响应时间

最佳实践

1. 合理选择模式

• 学习和咨询使用 Ask 模式
• 实际开发任务使用 Agent 模式
• 复杂任务可以在两种模式间切换

2. 提供充分上下文

• 附加相关文件和代码片段
• 说明项目背景和技术栈
• 包含错误信息和日志

3. 清晰表达需求

• 使用具体的技术术语
• 分步骤描述复杂任务
• 说明期望的结果和约束

4. 及时反馈和调整

• 对 AI 建议给出反馈
• 根据结果调整后续需求
• 利用迭代改进最终结果

聊天功能是 Qoder 的核心，通过 Ask 和 Agent 两种模式的灵活结合，为您提供从简单咨询到复杂开发任务的全方位 AI 编程支持。