基础概念
核心概念
🤖 智能代理（Agentic AI）
Qoder 的智能代理是一个能够：
- 理解复杂编程任务：分析多层次的开发需求和问题
- 自动化开发工作流程：端到端完成编程任务，从分析到实现
- 提供上下文感知的代码建议：基于项目结构和历史代码模式生成建议
- 自主决策和工具使用：根据任务需要选择合适的工具和方法
- 错误检测和修复：识别代码问题并提供修复方案
🧠 上下文工程（Context Engineering）
上下文工程是 Qoder 的核心技术，包括：
- 项目结构分析：深度理解代码库的组织结构和架构模式
- 依赖关系映射：分析文件间、模块间、函数间的依赖关系
- 代码语义理解：理解代码的业务逻辑和实现意图
- 历史上下文维护：保持对话历史和项目变更的连续性
- 跨文件上下文：理解代码在整个项目中的作用和影响
📊 任务模式
Qoder 提供多种任务执行模式：
Ask 模式
- 问答式交互，适合学习和咨询
- 提供代码解释和编程建议
- 不直接修改代码文件
Agent 模式
- 自主任务执行，适合实际开发
- 可以修改文件、运行命令、使用工具
- 端到端完成复杂的编程任务
Quest 模式
- 异步处理长时间、复杂任务
- 多步骤任务分解和并行执行
- 详细的进度跟踪和结果交付
- 支持任务暂停、恢复和回滚
💾 智能记忆（Memory System）
Qoder 的记忆系统具有：
- 学习项目特点：记住项目的编码风格、架构模式、常用库
- 保持会话上下文：维护长时间对话的连贯性
- 提供个性化建议：基于用户习惯和项目历史提供定制化建议
- 共享团队知识：在团队成员间共享项目知识和最佳实践
- 自动组织和更新：智能整理记忆内容，保持相关性
🔍 索引系统（Indexing）
智能索引功能包括：
- 语义代码搜索：基于代码含义而非仅仅文本匹配的搜索
- 符号引用分析：快速定位函数、类、变量的定义和使用
- 项目图谱构建：构建项目的完整依赖关系图
- 实时索引更新：代码变更时自动更新索引
🛠️ 工具系统（Tools）
Qoder 提供丰富的内置工具：
- 搜索工具：代码搜索、文件搜索、语义搜索
- 编辑工具：文件修改、批量编辑、代码生成
- 执行工具：命令执行、测试运行、构建操作
- 分析工具：问题检测、性能分析、依赖分析
- MCP 工具：通过模型上下文协议连接外部工具
技术架构
工作流程
mermaid
graph TB
A[项目加载] --> B[结构分析]
B --> C[依赖映射]
C --> D[语义理解]
D --> E[索引构建]
E --> F[上下文准备]
F --> G[智能建议]
G --> H[用户交互]
H --> I[记忆更新]
I --> F数据流
- 输入层：用户代码、自然语言需求、项目文件
- 分析层：语法分析、语义分析、依赖分析
- 理解层：上下文构建、模式识别、意图理解
- 决策层：任务规划、工具选择、策略制定
- 执行层：代码生成、文件操作、命令执行
- 反馈层：结果验证、错误处理、学习更新
术语解释
核心术语
- 代码补全（Code Completion）：基于上下文的智能代码建议和自动完成
- NES（Next Edit Suggestion）：智能的下一步编辑建议系统
- 聊天模式（Chat Mode）：与 AI 进行自然语言对话的交互模式
- 代码重构（Refactoring）：改进代码结构和质量，保持功能不变
- 测试生成（Test Generation）：自动生成单元测试和集成测试
- MCP（Model Context Protocol）：模型上下文协议，连接外部工具和服务
技术术语
- 语义搜索（Semantic Search）：基于代码含义的智能搜索
- 符号解析（Symbol Resolution）：识别和定位代码中的符号定义
- 依赖图（Dependency Graph）：项目中文件和模块的依赖关系图
- 上下文窗口（Context Window）：AI 模型能够处理的上下文信息范围
- 增量更新（Incremental Update）：只更新变化部分而非重新处理全部内容
用户界面术语
- 内联聊天（Inline Chat）：直接在代码编辑器中进行的 AI 对话
- 差异视图（Diff View）：显示代码变更对比的界面
- 仓库 Wiki（Repo Wiki）：自动生成的项目文档和知识库
- 任务面板（Quest Panel）：显示和管理异步任务的界面
- 记忆管理（Memory Management）：管理 AI 记忆内容的功能
最佳实践
- 保持清晰的项目结构
- 使用有意义的命名
- 编写清楚的注释
- 提供明确的任务描述
- 验证 AI 生成的代码