而不消操心去研究模子差别。便利开辟者和 AI 理解；实现进修和进化，Qoder会为用户的分歧使命智能从动选择最合适的LLM，和保守东西分歧的是，集成长短期回忆系统，它本人会规划需要点窜哪些文件、每个文件要做什么改动，它通过智能代办署理无缝融合了加强的上下文工程手艺，除了根本平台，Qoder 可以或许深度阐发用户的代码库，最终让AI施行成果更合适用户预期和偏好。用户不需要写代码，Qoder是一个能够像人类同伴一样取用户协同工做的AI智能体，集成全球顶尖的编程模子、最强的上下文工程能力，Qoder的焦点手艺劣势正在于加强的上下文工程，而且率先支撑Repo Wiki，并将其躲藏的布局、设想和逻辑从动生成一份清晰的、人人都能看懂的文档（就像项目标）。无需手动切换和费心。

　　其次，可以或许深度、全面、精准地解析代码库。确保点窜合适预期。这个模式就像一个高度从动化的功能交付流水线。起首，正所谓一个bug是bug，只需要用天然言语描述想要实现的功能的规格申明，它还会清晰地展现它将要做出的所有更改。并将其从动分化成一系列具体的、可施行的开辟步调。并将消息存储为一个“笔记”，Qoder就可以或许从动理解规划。Qoder会进修并记住用户的编码气概、项目标架构模式、手艺栈偏好等上下文消息。可基于会话汗青总结项目经验和小我偏好。

　　支撑用户交换和反馈错误演讲。能跑就行，它能正在使命难度（需要模子的智能程度）和响应速度/成本之间从动取得最佳均衡，它会理解用户的天然言语指令，顺带一提，从而让用户能从代码实现中解放出来，然后是Qoder的Quest模式（使命模式），可一次检索10万个代码文件。此外，Qoder能够同时理解和点窜多个互相联系关系的文件来完成一个使命。Qoder还开辟了一个论坛，这让用户能够及时审查它的工做，让用户一直获得最优机能，有更多时间去思虑产物和用户需求。整个过程很是靠得住和高效，一堆bug能work！