阿里Qoder怎么样？实测对比TRAE SOLO 和 CodeBuddy IDE

大家好，这里是K姐。

一个帮你追踪最新AI应用的女子。

这半年，AI IDE 的竞争越来越激烈，几乎每个月，都有人想重新定义“AI Coding”。

这次是阿里，他们最近做了个新的AI Agentic IDE，叫 Qoder。

可以理解整个代码库，理解项目结构、抓住上下文，再根据团队的习惯和规范，给出最适配的代码。

最关键的是，现在是预览阶段，可以免费使用，不需要邀请码！

那如果，把同样的任务交给阿里的 Qoder、字节的 TRAE SOLO 和腾讯的 CodeBuddy IDE ，会怎么样呢？

我用三个相同的提示词跑了一遍，一起来看看对比吧。

Qoder——懂项目的IDE

Qoder 原生支持中文，小白用户也很好上手。整体布局和VS Code 、TRAE 差不多，但真用起来，我发现 Qoder 有几个地方很不一样。  

• 自动选模型

Qoder 集成了Claude 、GPT 、Gemini 等国际主流模型，并且会根据我们的任务，自动调用合适的模型。

预览阶段，每个人都有2000积分的免费额度，用完之后还可以继续免费使用，不过会自动切换成普通的大模型。

• 三种任务模式

用过通义灵码的友友们肯定会觉得很熟悉~

智能问答模式下，Qoder 回答我们的问题时，不会对工程文件进行任何修改，这个模式很适合让 Qoder 给我们提供一些灵感和建议，或者做代码解读。

智能体模式中，Qoder 会主动修改代码和执行任务，包括制定 To-do 计划、使用工具、使用 MCP 等。

除此之外，Qoder 还有一个 Quest（AI 自主编程）模式，是专为团队解决复杂、长期的任务而设计的，适合大型任务。

• 支持Repo Wiki

传统的代码库里，架构、接口设计等等信息大多是隐性的，要么是记在脑子里，要么零散地分布在各个文档里。

Qoder 引入的 Repo Wiki，就是把这些隐性知识显性化。

它会在读完整个代码库后，自动生成一份“项目百科”，把工程结构、依赖关系、API用法、技术债、关键决策脉络都梳理清楚。

更方便的是，Qoder 还会生成明确的 To-do清单，随着项目演进，Wiki还能不断更新，保持和代码库保持同步。

实测对比

月初的时候，K姐就实测对比过TRAE SOLO 和 CodeBuddy IDE。TRAE SOLO 和 CodeBuddy IDE 谁更强？编程小白上手实测

今天咱们把同样的提示词发给Qoder，看看这三款国产 AI IDE 到底谁更强。

• 小游戏

提示词：生成一个像素风的贪吃蛇小游戏

这个小游戏界面做得和 TRAE SOLO 风格很像，玩起来也是很流畅的。

• 参考图生网页

提示词：生成和图片一样的购物网站，风格要求柔和、舒缓、果冻感，色调以奶白、雾紫为主，整体让人有放松的感觉，动效柔和自然。

Qoder 这个网页做得很棒，我觉得是这三个里面对原模板还原和优化最好的。

Qoder 对页面的理解很透彻，通过静态图片就还原了网页顶部的 Banner 页设计，三大主题 Banner 页可以自动和手动切换。

下拉页面后，精选分类、精选推荐等这些分区的设置，三者做出来都差不多。

不同的是，TRAE SOLO 是用不同的 Emoji 图标代替了商品展示；CodeBuddy IDE 部分模块用 Emoji 代替商品图，另一部分仅保留图片占位符，没有实际渲染图片。

Qoder 直接在页面中加载了真实的商品图，与购物网站的整体定位更加契合。

• 社区小饭桌订餐网页

提示词：帮我生成一个社区小饭桌的网页。

用户选择自己想要的菜品、甜点、水果和饮品等等，放在自己的饭盒中。

下单可以选择配送时间（日期和午/晚餐），填写地址；

下单成功后会有动画显示，正在制作中...祝你用餐愉快！

Qoder 生成的页面布局都很好看，我要求的分类和下单的交互逻辑都实现得不错！不过，页面并没有加载配套的商品图片。

• 全栈开发

提示词：做个腾讯视频首页

首页的布局很不错，各个视频的分类也都很齐全。视频的位置都用占位符显示了。

我们继续生成后端和数据库，方便管理网页内容。

提示词：为我的网站匹配后端和数据库，方便我管理网站。

Qoder 给我生成了一个后端界面，可以看到各个版面有哪些内容，但是还是不能编辑。

我们可以继续让它一步步修改，比如，允许编辑轮播图。

我们在后端添加一个“K姐研究社”的轮播页面展示，可以看到，我们在后端编辑后，前端页面也会实时更改。

这下我们就可以通过后端界面，把我们想要展示的内容传到网站上啦。

整体用下来，我感觉 Qoder 确实挺强大的，这些小项目几乎都是一次成功，而且能让我们看清它执行的每一步，很靠谱。

这种感觉，就像身边多了一位既懂项目、又能干活的同事。

不过，它也有一些不完美的地方，比如，有时候改一个任务会花很久，很多步骤都需要你逐个确认，也偶尔会出现交付的项目和预期不完全一致的情况，需要我们指出问题，给出明确的调整方向。

一些分享

2年前，IDE 还只能补几行代码。

23年下半年，IDE 有了对话式交互，可以解释bug，回答问题。

24年11月，Anthropic 提出了 MCP，让 AI IDE 理论上能直接调用外部工具和数据库，但配置复杂，接入门槛高，很少有人真正用起来。

再到今年5月，MCP 接口统一，只需要填个 API Key，AI IDE 就能直接调用外部工具。“一句话生成应用”、“一句话部署”慢慢成为常态。

短短两年，AI IDE 已经翻天覆地。

Qoder 的出现，把这场进化推向了新高度。它不再满足于“写得更快”，而是让 AI 先理解，再执行。

这不仅仅是更聪明的 IDE，更像团队里多了个能独立负责模块的虚拟工程师。

Qoder 代表的，是开发范式的切换。未来的团队，可能不是“人用 AI 写代码”，而是“人和 AI 并肩开发产品”。