Qoder = Cursor + Kiro + Augment (1/2)

Тут вышла новая VSCode-based AI IDE от китайской Alibaba (от неё же недавно были модели Qwen3-Coder и консольный агент Qwen Code).

Расскажу, какими фичами она меня заинтересовала и поделюсь мнением после нескольких часов работы.

tl;dr
Qoder собрал неплохой набор фич из разных продуктов, с упором на контекст-инжиниринг, Wiki и Spec-Driven Development начального уровня.
Чистенький, приятный, "прямые" сценарии проработаны.
Стоит попробовать в тех задачах, где вы используете какую-то другую AI IDE.
К тому же, несколько недель будет бесплатным.

Quest Mode
Аналог спеков в Kiro, кусочек концепции Spec-Driven Development: сначала обсуждаем с агентом подробности задачи, потом он формирует подробную спецификацию, а затем по ней агент-кодер пишет код.

По сравнению с Kiro тут упрощенный вариант - агенту-кодеру спека отдается сразу вся целиком.
И это, увы, жёстко устанавливает верхнюю планку размера задач.
К примеру, по сгенерированной спецификации на 1500 строк агент сделал не всё - понятное дело, что здесь вмешиваются ограничения контекстного окна модели.
А субагентов тут, как в Claude Code, нет.

Но обещают улучшения именно этого режима работы + облачные агенты.

RepoWiki
Авто-генерируемая Wiki проекта, которая обновляется сама (!) при изменениях в репозитории.
Wiki получается очень (даже слишком) подробная, с кучей описаний, диаграмм, ссылок на файлы в проекте, кусками кода, но при этом неплохо структурированная.
На глаз её объем больше, чем объём кода в самом проекте :)

Генерируется она очень долго - на проекте, в котором примерно 200к токенов, это заняло часа два, и это нормально, судя по документации.

И да, она действительно обновляется после того, как обновляется код (обновление проходит шустро).

Индекс и поиск
Сделано на векторах + граф кода + RepoWiki.
Запрос к индексу не просто ищет ближайшие эмбеддинги, а ещё и проходит по графу (соседние функции, документация, тесты, конфиги).
Это даёт релевантный контекст в реальном времени с учётом структурных связей в коде, чего сильно не хватает в том же Claude Code.

Работает сравнимо с context engine в Augment, который я постоянно хвалю при использовании на больших проектах.
Можно видеть, как агент шлет запросы на естественном языке к этому context engine и за несколько секунд получает релевантные результаты.
То же самое касается и режима Ask в чате, когда вы задаете вопрос по проекту - очень быстро формируется подробный и релевантный ответ.

Или когда в чат скидываешь скриншот с ошибкой, которая у тебя вылезла в UI, а агент в пару шагов находит релевантный код и фиксит его - это очень удобно :)

Память
Обещания в блоге выглядят очень круто - эволюционирующий агент с полным циклом памяти, но на самом деле все гораздо проще :)

Работает это примерно как в Cursor/ChatGPT - агент выделяет из вашего чата какие-то важные (по его или вашему мнению) моменты, делает из них небольшие заметки, именует/тегирует их и складывает во внутреннее хранилище.

Это могут быть какие-то правила стиля кода, архитектурные подходы, общие инструкции, и все они потом используются агентом в релевантном контексте (если повезёт).

В дальнейшем эти заметки могут быть обновлены агентом или удалены вами - доступны они прямо в настройках самой IDE.

Конкретно этой фичей не впечатлён - агент успешно игнорил некоторые из заданных таким образом правил (как и в других подобных системах памяти).

#ai #review #ide