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自主编程（Quest Mode）：将任务委派给智能体

Spec驱动的任务委派开发

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Quest Mode：任务委派给智能体

随着大模型编程能力的快速进步，尤其是在 Claude 4 系列模型发布之后，我们惊喜的发现大模型在复杂长程任务的表现出现了大幅度的增强。许多开发者开始习惯于为 AI 描述一个复杂的功能、缺陷、重构或者测试任务，让 AI 长时间的自由探索去解决问题，最后再去校验其生成结果。这种开发模式的应用让 AI 编程效率大幅提升，核心在于以下几点变化带来的收益：
  1. 更清晰的软件设计描述让大模型可以充分理解开发者的意图，并且始终围绕目标工作，代码生成质量大幅提升。
  2. 开发者可以在更高层次上通过自然语言去设计软件复杂逻辑，或者进行精细化的微调，从而减少关注代码细节以提升效率。
  3. 异步化的工作模式让开发者可以从反复与 AI 互动中解放出来，多线程的工作带来了成倍的效率提升。
我们认为这些变化代表着一种全新的软件开发模式，彻底改变了过去 Vibe Coding 在复杂软件开发中无法有效落地的痛点，带领着我们进入到自然语言编程的新时代。我们称之为 Quest Mode，这是一种全新的 AI 自主编程模式。

Spec First

当智能体编程能力快速增长后，影响 AI 任务执行效果的瓶颈，已经变成开发者如何更加清晰地表达任务要求。粗糙的目标描述一定带来粗糙、无法预测的执行结果。因此我们期望在执行复杂长任务之前，开发者可以详尽的、准确的表达软件逻辑，描述清楚变更细节和验证标准，以指导智能体更准确的完成任务。 当然，我们可以依赖 Qoder 强大的软件知识理解和代码检索能力，可以快速、准确的根据开发者意图编写出完善的 Spec，开发者再做微调即可。这一份文档将成为开发者与 AI 目标对齐的核心。
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Action Flow

当与 AI 约定好 Spec 后，可以放手给智能体去执行。此时开发者可以通过 Action Flow 来观测智能体的计划和执行进展。通常情况下，并不需要人们去主动监视智能体的执行过程，如果智能体遇到不清晰的问题或者阻塞，会主动向开发者发送 Action Required。我们期望 Action Flow 的界面，可以让开发者在 10 秒钟之内，便能明白智能体过去做了什么，遇到了什么问题，以及决定如何解决问题，以继续当前任务。
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Task Report

对于长编程任务来说，大量的代码变更会让开发者有巨大的审查负担。此时完善的测试验证不但可以让智能体具备自我验证和迭代修复能力，最终也可以形成一个完善的验证报告给到开发者。 在 Quest Mode 中我们单独为此设计了 Task Report， 用于呈现编码任务的执行概况、验证步骤和结果、代码变更列表，用于帮助开发者快速的了解任务执行是否可靠，以最终决定采纳与否。
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What’s next

我们还在不断的探索和完善 Spec-Driven Development 的软件研发模式，希望这种模式可以提升真实软件研发的效率。Spec Driven 是在编码过程中保障智能体生成效果的一种手段，我们的目的是实现将编程任务委托给智能体，使其可以异步执行，从而实现十倍以上的编程效率提升。未来我们一方面会继续优化开发者与 AI 协同编写 Spec 的效率和质量，另一方面我们会提供智能体云端运行能力，让 AI 可以无时无刻、无处不在的为我们提供服务。