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阿里 Qoder 限时 5 折 + 功能大升级:远程委派解放算力,AI 编程效率再革新

作者:小小 更新时间:2025-10-10
摘要:近期,阿里巴巴推出的新一代Agentic编程平台Qoder启动限时5折优惠活动,同步支持支付宝付款,并为老用户补偿超额Credits。此次活动不仅降低了开发者体验门槛,更叠加RepoWiki优化、Quest模式"远程委派"、上下文压缩等,阿里 Qoder 限时 5 折 + 功能大升级:远程委派解放算力,AI 编程效率再革新

 

近期,阿里巴巴推出的新一代 Agentic 编程平台 Qoder 启动限时 5 折优惠活动,同步支持支付宝付款,并为老用户补偿超额 Credits。此次活动不仅降低了开发者体验门槛,更叠加 Repo Wiki 优化、Quest 模式 "远程委派"、上下文压缩等核心功能升级,以技术革新与诚意福利双驱动,让更多人感受 AI 编程带来的效率革命。

硬核实力打底:AI 编程效率领跑业界

作为定位 "AI 全栈工程师" 的编程平台,Qoder 的核心竞争力源于底层技术突破:集成阿里自研 Qwen3-Coder 等全球顶级编程模型,具备原生 256K 可扩展至 1M 的超长上下文能力,可一次性检索 10 万个代码文件。依托强大的 Qoder Agent 检索引擎,其检索召回率领先业界标杆产品 12%,代码生成准确率领先 13%,对复杂工程的理解与生成能力显著提升。

实测数据显示,开发一个电商网站全栈应用的工作量可从数天压缩至十分钟内完成,这一效率优势已吸引数十万开发者深度使用。无论是跨文件协同修改、自动生成测试用例,还是复杂业务逻辑推理,Qoder 都能以 "数字工程师" 的角色自主规划执行,彻底改变传统编程模式。

诚意福利放送:5 折优惠 + 全用户关怀

为让更多开发者触及 AI 编程革新价值,Qoder 推出多重福利:

限时折扣:新用户直接享受 5 折优惠,活动期间新购、续费均按半价生效,大幅降低使用成本;

支付便利:新增支付宝付款方式,适配国内开发者支付习惯,操作更便捷;

老用户回馈:已付费用户可获超过已付金额额度的 Credits 补偿,其中 Pro + 用户最高可获 8000+2000 Credits,有效期长达 3 个月;

试用权益:新用户仍可享受 2 周 Pro 版试用及 1000 Credits 额度,全面体验核心功能。

"这是一次诚意邀请。"Qoder 负责人表示,"我们希望通过这次活动,让更多人感受到 AI 编程技术为开发效率带来的革新。"

功能三连升:从工具到生态的体验跃迁

优惠活动背后,是 Qoder 近期密集的核心能力升级,进一步夯实 "AI 原生开发体验" 优势:

1. Repo Wiki:让隐性知识显性化

作为全球首发的特色功能,Repo Wiki 此次升级强化了团队协作价值 —— 基于代码库自动生成结构化文档知识库,将隐藏在代码中的经验性知识转化为可共享的显性资产。目前该功能已支持共享、编辑与导出,方便团队沉淀可复用的工程经验,加速新成员上手与项目迭代效率。实测显示,导入庞大代码项目后,Repo Wiki 能快速梳理工程架构,帮助开发者精准定位代码与理解业务逻辑。

2. Quest 模式 "远程委派":突破时空限制

核心功能 Quest 模式迎来里程碑升级,新增 "远程委派" 能力:开发者可将复杂耗时的开发任务一键委托至云端沙箱环境异步执行,无需占用本地计算资源。即使关闭电脑,云端 Remote Agent 仍能持续完成需求分析、架构设计、代码编写、测试验证全流程,任务完成后自动生成包含变更记录与测试结果的总结报告。这一功能彻底拓宽了 AI 编程的时空边界,让 "离线开发" 成为现实。

3. 上下文压缩:降本提速双收益

针对开发者关注的 Credits 消耗问题,Qoder 推出 "上下文压缩" 功能:用户可实时查看会话上下文用量,当窗口即将 "撑满" 时,点击压缩按钮即可自动提炼核心信息、总结重点,既降低 30% 以上的 Credits 消耗,又能提升 AI 响应速度,尤其适配长期深度开发场景。

行业影响:重构 AI 编程竞争格局

此次 Qoder 以 "优惠 + 升级" 组合拳发力,进一步凸显其差异化优势:相较于 Cursor 侧重基础代码补全、Trae 主打多模型切换,Qoder 以 Agent 自主决策能力为核心,实现从 "代码助手" 到 "项目交付者" 的跨越。其限时 5 折优惠与功能升级的双重刺激,不仅有望吸引更多开发者从传统工具迁移,更将推动 AI 编程赛道从 "单点功能优化" 向 "全流程自动化" 进阶。

目前,开发者可通过 Qoder 官网参与活动,借助支付宝完成支付,一键解锁 5 折优惠与全新功能体验。从十分钟开发全栈应用到云端异步执行任务,Qoder 正以技术与福利的双重赋能,加速 AI 编程的普及进程。