10000个代码文件，轻松生成Wiki！

程序员们常为理解庞大、复杂的代码项目头疼。比如，面对一个包含近10000个代码文件的项目，要完全吃透可能需要大量时间。但现在，一款国产AI编程工具——Qoder，可以帮你快速搞定。

以微软在GitHub上的Terminal仓库为例，这个项目约有7500个文件，涵盖C++、C#、JSON等多种语言。只需克隆仓库后导入Qoder，点击“生成Wiki”，你甚至可以去打几把游戏放松一下。回来时，一份图文并茂的完整Wiki已经生成，详细整理了代码架构和细节。更重要的是，生成的Wiki支持共享模式，团队成员可协作使用。

Qoder自今年8月发布以来，迅速成为AI编程领域的明星工具。它以三个“最”脱颖而出： - 最强模型：结合全球顶级模型与专项自研模型，效果评分领先头部产品13.22%。 - 最全覆盖：支持IDE、CLI和JetBrains插件三种形态，适用从小白到专业开发者的广泛需求。 - 最高性价比：同样付费条件下，可完成205%的任务量。

Qoder专注于“真实软件研发”，绕过炫酷但不实用的功能，直击开发者95%的工作痛点。创始人叔同表示，真实软件研发需要对历史代码负责，不能随意改动或产生幻觉，而Qoder正是为此设计。

实测Qoder：后端开发者的福音

我们用Spring Petclinic项目测试了Qoder的功能。无论是通过IDE、JetBrains插件还是CLI形态，Qoder都表现出色。

IDE形态

在IDE中打开项目后，Qoder能精准回答自然语言提问。例如，“某个Controller方法调用了哪些Service和Repository？”Qoder不仅给出结论，还清晰列出分析过程。

JetBrains插件

安装Qoder插件后，可在熟悉的JetBrains环境中使用其功能。例如，询问如何为接口添加分页功能，Qoder会提供详细解决方案。此外，插件支持Debugger集成和数据库查询风险评估，真正实现智能调试。

CLI形态

通过命令行工具，Qoder也能快速修复代码中的Bug。例如，在Vet.java文件中制造一个空指针风险，Qoder能精准定位并修复问题。同时，它还能与GitHub深度集成，提升代码审查效率达10倍。

耐用度评测标准

Qoder团队开源了一个耐用度评测集，涵盖Python、Java等主流语言，并模拟真实开发场景。测试显示，Qoder在复杂工程处理、生成效果和Credits耐用度方面均超越全球头部产品。

总结 Qoder凭借强大的功能、广泛的覆盖和超高性价比，已成为AI编程工具中的佼佼者。如果你也想体验这款神器，不妨试试： - Qoder地址：https://qoder.com/ - 耐用度评测集地址：https://github.com/agentic-coding-durability-evalset