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10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！游戏介绍

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10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！下载方式:

①通过浏览器下载

打开“10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.blog.blog.mobile.blog.www.m.hadint.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.blog.blog.mobile.blog.www.m.hadint.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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🎢第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“🥉添加10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！”按钮从电脑文件夹选择文件《🐢🧸blog.blog.blog.mobile.blog.www.m.hadint.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

🥀第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

🍃第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

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2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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过一抹凶光，正要起身迎敌，却见身前的空间突然裂开。

> 厂商新闻《10000个代码文件，我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了！》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-28 20:03

• 编辑:CN

金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI


天下程序员苦看懂老、大项目久矣。

例如猛地给你一个包含近10000个代码文件的项目，你就说把它们给吃透得花多长时间吧。





But！现在你不用再为此发愁了，因为有一款国产AI编程工具，会给你来一波实实在在的神助攻！

多说无益，我们直接拿微软在GitHub上面的terminal仓库来打个样：





Terminal仓库包含了大约7500个文件，编程语言涵盖C++、C#、JSON、XML、Markdown等。

接下来，我们先克隆一下：

gitclone—depth=1https://github.com/microsoft/terminal.git

然后把这个项目导进国产AI编程工具里面，先点击仓库Wiki（Repo Wiki）功能，再点击生成即可：





这期间我们什么额外的操作都不需要做，甚至你可以去打几把王者荣耀……回头再看，它已经生成出了

完整的Wiki!





可以看到，AI已经详尽地整理出整个代码工程系统，还是以图文并茂的方式把架构等细节内容给呈现了出来。

（注：生成时间长短取决于项目的大小。）

而且啊，这个Wiki还支持共享模式，团队里一个人生成，N个人可共享、协作。

如此一来，不论是梳理再庞大的项目，或是接手别人的陌生代码（甚至是没有注释的那种），一切都会变得从从容容、游刃有余~

那这到底是何许AI编程工具是也？

不卖关子，它正是今年8月份一问世便已然名声大噪过的Qoder。





而时隔仅三个月，这一次，它已然在AI编程圈里解锁了三个“最”：

最强模型：使用“全球顶级模型+专项自研模型”的方式，效果优势立竿见影，效果评分领先头部产品13.22%；最全覆盖：全面支持IDE、CLI和JetBrains插件三种产品形态，无论你是小白还是专业开发者，都能用得上，一套账号和积分体系，体验丝滑一致；最高性价比：在同样付费金额、SOTA模型的条件下，可完成205%的任务，性价比直接拉满。

从这三个“最”中不难看出，Qoder这次是要铆足了劲直击AI编程的七寸——主打一个为真实软件研发而生。

对真实软件最好的理解来自Qoder 创始人叔同，他提到：

Qoder 绕过从0到1生成新项目的“酷炫”场景，直接切入占开发者95%工作时间的“真实软件”研发领域。

真实软件是指真正产生商业价值的软件。一旦产生商业价值，就要对用户和客户负责，需要严肃的修改、迭代和演进，不能有故障问题，并且会有很多历史积累，可能存在5年、10年。

这些历史代码不能乱改，不能发挥想象或产生幻觉。因此这是价值高地，因为它真正支撑信息产业持续产生价值。

今天很多工具从Vibe Coding切入，而Qoder选择从真实软件切入，构建产品，这个选择足够大胆也很坚决。

但有一说一，毕竟真实开发场景可谓是错综复杂，即便是此前公认实力强悍如Cursor等产品，也时有被诟病。

Qoder到底能胜任到什么程度，唯有一波深度实测方能见分晓。

实测Qoder：后端程序员有福了

接下来，我们将用一个典型的企业级Java项目来贯穿整个实测内容。

有请被测“选手”——Spring Petclinic。

虽然Spring Petclinic整体的大小不大，但它是Spring官方最佳实践模板，涵盖了MVC、JPA、Thymeleaf、单元测试、数据库迁移、异常处理等企业开发核心要素。

我们依旧是先对这个项目做一下克隆的操作：

gitclonehttps://github.com/spring-projects/spring-petclinic.git

实测第一弹：IDE形态

精准理解代码工程的上下文，可以说是检验AI编程工具是否好用的关键指标之一。

为了实测这一点，我们先在Qoder IDE里面打开Spring Petclinic项目，再任意打开一个Java文件（例如OwnerController.java）。

然后我们在右下角的对话框中，选择“智能问答”模式，用自然语言提问：

这个controller的findAll方法用到了哪些Service和Repository？





从结果上来看，Qoder自动检索出了OwnerService → OwnerRepository的调用链，不仅给出了结论是“仅使用了OwnerRepository”，还将具体分析过程罗列的清清楚楚。

而这也只是Qoder对代码工程理解能力的冰山一角。

据了解，Qoder可一次检索10万个代码文件，类似电商网站前后端开发这样的任务，可以从数天压缩到约十分钟！

值得一提的是，Qoder这次还上线了模型分级选择器，包括基础轻量（Lite）、经济高效（Efficient）、极致性能（Performance）和智能路由（Auto）四种模式，可以匹配不同复杂度的研发。





理解和拿捏代码工程的全貌固然重要，但对于一个AI编程工具来说，执行力，才是关键中的关键。

Qoder所提供的Quest Mode正是一个由Spec驱动的AI自主编程功能。

在这个模式之下，开发者只需要用自然语言输入Spec（需求描述）即可，例如：

为Petclinic添加一个RESTful API：GET /api/vets/specialties，返回所有Petclinic列表，使用JPA和Spring Data REST，包含单元测试。





只需片刻功夫，Quest Mode就会基于这句简单的需求描述，先是设计出一份超完整的需求文档，然后自动并逐步执行计划中的任务，最后还会对整体的任务做一份总结：





由此一来，AI编程工具不再是实时伴随的存在，Qoder已经把它进化到了异步委派的程度。





实测第二弹：JetBrains插件

对于很多开发者来说（尤其是后端），JetBrains已然是用得非常习惯的一款IDE。

如果在看完刚才的实测后，你想在不换IDE的情况下使用Qoder的各类功能，现在也是可以的——插件形态，了解一下。





刚低调上线一周就斩获了3万多下载，后端开发者对JetBrains插件渴望已久啊！

安装完毕后，在JetBrains后侧的边栏中我们就能看到Qoder插件的身影。

我们依旧是小试牛刀地来看看插件形态下的Qoder对于整体项目框架的理解能力：

如何为 /owners/{ownerId} 添加分页？





可以看到，Qoder插件依旧是详细且稳稳地给出了问题的解决方案。

除此之外，Debugger集成也是Qoder插件在JetBrains中的一大亮点。

我们先在findowner这个方法处设置一个断点：





而后我们可以点击Debug按钮，JetBrains会自动暂停在咱们设置的断点处，此时再打开Qoder插件并询问：

ownerRepository.findById返回的是什么对象？





可以观察到Qoder插件能理解Debugger上下文，直接引用内存中的变量和调用链，无需开发者手动复制粘贴信息，实现智能调试建议。

除了Debbuger集成，数据库支持也是可以有的。

例如我们打开OwnerRepository.java，并询问：“这个findByLastName方法有SQL注入风险吗？”





嗯，依旧是稳稳输出。

划个重点：Qoder集成了海外SOTA模型，无论是速度还是体验都是一流水平；而且它还是唯一支持记忆感知的JetBrains插件。

这就意味着Qoder插件在与开发者的持续对话中，会自动形成针对个人编码习惯、项目特点、常见问题的记忆。

如此一来，就真正达到了“越用越懂你”的效果。

实测第三弹：CLI形态

除了IDE和插件之外，许多专业开发者们疯狂迷恋的命令行界面工具（CLI），Qoder也是支持的！

安装也非常的简单，只需要在终端里面输入一行代码即可：

curl-fsSLhttps://qoder.com/install| bash

安装成功后，重启终端并输入qodercli就可以开搞了：





我们先来在Vet.java文件中制造一个典型的bug，即一个潜在的空指针风险：





而后我们直接在CLI里面，用自然语言的方式让Qoder来修复一下这个bug：

Vet.java文件中有个bug，帮我找到并修复一下。





非常精准，Qoder CLI直接找到到了bug所在之处，并且已经帮我们修复好了！

通过@qoder还可直接在Issues和Pull Requests中进行交互对话：需要解释某段复杂逻辑时，评论@qoder解释这段代码；发现bug需要修复时，直接评论@qoder修复这个问题。

而且Qoder CLI可以与GitHub深度集成，可在几分钟内提供有关拉取请求的上下文反馈，进行高质量代码审查。只需在仓库的 .github/workflows/ 目录添加配置文件，就能为每个Pull Request自动提供智能代码审查。

据了解，它可以提升2倍代码审查质量，提升10倍审查效率，大幅降低了人工审查代码的压力。





Qoder CLI之所以能够做到又快又准，是因为它内置一个轻量的Agent，支持自定义插件、命令及子代理的扩展。

从评测结果上来，Qoder CLI已经是Claude Code的完美平替了。

最后总结来看本次的实测结果，我们不难发现，Qoder能够同时支持IDE、JetBrains插件和CLI三种形态，只是它亮点中的一隅。

更难得是它在技术上实现了业界领先的增强上下文工程（评测领先13.22%）、拥有记忆力感知（对话质量提升40%）、全球顶尖模型加持（RepoWiki模型Credits消耗节省93%）。

最最最重要的一点，是很多开发者更加关心的的性价比——花同样的钱，可以完成205%的编程任务。

如果Qoder Pro按照实付实际2000 Credits计价，对应4000 Credits，SOTA模型可运行任务数为204.5，耐用度比Cursor高104.9%。





嗯，最强模型、最全覆盖和最高性价比，Qoder这次是真的做到了。另外，大家关心的团队版本据说将在12月初上线，再次把期待值拉满了。

AI编程耐不耐用，现在也有标准了

不过一个AI编程工具到底好不好，光谈实测和体验还是不够的。

这一次，Qoder团队为行业提供了一个可参考的标准——AI编程工具的耐用度评测集，还开源了！

从语言方面来看，这个产品耐用度评测集涵盖了目前最主流、最常用的几种，比如 Python、JavaScript、TypeScript、Java 和 Golang等。

而且还会针对每种语言，设置一些使用主流或较新技术框架的题目。这就像模拟了开发者们在实际项目中会遇到的真实环境和复杂场景，能更全面地考察AI编程工具在复杂情况下的表现。





据了解，Qoder已经通过真实软件项目做了相应的测评，从结果来看，对比头部AI IDE产品，Qoder在复杂工程、生成效果、Credits耐用度方面，均已经超过全球头部产品。

并且团队还计划在明年3月份前把评测集中的真实开发场景案例数量扩展到50多个。

不得不说，以后再要评判哪家的AI编程工具好，各式各样只能看到数字成绩的Benchmark可以往后稍一稍了；效果好不好，真实开发场景的实测说了算。

最后，体验地址放下面了，感兴趣的小伙伴们可以冲了~

Qoder地址：
https://qoder.com/

耐用度评测集地址：
https://github.com/agentic-coding-durability-evalset

更新内容

一、修复bug，修改自动播放;优化产品用户体验。

二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

三、修复已知bug;优化用户体验

四、1，交互全面优化，用户操作更加便捷高效;2，主题色更新，界面风格更加协调;3，增加卡片类个人数据

五、-千万商品随意挑选，大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖，更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式，轻松下单，快捷支付-新浪微博，支付宝，QQ登录，不用注册也能购物-支持商品收藏，随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

六、1.bug修复，提升用户体验;2.优化加载，体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;