我喜歡把 AI 當同事用，而不是當工具。

這篇文章記錄我和 AI 一起工作的過程，不只是測評，而是實驗。

我一直在探索一個問題：AI 到底能在創作中承擔多大角色？

前兩天用CC（Claude Code CLI）跑了一個AI產品設計工作流，我發現跑下來效果還不錯，不僅僅工作效率提升了，生成的UX原型更加完善了，基本省去了大半的時間和精力。

于是我決定升級：把工作流擴展成一個完整的 AI “虛擬研發團隊”，新增了架構師、測試工程師和多層次的 UX 設計師。

但是我又遇到一個問題，我想把原來的UX Designer的只能擴展一下，讓她負責低保真和高保真的UX交互設計，同時增加了架構設計和測試工程師，讓CC幫我跑了一套工作流。

結果，理想很豐滿，現實卻骨感：

• 設計太重： 復雜的任務設計讓每一個 Agent 節點執行時間都出乎意料地長，整個工作流協作效率低下。

• 質量參差： 尤其在測試工作流中，AI 生成的用例和代碼雖然看起來“高大上”，但與實際工程需求總有差距。

• 無法并行： 復雜的任務無法在同一代碼庫并行執行，效率大打折扣。

正當我苦尋一種更成熟、更適應中國研發團隊組織架構的 CLI 工作流時，阿里的 Qoder CLI 出現了。

它內置的“子 Agent”機制，這不就完美解決了我的“任務過重”問題嘛？

用之前，先了解一下Qoder CLI，它是阿里專為命令行環境打造的AI Coding Agent，內置了各種質量、子agent、Hook機制等，為開發者提供了完備的工具棧。

誰需要 Qoder CLI？

對于資深開發者來說，CLI是最得心應手的工具。

還有用過VScode、JetBrains等的朋友，結合Qoder CLI來使用真的太方便了，直接連接MCP服務就能沉浸式開發。

對于終端中心開發者（DevOps/運維）來說，終端就是一切。Qoder CLI 允許你通過 CLI 自動化無縫接入強大的 Agent 功能，將 AI 編程能力集成到自動化腳本和運維流程中。

對于獨立開發者來說，精力有限？Qoder CLI 讓你瞬間擁有一個由數字員工 Agent 組成的虛擬團隊，你只需要負責指揮和輔助。

Qoder CLI能幫你做啥

Qoder CLI 的核心優勢在于其輕量級、高效率的 Agent 框架。

一個非常明晰的Agent組織架構。

Qoder CLI 是一個輕量級、高效率的 AI 編程助手，它內置了可擴展的子代理框架，能以極低的資源消耗（內存比同類工具低 70%）將復雜的開發任務拆解并高效完成，讓你的命令行工作流具備無限智能。

它內置了完善的工具棧和擴展機制：

• 子代理（Sub-agent）： 幫你做 UI 設計、審查代碼、輔助寫代碼的數字員工，可以并行工作。
• 自定義指令/Hook 機制： 讓你能定制專屬工作流，并方便地與外部系統集成。

很多朋友其實問了，你所說的Qoder CLI和Qoder有啥關系，解釋一下。

原來Qoder是一個AI編程IDE，Qoder CLI就是在此基礎上做了一下擴展，專門給終端環境設計了一個coding agent，對于開發者來說更加友好。

并且它們共享統一的賬號體系、頂尖模型和 Credits 額度。CLI 擁有更豐富的 Agent 能力，更新速度更快，且場景覆蓋運維、云原生（特別是云環境）等更廣泛人群。

并且它還有自定義的子代理和命令等功能，這些時Cursor CLI沒有的，在接下來的文章里面會帶你一起演示一下這些功能。

實測：Qoder CLI 如何解決我的痛點

實測 1：子代理（Sub-agent）如何提升效率？

我把前面那個“被玩壞的 AI 產品設計工作流”，用 Qoder CLI 的多 Agent 機制重新跑了一遍。

回顧一下我之前的痛點，之前任務過重，一個 Agent 搞不定，上下文爆炸。

看看Qoder CLI的解法：分而治之。

我通過一個提示詞，讓主 Agent 委派了四個子代理協作：general-purpose (需求分析) → design-agent (技術設計) → task-executor (代碼實現) → code-reviewer (代碼審查)。

1、啟動子代理

運行 qoder agent list 查看可用的子代理，如 design-agent、task-executor。

2、委派任務

用 general-purpose 代理進行需求分析，然后調用 design-agent 負責技術設計，task-executor 負責具體的代碼實現，最后用 code-reviewer 進行代碼審查。

我將設計一個多功能、高度可定制的UI設計系統，旨在幫助設計師和開發者快速創建不同風格的UI界面。該系統內置多種常見的風格化主題（如極簡主義、新擬物、暗黑模式、賽博朋克、國風等），用戶可以根據項目需求和用戶群體，一鍵切換或混合搭配。該系統不僅支持Android、Web、iPad等主流平臺，還可根據不同設備的屏幕比例（如手機16:9、平板4:3、桌面16:10等）自動適配，確?？缙脚_體驗的一致性。先用 general-purpose 代理進行需求分析，然后調用 design-agent 負責技術設計，task-executor 負責具體的代碼實現，最后用 code-reviewer 進行代碼審查。

首先它會調用 general-purpose 代理進行分析，接著用design-agent 進行UI設計系統的技術設計，并行調用webSearch工具等執行任務。

等待一段時間之后，它會給我列出接下來需要執行的任務。

接下來當用戶確認需求之后，各個代理就可以直接去執行。

并且還創建了任務清單。

如果遇到卡頓，可以讓它分階段去實施，這樣任務會執行的比較流暢。

Qoder CLI 的子代理通過獨立的上下文和工具權限，將復雜任務拆解，避免了“大 Agent 任務過重”的問題，顯著提升了執行效率和準確性。

實測 2：Quest Mode 如何實現 Spec 驅動開發？

又一個痛點，之前 AI 生成的測試和 UI 無法滿足“動態適配”的實際工程需求，得通過自然語言一個一個去改。

對此，Qoder CLI的解法是結構化交付，使用內置的 Quest Mode 能力。

這里可以使用內置的 Quest 與 CodeReview 能力來就行演示。

AI 輔助技術設計（Spec）

使用Quest Mode，其實就是可以用自然語言描述需求，例如：“開發一個支持網頁和移動端動態適配的 UI 組件，并包含完整的測試。”

結果報告（Task Report）

Qoder CLI也能自動生成詳盡的技術設計文檔（Design）和任務分解，讓任務目標清晰可控。

最終生成了任務報告（Task Report），總結代碼變更、測試結果和驗證結論。

Quest Mode 將“理想很豐滿”的工作流變成了“現實可落地”的自動化流程，通過結構化的 Spec 驅動，確保最終代碼符合預期，解決了“測試與現實有差距”的問題。

實測 3：Worktree 如何實現并行開發？

如果面對多個并行開發任務，如 Bug 修復和新功能開發，其他CLI目前可能辦不到，但是，Qoder CLI可以支持！

對此，Qoder CLI的解法是Git 級別隔離， 使用了Worktree 參數，在同一個 Git 倉庫下快速啟動了兩個并行的 Quest 任務：

創建 Worktree： 使用 qoder --worktree 參數為不同任務創建多個 Worktree。

（在同一個 Git 倉庫下，連續快速執行以下兩條命令，模擬并發）

CMD A: 修復bug并行任務

qoder quest create "修復潛在的 Bug" --worktree hotfix-p1

CMD B: 設計新功能的并發任務

qoder quest create "實現用戶頭像設計新功能" --worktree feature-avatar

其實現在可以查看到所有的worktree，就可以看到main分支，Qoder CLI 成功創建了兩個獨立的 Worktree。兩個任務可以并行執行，互不干擾文件讀寫。

Worktree 解決了文件讀寫沖突，讓開發者可以高效地在同一倉庫中并行處理多個任務，大幅提升團隊協作效率。

寫在最后

Qoder CLI，不只是一個命令行工具。

它更像是一支在終端里工作的數字團隊——懂協作、能拆解、會自我校正。

它用 Worktree 解決并行沖突，用 Sub-agent 分擔復雜任務，用 Quest Mode 把需求落成結構化交付。

而 Qoder CLI 讓這種加速變得可控、可落地，也更符合中國研發團隊的協作邏輯——分工明確、執行高效。

未來，Qoder CLI 將與 Qoder IDE 深度融合，成為連接本地與云端智能的統一入口。

這些機制讓“理想中的 AI 團隊”第一次能真實跑起來。

本文本文轉載自??AIGC新知??，作者：絳燁