Qodo（前身为 Codium.ai）是一款AI赋能代码完整性平台，专为软件开发者和工程团队设计。它超越了传统的代码助手，通过创新的多智能体（Multi-Agent）方法，将AI深度整合到软件开发的整个生命周期中，旨在显著提升代码质量、加速开发流程并减少技术债务。Qodo 不仅仅是帮你写代码，它更像是一个智能的工程团队成员，能够自主地审查、测试和生成代码，确保你的每一次提交都高质量、无缺陷。

核心功能与如何使用

Qodo 的核心功能集中在AI驱动的代码生成、智能代码测试、自动化代码审查以及深度上下文感知，所有这些都通过其独特的智能体架构实现。

• AI驱动的代码生成 (Qodo Gen)：这是 Qodo 的核心能力之一，尤其体现在其 Qodo Gen 产品线。它不仅仅提供简单的代码补全，而是能够根据复杂的上下文和需求，生成高质量的、符合项目最佳实践的代码。无论是快速构建新功能、填充模块，还是编写复杂的算法，Qodo Gen 都能在你的集成开发环境（IDE，如 JetBrains 和 VS Code）中提供智能化的建议和完整的代码块。它还包括 Qodo Gen CLI (命令行界面)，允许开发者在终端中利用AI能力，甚至将任何IDE转换为“智能体化（Agentic）”的工作空间，让AI agents 直接参与到你的开发流程中，生成代码、测试甚至自动化工作流。其目的在于加速开发过程，让开发者专注于架构设计和创新。

• 智能代码测试生成与覆盖 (Qodo Gen & Qodo Cover)：Qodo 在测试方面表现尤为突出。传统的单元测试和组件测试编写耗时且容易遗漏，而 Qodo 能够自动生成全面且有意义的测试套件。无论是基于代码差异（Diff-test Agent）生成针对改动部分的测试，还是分析现有代码库并生成缺失的测试以提高测试覆盖率（Test Coverage Agent），Qodo 都能大大简化测试环节。它能够理解代码逻辑，覆盖多种“快乐路径”和边缘情况，帮助开发者确保代码的健壮性和可靠性，从而减少生产环境中的Bug。这是提升软件质量，加速部署周期的关键。

• 自动化代码审查 (Qodo Merge)：Qodo Merge 是其AI代码审查的旗舰产品。它作为一个 Git Agent，能够深入分析拉取请求（Pull Requests），不仅仅是提供表面的代码风格建议，而是能够识别更深层次的问题，例如潜在的静默错误、不符合最佳实践的设计模式、性能瓶颈或安全漏洞。Qodo Merge 还能自动生成拉取请求描述，并进行票据合规性分析。它能够“学习”并适应团队的代码库和编码最佳实践，从而提供更具上下文相关性和价值的审查意见，帮助团队成员专注于真正关键的改动，减少耗时的反复审查循环，确保代码在合并前的质量。

• 深度上下文感知与多智能体架构：Qodo 的强大能力源于其**“Agentic”架构和检索增强生成 (RAG)** 技术。这意味着它的AI智能体不仅能理解你当前的代码片段，还能对整个代码库进行深度索引，理解项目的架构、设计模式、依赖关系和内部最佳实践。通过这种全面的上下文感知，AI智能体能够提供更精准、更相关的代码建议、测试生成和问题识别。Qodo 的多智能体体验意味着不同的AI智能体（如代码审查代理、测试生成代理）可以协同工作，共同解决复杂的编码挑战，模拟一个专业的开发团队。

如何使用

使用 Qodo 提升你的开发工作流：

1. 集成到开发环境：安装 Qodo Gen 的 IDE 插件（支持 JetBrains 和 VS Code）或使用 Qodo Gen CLI。这将 Qodo 的AI能力直接带入你的日常编码环境。

2. 进行代码生成：在 IDE 中编写代码时，AI会根据上下文提供智能的代码补全和建议。你可以通过对话或命令提示AI生成新的功能代码、填充空白模块。

3. 生成和运行测试：当你完成一段代码编写后，可以指示 Qodo 自动生成单元测试或集成测试。Qodo 会分析你的代码，识别需要测试的场景和边缘情况，并生成相应的测试用例。你也可以使用 Qodo Cover 来分析并提升整体测试覆盖率。

4. 进行代码审查：在提交代码进行拉取请求（Pull Request）时，Qodo Merge 作为 Git Agent 会自动介入，对你的代码进行AI驱动的审查。它会识别潜在的Bug、性能问题、安全漏洞以及不符合团队最佳实践的地方，并直接在你的PR中提出建议和修正意见。

5. 生成代码文档：Qodo 还能根据你的代码自动生成清晰、准确的文档，包括函数说明、类定义、API接口文档等，减轻手动编写文档的负担，确保文档与代码同步更新。

6. 自定义与协作：Qodo 允许你自定义AI智能体和自动化工作流，使其更贴合团队的特定需求和编码标准。团队成员可以通过 Qodo 平台进行协作，共享代码审查结果和测试报告。

特点

• AI编程核心：提供代码生成、测试编写和自动化审查等核心开发功能。

• 多智能体架构：AI智能体协同工作，处理复杂任务，模拟团队合作。

• 深度上下文感知：通过RAG技术，理解整个代码库，提供精准建议。

• IDE与Git无缝集成：直接在主流IDE和Git工作流中使用，提升开发效率。

• 代码质量提升：有效识别Bug、提升测试覆盖率、确保最佳实践。

• 降低技术债务：通过自动化审查和测试，持续优化代码库健康度。

• 可定制与扩展：支持自定义智能体、工作流和集成。

使用场景

• 软件开发团队：用于日常的代码编写、调试、测试和审查，提升整体开发效率和代码质量。

• 质量保证 (QA) 工程师：自动化测试用例的生成和执行，确保软件发布前的质量。

• DevOps 团队：在CI/CD流程中集成自动化代码审查和测试，实现更快的部署。

• 开源项目维护者：利用AI进行代码审查，管理贡献，保持代码库的健康。

• 代码审计与安全团队：协助识别代码中的潜在漏洞和安全风险。

• 初级开发者与学习者：作为智能导师，提供代码建议和学习最佳实践。