#AI篇：Qoder的使用流程

模式

ask—只读，分析不改内容

agent—AI可以读写文件执行文件，人工确认

quest—自主编程模式

Edit

Ask或Agent模式完成回答或编码协作

Guest

Agent模式—单智能体

Exports模式—多智能体

Spec 驱动：先对齐需求、生成结构化 Spec、由你审核后再执行，适合需要可追溯需求与验收标准的开发。

定时任务：/schedule 今晚 10 点，为我今天改动的代码补齐测试

SDD “规格先行，代码只是规格的执行产物”。

sdd最佳实践是prd+plan计划

TDD 测试驱动

浏览器智能体

选择使用 /browser 显式调用，或直接用自然语言描述你的需求，例如：

/browser 打开 https://example.com 并总结主要功能 → 立即体验 /browser 查看 2025 年的定价计划并整理成表格 → 立即体验 /browser 分析这个组件库中的主题自定义选项

Qoder需求自动化流程

核心价值：把需求澄清的成本前置，用结构化文档替代对话式猜测，从而大幅降低 AI 编码阶段的幻觉与返工率。

.qoder/
├── agents/
├── hooks/
├── prd/
├── repowiki_zh/
├── skills/
├── specs/
├── settings.json
└── skills.zip

界面流程

init----grill-me—to-prd—spec

init 建立标准化的 Spec 工作流脚手架，创建 .qoder/ 或 openspec/ 目录结构及配置模板。
grill-me /grill-me @需求说明书.docx 请基于此文档拷问边界条件和异常流
to-prd /to-prd @会议纪要.md @旧版PRD.pdf 整合为标准化PRD
spec /spec @新版PRD.md 参考 @src/api/ 现有结构生成技术规约
plan /plan @tech-spec.md 生成任务列表，标注需求来源

grill-me 拷问、盘问

grill-me 是 Matt Pocock 开源仓库 mattpocock/skills 里的一个 skill，支持 Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot、Windsurf 等主流 AI agent 平台。它不帮你写代码，不帮你调试，干的事情只有一件：拿着问题清单，把你准备好的方案从头到尾「拷问」一遍。

官方给的定义很直白——“a relentless interviewing skill that stress-tests plans and designs through systematic questioning”。翻译过来就是：一个死缠烂打式的面试技能，通过系统性提问来压力测试你的计划和设计。

"死缠烂打"这个词用得很准。它不会问你两三个问题就放过你，而是沿着你方案里的每一条分支走下去，直到把每个决策点都摊开看清楚。

grill-me 拷问需求

plan 生成plan计划

实现代码需求

重要提示词

在开始任何编码任务前，请严格按以下结构生成 Spec： 1. 【目标】一句话描述核心功能 2. 【技术方案】架构选型、关键库、数据模型 3. 【接口契约】API 路径、请求/响应格式、错误码 4. 【约束条件】性能、安全、兼容性要求 5. 【验收标准】列出 3-7 条可测试的具体通过条件 6. 【非目标】明确本次不实现的功能 7. 【文件变更清单】预期新增/修改的文件列表 ⚠️ 生成 Spec 后暂停，等待我审查确认后再继续。 我需要实现一个用户登录功能。请先不要写任何代码，先为我生成一份详细的技术 Spec，包含接口定义、数据模型、安全约束和验收标准。等我确认后再开始编码。

“生成并审查 Spec”的核心心法是：把 AI 当作一个需要你审核设计方案的高级工程师，而不是一个直接出活的代码生成器。 你在审查阶段投入的每一分钟，都会在后续的编码、调试和维护阶段获得十倍回报。

在 AI Agent 和技能配置的语境下，SOP 是 Standard Operating Procedure（标准作业程序） 的缩写。
当人们说“Skills 就是 SOP”时，他们的核心含义是：AI 的技能不应是模糊的提示词，而应该是结构化、可执行、有明确验收标准的标准化流程。