今天，Qoder 智能補全能力全面升級，併發布全新品牌 NEXT。Qoder NEXT 能主動感知整個代碼庫與編輯歷史，在開發者完成一次修改後，立即推斷出後續需要聯動變更的位置，並提供精準的代碼建議，讓 AI 真正理解"下一步該做什麼"，最終實現 AI 代碼採納率提升了65%。

過去兩年，AI 編程工具快速發展，但在開發者社區悄然流行一個新詞——"AI 善後工程師"：Agent 能完成 80% 的任務，剩下 20% 還得靠人收尾。

而代碼補全則是“AI 善後工程師” 最常用的功能，但也面臨瓶頸。現有補全工具多基於 FIM 範式，只能在光標處單步補全，難以應對變量名全局修改、跨文件聯動等真實場景——因為代碼開發本質上是連續的編輯動作序列，而非孤立的文本填充。這正是 Qoder NEXT 要解決的問題：讓手寫代碼更高效，也讓 Agentic Coding 的"最後 20%"更穩、更準。

Qoder NEXT 核心能力

Qoder 全新的補全功能基於自研的 NEXT 模型，能主動感知代碼倉庫，結合開發者的編輯歷史，精準識別編碼意圖——預測接下來的編輯點位和編輯內容，實現從單行代碼補全到編輯意圖預測，開發者只需要點擊 Tab，就能無縫保持心流，高效編碼。

以文件內多點位預測為例：當開發者在 headers 中輸入 corsHeaders 時，Qoder NEXT 會主動預判其他需要該變量的位置，自動補全並自動添加 import 語句，甚至生成完整的函數實現。模型不僅理解了上下文語義，更能精準識別代碼結構，在多個關聯位置同時完成補全——真正從"被動補全"升級為"主動預測"，從"幫你寫"進化到"懂你想"。

Qoder NEXT 不僅支持文件內多點位預測，還支持跨文件智能感知，修改代碼後，能自動定位影響範圍並提供聯動建議；只需一行註釋描述意圖，即可結合項目上下文生成完整代碼；還支持 Java 與 SQL 等多語言協同更新。

Qoder NEXT 背後技術原理和實驗結果

Qoder 團隊構建了一套“訓練-反饋-優化”且持續進化的閉環體系：通過抽象語法樹（AST）精準模擬真實編碼過程完成初始訓練，再從海量用户的真實編輯行為中持續學習、構建數據飛輪，並通過 ActionRL 算法，讓模型更懂你的編輯習慣，給出更連貫、更自然的建議。

模型效果優化

經 ActionRL 對齊優化後的模型，代碼生成佔比提升超 53%。模型展現出更強的執行一致性，能夠遵循“啓動重構即完成全套動作”的內在邏輯，顯著減少了原型模型在中間步驟中斷或不完整執行的問題。此外，代碼採納率提升 65%，推理過程中的細節準確率也呈現持續上升趨勢，表明模型在複雜編輯任務中的可靠性和實用性顯著增強。

避免過度保守的預測

在對比實驗中，團隊觀察到，採用樸素的對齊方法訓練的模型雖在首 Action 準確率上略有提升，但其在多樣化場景下的覆蓋率顯著下降，模型表現為避免生成錯誤輸出而傾向於抑制預測行為。相比之下，ActionRL 在維持高準確率的同時，顯著提升了模型的預測活躍度與場景覆蓋能力，避免了因局部錯誤懲罰而導致的全局保守行為。

實時反饋循環

目前，Qoder NEXT 模型的數據飛輪每 24 小時旋轉一次。通過從原型環境日誌中提取分歧樣本，經過自動化的 ActionRL 訓練後，次日便能觀察到模型在真實場景下的效果改進

Qoder NEXT 的下一步

Qoder NEXT 將能力邊界從"預測代碼內容"拓展至"預測開發者行為"。Qoder NEXT 技術負責人玄壇介紹，Qoder NEXT 不僅能提升開發者手寫代碼的效率，還能作為 Agentic Coding 的有效補充，可以針對 AI 生成的代碼提供函數級和行級的精調、重構等，有效完善 Agentic Coding 的"最後一公里"。

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