用 Qoder CLI 重构我的工作流：AI 团队第一次真的能协作了

我喜欢把 AI 当同事用，而不是当工具。

这篇文章记录我和 AI 一起工作的过程，不只是测评，而是实验。

我一直在探索一个问题：AI 到底能在创作中承担多大角色？

前两天用CC（Claude Code CLI）跑了一个AI产品设计工作流，我发现跑下来效果还不错，不仅仅工作效率提升了，生成的UX原型更加完善了，基本省去了大半的时间和精力。

于是我决定升级：把工作流扩展成一个完整的 AI “虚拟研发团队”，新增了架构师、测试工程师和多层次的 UX 设计师。

但是我又遇到一个问题，我想把原来的UX Designer的只能扩展一下，让她负责低保真和高保真的UX交互设计，同时增加了架构设计和测试工程师，让CC帮我跑了一套工作流。

结果，理想很丰满，现实却骨感：

• 设计太重： 复杂的任务设计让每一个 Agent 节点执行时间都出乎意料地长，整个工作流协作效率低下。

• 质量参差： 尤其在测试工作流中，AI 生成的用例和代码虽然看起来“高大上”，但与实际工程需求总有差距。

• 无法并行： 复杂的任务无法在同一代码库并行执行，效率大打折扣。

正当我苦寻一种更成熟、更适应中国研发团队组织架构的 CLI 工作流时，阿里的 Qoder CLI 出现了。

它内置的“子 Agent”机制，这不就完美解决了我的“任务过重”问题嘛？

用之前，先了解一下Qoder CLI，它是阿里专为命令行环境打造的AI Coding Agent，内置了各种质量、子agent、Hook机制等，为开发者提供了完备的工具栈。

谁需要 Qoder CLI？

对于资深开发者来说，CLI是最得心应手的工具。

还有用过VScode、JetBrains等的朋友，结合Qoder CLI来使用真的太方便了，直接连接MCP服务就能沉浸式开发。

对于终端中心开发者（DevOps/运维）来说，终端就是一切。Qoder CLI 允许你通过 CLI 自动化无缝接入强大的 Agent 功能，将 AI 编程能力集成到自动化脚本和运维流程中。

对于独立开发者来说，精力有限？Qoder CLI 让你瞬间拥有一个由数字员工 Agent 组成的虚拟团队，你只需要负责指挥和辅助。

Qoder CLI能帮你做啥

Qoder CLI 的核心优势在于其轻量级、高效率的 Agent 框架。

一个非常明晰的Agent组织架构。

Qoder CLI 是一个轻量级、高效率的 AI 编程助手，它内置了可扩展的子代理框架，能以极低的资源消耗（内存比同类工具低 70%）将复杂的开发任务拆解并高效完成，让你的命令行工作流具备无限智能。

它内置了完善的工具栈和扩展机制：

• 子代理（Sub-agent）： 帮你做 UI 设计、审查代码、辅助写代码的数字员工，可以并行工作。
• 自定义指令/Hook 机制： 让你能定制专属工作流，并方便地与外部系统集成。

很多朋友其实问了，你所说的Qoder CLI和Qoder有啥关系，解释一下。

原来Qoder是一个AI编程IDE，Qoder CLI就是在此基础上做了一下扩展，专门给终端环境设计了一个coding agent，对于开发者来说更加友好。

并且它们共享统一的账号体系、顶尖模型和 Credits 额度。CLI 拥有更丰富的 Agent 能力，更新速度更快，且场景覆盖运维、云原生（特别是云环境）等更广泛人群。

并且它还有自定义的子代理和命令等功能，这些时Cursor CLI没有的，在接下来的文章里面会带你一起演示一下这些功能。

实测：Qoder CLI 如何解决我的痛点

实测 1：子代理（Sub-agent）如何提升效率？

我把前面那个“被玩坏的 AI 产品设计工作流”，用 Qoder CLI 的多 Agent 机制重新跑了一遍。

回顾一下我之前的痛点，之前任务过重，一个 Agent 搞不定，上下文爆炸。

看看Qoder CLI的解法：分而治之。

我通过一个提示词，让主 Agent 委派了四个子代理协作：general-purpose (需求分析) → design-agent (技术设计) → task-executor (代码实现) → code-reviewer (代码审查)。

1、启动子代理

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

2、委派任务

用 general-purpose 代理进行需求分析，然后调用 design-agent 负责技术设计，task-executor 负责具体的代码实现，最后用 code-reviewer 进行代码审查。

我将设计一个多功能、高度可定制的UI设计系统，旨在帮助设计师和开发者快速创建不同风格的UI界面。该系统内置多种常见的风格化主题（如极简主义、新拟物、暗黑模式、赛博朋克、国风等），用户可以根据项目需求和用户群体，一键切换或混合搭配。该系统不仅支持Android、Web、iPad等主流平台，还可根据不同设备的屏幕比例（如手机16:9、平板4:3、桌面16:10等）自动适配，确保跨平台体验的一致性。先用 general-purpose 代理进行需求分析，然后调用 design-agent 负责技术设计，task-executor 负责具体的代码实现，最后用 code-reviewer 进行代码审查。

首先它会调用 general-purpose 代理进行分析，接着用design-agent 进行UI设计系统的技术设计，并行调用webSearch工具等执行任务。

等待一段时间之后，它会给我列出接下来需要执行的任务。

接下来当用户确认需求之后，各个代理就可以直接去执行。

并且还创建了任务清单。

如果遇到卡顿，可以让它分阶段去实施，这样任务会执行的比较流畅。

Qoder CLI 的子代理通过独立的上下文和工具权限，将复杂任务拆解，避免了“大 Agent 任务过重”的问题，显著提升了执行效率和准确性。

实测 2：Quest Mode 如何实现 Spec 驱动开发？

又一个痛点，之前 AI 生成的测试和 UI 无法满足“动态适配”的实际工程需求，得通过自然语言一个一个去改。

对此，Qoder CLI的解法是结构化交付，使用内置的 Quest Mode 能力。

这里可以使用内置的 Quest 与 CodeReview 能力来就行演示。

AI 辅助技术设计（Spec）

使用Quest Mode，其实就是可以用自然语言描述需求，例如：“开发一个支持网页和移动端动态适配的 UI 组件，并包含完整的测试。”

结果报告（Task Report）

Qoder CLI也能自动生成详尽的技术设计文档（Design）和任务分解，让任务目标清晰可控。

最终生成了任务报告（Task Report），总结代码变更、测试结果和验证结论。

Quest Mode 将“理想很丰满”的工作流变成了“现实可落地”的自动化流程，通过结构化的 Spec 驱动，确保最终代码符合预期，解决了“测试与现实有差距”的问题。

实测 3：Worktree 如何实现并行开发？

如果面对多个并行开发任务，如 Bug 修复和新功能开发，其他CLI目前可能办不到，但是，Qoder CLI可以支持！

对此，Qoder CLI的解法是Git 级别隔离， 使用了Worktree 参数，在同一个 Git 仓库下快速启动了两个并行的 Quest 任务：

创建 Worktree： 使用 qoder --worktree 参数为不同任务创建多个 Worktree。

（在同一个 Git 仓库下，连续快速执行以下两条命令，模拟并发）

CMD A: 修复bug并行任务

qoder quest create "修复潜在的 Bug" --worktree hotfix-p1

CMD B: 设计新功能的并发任务

qoder quest create "实现用户头像设计新功能" --worktree feature-avatar

其实现在可以查看到所有的worktree，就可以看到main分支，Qoder CLI 成功创建了两个独立的 Worktree。两个任务可以并行执行，互不干扰文件读写。

Worktree 解决了文件读写冲突，让开发者可以高效地在同一仓库中并行处理多个任务，大幅提升团队协作效率。

写在最后

Qoder CLI，不只是一个命令行工具。

它更像是一支在终端里工作的数字团队——懂协作、能拆解、会自我校正。

它用 Worktree 解决并行冲突，用 Sub-agent 分担复杂任务，用 Quest Mode 把需求落成结构化交付。

而 Qoder CLI 让这种加速变得可控、可落地，也更符合中国研发团队的协作逻辑——分工明确、执行高效。

未来，Qoder CLI 将与 Qoder IDE 深度融合，成为连接本地与云端智能的统一入口。

这些机制让“理想中的 AI 团队”第一次能真实跑起来。

本文本文转载自​​AIGC新知​​，作者：绛烨