“很正确，无比正确。”
当我们问起阿里巴巴 Qoder （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。
他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。
AI Coding 可能是今年 AI 领域最热的话题。
Cursor 年营收达到 5 亿美元、估值飙升至 100 亿，成为硅谷最炙手可热的独角兽；Anthropic 也凭借其强大的 Claude Code，让收入增长曲线比 OpenAI 更陡峭。
在这片卷得炽热的战场，后来者阿里的机会在哪里？
本周，我们邀请到了曾多年担任阿里巴巴“双十一”技术负责人、最早在国内推进全行业云原生化的技术领头人，听他独家分享 Qoder 上线 60 天即取得“开门红”的背后，是怎样的产品思考、技术布局和组织能力在支撑。
🎉 本期节目特意选在 1024 上线，祝所有用代码改变世界的朋友们节日快乐，发量浓密，代码无 Bug！
🎥 本期播客在 AI Hacker House 录制，视频播客将会发布于 Koji杨远骋 的小红书、B站、视频号、Youtube。
🟢 03:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍产品、收入与利润、团队规模、Qoder 前的探索经历
🟢 03:27 AI Coding 全景图：从 0 到 1 vs 从 1 到 100
一个典型的用户路径：先用 AI 生成一个网站雏形，当它开始产生商业价值，再用更专业的工具去维护和迭代。这背后反映了什么？
- AI 写码赛道的三种主流形态：服务于创作者的“想法落地”型工具、服务于专业开发者的“效率提升”型工具，以及直接替代人力的“数字员工”。
- 为什么说所有形态的 AI 写码工具，最终都不可避免地会走向“大一统”？
- “没有自研模型的 AI Coding 工具，只是在帮模型厂商打工”，为什么说 Cursor 这样的公司最终一定会构建自己的模型能力？
- 大厂做 AI Coding 产品有何天然优势？除了成本，更重要的是能和模型进行端到端的联动优化。
🟢 09:48 红海突围：Qoder 的战略选择
当所有人都去摘那些“低垂的果实”时，我们选择了直接进攻“价值高地”。
- 一个关键的战略选择：我们绕过从 0 到 1 生成新项目的“酷炫”场景，直接切入占开发者 95% 工作时间的“真实软件”研发领域。
- 为什么我们把 Qoder 定义为“智能体编程平台”？因为未来的开发协作模式，将从“人机协同”进化为“AI 自主编程”。
- “我不干，智能体干”，这是一种全新的开发范式。
- 另辟蹊径的原因：作为一个后来者，我们希望通过差异化定位，快速在红海中找到自己的生态位。
🟢 16:55 需求文档是最重要的！
AI 不但擅长写代码，更擅长写需求文档。
- 从“提示词工程”到“上下文工程”，我们如何让 AI Agent 能够独立完成更大、更复杂的任务？答案是 Spec-Driven（需求文档驱动）。
- 一个典型的 Spec-Driven 工作流：用户提出一句话需求 -> “文档 Agent” 自动生成详细设计文档 -> 用户确认后驱动“代码 Agent”长时间执行。
- 这其实是对现实世界中“老板提需求 -> 产品经理写 PRD -> 工程师开发”这一流程的 AI 化映射。
🟢 21:44 产品哲学：从“不打断心流”到“给你掌控感”
AI 时代，开发者被迫进行“结对编程”，过去那种完全不被打扰的“心流”已难以维持。
- AI 时代的新矛盾：既要提供趁手的工具，又不可避免地会打断用户的心流，如何平衡？
- 我们的答案：与其徒劳地追求不被打断，不如给用户完全的“掌控感”，让他成为 AI Agent 的管理者。
- 一个反常识的产品设计：为什么 Qoder 至今不让用户选择模型？ 因为“机选优于人选”，也避免了用户成为“模型测试员”而产生的决策疲劳。
- 我们如何平衡性能、效率、成本这个“不可能三角”？核心在“上下文工程”的精细化运营。
🟢 32:26 组织与方法：如何支撑一场闪电战？
为什么 Qoder 能够快速起步？因为我们不是从零开始，而是整合了阿里内部多个成熟团队的人才和技术积累。
- 从服务中国市场的“通义灵码”，到面向全球的“Qoder”，背后发生了怎样的组织和战略演进？
- 一个关键决策：为了争取全球市场的时间窗口，我们先用全球最好的模型服务开发者，同时“以战养战”，为自研模型的发展赢得时间。
- “它就是独立经营的一块业务”，大厂内部创业如何通过组织设计，真正地“甩掉包袱”，实现创业公司级别的敏捷？
🟢 40:13 Repo Wiki：攻克“祖传代码”的秘密武器
我们学计算机第一课，老师就说要写好文档和注释，但几乎没有团队能真正做到。这是一个如此显性的需求，为什么之前没人做？
- 开发 Repo Wiki 的第一性原理：“文档是会骗人的，但代码永远是最新的。”
- 我们如何用 AI 解构“祖传代码”？通过分析代码的当前切片和所有历史提交记录，还原出整个系统的设计思想和业务逻辑。
- 如何保证这个文档不过时？随着代码库的变更，AI 会实时、增量地更新这份“活文档”。
- 为什么我们有信心构建壁垒？因为这不是一个原子能力，而是一整套深度定制的模型、Agent 和与 Git 结合的团队协作工作流。
🟢 01:03:19 | 1024 寄语：AI 时代，程序员如何进化？
程序员可能是最不惧怕学习的群体，这恰恰是我们在 AI 时代最大的优势。
- AI 会取代程序员吗？不会，同时“杰文斯悖论”告诉我们，当成本降低，需求会爆炸式增长，程序员的数量可能会变得更多。
- 未来工程师的核心竞争力是什么？从单一的编码能力，转变为“需求洞察、整体设计、结果验收”等复合能力。
- 给计算机大一新生的建议：拥抱 AI，但更要学好计算机体系结构，因为你得知道 AI 有没有在“忽悠”你。
🟢 01:09:48 | 双十一往事：一个顶级架构师的两次“高考”
老板给了一个疯狂的目标：双十一流量翻 50 倍，集团能不能不多花一分钱？我们最终做到了。
- “在双十一之前，先创造无数个双十一”，如何通过“全链路压测”这剂猛药，在真实流量下反复演练，驯服上千个系统？
- 技术人如何永远“跟技术要红利”？从解决稳定性问题，到通过容器化、云原生技术极致地优化成本，这背后是一套完整的方法论。
- 顶级架构师的成长之路：从解决一个技术难题，到构建一套技术体系，再到将技术能力产品化、商业化，最终寻找更大的舞台。
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