コード提案：コードベースを理解するコード補完
- 関数単位の生成: 単一行ではなく、完成した関数やコードブロックを生成します。
- 予測提案: 作業全体のcontextに基づいて、次に書くべきステップを先読みします。
- アーキテクチャの一貫性: 提案はプロジェクトの既存の設計パターンやコーディングスタイルに沿い、リファクタリングの必要性を減らします。
Ask mode: 会話型の問題解決
- コードのデバッグ: コードスニペットやエラーメッセージを貼り付けると、手順に沿ったデバッグのガイダンスが得られます。
- 実行時エラーのトラブルシュート: 難解なエラーの根本原因を理解し、実行可能な解決策を受け取れます。
- 概念の説明: なじみのない API、ライブラリ、またはプログラミング概念の説明を依頼できます。
- 解法の検討: コードを書く前に、実装戦略やアーキテクチャ上の選択肢について議論できます。
Agent mode: 自律型タスクの完了
- Objective: 高レベルな目標を提示します（例: 「
UserServiceを async/await に対応するようリファクタリングする」）。 - Planning: Agent が目的を一連の論理的なステップに分解します。
- Execution: 統合ツール群を用いて計画を実行します。
- コードベースの検索とナビゲーション
- ファイルの読み取りと編集
- コマンド実行用の統合ターミナル（例:
npm install、git commit）
カスタマイズ：MCP とプロジェクトルール
- プロジェクト固有のルール：
.qoder/rulesディレクトリに設定ファイルを作成することで、プロジェクトの独自規約を Qoder に指示できます。これにより、提案やアクションが、利用するフレームワーク、コーディングスタイル、アーキテクチャパターンに一貫して沿うようになります。 - Model Context Protocol（MCP）： MCP は、Qoder が外部データソースに接続するための統合レイヤーです。これを用いて、社内ドキュメント、プライベート API、データベーススキーマなどの追加の context を提供でき、Qoder が自社システムに完全準拠したコードを生成できるようになります。
対応する JetBrains IDE とバージョン
- IntelliJ IDEA
- Android Studio
- PyCharm
- GoLand
- CLion
- …その他の JetBrains IDE
- プラグインは JetBrains のリモート開発ワークフロー（SSH、WSL、Dev Containers を含む）で完全に動作します。