1月6日，阿里Qoder推出全新智能补全功能NEXT，Qoder NEXT能主动感知用户的完整代码库和用户编码行为，当用户修改代码后，可立即推测后续需要变更的关联位置，并提供精准的代码建议。
过去两年，大模型的编程能力快速提升，基于编程模型打造的原生AI IDE、插件以及CLI工具正在改变软件开发的范式，其中，代码补全是开发者使用频率最高的功能之一。然而，目前主流代码补全工具只能在光标处单步补全，难以满足变量名全局修改、跨文件联动等真实场景的需求。
为此，Qoder团队构建了一套“训练-反馈-优化”且持续进化的体系，实现了从被动补全到主动预测并修改的升级。通过抽象语法树（AST）精准模拟真实编码过程完成初始训练，再从海量真实编辑行为中持续学习、构建高质量数据集，通过ActionRL算法，Qoder能结合开发者的编辑历史，精准识别编码意图，实现从单行代码补全到单文件多点位编辑意图预测，甚至支持多文件关联编辑。测试数据显示，Qoder NEXT的AI代码的采纳率提升65%。
当开发者更改变量后，QoderNEXT会主动预判其他需要该变量的位置，自动补全并自动添加引用语句，甚至生成完整的函数实现。
QoderNEXT技术负责人玄坛表示：“QoderNEXT不仅能提升开发者手写代码的效率，还能作为AgenticCoding的有效补充，可以针对AI生成的代码提供函数级和行级的精调、重构等，有效完善AgenticCoding的「最后一公里」。”
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