Problem
What problem does this solve?
现在我们需要从其他AI Coding 工具迁移SKILL/MCP/WORKFLOW过来qoder,但是qoder的背后上下文完全不透明,而且感觉和其他AI Coding工具对这些harness组件识别能力区别还挺大的,看结果盲调就需要更多的credit。
可以参考github copilot的debug view和agent view, 里面甚至能比较不同模型之间的prompt的优化。
Solution
How should it work?
希望能添加一个完整上下文可视化界面,方便调整更合适qoder的harness组件
Use Case
When would you use this?
所有SKILL/MCP/WORKFLOW的CURD
Priority
-
High - Blocking issue -
Medium - Important improvement -
Low - Nice to have
Additional Info
(Optional: screenshots, examples, links)