AI Coding Assistant Lingma:Pembaruan Produk Februari 2026

Memperbaiki logika penanganan permintaan dalam mode AI chat (Ask) ketika tidak ada tool yang diaktifkan.

Memperkenalkan model Qwen-Coder-Qoder:

• Model yang sangat dikustomisasi untuk meningkatkan pengalaman pemrograman end-to-end dalam Qoder. Model ini berbasis Qwen-Coder dan telah menjalani pembelajaran penguatan skala besar untuk framework Agen Qoder, tool, serta skenario penggunaannya. Dalam evaluasi tugas rekayasa perangkat lunak dunia nyata kami, laju resolusi tugasnya telah melampaui Cursor Composer-1. Model ini terutama unggul dalam akurasi perintah terminal pada sistem Windows, dengan peningkatan hingga 50%.

Penyelesaian dan NES telah ditingkatkan ke NEXT.

• Peningkatan penuh ini beralih dari penyelesaian kode pasif ke prediksi proaktif, sehingga meningkatkan kemampuan maupun pengalaman pengguna. Fitur ini mendukung hal-hal seperti impor dependensi otomatis.

• Menambahkan dukungan untuk memicu secara manual penyelesaian kode NEXT.

Menambahkan dukungan penuh untuk database (@database).

• Menambahkan dukungan untuk mereferensikan database sebagai konteks dalam mode Ask/Agen Qoder.

• Menambahkan dukungan untuk menghasilkan dan mengeksekusi SQL di Query Console.

Menambahkan kompatibilitas untuk AGENTS.md. Jika file AGENTS.md ada di direktori root proyek, agen akan secara otomatis mendeteksi dan memuat isinya.

Menambahkan dukungan untuk membatasi file menggunakan ekstensi .aiignore.md.

Tool kini dapat mengedit file di luar proyek.

Menerapkan beberapa peningkatan pengalaman produk.

Menambahkan dukungan untuk versi IntelliJ 2026.1 EAP+.

Memperbaiki beberapa masalah yang telah diketahui.

Peningkatan besar model: Qwen-Coder-Qoder

Model yang sangat dikustomisasi untuk meningkatkan pengalaman pemrograman end-to-end. Model ini berbasis Qwen-Coder dan telah menjalani pembelajaran penguatan skala besar untuk framework Agent, tool, serta skenario penggunaannya. Dalam evaluasi tugas rekayasa perangkat lunak dunia nyata kami, model ini menunjukkan laju resolusi tugas yang sangat baik, dengan akurasi perintah terminal pada sistem Windows yang 50% lebih tinggi.

Lingma IDE kini mendukung pemrograman otonom Quest, tersedia dalam public beta

• Agen pemrograman otonom: Agen ini secara mandiri menyelesaikan hasil akhir berkualitas tinggi dan siap dikirimkan tanpa intervensi manusia yang terus-menerus.

  • Mekanisme penyelarasan kebutuhan: Mengklarifikasi tugas sebelum eksekusi melalui pengenalan maksud, klarifikasi kebutuhan, dan pembuatan spesifikasi kolaboratif.

  • Kemampuan menangani tugas jangka panjang: Secara signifikan meningkatkan kemampuan menjalankan tugas secara terus-menerus dalam periode yang lama. Agen mengawasi tugas hingga selesai.

  • Jaminan kualitas otonom: Mengintegrasikan kemampuan validasi hasil untuk secara mandiri memverifikasi dan memperbaiki kualitas deliverable.

  • Evolusi otonom berkelanjutan: Tidak hanya mengeksekusi tugas, tetapi juga secara aktif berevolusi, mengingat gaya Anda, serta terus belajar teknologi baru.

• Dukungan untuk lebih banyak skenario aplikasi: Quest melakukan pengenalan maksud pada input pengguna dan secara otomatis mengarahkannya ke kemampuan yang paling sesuai.

  • Pengembangan berbasis spesifikasi: Pertama, selaraskan kebutuhan dan batasan. Kemudian, eksekusi dan terima hasilnya untuk memastikan kejelasan dan jejak yang dapat dilacak.

  • Dari ide ke produk: Mendukung pembuatan situs web dan prototipe dari awal. Mengintegrasikan model visual tingkat tinggi untuk secara signifikan meningkatkan kualitas desain dan kegunaan.

Agentic Chat: Peningkatan penuh dengan eksekusi paralel multi-agen, agen perencanaan bawaan, serta kemampuan ekstensi kustom.

• Agen perencanaan bawaan baru: Saat menangani tugas kompleks, pengguna dapat bekerja sama dengan agen dalam mode kolaborasi manusia-komputer untuk membuat rencana eksekusi yang layak terlebih dahulu. Hal ini secara signifikan meningkatkan efisiensi eksekusi tugas, menghindari pengerjaan ulang, serta meningkatkan kualitas kode yang dihasilkan agen dan kendali atas hasilnya.

• Kemampuan ekstensi kustom yang ditingkatkan: Mendukung agen kustom (subagent), Skills, dan Commands untuk membangun alur kerja cerdas Anda sendiri.

• Sesi paralel multi-agen: Mendukung menjalankan beberapa jendela sesi secara paralel untuk menangani berbagai tugas sekaligus. Hal ini secara signifikan meningkatkan efisiensi multitasking.

Repo Wiki kini tersedia dalam public beta untuk pengguna Edisi Perusahaan.

• Repo Wiki secara otomatis menghasilkan dokumentasi terstruktur untuk proyek Anda dan terus melacak perubahan pada kode maupun dokumen.

• Saat Anda menanyakan poin pengetahuan, meminta penjelasan kode, atau menambahkan fitur selama pengembangan, Repo Wiki menganalisis struktur proyek dan implementasi kode secara mendalam. Repo Wiki menggabungkan informasi dari Wiki tersebut dan konteks saat ini untuk memberikan jawaban serta dukungan dokumentasi yang lebih akurat dan rinci, sehingga memberikan pemahaman yang lebih dalam kepada agen tentang codebase tersebut.

Optimisasi tampilan aliran sesi: Detail untuk beberapa pemanggilan tool kini secara default dalam keadaan dilipat.