用途：该技能面向代码生成、仓库理解与编码智能体任务，借助阿里云百炼 Model Studio 的 Qwen Coder 系列模型完成编程助手、代码审查草稿、仓库级推理、补丁规划以及使用工具的软件智能体等场景。
支持的模型字符串：qwen3-coder-next、qwen3-coder-plus、qwen-coder-plus、qwen2.5-coder-32b-instruct。资料指出，当前代编码任务用 qwen3-coder-next，需要更强能力（可能成本更高）时用 qwen3-coder-plus；若客户端下拉菜单尚未提供最新 coder 模型，优先使用 OpenAI 兼容端点。
安装与配置：在虚拟环境中安装 SDK：python3 -m venv .venv；. .venv/bin/activate；python -m pip install dashscope。需在环境变量中设置 DASHSCOPE_API_KEY，或在 ~/.alibabacloud/credentials 中添加 dashscope_api_key。
标准化接口 code.generate：请求参数包括 messages（数组，必需）、model（字符串，可选，默认 qwen3-coder-next）、repository_summary、files、language、tools、stream（均可选）；响应包含 text、patch（可选）、usage（可选）。快速开始命令为：python skills/ai/code/alicloud-ai-code-qwen-coder/scripts/prepare_code_request.py --task "Refactor request validation into a small helper and add one unit test." --language python。
使用建议：仅传入与改动相关的文件以减少噪声；仓库级改动应附架构说明与预期测试命令；基准或回归对比时使用确定性提示与固定模型 ID。输出默认保存在 output/alicloud-ai-code-qwen-coder/requests/，可用 OUTPUT_DIR 覆盖基础目录；提示、仓库上下文摘要与规范化编码请求负载保存在 output/alicloud-ai-code-qwen-coder/ 下，并记录确切模型、端点模式与目标语言/框架以便复现。
验证：mkdir -p output/alicloud-ai-code-qwen-coder，然后运行 python -m py_compile skills/ai/code/alicloud-ai-code-qwen-coder/scripts/prepare_code_request.py && echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-code-qwen-coder/validate.txt，通过标准为命令退出码 0 且生成 validate.txt。
限制：资料未说明具体收费与价格、模型上下文长度、平台覆盖范围及效果指标，暂未提供。