Конфигурация Qwen Code

Уровни конфигурации

Конфигурация применяется в следующем порядке приоритета (значения с меньшим номером перезаписываются значениями с большим номером):

Файлы настроек

Qwen Code использует JSON-файлы настроек для сохранения конфигурации. Существует четыре расположения для этих файлов:

Директория .qwen в вашем проекте

Помимо файла настроек проекта, директория .qwen может содержать другие файлы, специфичные для проекта и связанные с работой Qwen Code, например:

• Пользовательские профили sandbox (например, .qwen/sandbox-macos-custom.sb, .qwen/sandbox.Dockerfile).
• Agent Skills в .qwen/skills/ (каждый skill представляет собой директорию, содержащую SKILL.md).

Миграция конфигурации

Qwen Code автоматически переносит устаревшие параметры конфигурации в новый формат. Перед миграцией старые файлы настроек создаются резервные копии. Следующие параметры были переименованы из негативных (disable*) в позитивные (enable*):

Политика объединения для disableAutoUpdate и disableUpdateNag

Если присутствуют оба устаревших параметра с разными значениями, миграция выполняется по следующему правилу: если любой из параметров disableAutoUpdate или disableUpdateNag равен true, то enableAutoUpdate становится false:

Доступные параметры в settings.json

Параметры организованы по категориям. Все настройки должны размещаться внутри соответствующего объекта категории верхнего уровня в вашем файле settings.json.

general

output

ui

ide

privacy

model

Пример model.generationConfig:

{
  "model": {
    "generationConfig": {
      "timeout": 60000,
      "contextWindowSize": 128000,
      "modalities": {
        "image": true
      },
      "enableCacheControl": true,
      "customHeaders": {
        "X-Client-Request-ID": "req-123"
      },
      "extra_body": {
        "enable_thinking": true
      },
      "samplingParams": {
        "temperature": 0.2,
        "top_p": 0.8,
        "max_tokens": 1024
      }
    }
  }
}

max_tokens (адаптивные выходные токены):

Когда samplingParams.max_tokens не установлен, Qwen Code использует адаптивную стратегию выходных токенов для оптимизации использования ресурсов GPU:

1. Запросы начинаются с лимита по умолчанию 8K выходных токенов
2. Если ответ обрезается (модель достигает лимита), Qwen Code автоматически повторяет попытку с 64K токенов
3. Частичный вывод отбрасывается и заменяется полным ответом из повторной попытки

Это происходит прозрачно для пользователей — вы можете кратковременно увидеть индикатор повторной попытки, если произойдёт эскалация. Поскольку 99% ответов занимают менее 5K токенов, повторная попытка происходит редко (<1% запросов).

Чтобы переопределить это поведение, установите samplingParams.max_tokens в настройках или используйте переменную окружения QWEN_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS.

contextWindowSize:

Переопределяет размер контекстного окна по умолчанию для выбранной модели. Qwen Code определяет контекстное окно, используя встроенные значения по умолчанию на основе сопоставления имени модели, с постоянным резервным значением. Используйте эту настройку, если эффективный лимит контекста провайдера отличается от значения по умолчанию в Qwen Code. Это значение определяет предполагаемую максимальную ёмкость контекста модели, а не лимит токенов на запрос.

modalities:

Переопределяет автоматически определённые модальности ввода для выбранной модели. Qwen Code автоматически определяет поддерживаемые модальности (изображение, PDF, аудио, видео) на основе сопоставления шаблонов имени модели. Используйте эту настройку, если автоопределение работает неверно — например, чтобы включить pdf для модели, которая поддерживает его, но не распознаётся. Формат: { "image": true, "pdf": true, "audio": true, "video": true }. Опустите ключ или установите false для неподдерживаемых типов.

customHeaders:

Позволяет добавлять пользовательские HTTP-заголовки ко всем API-запросам. Это полезно для трассировки запросов, мониторинга, маршрутизации через API-шлюз или когда разным моделям требуются разные заголовки. Если customHeaders определён в modelProviders[].generationConfig.customHeaders, он будет использован напрямую; в противном случае будут использованы заголовки из model.generationConfig.customHeaders. Слияние между двумя уровнями не происходит.

Поле extra_body позволяет добавлять пользовательские параметры в тело запроса, отправляемого в API. Это полезно для специфичных для провайдера опций, не покрытых стандартными полями конфигурации. Примечание: Это поле поддерживается только для провайдеров, совместимых с OpenAI (openai, qwen-oauth). Оно игнорируется для провайдеров Anthropic и Gemini.** Если extra_body определён в modelProviders[].generationConfig.extra_body, он будет использован напрямую; в противном случае будут использованы значения из model.generationConfig.extra_body.

Примеры model.openAILoggingDir:

• "~/qwen-logs" - Логи в директории ~/qwen-logs
• "./custom-logs" - Логи в ./custom-logs относительно текущей директории
• "/tmp/openai-logs" - Логи по абсолютному пути /tmp/openai-logs

fastModel

context

Устранение проблем с производительностью поиска файлов

Если вы сталкиваетесь с проблемами производительности при поиске файлов (например, при автодополнении @), особенно в проектах с очень большим количеством файлов, попробуйте следующие шаги в порядке рекомендации:

1. Используйте .qwenignore: Создайте файл .qwenignore в корне проекта, чтобы исключить директории с большим количеством файлов, которые не нужно индексировать (например, артефакты сборки, логи, node_modules). Сокращение общего количества сканируемых файлов — самый эффективный способ повысить производительность.
2. Отключите нечёткий поиск: Если игнорирования файлов недостаточно, вы можете отключить нечёткий поиск, установив enableFuzzySearch в false в файле settings.json. Это переключит на более простой алгоритм точного сопоставления, который может работать быстрее.
3. Отключите рекурсивный поиск файлов: В крайнем случае можно полностью отключить рекурсивный поиск, установив enableRecursiveFileSearch в false. Это будет самым быстрым вариантом, так как избегает рекурсивного обхода проекта. Однако это означает, что вам придётся вводить полный путь к файлам при использовании автодополнения @.

tools

permissions

Система разрешений предоставляет детальный контроль над тем, какие инструменты могут выполняться, какие требуют подтверждения, а какие заблокированы.

Приоритет принятия решений (от высшего к низшему): deny > ask > allow > (по умолчанию/интерактивный режим)

Применяется первое совпавшее правило. Правила используют формат "ToolName" или "ToolName(specifier)".

Псевдонимы имён инструментов (в правилах работает любой из них):

Мета-категории:

Некоторые имена правил автоматически охватывают несколько инструментов:

[!important] Read(/path/**) соответствует всем четырём инструментам чтения (чтение файла, grep, glob и список директорий). Чтобы ограничить только чтение файлов, используйте ReadFile(/path/**) или read_file(/path/**).

Примеры синтаксиса правил:

Префиксы шаблонов путей:

Предотвращение обхода разрешений через команды оболочки:

Правила разрешений для Read, Edit и WebFetch также применяются, когда агент выполняет эквивалентные команды оболочки. Например, если Read(./.env) находится в deny, агент не сможет обойти это ограничение через cat .env в команде оболочки. Поддерживаемые команды оболочки включают cat, grep, curl, wget, cp, mv, rm, chmod и многие другие. Неизвестные/безопасные команды (например, git) не затрагиваются правилами для файлов/сети.

Миграция с устаревших параметров:

Пример конфигурации:

{
  "permissions": {
    "allow": ["Bash(git *)", "Bash(npm run *)", "Read(//Users/alice/code/**)"],
    "ask": ["Bash(git push *)", "Edit"],
    "deny": ["Bash(rm -rf *)", "Read(.env)", "WebFetch(malicious.com)"]
  }
}

[!tip] Используйте /permissions в интерактивном CLI для просмотра, добавления и удаления правил без прямого редактирования settings.json.

mcp

lsp

[!warning] Экспериментальная функция: Поддержка LSP в настоящее время является экспериментальной и отключена по умолчанию. Включите её с помощью флага командной строки --experimental-lsp.

Language Server Protocol (LSP) предоставляет функции интеллектуальной поддержки кода, такие как переход к определению, поиск ссылок и диагностика.

Конфигурация LSP-сервера выполняется через файлы .lsp.json в корневой директории проекта, а не через settings.json. Подробности конфигурации и примеры см. в документации по LSP.

security

advanced

mcpServers

Настраивает подключения к одному или нескольким серверам Model-Context Protocol (MCP) для обнаружения и использования пользовательских инструментов. Qwen Code пытается подключиться к каждому настроенному MCP-серверу для обнаружения доступных инструментов. Если несколько MCP-серверов предоставляют инструмент с одинаковым именем, имена инструментов будут иметь префикс с псевдонимом сервера, определённым в конфигурации (например, serverAlias__actualToolName), чтобы избежать конфликтов. Обратите внимание, что система может удалять определённые свойства схемы из определений инструментов MCP для обеспечения совместимости. Должен быть указан хотя бы один из параметров: command, url или httpUrl. Если указано несколько, приоритет следующий: httpUrl, затем url, затем command.

telemetry

Настраивает логирование и сбор метрик для Qwen Code. Подробнее см. телеметрия.

Пример settings.json

Ниже приведён пример файла settings.json с вложенной структурой, появившейся в v0.3.0:

{
  "general": {
    "vimMode": true,
    "preferredEditor": "code"
  },
  "ui": {
    "theme": "GitHub",
    "hideTips": false,
    "customWittyPhrases": [
      "You forget a thousand things every day. Make sure this is one of 'em",
      "Connecting to AGI"
    ]
  },
  "tools": {
    "approvalMode": "yolo",
    "sandbox": "docker",
    "discoveryCommand": "bin/get_tools",
    "callCommand": "bin/call_tool",
    "exclude": ["write_file"]
  },
  "mcpServers": {
    "mainServer": {
      "command": "bin/mcp_server.py"
    },
    "anotherServer": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp_server.js", "--verbose"]
    }
  },
  "telemetry": {
    "enabled": true,
    "target": "local",
    "otlpEndpoint": "http://localhost:4317",
    "logPrompts": true
  },
  "privacy": {
    "usageStatisticsEnabled": true
  },
  "model": {
    "name": "qwen3-coder-plus",
    "maxSessionTurns": 10,
    "enableOpenAILogging": false,
    "openAILoggingDir": "~/qwen-logs",
  },
  "context": {
    "fileName": ["CONTEXT.md", "QWEN.md"],
    "includeDirectories": ["path/to/dir1", "~/path/to/dir2", "../path/to/dir3"],
    "loadFromIncludeDirectories": true,
    "fileFiltering": {
      "respectGitIgnore": false
    }
  },
  "advanced": {
    "excludedEnvVars": ["DEBUG", "DEBUG_MODE", "NODE_ENV"]
  }
}

История оболочки

CLI сохраняет историю выполняемых команд оболочки. Чтобы избежать конфликтов между разными проектами, эта история хранится в директории, специфичной для проекта, внутри домашней папки пользователя.

• Расположение: ~/.qwen/tmp/<project_hash>/shell_history
  • <project_hash> — уникальный идентификатор, сгенерированный на основе корневого пути вашего проекта.
  • История хранится в файле с именем shell_history.

Переменные окружения и файлы .env

Переменные окружения — распространённый способ настройки приложений, особенно для конфиденциальной информации (например, токенов) или настроек, которые могут меняться в зависимости от окружения.

Qwen Code может автоматически загружать переменные окружения из файлов .env. Для переменных, связанных с аутентификацией (например, OPENAI_*), и рекомендуемого подхода с .qwen/.env см. Аутентификация.

Таблица переменных окружения

Аргументы командной строки

Аргументы, передаваемые напрямую при запуске CLI, могут переопределять другие конфигурации для конкретной сессии.

Таблица аргументов командной строки