17 beste KI-Codierassistenten-Tools im Jahr 2024, die Programmierer auf der ganzen Welt verwenden

Vorwort

Wie das Sprichwort sagt: "Ein gutes Werkzeug für eine gute Arbeit ist ein gutes Werkzeug für eine gute Arbeit". Die Wahl eines guten Werkzeugs ist für Programmierer besonders wichtig.Ob zur Automatisierung der Code-Vervollständigung oder zum Debugging, KI-Codierassistenten können Ihnen Zeit sparen und die Qualität Ihres Codes verbessern. In diesem Artikel stellen wir einige der 17 am häufigsten von Programmierern auf der ganzen Welt verwendeten KI-Codierwerkzeuge vor, die Ihren Entwicklungsprozess revolutionieren.

Was ist ein KI-Codierassistent?

KI-Codierassistenten nutzen KI, um Entwickler bei einer Vielzahl von programmierbezogenen Aufgaben zu unterstützen. Sie können Codeschnipsel analysieren, Vorschläge machen, Fehler identifizieren, Korrekturen anbieten und sogar ganze Codeschnipsel auf der Grundlage von Aufforderungen generieren.
Sie sind häufig in integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) eingebettet oder werden als eigenständige Plattformen eingesetzt, die mehrere Programmiersprachen unterstützen. Zu den beliebten KI-Codierassistenten gehören GitHub Copilot, Tabnine und Microsoft IntelliCode.

KI-Codierungstools verwenden große Sprachmodelle (Large Language Models LLMs), die auf großen Codedatensätzen aus verschiedenen Quellen trainiert werden (LLMs wie Open-Source-Projekte, Repositories, Dokumentation von Programmiersprachen und Tutorials).
Je breiter das Spektrum des Codes ist, mit dem sie konfrontiert werden, desto umfassender und genauer wird ihr Verständnis. Dadurch sind sie in der Lage, Muster zu erkennen, Codeschnipsel vorzuschlagen und komplexe Codierungsaufgaben zu lösen.

17 beste AI-Codierungstools

KI-Codierassistenten haben bei Programmierern viel Aufmerksamkeit erregt, aber die Frage ist, welche man konkret verwenden sollte. Im Folgenden stellen wir einige der besten verfügbaren KI-Codierungs-Tools vor.

👉 Zu den wichtigsten KI-Codierassistenten gehören

1 Github Kopilot

2 Tabnine

3 Cursor AI

4 Quellengrafik

5 Replit

6 Codiga

7 Quellensuche

8 DeepCode AI
9 Umarmendes Gesicht

10 Amazon SageMaker

11 Amazon Q Entwickler

12 Codium

13 Veränderliche KI

14 AskCodi

15 Microsoft IntelliCode

16 CodeGeeX

17 OpenAI Codex

1. der GitHub Copilot

GitHub Kopilot ist ein KI-Tool zur automatischen Vervollständigung von Code, das von GitHub in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde. Es schlägt Entwicklern ganze Codezeilen oder -blöcke vor, während sie sie eingeben.
GitHub Kopilot Lässt sich direkt in Code-Editoren wie Visual Studio Code, GitHub Codespaces, JetBrains IDE und Neovim integrieren, um Echtzeit-Vorschläge basierend auf dem Kontext, in dem der Code geschrieben wurde, zu liefern.

★ Hauptmerkmale:

• Unterstützung mehrerer Sprachen GitHub Copilot unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen, darunter Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go und andere. Es ist besonders effektiv für Sprachen mit großen Mengen an öffentlich verfügbarem Code.
• Anpassbar und interaktiv: Die Entwickler sind nicht an die Vorschläge von Copilot gebunden. Sie können die Vorschläge annehmen, ablehnen oder ändern, was Copilot zu einer flexiblen Programmierhilfe und nicht zu einem Ersatz für menschliche Kreativität und Überwachung macht.
• GitHub Copilot Chat: Die Chat-Funktion ermöglicht es Entwicklern, interaktiver mit der KI zusammenzuarbeiten, um Fragen zu stellen, Klarstellungen zu erhalten und ihr Verständnis des Codes zu verbessern.

2. tabnine

Tabnine ist ein datenschutzorientiertes KI-Code-Vervollständigungstool, das die Codierungsgeschwindigkeit und Codequalität verbessert und Flexibilität für lokale und cloudbasierte KI-Modelle bietet. Es unterstützt Entwickler mit intelligenten, kontextbezogenen Code-Vorschlägen.
Es unterstützt mehr als 80 Programmiersprachen und Frameworks und lässt sich in die meisten gängigen IDEs integrieren.

★ Hauptmerkmale:

• Kontextabhängige Vorschläge: Tabnine liefert Codevorschläge, die für das aktuelle Projekt relevant sind.
• Lokale und Cloud-Modelle: Es werden Cloud-basierte Modelle und lokale Modelle angeboten. Cloud-basierte Modelle nutzen KI, die von Tabnine auf großen Datensätzen trainiert wurde, während lokale Modelle es Entwicklern ermöglichen, alles auf ihren eigenen Rechnern zu behalten, was für datenschutzsensible oder proprietäre Projekte ideal ist.
• KI-Modelle auf Teamebene: Tabnine versorgt Teams mit im Team trainierten Modellen. Diese Modelle lernen aus der gemeinsamen Codebasis des Entwicklungsteams, d. h., die Empfehlungen spiegeln die teamspezifischen Codierungsstandards, Muster und Frameworks wider.

3 Cursor-KI

Cursor AI ist ein KI-gesteuerter Programmierassistent, der die Effizienz der Softwareentwicklung verbessern soll. Er ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich, da er sich wiederholende Programmieraufgaben automatisiert, Fehler reduziert und Refactoring-Vorschläge liefert.
Sein Hauptziel ist es, den Kodierungsprozess zu vereinfachen und die allgemeine Codequalität zu verbessern.

★ Hauptmerkmale:

• KI-gesteuerte Code-Vorschläge: Cursor AI liefert intelligente Code-Vorschläge in Echtzeit, die auf dem Kontext dessen, was Sie schreiben, basieren und Ihnen helfen, häufige Fehler zu vermeiden und die Programmierung zu beschleunigen.
• Autovervollständigung und Syntaxkorrektur: Cursor AI bietet Autovervollständigung, um Entwicklern zu helfen, Code schneller zu schreiben, und es prüft auch auf Syntaxfehler, um sicherzustellen, dass der Code den Best Practices entspricht.
• Tools für die Zusammenarbeit: Mit Cursor AI können mehrere Entwickler in Echtzeit zusammenarbeiten und Code-Vorschläge und Debugging-Lösungen gemeinsam nutzen. Außerdem lässt es sich gut in gängige Versionskontrollsysteme, einschließlich Git, integrieren.

4. sourcegraph

Cody. ist ein von Sourcegraph entwickelter KI-Assistent, der Entwicklern durch intelligente Code-Vorschläge, die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Verbesserung der Codesuche und des Verständnisses helfen soll.
Sie ist mit der Code Intelligence Platform von Sourcegraph integriert und ermöglicht es Entwicklern, Code in ihrem Workflow zu suchen, zu verstehen und zu generieren.

Es ist ideal für Unternehmen und Teams, die starke Datenschutzkontrollen und skalierbare Suchfunktionen benötigen.

★ Hauptmerkmale:

• Integration der Codesuche: Eine der herausragenden Eigenschaften von Cody ist die tiefe Integration mit der Sourcegraph Codesuche. Sie kann verwendet werden, um Code in großen und komplexen Codebases zu finden, zu navigieren und zu referenzieren, sogar in verschiedenen Versionen des Repositorys.
• Verstehen der Codebasis: Cody nutzt die Indizierung von Sourcegraph und die bibliotheksübergreifende Code-Intelligenz, um Empfehlungen auf der Grundlage öffentlicher Datensätze und Ihres eigenen Codes zu geben.
• Repository-übergreifende Einblicke: Entwickler können Cody verwenden, um schnell zu sehen, wie ähnliche Funktionen oder Komponenten in verschiedenen Teilen eines großen Projekts mit mehreren Versionen implementiert sind, was die Zusammenarbeit und Konsistenz zwischen den Teams erheblich verbessern kann.

5. replit

Replit ist eine browserbasierte integrierte Online-Entwicklungsumgebung (IDE) und eine Plattform für die gemeinsame Entwicklung, mit der Entwickler Code in mehreren Programmiersprachen schreiben, testen und bereitstellen können.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Desktop-IDEs integriert die Cloud-basierte Plattform von Replit die Programmierung, Zusammenarbeit und Bereitstellung in einer einzigen, nahtlosen Umgebung.
Die Plattform integriert KI-gesteuerte Tools, die es Entwicklern ermöglichen, jederzeit und überall intelligente Vorschläge und Codegenerierung zu nutzen und so den Entwicklungsprozess schneller und intuitiver zu gestalten.

★ Hauptmerkmale:

• Ghostwriter KI-AssistentGhostwriter KI-Assistent: Ghostwriter ist das Herzstück der KI-Codierungsfunktionen von Replit, ein KI-gestützter Codierungsassistent, der den Kontext des Codes analysiert und intelligente Codevorschläge, automatische Vervollständigung und Debugging-Hilfe bietet. Ghostwriter läuft in Echtzeit und bietet Entwicklern kontextbezogene Codegenerierung und Einblicke während der Eingabe.
• Lernen von Codemustern: Ghostwriter verbessert sich mit der Zeit, indem es von den Codebasen der Entwickler lernt. Je öfter Sie Replit verwenden, desto besser kann der KI-Assistent Ihren Codierungsstil erkennen und relevante Vorschläge machen, die Ihren Mustern entsprechen.
• KI-unterstützte kollaborative Programmierung: Der Mehrspielermodus von Replit in Kombination mit KI ermöglicht es Teams, in Echtzeit an derselben Codebasis zusammenzuarbeiten. Mehrere Entwickler können zusammenarbeiten und dabei von den Code-Vorschlägen von Ghostwriter profitieren.

6. codiga

Codiga ist ein KI-gesteuerter Code-Assistent und ein statisches Code-Analyse-Tool, das Entwicklern helfen soll, saubereren, sichereren und effizienteren Code zu schreiben.
Es lässt sich in gängige IDEs und Codebasen integrieren, um intelligente Code-Vorschläge zu liefern, sich wiederholende Codierungsaufgaben zu automatisieren und Best Practices mit statischen Analysefunktionen umzusetzen.

★ Hauptmerkmale:

• Statische Code-Analyse: Eine der besten Funktionen von Codiga ist die Fähigkeit, statische Code-Analyse in Echtzeit durchzuführen. Das bedeutet, dass Codiga kontinuierlich nach Bugs, Code Smells, Sicherheitslücken und Ineffizienzen suchen kann, während Sie Ihren Code schreiben.
• KI-gestützte Code-Vorschläge: Codiga bietet intelligente Code-Vervollständigung, die automatisch ganze Zeilen oder Blöcke von Code vervollständigt. Diese Vorschläge sind kontextabhängig, was bedeutet, dass Codiga die Struktur des Codes, den Sie schreiben, versteht und die Vorschläge auf die besten Praktiken der jeweiligen Sprache oder des Frameworks, das Sie verwenden, abstimmt.
• Wiederverwendbare Codeschnipsel: Mit diesem Tool können Entwickler Codeschnipsel (sogenannte Rezepte) erstellen und gemeinsam nutzen, die projektübergreifend wiederverwendet werden können. Diese Rezepte können an bestimmte Codierungsmuster, Algorithmen oder Team-Codierungsstandards angepasst werden.

7. quellenkunde

Sourcery ist ein KI-Tool für Code-Review und Refactoring, das die Codequalität verbessert, indem es automatisch Refactorings vorschlägt und implementiert, die den Best Practices entsprechen.
Im Gegensatz zu anderen Code-Vorschlagstools, die sich in erster Linie auf die automatische Vervollständigung konzentrieren, ist Sourcery darauf spezialisiert, die Lesbarkeit, Effizienz und Wartbarkeit von Code zu verbessern, indem es Refactoring-Vorschläge in Echtzeit liefert.

★ Hauptmerkmale:

• Refactoring-Vorschläge in Echtzeit: Sourcery analysiert Ihren Code proaktiv, während Sie ihn eingeben, und macht Vorschläge zur Verbesserung. Dabei kann es sich um die Vereinfachung komplexer Logik, die Zerlegung großer Funktionen, die Entfernung redundanten Codes oder die Einhaltung besserer Codierungsstandards handeln.
• Implementierung von Best Practices: Das Tool enthält eine Reihe von Best Practices für die Codierung, um die Implementierung sauberer, effizienter Codierungsmuster zu automatisieren. Sourcery verfeinert den Code, indem es Prinzipien wie die DRY-Regel (Do Not Repeat Yourself) befolgt, wodurch der Code modularer wird und technische Schulden im Laufe der Zeit reduziert werden.
• Automatisierte Codeüberprüfung: Sourcery lässt sich mit GitHub und GitLab integrieren, um eine automatisierte Codeüberprüfung als Teil der CI/CD-Pipeline zu ermöglichen. Es hilft, eine hohe Codequalität im gesamten Team aufrechtzuerhalten, indem es verbesserungswürdige Bereiche markiert, bevor der Code zusammengeführt wird, und so den Zeitaufwand für manuelle Codeüberprüfungen reduziert.

8 DeepCode AI (Snyk)

DeepCode AI (jetzt Teil von Snyk) ist ein fortschrittliches KI-Code-Analyse-Tool, das Entwicklern hilft, Sicherheitslücken, Code-Qualitätsprobleme und Bugs in Echtzeit zu identifizieren und zu beheben.
DeepCode nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Codebasen zu analysieren und intelligente Empfehlungen zur Verbesserung von Codesicherheit, Leistung und Wartbarkeit zu geben.

★ Hauptmerkmale:

• Erkennung von Sicherheitslücken in Echtzeit: DeepCode erkennt Sicherheitslücken in Echtzeit und hilft Entwicklern, Probleme zu finden und zu beheben, während sie Code schreiben. Es erkennt Schwachstellen wie SQL-Injection, Cross-Site-Scripting (XSS) und andere kritische Probleme, die die Anwendungssicherheit gefährden können.
• Integration mit Snyk: Seit der Übernahme durch Snyk ist DeepCode nun in die Snyk-Plattform integriert und bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen wie Open-Source-Abhängigkeitsscanning, Containersicherheit und Infrastructure-as-Code-Sicherheit.
• Sicherheitsorientierte Analyse: DeepCode bietet eine eingehende Analyse der Sicherheitsaspekte des Codes. Es versteht Codierungsmuster, die von Angreifern ausgenutzt werden können, und schlägt Präventivmaßnahmen vor, was es zu einem unverzichtbaren Werkzeug zur Verbesserung der Sicherheit jeder Anwendung macht.

9. umarmendes Gesicht

Hugging Face ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) spezialisiert hat und Werkzeuge und Modelle für eine Vielzahl von KI-Anwendungen bereitstellt.
Hugging Face ist bekannt für seine hochmodernen NLP-Modelle und seine Rolle bei der Entwicklung von Open-Source-Konvertern, aber es ist auch zu einer großartigen Ressource für Entwickler geworden, die an der Generierung von KI-Code und der Integration von maschinellem Lernen in Coding-Projekte arbeiten.

★ Hauptmerkmale:

• Vorgefertigte KI-Modelle: Hugging Face bietet eine große Bibliothek mit vorgefertigten KI-Modellen für verschiedene Anwendungen wie Texterstellung, Stimmungsanalyse, Übersetzung und Codegenerierung. Diese Modelle, insbesondere die Transducer-basierten Modelle, können fein abgestimmt oder für Codierungsaufgaben verwendet werden, z. B. für die Generierung von Code auf der Grundlage natürlichsprachlicher Beschreibungen oder für die Vorhersage der nächsten Codezeile in einem bestimmten Kontext.
• Browserinterne KI-Codierungsumgebung: Hugging Face bietet auch die Spaces-Plattform, auf der Entwickler Anwendungen für maschinelles Lernen erstellen und einsetzen können, einschließlich einer KI-Codierungsumgebung.
• Codegenerierung und -vervollständigung: Die fortschrittlichen Modelle von Hugging Face, wie z. B. CodeGen (Teil der GPT-3-Familie, aber für Code optimiert), können ganze Codeblöcke generieren oder unfertige Codesegmente vervollständigen.

10. amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist ein umfassender, vollständig verwalteter Service von AWS (Amazon Web Services), der es Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Ingenieuren für maschinelles Lernen (ML) ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen in großem Umfang zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Amazon SageMaker ist kein KI-Code-Vervollständigungstool wie GitHub Copilot oder Tabnine, sondern eine leistungsstarke Umgebung für die Entwicklung und Bereitstellung von benutzerdefinierten maschinellen Lernmodellen, einschließlich Modellen, die für KI-gestützte Aufgaben wie Code-Vorschläge, automatische Vervollständigung, Fehlerbehebung und fortgeschrittenere KI-gesteuerte Entwicklungsaufgaben verwendet werden können.

★ Hauptmerkmale:

• AutoML-Funktionen (SageMaker Autopilot): AutoML-Funktionen (SageMaker Autopilot): Mit SageMaker Autopilot können Benutzer die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen automatisieren, ohne umfangreichen Code schreiben zu müssen. Er ist nützlich für Entwickler, die keine Experten für maschinelles Lernen sind, aber Hilfe beim automatischen Erstellen, Trainieren und Abstimmen von Modellen für Aufgaben wie Codevervollständigung oder Fehlervorhersage benötigen.
• Hyperparameter-Tuning: SageMaker bietet ein automatisches Hyperparameter-Tuning, um eine optimale Leistung von Modellen zu gewährleisten, die für die KI-Codierungshilfe verwendet werden. Durch die Feinabstimmung von Hyperparametern können Entwickler die Genauigkeit und Geschwindigkeit von KI-Modellen verbessern, um Codevervollständigungen vorzuschlagen oder Fehler zu identifizieren.
• Verwaltbare, skalierbare Infrastruktur: Amazon SageMaker kümmert sich um die zugrunde liegende Infrastruktur, die für die Ausführung von maschinellen Lernlasten erforderlich ist, sodass sich Entwickler auf die Erstellung von Modellen konzentrieren können, ohne sich um die Serververwaltung kümmern zu müssen.

11 Amazon Q Entwickler

Amazon Q Developer ist ein KI-gestützter generativer Assistent, der von AWS entwickelt wurde, um Entwickler während des gesamten Softwareentwicklungszyklus (SDLC) zu unterstützen.
Es baut auf Amazon Bedrock auf und steigert die Produktivität, indem es sich wiederholende Aufgaben automatisiert, Code-Vorschläge in Echtzeit liefert und Lösungen für das Debuggen, Planen und Aktualisieren von Code bietet.

★ Hauptmerkmale:

• Konversations-KI-Assistent: Amazon Q Developer ermöglicht es Entwicklern, in natürlicher Sprache Fragen zu AWS-Services, Architektur und Best Practices zu stellen.
• AWS-Integration: Sie können Cloud-native Lösungen generieren, die Nutzung von AWS-Ressourcen optimieren und Hilfe bei Aufgaben wie der Einrichtung von AWS-Services (z. B. Lambda, S3, API Gateway) und der Erstellung effizienter Datenpipelines mithilfe von Befehlen in natürlicher Sprache erhalten.
• Kosten- und Ressourcenmanagement: Zusätzlich zur Codegenerierung hilft Amazon Q bei der Analyse der AWS-Ressourcennutzung und -kosten und lässt sich in den AWS Cost Explorer integrieren, um Kosteneinblicke zu ermöglichen.

12. codium

Codeium (Windsurf Editor) ist ein KI-gesteuertes Werkzeug zur Verbesserung der Codequalität durch automatische Codegenerierung.

Unit-Tests, Analyse des Codeverhaltens und Bereitstellung verwertbarer Erkenntnisse.
Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Code-Assistenten, die sich auf die Code-Vervollständigung konzentrieren, hilft Codium Entwicklern, zuverlässigen, fehlerfreien Code zu schreiben, indem es eine umfassende Testabdeckung und die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme gewährleistet.

★ Hauptmerkmale:

• KI-generierte Testfälle: Die Hauptfunktion von Codium ist die automatische Generierung von Testfällen auf der Grundlage der Logik des Codes. Es versteht die Struktur und Absicht des Codes und generiert aussagekräftige Tests, um sicherzustellen, dass sich der Code in verschiedenen Situationen wie erwartet verhält.
• Kontextabhängiges Testen: Codium analysiert den spezifischen Kontext des Codes, um gezielte Tests zu erstellen. Anstatt generische Tests zu verwenden, untersucht das Tool den Zweck des Codes und erstellt Unit-Tests, die der beabsichtigten Funktionalität entsprechen und sicherstellen, dass alle Randfälle und logischen Pfade abgedeckt werden.
• Einblick in die Testabdeckung: Codium hilft Ihnen, einen Einblick in die Testabdeckung Ihres Codes zu gewinnen. Es kann Bereiche hervorheben, die nicht ausreichend getestet werden, und zusätzliche Testfälle empfehlen.

13. mutableAI

MutableAI ist ein KI-gestützter Code-Assistent, der den Programmierprozess durch intelligente Code-Vorschläge, Refactoring und Autovervollständigungsfunktionen vereinfachen soll. Er hilft Entwicklern, Code effizienter und genauer zu schreiben, zu optimieren und zu pflegen.

★ Hauptmerkmale:

• Code-Refactoring: Über einfache Code-Vorschläge hinaus hilft MutableAI beim Refactoring und der Optimierung von Code. Entwickler können es nutzen, um komplexe Codestrukturen zu vereinfachen, technische Schulden zu reduzieren und die Lesbarkeit des Codes zu verbessern, indem sie automatisch Bereiche des Codes identifizieren, die zur Verbesserung der Leistung oder der Übersichtlichkeit umstrukturiert werden können.
• Lernen Sie von Ihrer Codebasis: MutableAI kann Ihr spezifisches Projekt oder die Codebasis Ihres Teams trainieren, um Ihnen individuelle Ratschläge zu geben, die zu Ihrem Codierungsstil, Ihren bevorzugten Bibliotheken und Frameworks passen.
• Automatisierte Code-Dokumentation: MutableAI hilft beim Schreiben von sauberem, wartbarem Code, indem es Vorschläge für das Hinzufügen von Kommentaren und Dokumentation macht.

14. askCodi

AskCodi ist ein KI-gestützter Code-Assistent, der die Produktivität von Entwicklern verbessern soll, indem er Code-Vorschläge in Echtzeit liefert, sich wiederholende Aufgaben automatisiert und kontextabhängige Lösungen anbietet.
Es unterstützt mehrere Sprachen und rationalisiert den Entwicklungsprozess mit schnellem Zugriff auf Codeschnipsel, Dokumentation und Debugging-Vorschläge.

★ Hauptmerkmale:

• Abfragen in natürlicher Sprache: AskCodi kann Abfragen in natürlicher Sprache interpretieren. Entwickler können AskCodi Fragen in einfachem Englisch stellen, z. B. "Wie erstelle ich eine Funktion in Python, die eine CSV-Datei liest?" AskCodi liefert dann den entsprechenden Code.
• Code-Snippet-Bibliothek: AskCodi bietet Zugang zu einer umfangreichen Bibliothek mit häufig verwendeten Code-Snippets, die es Entwicklern ermöglichen, schnell wiederverwendbare Code-Blöcke einzufügen.
• Code-Dokumentation: AskCodi bietet Funktionen zur Code-Dokumentation, um automatisch Code-Kommentare und Dokumentationen zu erstellen.

15 Microsoft IntelliCode

Microsoft IntelliCode ist ein KI-gestütztes Tool zur Code-Vervollständigung, das die Produktivität von Entwicklern verbessern soll, indem es intelligente Vorschläge und Empfehlungen direkt in der Entwicklungsumgebung bereitstellt.

IntelliCode, das in Visual Studio und Visual Studio Code integriert ist, verwendet maschinelle Lernmodelle, um kontextbezogene Code-Vorschläge auf der Grundlage Ihres Codes, allgemeiner Muster und bewährter Verfahren aus Tausenden von Open-Source-Softwarebibliotheken zu liefern.

★ Hauptmerkmale:

• Identifizierung von Hotspots: IntelliCode hebt Bereiche des Codes hervor, die es als "Hotspots" identifiziert und auf die sich Entwickler in der Regel konzentrieren. Diese Bereiche umfassen in der Regel komplexe Logik, häufige Änderungen oder geschäftskritische Funktionen.
• Maschinelles Lernen auf Basis von Best Practices: IntelliCodes KI wurde auf Tausenden von qualitativ hochwertigen, mit hohen Sternen versehenen Open-Source-Softwarequellen auf GitHub trainiert und liefert Empfehlungen auf der Grundlage von Best Practices und allgemeinen Mustern.
• Code-Formatierung: IntelliCode hilft bei der automatischen Code-Formatierung auf der Grundlage bewährter Verfahren und stellt sicher, dass der Code den Standardkonventionen der Programmiersprache entspricht.

16. codeGeeX

CodeGeeX ist ein KI-Tool zur Codegenerierung, das Entwickler mit intelligenten Codevorschlägen, Autovervollständigung und anderen produktivitätssteigernden Funktionen unterstützt.
Es unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen und lässt sich nahtlos in gängige integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) integrieren.

★ Hauptmerkmale:

• KI-gesteuerte Codegenerierung: CodeGeeX nutzt leistungsstarke KI-Modelle, um den Code von Entwicklern zu analysieren und intelligente Vorschläge zu machen. Diese Vorschläge können ganze Codezeilen, Codeblöcke oder Funktionsvorlagen umfassen, was den Entwicklungsprozess drastisch beschleunigt und Fehler reduziert.
• Unterstützung mehrerer Programmiersprachen: CodeGeeX unterstützt Python, JavaScript, Java, C++, Go und viele andere Programmiersprachen.
• Cloud-basiertes Modell: CodeGeeX arbeitet mit einem Cloud-basierten KI-Modell, das qualitativ hochwertige Code-Vorschläge liefert, ohne dass umfangreiche lokale Ressourcen benötigt werden.

17 OpenAI Codex

OpenAI Codex ist ein KI-Modell, das von OpenAI entwickelt wurde, um die Codegenerierung und das Verständnis zu unterstützen.
Sie ist die Grundlage für Tools wie GitHub Copilot, das eine leistungsstarke Ressource für Entwickler darstellt, indem es Anweisungen in natürlicher Sprache interpretiert und in ausführbaren Code umwandelt.

Codex generiert immer noch Code und hilft bei Programmieraufgaben, wird aber nicht mehr aktiv entwickelt oder als eigenständiges Produkt unterstützt.
OpenAI empfiehlt, auf die fortschrittlicheren Modelle GPT-3.5 Turbo oder GPT-4 umzusteigen, die beide Programmieraufgaben effizienter erledigen können als Codex. Diese Modelle haben sich als vielseitiger erwiesen und bieten gleichzeitig eine hohe Codierleistung.

Vor- und Nachteile der Verwendung von KI-Codierungstools

KI-Programmierwerkzeuge werden immer beliebter, um den Arbeitsablauf zu unterstützen und zu beschleunigen. Werfen wir einen Blick auf die Vor- und Nachteile der Verwendung eines KI-Programmierassistenten.

Vorteile der Verwendung von KI-Codierungstools:

Nachteile der Verwendung von KI-Codierungstools:

Wie man das richtige AI-Codierungstool auswählt

Bei der Auswahl eines KI-Codierwerkzeugs sollten Sie folgende Faktoren berücksichtigen: Ihre bevorzugte Programmiersprache, die Integration des Werkzeugs in Ihre Entwicklungsumgebung, Datenschutzfragen (z. B. ob Sie ein lokales Modell verwenden) und ob Sie allein oder im Team arbeiten.
Der ideale KI-Codierassistent sollte sich nahtlos in Ihren Arbeitsablauf einfügen, die Produktivität steigern und die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts oder Ihrer Organisation erfüllen.

Zusammenfassungen

KI-Codierungstools sind wie ein zweischneidiges Schwert: Wenn Sie wissen, was Sie tun, können sie Ihre Entwicklung dramatisch beschleunigen, aber wenn Sie unerfahren sind, kann der Debugging-Prozess mühsam werden.
Kein KI-Tool wird genau das erstellen, was Sie ohne einen guten Hinweis benötigen, und es wird nicht in den ersten paar Iterationen einen funktionierenden und fehlerfreien Code erzeugen, so dass Sie immer wieder neue Hinweise geben oder Probleme selbst beheben müssen.

Oben ist eine Zusammenstellung von 17 AI-Coding-Assistent-Tools in Bezug auf Funktionsbeschreibung, Hauptmerkmale, Preis und Vor- und Nachteile in mehreren Dimensionen. Ich glaube, dass nach der Lektüre dieses Artikels zu wählen, welches Werkzeug hat klar gewesen.