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俗话说:“工欲善其事必先利其器”。选择一款好的工具对程序员来说尤为重要。
无论是用于自动完成代码还是调试,AI编码助手都能为你节省时间,提高代码质量。本文中,我们将探讨一些全球程序员使用频率最高的17款AI编码工具,以彻底改变你的开发流程。
什么是AI编码助手?
AI编码助手利用AI帮助开发人员完成各种编码相关任务。它们可以分析代码片段、提供建议、识别错误、提供修复,甚至根据提示生成整个代码片段。
它们通常嵌入集成开发环境(IDE)或作为独立平台,支持多种编程语言。流行的AI编码助手包括 GitHub Copilot、Tabnine 和 Microsoft IntelliCode。
AI编码工具使用大型语言模型LLMs),这些模型是在各种来源LLMs如开源项目、资源库、编程语言文档和教程)的大量代码数据集上训练出来的。
他们接触的代码范围越广,理解就越全面和准确。这使他们能够识别模式、建议代码片段并完成复杂的编码任务。
17 款最佳AI编码工具
AI编码助手一直以来都受到程序员的关注,但是具体用哪一款是个问题。下面,我们将探讨一些现有的最佳AI编码工具。
👉顶级AI编码助手工具包括
1 Github Copilot
2 Tabnine
3 Cursor AI
4 Sourcegraph
5 Replit
6 Codiga
7 Sourcery
8 DeepCode AI
9 Hugging Face10 Amazon SageMaker
11 Amazon Q Developer
12 Codium
13 Mutable AI
14 AskCodi
15 Microsoft IntelliCode
16 CodeGeeX
17 OpenAI Codex
1.GitHub Copilot
GitHub Copilot 是 GitHub 与 OpenAI 合作开发的一款AI代码自动补全工具。它能在开发人员输入代码时为他们推荐整行代码或代码块。
GitHub Copilot 可直接集成到 Visual Studio Code、GitHub Codespaces、JetBrains IDE 和 Neovim 等代码编辑器中,根据编写代码的上下文提供实时建议。
★主要特点:
- 支持多种语言 GitHub Copilot 支持多种编程语言,包括 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go 等。它对拥有大量公开代码的语言尤其有效。
- 可定制和互动:开发人员不会被 Copilot 提供的建议所束缚。他们可以接受、拒绝或修改建议,使其成为一个灵活的编码辅助工具,而不是人类创造力和监督的替代品。
- GitHub Copilot 聊天:聊天功能可让开发人员与AI进行更多互动协作,提出问题、获得澄清并完善对代码的理解。
set a price | vantage | drawbacks |
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个人、商业和企业计划每月 10 美元起 | 通过访问最佳实践和模式,Copilot 可根据成千上万的类似示例提供建议,从而提高代码质量。 | 由于 Copilot 是在公共资源库上进行培训,因此降低了与安全漏洞或许可问题相关的风险。 |
免费提供给学生、教师和经过验证的开源维护者 |
2.Tabnine
Tabnine 是一款注重隐私的AI代码完成工具,可提高编码速度和代码质量,并提供本地和云端AI模型的灵活性。它通过提供智能的、上下文感知的代码建议来帮助开发人员。
它支持 80 多种编程语言和框架,并与大多数主流集成开发环境集成。
★主要特点:
- 情境感知建议:Tabnine 提供与当前项目相关的代码建议。
- 本地模式和云模式:它提供基于云的模型和本地模型。基于云的模型利用 Tabnine 在大型数据集上训练的AI,而本地模型则允许开发人员在自己的机器上保留一切,这对隐私敏感或专有项目非常有利。
- 团队级AI模型:Tabnine 为团队提供经过团队培训的模型。这些模型从开发团队使用的共享代码库中学习,这意味着建议反映了团队特有的编码标准、模式和框架。
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免费版本,为个人开发者提供基本的AI代码补全和建议 | Tabnine 支持基于云的模式和本地模式,允许开发人员选择基于云的建议或将所有内容保存在本地机器上,以增强隐私和安全性。 | 与专业版和企业版相比,免费版 Tabnine 提供的高级功能较少,这可能会限制其对高级用户的功能。 |
专业版和企业版计划起价为每位用户每月 12 美元 |
3.Cursor AI
Cursor AI 是一款AI驱动的编码助手,旨在提高软件开发效率。初学者和经验丰富的开发人员都会发现它非常有用,因为它能自动执行重复性编码任务、减少错误并提供重构建议。
其主要目标是简化编码过程,提高整体代码质量。
★主要特点:
- AI驱动的代码建议:Cursor AI 可根据您正在编写的内容的上下文提供智能、实时的代码建议,帮助您避免常见错误并加快编码速度。
- 自动完成和语法校正:Cursor AI 提供自动完成功能,帮助开发人员更快地编写代码,它还能检查语法错误,确保代码遵循最佳实践。
- 协作工具:Cursor AI 可让多名开发人员实时协作,共享代码建议和调试解决方案。它还能与流行的版本控制系统很好地集成,包括 Git。
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兴趣爱好计划 - 功能有限的免费版本 | Cursor AI 可自动完成代码自动补全、识别语法错误、为改进代码结构提供建议等琐碎工作。 | 虽然 Cursor AI 可能难以解决更具创造性或抽象的编码问题,但在这些问题上,人的洞察力至关重要。 |
专业和商务计划每月 20 美元起 |
4.Sourcegraph
Cody 是 Sourcegraph 开发的一款AI编码助手,旨在通过提供智能代码建议、自动执行重复性任务以及改进代码搜索和理解来帮助开发人员。
它与 Sourcegraph 的代码智能平台集成,允许开发人员在工作流程中搜索、理解和生成代码。
它是需要强大隐私控制和可扩展搜索功能的企业和团队的理想选择。
★主要特点:
- 代码搜索集成:Cody 的突出特点之一是与 Sourcegraph 的代码搜索深度集成。它可用于查找、导航和引用大型复杂代码库中的代码,甚至是不同版本库中的代码。
- 了解代码库:Cody 利用 Sourcegraph 的索引和跨库代码智能,根据公共数据集和您自己的代码提供建议。
- 跨版本库洞察:开发人员可以使用 Cody 快速了解类似功能或组件是如何在大型多版本项目的不同部分中实现的,这可以大大改善团队间的协作和一致性。
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面向个人开发者的免费版本,可基本访问AI驱动的代码建议 | Cody 不仅能完成简单的代码,还能提供跨资源库的洞察力和整个项目的代码理解能力,这使它对于在大型项目或企业环境中工作的开发人员格外有用。 | 科迪对大型代码库大有裨益,但AI可能需要一些时间才能完全学会并适应非常复杂的企业级项目。初始设置和与私有环境的集成也可能需要花费一些精力。 |
专业和企业计划每月 9 美元起 |
5.Replit
Replit 是一个基于浏览器的在线集成开发环境(IDE)和协作编码平台,允许开发人员使用多种编程语言编写、测试和部署代码。
与传统的桌面集成开发环境不同,Replit 基于云的平台将编码、协作和部署整合到一个单一、无缝的环境中。
该平台集成了AI驱动的工具,允许开发人员随时随地利用智能建议和代码生成,使开发过程更快、更直观。
★主要特点:
- Ghostwriter AI assistantGhostwriter AI助手:Ghostwriter 是 Replit AI编码功能的核心,它是一款由AI驱动的编码助手。Ghostwriter 会分析代码的上下文,并提供智能代码建议、自动完成和调试帮助。它可以实时运行,在开发人员键入代码时为其提供上下文代码生成和见解。
- 从代码模式中学习:Ghostwriter 通过从开发人员的代码库中学习,会随着时间的推移不断改进。你使用 Replit 的次数越多,AI助手就越能识别你的编码风格,并提供符合你的模式的相关建议。
- AI辅助协作编码:Replit 的多人模式与AI相结合,使团队能够在同一代码库上实时协作。多名开发人员可以一起工作,同时受益于 Ghostwriter 的代码建议。
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免费入门计划 | 多人模式与AI相结合,允许团队在同一项目上无缝协作,并为每个用户提供个性化的AI建议。 | Replit 基于云计算,因此性能有时取决于互联网连接和计算资源,这对于使用较低级计划的大型项目来说可能是不够的。 |
Replit 核心、团队和企业计划每月 10 美元起 |
6.Codiga
Codiga 是一款AI驱动的编码助手和静态代码分析工具,旨在帮助开发人员编写更简洁、更安全、更高效的代码。
它可集成到流行的集成开发环境和代码库中,提供智能代码建议,自动执行重复性编码任务,并通过静态分析功能实施最佳实践。
★主要特点:
- 静态代码分析:Codiga 的最佳功能之一是能够执行实时静态代码分析。这意味着 Codiga 可在您编写代码时持续检查错误、代码气味、安全漏洞和效率低下等问题。
- AI-powered code suggestions: AI驱动的代码建议:Codiga 提供智能代码补全功能,可自动补全整行代码或代码块。这些建议是上下文感知的,这意味着 Codiga 可以理解您正在编写的代码结构,并根据您正在使用的特定语言或框架的最佳实践量身定制建议。
- 可重复使用的代码片段:该工具允许开发人员创建和共享可在不同项目中重复使用的代码片段(称为配方)。这些配方可根据特定的编码模式、算法或团队编码标准进行定制。
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免费层级,个人开发者和小型团队可使用其核心功能。 | 使用 Codiga 的最大优势在于它将AI驱动的代码建议和实时静态代码分析功能强大地结合在一起,在代码编写过程中积极帮助防止错误、安全漏洞和性能问题。 | 配置自定义规则和微调静态分析引擎以符合特定团队或项目的指导方针,可能需要一些初始设置和学习,特别是对于较大的团队。 |
团队计划 |
7.Sourcery
Sourcery 是一款AI代码审查和重构工具,旨在通过自动建议和实施遵循最佳实践的重构来提高代码质量。
与其他主要侧重于自动完成的代码建议工具不同,Sourcery 通过提供实时重构建议,专门提高了代码的可读性、效率和可维护性。
★主要特点:
- 实时重构建议:Sourcery 会在您输入代码时主动分析您的代码,并提供改进建议。这可能涉及简化复杂逻辑、分解大型函数、删除冗余代码或遵循更好的编码标准。
- 实施最佳实践:该工具纳入了大量编码最佳实践,自动执行更简洁、更高效的编码模式。Sourcery 遵循 DRY(不要重复自己)规则等原则完善代码,使代码更加模块化,并随着时间的推移减少技术债务。
- 自动代码审查:Sourcery 与 GitHub 和 GitLab 集成,提供自动代码审查,作为 CI/CD 管道的一部分。它可以在代码合并前标记出需要改进的地方,减少人工代码审查的时间,从而帮助整个团队保持较高的代码质量。
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免费用于开源项目 | Sourcery 专注于通过自动重构提高代码质量,通过全面实施一致性和最佳实践,减少了技术债务,加快了开发时间,并最大限度地减少了错误。 | Sourcery 对 Python 开发人员来说非常出色,但它还不能完全支持其他语言。对于使用其他语言的团队,Tabnine 或 GitHub Copilot 等替代品可能更全面。 |
专业版和企业版计划起价为每位用户每月 12 美元 |
8.DeepCode AI(Snyk)
DeepCode AI(现为 Snyk 的一部分)是一款先进的AI代码分析工具,旨在帮助开发人员实时识别和修复安全漏洞、代码质量问题和错误。
DeepCode 利用机器学习和AI分析代码库,并提供智能建议,以提高代码的安全性、性能和可维护性。
★主要特点:
- Real-time vulnerability detection 实时漏洞检测:DeepCode 可实时检测安全漏洞,帮助开发人员在编写代码时发现并修复问题。它可以检测 SQL 注入、跨站脚本 (XSS) 等漏洞,以及其他可能危及应用程序安全的关键问题。
- 与 Snyk 集成:自从被 Snyk 收购后,DeepCode 现已集成到 Snyk 平台,增加了开源依赖扫描、容器安全和基础架构即代码安全等高级安全功能。
- 以安全为重点的分析:DeepCode 可对代码的安全方面进行深入分析。它能了解可能被攻击者利用的编码模式,并提出预防措施,是改善任何应用程序安全状况的重要工具。
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免费计划为个人开发人员或小型团队提供基本的漏洞检测和自动代码分析功能 | 使用 DeepCode AI(Snyk)的最大优势在于其AI驱动的实时漏洞检测和代码分析,重点关注安全性和代码质量。 | 在某些情况下,使用 DeepCode 扫描大型代码库可能需要更长的时间,特别是在结合 Snyk 的附加安全层时。这虽然能确保彻底分析,但对于从事大型项目的团队来说,这可能是一个问题。 |
团队和企业计划,每个产品每月 25 美元起 |
9.Hugging Face
Hugging Face 是一个开源机器学习平台,专门从事自然语言处理(NLP),为各种AI应用提供工具和模型。
Hugging Face 以其最先进的 NLP 模型及其在开源转换器开发中的作用而闻名,但它也已成为从事AI代码生成和将机器学习集成到编码项目中的开发人员的重要资源。
★主要特点:
- Pre-trained AI models: 预训练的AI模型:Hugging Face 提供了一个庞大的预训练AI模型库,可用于文本生成、情感分析、翻译和代码生成等不同应用。这些模型,尤其是基于转换器的模型,可以进行微调或用于编码任务,如根据自然语言描述生成代码或预测给定上下文中的下一行代码。
- 浏览器内的AI编码环境:Hugging Face 还提供 Spaces 平台,开发人员可在此创建和部署机器学习应用程序,包括AI编码环境。
- 代码生成和补全:Hugging Face 的高级模型,如 CodeGen(GPT-3 系列的一部分,但针对代码进行了优化),可以生成整个代码块或为未完成的代码段提供补全。
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专业和企业计划每月 9 美元起 | Hugging Face 最强大的功能是其广泛的预训练开源模型库和社区驱动平台。 | 虽然 Hugging Face 提供了访问强大模型的途径,但某些模型的大小和复杂程度可能会限制其性能,尤其是在资源有限的环境中工作时。较大的模型可能需要强大的计算能力。 |
10.Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是 AWS(亚马逊网络服务)提供的一项全面、完全托管的服务,它使数据科学家、开发人员和机器学习 (ML) 工程师能够大规模构建、训练和部署机器学习模型。
亚马逊 SageMaker 并非像 GitHub Copilot 或 Tabnine 那样的AI代码完成工具,但它是开发和部署自定义机器学习模型的强大环境,包括可用于AI编码辅助任务的模型,如代码建议、自动完成、错误修复和更高级的AI驱动开发任务。
★主要特点:
- AutoML capabilities (SageMaker Autopilot): AutoML 功能(SageMaker Autopilot):SageMaker Autopilot 允许用户自动构建机器学习模型,而无需编写大量代码。对于那些可能不是机器学习专家,但在自动创建、训练和调整用于代码完成或错误预测等任务的模型方面需要帮助的开发人员来说,它非常有用。
- 超参数调整:SageMaker 提供自动超参数调整功能,确保用于AI编码辅助的模型性能最优。通过微调超参数,开发人员可以提高AI模型的准确性和速度,从而提出代码补全建议或识别错误。
- 可管理、可扩展的基础架构:Amazon SageMaker 可处理运行机器学习工作负载所需的底层基础架构,使开发人员能够专注于构建模型,而无需担心服务器管理。
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现收现付定价模式 | SageMaker 能够处理大型数据集、提供预置算法并允许实时推理,因此是开发编码助手的理想平台,可支持复杂代码生成、错误修复和智能编码建议。 | 对于大规模部署而言,SageMaker 具有很高的成本效益,但如果管理不善,现收现付模式可能会导致高昂的成本,尤其是对于长时间的培训工作或大型数据集而言。 |
11.Amazon Q Developer
Amazon Q Developer 是 AWS 设计的一款由AI驱动的生成式助手,可在整个软件开发生命周期(SDLC)中为开发人员提供帮助。
它建立在 Amazon Bedrock 基础之上,通过自动执行重复性任务、提供实时代码建议以及提供调试、规划和升级代码的解决方案来提高工作效率。
★主要特点:
- 会话式AI助手:Amazon Q Developer 允许开发人员以自然语言格式提出有关 AWS 服务、架构和最佳实践的问题。
- AWS 集成:您可以生成云原生解决方案,优化 AWS 资源使用,并在设置 AWS 服务(如 Lambda、S3、API Gateway)和使用自然语言指令创建高效数据管道等任务方面获得帮助。
- 成本和资源管理:除代码生成外,Amazon Q 还可帮助分析 AWS 资源使用情况和成本,并与 AWS Cost Explorer 集成以提供成本洞察。
set a price | vantage | drawbacks |
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Amazon Q 开发人员专业级 - 每用户每月 19 美元 | Amazon Q 针对在 AWS 环境中工作的开发人员进行了高度优化,可协助完成设置服务、管理基础设施和实施云原生解决方案等任务。 | 与更通用的AI代码工具相比,Amazon Q 在 AWS 生态系统之外的实用性有限。 |
12.Codium
Codeium(Windsurf Editor)是一款AI驱动的工具,旨在通过自动生成代码来提高代码质量。
单元测试、分析代码行为并提供可行的见解。
与专注于代码完成的传统AI代码助手不同,Codium 专注于通过确保全面的测试覆盖率和及早发现潜在问题,帮助开发人员编写可靠、无错误的代码。
★主要特点:
- AI生成的测试用例:Codium 的主要功能是根据代码的逻辑自动生成测试用例。它能理解代码的结构和意图,生成有意义的测试,以确保代码在各种情况下的表现符合预期。
- 上下文感知测试:Codium 分析代码的具体上下文,创建有针对性的测试。该工具不使用通用测试,而是检查代码的目的,并创建与预期功能相匹配的单元测试,确保涵盖所有边缘情况和逻辑路径。
- 测试覆盖率洞察:Codium 可帮助您深入了解代码的测试覆盖率。它可突出显示缺乏充分测试的领域,并推荐额外的测试用例。
set a price | vantage | drawbacks |
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免费开发人员计划 | Codium 可自动简化编写测试用例的过程,而编写测试用例既耗时又容易出现人为错误。 | 目前,CodiumAI 支持有限的编程语言,包括 Python、JavaScript、TypeScript、Java 和 C++。这可能会限制它对使用不常用语言的开发人员的实用性。 |
团队和企业计划起价为每位用户每月 19 美元 |
13.MutableAI
MutableAI 是一款AI驱动的代码助手,旨在通过提供智能代码建议、重构和自动完成功能来简化编码过程。它能帮助开发人员更高效、更准确地编写、优化和维护代码。
★主要特点:
- Code refactoring: 代码重构:除了简单的代码建议外,MutableAI 还能帮助重构和优化代码。开发人员可以使用它来简化复杂的代码结构,减少技术债务,并通过自动识别代码中可以重构以提高性能或清晰度的地方来提高代码的可读性。
- 从您的代码库中学习:MutableAI 可根据您的特定项目或团队的代码库进行培训,从而提供与您的编码风格、首选库和框架相匹配的个性化建议。
- 自动化代码文档:MutableAI 通过提供添加注释和文档的建议,帮助编写简洁、可维护的代码。
set a price | vantage | drawbacks |
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free and open source | 先进的代码重构功能和错误检测功能以提高代码质量为重点,确保 MutableAI 可优化、可维护并尽可能简单。 | MutableAI 可以从您的代码库中学习并提供个性化建议,但为大型项目或团队设置该工具可能需要进行一些初始定制,以获得最佳效果。 |
基础版, 高级版, 企业版 |
14.AskCodi
AskCodi 是一款AI驱动的代码助手,旨在通过提供实时代码建议、自动执行重复性任务和提供上下文感知解决方案来提高开发人员的工作效率。
它支持多种语言,可快速访问代码片段、文档和调试建议,从而简化开发流程。
★主要特点:
- 自然语言查询:AskCodi 可以解释自然语言查询。开发人员可以用简单的英语向 AskCodi 提问,例如 "如何在 Python 中创建一个读取 CSV 文件的函数?",AskCodi 会提供相应的代码。
- 代码片段库:AskCodi 提供访问丰富的常用代码片段库的权限,使开发人员能够快速插入可重复使用的代码块。
- 代码文档:AskCodi 提供代码文档功能,可自动生成代码注释和文档。
set a price | vantage | drawbacks |
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免费提供基本代码补全功能,并可访问代码片段库 | 该工具可以解释自然语言查询,并提供上下文感知的代码建议,对于经验丰富的开发人员和学习新编程语言的人员来说,都是一款功能强大的工具。 | 虽然它能有效地提供代码建议,但其完成的准确性可能取决于上下文和特定语言。在一些小众或高度复杂的情况下,建议可能并不总是完美的,可能需要一些手动调整。 |
终极和高级计划每月 34.99 美元起 |
15.Microsoft IntelliCode
Microsoft IntelliCode 是一款AI辅助代码完成工具,旨在通过直接在开发环境中提供智能建议和推荐来提高开发人员的工作效率。
IntelliCode 内置于 Visual Studio 和 Visual Studio Code 中,它利用机器学习模型,根据您的代码、通用模式和数千个开源软件库中的最佳实践,提供上下文感知的代码建议。
★主要特点:
- Hotspots identification: 热点识别:IntelliCode 可突出显示代码中被其识别为 "热点 "的区域,开发人员通常会将精力集中在这些区域。这些区域通常涉及复杂的逻辑、频繁的修改或关键的业务功能。
- 基于最佳实践训练的机器学习:IntelliCode 的AI是在 GitHub 数千个高质量、高星级的开源软件源上训练出来的,能根据最佳实践和常见模式提供建议。
- 代码格式化:IntelliCode 可根据最佳实践协助进行自动代码格式化,确保代码符合编程语言的标准惯例。
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作为 Visual Studio 和 Visual Studio Code 的一部分免费提供 | Microsoft IntelliCode 的强项是与 Visual Studio 和 Visual Studio Code 紧密集成,并能提供符合最佳实践的上下文代码建议。 | 喜欢其他环境的开发人员可能会发现它的局限性。IntelliCode 主要侧重于 Visual Studio 和 Visual Studio Code,因此使用其他集成开发环境的开发人员不太容易使用它。 |
16.CodeGeeX
CodeGeeX 是一款AI代码生成工具,通过提供智能代码建议、自动完成和其他提高生产力的功能来帮助开发人员。
其设计支持多种编程语言,并可与流行的集成开发环境(IDE)无缝集成。
★主要特点:
- AI驱动的代码生成:CodeGeeX 利用强大的AI模型分析开发人员的代码并提供智能建议。这些建议可包括整行代码、代码块或函数模板,从而大大加快开发过程并减少错误。
- 支持多种编程语言:CodeGeeX 支持 Python、JavaScript、Java、C++、Go 等多种编程语言。
- 基于云的模式:CodeGeeX 通过基于云的AI模式运行,无需大量本地资源即可提供高质量的代码建议。
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个人用户免费 | 它具有高度灵活性,可适应多种语言和编码环境。 | 基于云的模式可能会带来挑战,特别是对于在有严格数据隐私要求的环境中工作的开发人员,他们可能更喜欢本地部署选项。 |
17.OpenAI Codex
OpenAI Codex 是 OpenAI 开发的AI模型,旨在帮助代码生成和理解。
它是 GitHub Copilot 等工具的基础,通过解释自然语言指令并将其转换为可执行代码,为开发人员提供了强大的资源。
Codex 仍可生成代码并协助完成编程任务,但已不再作为独立产品积极开发或提供支持。
OpenAI 建议用户改用更先进的 GPT-3.5 Turbo 或 GPT-4,这两种型号都能比 Codex 更有效地处理编程任务。事实证明,这些型号在提供强大编码能力的同时,也更具通用性。
使用AI编码工具的优缺点
AI编程工具越来越受欢迎,它可以提供帮助并加快工作流程。让我们来看看使用AI编码助手的优缺点。
使用AI编码工具的优点:
increase efficiency | AI编程工具通过自动执行重复或耗时的任务,让开发人员能够加快工作速度。这意味着他们可以将更多精力放在编程的创意和复杂方面,而AI则可以处理琐碎的代码生成。 |
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错误检测和调试协助 | AI工具的主要优势之一是能够在编写代码时识别错误。通过提供实时错误检测,这些工具可以帮助程序员及早发现错误,从而节省调试时间。 |
获取先进的学习资源 | AI代码助手通过向开发人员提供编码建议、示例和解释,提供了宝贵的学习资源。这些工具就像初学者的导师,为他们提供最佳实践指导。 对于经验丰富的开发人员来说,AI提供了一种学习新技术和了解不断变化的编程趋势的途径。 |
使用AI编码工具的缺点:
过度依赖AI辅助 | 过于依赖AI是有风险的。在不完全了解底层逻辑的情况下,依赖AI提供编码建议,可能会阻碍开发人员的成长和解决问题的能力。 随着时间的推移,这种依赖性可能会阻碍他们发展强大的独立编码技能。 |
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安全和隐私问题 | 许多AI编码工具需要访问基于云的平台,这引发了人们对共享代码的安全性和隐私性的担忧。在此过程中,敏感信息可能会被暴露,从而导致数据泄露或安全漏洞。 开发人员需要谨慎行事,尤其是在处理机密或专有代码时。 |
缺乏对背景的了解 | AI工具虽然功能强大,但往往缺乏对高度复杂或上下文相关问题的深入理解。对于标准的编码任务,它们能很好地完成,但对于有独特要求的项目,它们可能会提供不准确或不相关的建议。 这可能导致开发人员需要修改甚至放弃AI生成的代码,因为这些代码与更广泛的项目目标不符。 |
如何选择合适的AI编码工具
在选择AI编码工具时,需要考虑以下因素:你偏好的编程语言、工具与开发环境的集成度、隐私问题(如是否使用本地模型),以及您是独自工作还是与团队合作。
理想的AI编码助手应能无缝融入您的工作流程,提高工作效率,并满足您的项目或组织的特定需求。
summarize
AI编码工具像一把双刃剑:如果你知道自己在做什么,它们可以大大提高你的开发速度,但如果你缺乏经验,调试过程可能会变得很麻烦。
如果没有一个好的提示,任何AI工具都不会准确地构建出你所需要的东西,它也不会在最初的几次迭代中就生成可使用的代码、并且没有任何错误,因此你需要不断提供新的提示,或者自己修复问题。
以上就是整理的17款AI编码助手工具,从功能介绍、主要特点、价格以及优缺点多个维度来进行介绍。相信看完这篇文章选择哪款工具已经了然于心。