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2025年讓我開始使用的10款好工具
在2025年我個人開始使用並感覺開發體驗提升的工具，以下將為大家介紹。
Claude Code
這是我必須首先提到的工具。
如您所知，AI編碼代理的霸主工具，具有以下特點：
- 在訂閱範圍內可使用編碼領域的頂尖模型（截至撰寫時為Opus 4.5）
- 迅速採用子代理和代理技能等功能，以將編碼的品質提升到極限
前者尤其重要，基本上許多用戶從按量計費的Cline/RooCode轉移過來，並成功鎖定在此平台上。
模型性能也相當重要。舉例來說，最近引起話題的Antigravity在功能上確實優異，但解決問題的能力與Opus 4.5相比（截至撰寫時Preview階段的）Gemini 3.0 Pro大幅劣於Claude Code，因此看來要打破Claude Code的堡壘仍有一段距離。
相對而言，Cursor在可以以訂閱範圍使用Opus 4.5的同時，v2以後也大量增加了Claude Code沒有的獨特功能。坦白說，由於成本問題我沒有太多接觸過，因此不便評價兩者之間哪個更好。對我個人來說，2025年無疑是Claude Code的一年。
TrailBase
作為輕量級Supabase的替代品而誕生，這是一個專為自我托管設計的後端平台。它是用Rust編寫的，性能極高，基準測試顯示其表現約為Supabase的40倍。其內存使用量約為100MB，而Supabase則約為6GB，顯示其異常輕便。
它的便利之處在於啟動時指定React等SPA的構建目錄，可以在同一進程中靜態託管，並且可以容器化，以單個容器作為全棧Web應用程序啟動，因此不僅可以在VPS上運行，也能在Fargate或Cloud Run等服務上經濟運行。
其實作為Supabase替代的開源軟體PocketBase也存在，這和TrailBase相當相似。由於可以使用WASM編寫自定義端點，並且在重度使用時TrailBase的性能優於PocketBase，這便是它的差異化之處。因為它只是薄薄包裝了SQL和WASM等標準規範，所以所學知識是可攜帶的，這也是其魅力之一。相反，PocketBase擁有更豐富的身份驗證功能，，因此在採用時需要仔細比較。
marimo
這是一款具反應式的Python Notebook。傳統的Jupyter Notebook在某種程度上是命令式的，而marimo則通過DAG（有向非循環圖）來管理單元依賴關係，並在有變更的單元下游自動重新執行，展現出宣告式的行為。這與jQuery→React/Vue.js的範式轉變有些類似，對於已經熟悉前端的人特別容易上手。
其文件格式為純Python腳本，因此使用Git進行版本控制非常方便。此外，還可以將創建的Notebook作為腳本或Web應用進行部署。
個人而言，我希望能有Julia版的類似工具。
ClickStack
ClickHouse所提供的全能可觀察性棧。整合ClickHouse、OpenTelemetry Collector和HyperDX UI，能夠在同一平台上處理日誌、指標、追蹤和會話重播。
與傳統的LGTM棧（Loki/Grafana/Tempo/Mimir）相比，不需要管理多個有狀態的系統，跨信號的相關性也可原生支持。支持SQL和Lucene的查詢語法也是使用上的一大優點。
雖然目前仍無法實現許多功能，但構建和管理的簡便性使其在無法採用NewRelic或Datadog時，值得考慮。
Aurora DSQL
AWS提供的PostgreSQL相容的完全無伺服器的分散SQL數據庫。
原本所謂的無伺服器RDB，大多只有簡單的自動擴展功能，或是使用量不論如何都需要基本費用。諸如DynamoDB這種最初就完全按請求單位（雖然嚴格來說不完全）計費的無伺服器RDB，Aurora DSQL或許是第一款。這種收費模式對於資金匱乏的組織或個人來說，非常友好。
由於是分散數據庫，因此無法使用外鍵約束，雖然是PostgreSQL但無法使用擴展功能，限制較多，但大多數應用程序應該不會有問題。
byethrow
輕量且支援Tree-shakable的TypeScript向結果型庫。在個人看來，結果型在後端開發中是必須的，但在某些情境下仍然是應使用TypeScript編寫後端。
作為提供TypeScript相當於結果型功能的庫，有effect-ts和fp-ts，但這些都需要掌握獨特的概念，讓人感覺好像在學習一種新的程式語言。
byethrow的語法非常簡單，卻並未過於削減功能，我認為這是一個真正體現出「簡單與強大之間甜蜜點」的庫。它使用普通物件來表示結果，因此支持JSON序列化，並且與React Server Components的Server Actions相容性良好。
Connect (ConnectRPC)
兼容gRPC-Web的RPC框架。由Buf開發，支持TypeScript和Go。
在使用React Server Components或Server Actions作為Backend for Frontend時，可能會出現「基本上希望通過BFF訪問後端，但希望某些客戶端可以直接訪問」的需求。在這種情況下，如何在後端和前端之間進行類型安全的通信呢？
OpenAPI和GraphQL往往過於冗長，而純gRPC在從客戶端組件調用時，則需要Envoy等代理。此外，將這些多個元素結合起來，設計也是相當複雜。Connect基本上作為gRPC服務器運行，但可以在瀏覽器直接調用，而無需代理，同時確保基於Protobuf的類型安全，因此我認為它是RSC環境中的最佳解決方案。
Connect自身的完整度和方向都非常優秀，但對應的語言較少顯然是其瓶頸，因此我對未來的進展充滿期待。
Zed
由於在VSCode的終端中使用Claude Code時UI崩潰，我開始尋找不是VSCode的其他編輯器（在此過程中也嘗試過Neovim等）。
這是一個用Rust編寫的高速代碼編輯器，我目前也是用Zed在本地撰寫本篇文章，包含預覽在內都顯得流暢，讓我寫起來十分愉快。
去年我記得在日語輸入方面存在一些問題，但自2025年開始，似乎已經穩定得多，目前為止沒有大問題。
CodeRabbit
一款利用AI的代碼審查工具。常見的基於LLM的審查功能是以自然語言的方式解釋差異，而CodeRabbit則通過分析AST（抽象語法樹）提供更高精度的審查。
用Claude Code編寫的代碼交給相同架構的LLM審查時，通常難以察覺問題，這樣不同架構的審查工具確實能提高問題的捕捉率。
結合Claude Code或Cursor，幾乎不需要人干預也能以一定質量完成「編碼→審查→修正」的循環。
DeepSeek API
在將LLM API組合到服務中時，有時會希望使用廉價型模型。DeepSeek V3.2是專為此類用途設計的高性價比模型。
以下是截至2025年12月時的廉價型模型價格比較（每100萬個標記）：
| 模型 | Input | Output |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.28 | $0.42 |
| GPT-5 mini | $0.25 | $2.00 |
| Claude 4.5 Haiku | $1.00 | $5.00 |
DeepSeek的Input價格大致與GPT-5 mini相當，但Output價格卻僅為約五分之一，非常便宜。此外，它的性能也被認為與這些廉價型模型相當。
由於是中國企業的服務，因此對於機密性較高的數據並不適合，但如果合適使用，性價比非常高。
2025年使用過但放棄的工具
- 規格驅動開發相關的工具
- 現有的規格驅動開發工具大多一次性寫出需求，後期修正需要花費大量時間
- 由於Claude Code的計劃模式過於優秀，因此不再感到必要
- Convex
- TypeScript優先的Supabase替代品
- 由於Supabase是SQL為主，因此如果習慣TypeScript的話，Convex的開發體驗在今年成為話題
- 最後還是需要用TypeScript寫商業邏輯，整體體驗與在Next.js中進行全棧開發並無太大差別
總結
以上就是了。今年有許多我感興趣但未接觸的工具（如S3 Vectors）。如果大家有推薦的工具，也請告訴我。
原文出處：https://qiita.com/takumi3488/items/3e398ae230e94144a20e
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