人工智慧不再只是協助開發人員——它正在改變我們建立軟體的方式。無論您是獨立的駭客、新創工程師還是企業團隊的一員，現在都有與您的工作流程相符的 AI 工具。最好的系統不僅僅是自動執行任務；它們感覺直觀、情境感知並且非常有效率。
為什麼這些工具在2025年很重要
軟體開發已經發展。我們已經過了簡單的程式碼自動完成和模板產生器的時代。如今，開發人員需要能夠與他們的技術堆疊深度整合、適應他們的工作流程並幫助他們在不影響品質的情況下更快地交付的工具。
以下是塑造這一新格局的三個關鍵趨勢：
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自主協助－開發人員現在依靠人工智慧工具，這些工具可以在最少的指導下完成多步驟任務，從編寫模組到修復錯誤。
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上下文感知編碼—了解您的完整程式碼庫、API 結構和資料流的工具不再是奢侈品，而是必需品。
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即時協作－人工智慧正在成為開發過程中的合作夥伴，提供建議、產生程式碼，甚至即時審查拉取請求。
此清單重點介紹體現這些特徵並為 2025 年開發人員的工作方式提供真正改進的工具。
2025 年十大 Vibe 程式設計工具
1. Fine.dev 的 Fine
Fine是新創公司 CTO 一直夢想的 AI 助理。這個由人工智慧驅動的開發平台可以自動執行整個軟體開發生命週期中的任務，從編碼和除錯到測試和程式碼審查。
Fine 的特殊之處在於它具有自主工作的能力——它可以建立和實施程式碼、進行拉取請求審查、生成測試並處理常見問題，而無需持續的人工輸入。 GitHub 整合和對非同步工作的支援使其特別適合分散式團隊。
2. Cursor
專為與 GPT-4 結對程式設計的 AI-first 程式碼編輯器
Cursor基於 VS Code 建置，但以 AI 為中心重新構想了編輯體驗。與插件不同，Cursor 將 AI 深度整合到每一層：
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提供上下文感知的自動完成功能，可以理解您的整個專案
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支援使用自然語言提示進行內聯除錯和重構
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可根據遊標位置解釋、重寫或擴充程式碼
它非常適合快速迭代、加入不熟悉的程式碼庫或加速單獨專案。
3. Copilot Workspace
以任務為導向的 Copilot，可處理整個開發週期
Copilot Workspace 是 GitHub Copilot 的重大飛躍。它不需要逐行建議程式碼，而是可以：
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了解 GitHub 問題並將其分解為子任務
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為這些子任務寫出完整的 PR
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總結它所做的事情並等待您的反饋
這使得它非常適合初級開發人員、產品工程師或需要管理許多未完成票證的團隊。
4. Sweep
將 GitHub 問題轉化為可執行的拉取請求的人工智慧
Sweep是一個直接整合到您的 GitHub 儲存庫的機器人。您描述了一個問題，並且它：
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掃描整個倉庫以了解目前架構
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寫 PR 來解決問題
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更新相關文件和測試
對於精實團隊或管理多個產品的單獨創辦人來說，Sweep 可以節省數小時的上下文切換時間。
5.1. Apidog MCP 伺服器
API 與 AI 編碼助理之間缺少的環節
Apidog MCP Server彌合了後端與 Cursor、Cline 和 Copilot Workspace 等工具之間的差距。一旦您的 OpenAPI 定義連接起來，您就可以：
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根據更新的架構自動產生 API 邏輯和 DTO
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讓 AI 工具存取即時 API 文件以獲得更好的建議
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簡化大型團隊的後端/前端開發
它在維護頻繁變化的 API 或使用領域驅動設計的團隊中尤其強大。
6.Continue
在任何編輯器中與您的程式碼庫聊天
Continue是可在 VS Code 和 JetBrains 中運作的開源擴充功能。它允許您：
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與整個程式碼庫聊天
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要求重構、解釋或生成任務
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使用本地模型或連接遠端 LLM，例如 Claude、GPT-4 或 Mistral
對於那些想要獲得完整的人工智慧功能而又不被封閉的生態系統所束縛的開發人員來說，它是最佳選擇。
7. Codeium 的 Windsurf 編輯器
旨在讓您保持心流狀態
Windsurf透過將 AI 無縫集成為協作者而不僅僅是工具，徹底改變了 IDE 概念。該平台提供獨特的 AI 副駕駛和自主代理組合，可與開發人員協同工作以提高生產力。
Cascade 功能可在整個程式庫中提供深度上下文感知，幫助我比傳統方法更快地理解和瀏覽不熟悉的程式碼庫。多文件編輯和預測操作使我保持持續的流動狀態，這顯著提高了我的工作效率。
8. Lazy AI
利用 AI 驅動的工作流程建立無程式碼應用程式
Lazy AI使得建立應用程式幾乎毫不費力。它專為速度和簡單性而設計，讓用戶無需編寫程式碼即可建立全端應用程式。其突出特點包括：
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針對常見開發人員和自動化任務的預先建置工作流程
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前後端專案一鍵部署
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可自訂的機器人、人工智慧工具、開發實用程式和行銷應用程式模板
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最低技能要求－適合快速原型製作或個人製作
對於那些希望將想法變成現實而又無需承擔傳統開發開銷的人來說，它是完美的選擇。
9. Devika
您的開源 AI 軟體工程師
Devika是一個開源自主人工智慧代理，它接受高階指令並將其分解為可操作的開發任務。它的設計類似於初級開發人員，它結合了：
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高階規劃和推理演算法
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上下文關鍵字提取，精準
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動態代理追蹤與決策
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瀏覽網頁以補充知識空白
Devika 是一個社群驅動的商業 AI 編碼平台替代品。對於希望委託複雜編碼工作同時保留對流程的完全控制和透明度的開發人員來說，它是理想的選擇。
10. Sourcegraph 的 Cody
透過完整的 repo 上下文深入理解程式碼
Cody 的設計目標是：
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解答跨海量程式碼庫的問題
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根據架構執行智慧重構
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精確搜尋、導航和解釋
它與 Sourcegraph 的整合使其在單一儲存庫、企業程式碼庫和多語言專案中擁有超強能力。
實踐中的AI編碼工具：用例場景
為了更好地理解這些 AI 編碼工具如何應用於實際環境，以下是一些實際場景，展示了它們在不同開發人員環境中的潛力：
個人開發者：使用 Cursor + Continue 提高生產力
獨立開發人員經常要兼顧多個角色—從編寫程式碼到偵錯和管理小型部署。 Cursor （一種 AI 原生程式碼編輯器）等工具與Continue （一種整合到 IDE 中的類似 Copilot 的擴充功能）相結合，可顯著提高生產力。它們共同簡化了程式碼建議，自動重構，並在不離開編輯器的情況下提供快速答案，從而使獨立開發人員能夠保持動力並更快地交付。
新創團隊：利用 Sweep + Copilot Workspace 實現工單自動解決
早期新創公司通常由需要快速行動的精實工程團隊營運。諸如Sweep之類的工具可以自動從 GitHub 問題產生拉取請求，而Copilot Workspace可以自主建立和管理整個功能，使小團隊能夠保持高產出。這些工具處理樣板任務和錯誤修復，使開發人員能夠專注於高影響力的產品功能。
企業：使用 Cody + Tabnine 建立大型、安全的程式碼庫
對於擁有大量程式碼庫和更嚴格安全要求的企業， Cody （來自 Sourcegraph）和Tabnine提供了可擴展的 AI 整合。 Cody 擅長理解大型儲存庫和參考文件或歷史程式碼變更。 Tabnine 以其隱私優先模式而聞名，它確保專有程式碼不會超出公司邊界，使其成為安全企業環境的理想選擇。
資料科學家：使用 Cogram + CodeSquire 加速 EDA
可以減少重複分析所花費時間的工具讓資料科學家受益匪淺。 Cogram可協助根據自然語言產生 SQL 查詢和 Jupyter 程式碼，而CodeSquire 則根據使用者的獨特風格和工作流程個人化程式碼建議。這些工具加速了探索性資料分析 (EDA) 和建模，讓科學家更專注於洞察力而不是語法。
最後的想法
2025 年並不關乎開發人員是否使用人工智慧，而是關乎如何使用人工智慧。上面列出的工具不僅僅是流行——它們透過將智慧嵌入到您的日常工作流程中來重塑開發體驗。有些可以擴展你的能力。其他人則免去了繁瑣的工作。最好的是兩者兼具。
選擇與您的堆疊相匹配、與您的工作流程整合並讓您感覺自己是一個更好的開發人員（而不僅僅是更快的開發人員）的那些。
原文出處：https://dev.to/therealmrmumba/top-10-vibe-coding-tools-that-feel-like-magic-in-2025-1md
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