2025 年是人工智慧編碼開始改變開發人員工作方式的一年，它不會止步於此，我們將在未來體驗到一些偉大的事情！

如果你是開發人員，卻沒有使用人工智慧工具，那麼你已經落後了。從提高生產力到減少繁瑣的工作，人工智慧編碼助理如今已成為工程團隊的核心組成部分。

• 摩根大通報告稱，其人工智慧編碼助理已將工程師的工作效率提高了 10-20％（很有趣，對吧？）

• 高盛表示，使用其內部 Copilot 的開發人員的效率提高了 20%——正如執行長戴維·所羅門所說，「巨大的順風」。

• 由於處理程式碼、QA、文件和指導的 AI 工具，班加羅爾的開發人員現在編碼速度提高了 30%。

……越來越多的公司利用人工智慧編碼輔助來提高生產力。

簡而言之，人工智慧正在改變軟體開發的每個階段。從編寫和審查程式碼，到文件編制、測試等等。話雖如此，我為你整理了一份清單，希望能幫助你提升程式設計體驗。

2025 年必試的 AI 編碼工具

1. Entelligence AI 程式碼審查、AI 團隊洞察、AI 程式碼文件、IDE 擴展

Entelligence AI 將即時程式碼審查、團隊洞察、自動文件和 IDE 擴充功能整合到一個開發平台中。其 DeepReviews 功能可在完整程式碼庫上下文中分析拉取請求，標記真正的錯誤（跨文件問題），並提供一鍵修復。該功能可在 GitHub 或您的 IDE（VS Code、Cursor、Windsurf）內部執行，從而將審查週期縮短高達 70%，並提前發現約 3 倍的錯誤。內建的 IDE 外掛程式提供內聯回饋、程式碼產生、自動重構、偵錯幫助和自然語言解釋——所有這些都在您輸入時完成。

除此之外， Entelligence還提供團隊分析、PR 速度、錯誤率、合併頻率和衝刺健康狀況，以監控和優化工程表現。它還提供自動更新文件，每次提交時將程式碼變更轉換為清晰的文件和圖表，每週節省約 15 小時，並消除過時的文件。總而言之，這款一體化套件無需上下文切換即可提高速度、品質和團隊協作。

「我們建立了人工智慧驅動的開發工具，幫助工程團隊更快地交付更好的程式碼，」創辦人 Aishwarya Sankar 說。

2.tabnine

Tabnine 是一款長期執行的 AI 程式碼自動補全助手，注重隱私保護。它提供上下文感知的內聯補全、重構幫助，甚至自動產生文件。 Tabnine「加速並簡化軟體開發，同時確保程式碼的隱私、安全性和合規性」。它會從您的本地程式碼庫和組織的倉庫中學習，提供個人化建議。評論者稱讚 Tabnine 能夠產生樣板程式碼、編寫單元測試並解釋遺留程式碼，所有這些都與開發人員的程式碼風格相符。

在一篇使用者評論中，Tabnine 的 AI 能夠即時完成多行程式碼區塊並記錄資料庫連接邏輯，從而顯著提升了程式碼的可讀性。企業版可在本地執行，因此程式碼無需離開伺服器。它可用於結對程式設計和任何語言的自動完成功能，尤其是在大型程式碼庫中。 Tabnine 的使用者指南指出，它“提供內聯的、上下文感知的建議，可與您的編碼風格無縫融合”，有效地充當了虛擬編碼夥伴的角色。

3. Otter.ai （AI會議代理）

Otter 的 AI 會議代理雖然不是程式碼產生器，但對開發團隊來說卻不可或缺。它可以即時記錄會議和討論內容，並產生可搜尋的文字記錄、會議摘要、行動專案清單和會議要點。正如其網站所承諾的那樣：“再也不用做會議筆記了。獲取文字記錄、自動生成的摘要、行動專案，並與 Otter 聊天，獲取會議答案。” 企業在設計評審、站立會議和規劃會議中使用 Otter；一位用戶報告稱，通過減少手動記錄，團隊節省了 33% 的時間。

Otter 與 Zoom、Teams 和 Google Meet 集成，可自動加入並錄製音訊。會議記錄可以新增註解或查詢（「Alice 對 API 有何評價？」）。 Gartner 在生產力工具討論中引用了 Otter，而像 Tim Draper 這樣的矽谷投資者則誇口 Otter 已成為團隊的「超級利器」。它用於捕捉和記錄技術會議、設計評審和每日站立會議，讓開發人員有更多時間編寫程式碼，減少記筆記的時間。 Aiden Technologies 的 Laura Brown 表示：“Otter 是必備工具……我們的團隊節省了 33% 的時間。”

4.OpenAI Codex （透過 ChatGPT 或 API）

OpenAI 的 Codex（GitHub Copilot 背後的 AI 引擎）已發展成為基於雲端的多任務編碼代理。 2025 年 5 月，OpenAI 發布了《Codex：用 AI 代理程式改變軟體開發》。與簡單的自動完成功能不同，Codex 在獨立的「機器人」上並行執行，每個機器人都擁有你程式碼庫的完整副本。你可以透過聊天介面為 Codex 分配任務（例如「實現功能 X」或「修復錯誤 Y」）；它將自主讀取檔案、編寫程式碼、執行測試，甚至產生拉取請求。

每個操作都附有參考資訊（控制台日誌、測試輸出），以確保透明度。實際上，Codex 就像一個全天候的程式設計實習生，真正理解你的整個程式碼庫。它可以用作高階編碼助理：產生完整函數、重構模組或解答程式碼相關問題。 DevOps.com 還報告稱，“Codex 可以讀取和編輯文件並執行命令，包括測試工具……通過引用終端日誌和測試輸出，提供其操作的可驗證證據”，這改變了人們對 AI 生成更改的信任。 （例如，開發人員可以輸入“/ask 功能 Z 的工作原理”，Codex 會指向你程式碼中的特定函數和文件。）

5.亞馬遜CodeWhisperer

AWS 針對程式碼 AI 的解決方案是 CodeWhisperer，這是一款整合到 IDE 和命令列中的 AI 助理。它使用在亞馬遜和開源程式碼上訓練的大型語言模型，在您輸入時提供程式碼片段建議。亞馬遜的科學團隊解釋道：「當開發人員建立程式碼時…系統會查看程式碼和開發人員的註釋，然後即時建議它預測的下一個有用的程式碼片段。」獨特的是，CodeWhisperer 還嵌入了安全掃描：它可以檢測漏洞（例如 SQL 注入），甚至可以透過產生建議提出修復方案。在 2023 年 AWS re:Invent 大會上，亞馬遜宣布 CodeWhisperer 現已支援基礎架構即程式碼（CloudFormation、Terraform），並可在 Visual Studio 中使用。

AWS 部落格引述工程師的話說，CodeWhisperer“不僅僅是自動完成幾個單字或一行程式碼……它可以動態生成 15、20、30 行程式碼”，所有這些都是根據開發人員的意圖量身定制的。 AWS 也強調了企業安全性：CodeWhisperer 可以配置為不保留您的程式碼，並提供自託管選項。它提供深度 AWS/雲端整合——編寫 Lambda 函數、CDK 腳本或捕獲 AWS 特定的程式碼問題——以及通用的 Java、Python 或 JavaScript 編碼。 AWS 的 Bing Xiang 指出：“像 CodeWhisperer 這樣的生成式人工智慧可以輕鬆處理無差異編碼”，因此開發人員可以專注於架構和邏輯。

6. Replit Ghostwriter

Replit Ghostwriter 是內建在 Replit 雲端 IDE 的 AI 助理。它就像瀏覽器中的全功能結對程式設計器。 Ghostwriter 可以自動完成程式碼，用簡單的英文解釋複雜的程式碼，根據您的指示轉換現有程式碼，甚至從頭可以產生完整的函數。與獨立插件不同，Ghostwriter 在 Replit 環境中支援多種語言（支援 50 多種語言），甚至可以理解多檔案專案。它提供了對話式「AI 聊天」功能，用於程式碼查詢。由於它基於雲，團隊無需本地設定即可立即協作編寫由 Ghostwriter 編寫的程式碼。

它用於快速原型設計和培訓；新手使用它來學習語法並獲得解釋，而團隊則使用它來快速勾勒功能。 （最近的指南指出，Ghostwriter 在 Replit 上“簡化了你的工作流程”。）例如：你可以要求 Ghostwriter“將這個 Python 循環轉換為使用字典推導式”，或者突出顯示 SQL 查詢並說“優化它”。然後，Ghostwriter 會立即重寫程式碼區塊。

**7. Cursor AI 程式碼編輯器**

Cursor 是新一代 AI 驅動的 IDE（最初由 CoPilot 聯合創始人開發），它將深度 AI 智慧融入 VS Code。 Cursor 本質上是 VS Code 的一個分支，它「將先進的 AI 功能帶到了熟悉的介面」。它最突出的特點是上下文感知能力：builder.io 表示，它「了解你的專案結構，甚至能掌握團隊的最佳實踐」——就像「有一位結對程式設計夥伴在你身後監督」。它的 Tab 補全功能可以根據你的意圖和最近的編輯，自動填入多行程式碼或整個函數。它還提供代理模式，你可以設定一個目標（「實現功能 X」），它會自主建立或修改整個程式碼庫中的檔案以實現目標（甚至在後台執行測試）。

Cursor 是基於訂閱的，面向高級用戶和團隊；它在那些希望擁有 AI 優先環境但仍使用熟悉工具的開發者中很受歡迎。它適用於密集型編碼會話，在這些會話中，您希望 AI 能夠無縫處理大量編輯或程式碼生成。 （科技部落格對 Cursor 的多行編輯和自動重構功能讚不絕口）。此外，根據其介紹，Cursor 可以跨文件建議程式碼編輯和重寫，本質上就像 IDE 中始終在線的審查員和程式設計師。

8.sourcery

Sourcery 是一款 AI 程式碼評論和重構工具（最初專注於 Python，現已擴展）。它可以連接到 GitHub/GitLab 或 IDE，對拉取請求 (PR) 提供即時回饋。 Sourcery 的口號是「程式碼審查速度提升 1000 倍」。它會自動分析差異並提出改進建議：簡化邏輯、遵循程式碼風格指南、修復錯誤以及最佳化效能。每個 PR 評論都包含清晰的推理，甚至提供圖表（如有需要）。 Sourcery 將“從先前的評論中學習，從而提供更好的評論”，並幫助團隊在 30 多種語言中實施最佳實踐。

由於回饋是內聯的，開發人員可以在 QA 看到程式碼之前很久就修復問題。企業讚賞 Sourcery 的安全策略：它絕不會儲存您的程式碼或將其用於訓練模型，並提供完全自架的部署，以最大程度地保護隱私。它可用於無需人工審核即可提升程式碼品質：自動重建置議、錯誤檢測和教育（因為它透過解釋每個變更來「分享知識」）。對於那些希望在合併時保持一致的風格和簡潔程式碼的團隊來說，它非常實用。

9. Qodo（原名 Codium） ——AI 程式碼審查與測試

Qodo 是一個以品質為先的 AI 編碼平台（Codium 的演變），專注於程式碼完整性。它提供自動化程式碼審查和直接在 IDE 中產生的測試。用 Qodo 自己的話來說，它「為個人開發者提供免費計劃，其中包含先進的 AI 工具，以簡化您的工作流程」——包括 AI 審查註釋和 AI 編寫的單元測試。例如，Qodo 會建議一些測試案例，涵蓋您可能想不到的邊緣情況，或在拉取請求中捕獲存在風險的重構。

該公司甚至開源了其引擎的部分功能，以便您驗證它並非黑盒子。拋開這些俏皮話不談，Qodo 的核心價值在於實用：它「不僅僅是一個花哨的 IDE 中的 LLM」——它並行執行提示並收集大量上下文訊息，因此測試和審查能夠真正涵蓋程式碼的特性。結果如何？漏掉的 bug 更少，開發人員能夠更有自信地交付變更。當然，VS Code 和 JetBrains 外掛程式都是免費安裝的，因此您可以看到它如何以最小的努力提升程式碼完整性。

10.windsurf

Codeium（最近更名為 Windsurf）是一款注重隱私的 AI 程式碼助理。它由前谷歌工程師開發，提供眾多 IDE 插件，並支援 70 多種語言。 Codeium 將自己定位為 Copilot 的「開放」替代方案：它對個人開發者免費，而且——對企業至關重要——它不會使用你的程式碼進行訓練。 2024 年底，Codeium 推出了 Windsurf 編輯器，這是一款專為大規模編碼工作而設計的 AI 原生 IDE。企業可以在本地或私有雲中執行 Codeium，因此敏感程式碼永遠不會離開組織。

其核心體驗與其他 AI 助理類似：上下文感知補全、文件生成和程式碼修復，但更注重資料隱私。任何需要 AI 助手但對 IP 安全有嚴格要求的團隊都可以使用 Codeium。例如，國防或醫療保健公司可以使用 Codeium 的自架解決方案來獲取 AI 優勢，而無需承擔程式碼外洩的風險。正如 Shakudo 指出的那樣，Codeium“強調隱私，不會使用客戶程式碼進行訓練”，並且現在提供企業級 IDE（Windsurf），以簡化 AI 編碼工作流程。

11.Sourcegraph Cody AI助手

Cody 是一款開源 AI 程式設計助手，它“使用高級搜尋功能從本機和遠端程式碼庫中提取上下文”，讓您無需離開 IDE 即可提出智慧問題並獲得程式碼協助。您可以將 Cody 視為深度程式碼搜尋機器人：它會索引您的程式碼庫，並了解您自己的 API 和架構。它基於最新的 LLM（從 Claude Sonnet 到 GPT-4o）進行訓練，並可整合到 VS Code、JetBrains 甚至瀏覽器頁面中。

例如，您可以突出顯示某個函數並詢問“為什麼這個函數有問題？”或“為了可讀性而重構它”，Cody 會根據上下文提供程式碼建議。開發人員稱讚它為「大規模的 AI 結對程式設計」：它可以自動完成多行程式碼區塊，用簡單的英語解釋遺留程式碼，甚至可以根據專案的模式提出完整的功能草圖。最重要的是，Sourcegraph 的 Cody 可以免費下載和使用，這使得它成為企業級的工具，可以將 AI 智慧加入到任何工作流程中。

我的 AI 編碼工具選擇方法

選擇合適的 AI 工具至關重要。我專注於那些創新且可立即投入生產、企業採用率高且開發者回饋良好的工具。我還研究了使用者研究和案例研究：工具必須能夠顯著節省時間或提高品質（摩根大通和 GitHub 的研究證實了這一點）。安全性和合規性也至關重要——企業級工具提供本地部署或私人部署。

簡而言之，以下工具經過了審查，證明了其有效性（用戶研究、技術領袖的引文）、企業特性（安全性、可擴展性）和社區影響（行業獎項、會議和廣泛使用）。

結論

企業發展正處於十字路口：人工智慧革命已然到來，且發展迅速。上述工具已由團隊實戰檢驗，並獲得業界領袖的認可。袖手旁觀意味著落後；現在就採用這些人工智慧助手，是一個巨大的機會。正如執行長 David Solomon 所說，人工智慧帶來的編碼吞吐量提升，即使只是 20% 到 30%，也足以帶來「巨大的順風」。到 2025 年末，那些積極進取的組織將受益於這些順風，更快的版本發布速度、更高的程式碼質量，以及騰出更多工程師來創新新功能。

不要讓傳統的工作流程阻礙您—立即試用這些工具，在新專案中試用，並賦能您的開發人員。企業軟體的未來是人工智慧輔助的；現在就擁抱它吧。

當然，這個領域仍然在蓬勃發展，所以如果我遺漏了什麼，請告訴我，因為總有空間容納更多出色的工具。

原文出處：https://dev.to/pankaj_singh_1022ee93e755/10-ai-code-tools-to-become-expert-developer-in-2025-50i2