2024年17款最佳AI驱动的编码助手工具

无论您是将它们用于自动完成代码还是帮助调试，AI驱动的编码助手都可以为您节省时间并提高代码质量。在本文中，我们将探讨一些最佳的AI编码工具，以彻底改造您的开发流程。

什么是 AI 编码助手？

AI 编码助手使用人工智能来帮助开发人员完成各种与编码相关的任务。他们可以分析代码片段、提供建议、识别错误、提供修复，甚至根据提示生成完整的代码片段。这些工具通常嵌入到集成开发环境（IDEs）中或作为独立平台存在，支持多种编程语言。流行的 AI 编码助手示例包括 GitHub Copilot、Tabnine 和 Microsoft IntelliCode等。

AI 编码工具使用大型语言模型 （LLMs），这些模型通过训练大量来自各种来源的代码数据集，如开源项目、仓库、编程语言文档和教程等。他们接触到的代码范围越广，他们的理解就越全面、越准确。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 种最佳 AI 编码工具

AI 编码助手的日益普及意味着您有很多选择可供选择。下面，我们将探讨一些可用的最佳 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 Cody
5. Replit
6. Codiga
7. Sourcery
8. DeepCode AI (Snyk)
9. Hugging Face
10. Amazon SageMaker
11. Amazon Q Developer
12. CodiumAI
13. MutableAI
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 驱动的代码完成工具。它通过在开发人员键入时建议整行或整块代码来帮助开发人员。GitHub Copilot 直接集成到 Visual Studio Code、GitHub Codespaces、JetBrains IDEs 和 Neovim 等代码编辑器中，根据正在编写的代码的上下文提供实时建议。

主要特点

• 多种语言支持： GitHub Copilot 用途广泛，支持多种编程语言，包括 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go 等。它在具有大量公开可用代码的语言中特别有效。
• 可定制和交互式：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，而不是取代人类的创造力和监督。
• GitHub Copilot Chat：聊天功能允许开发人员与 AI 进行更多交互协作、提出问题、获得澄清并完善他们对代码的理解。

定价：

• 个人、商业和企业计划每月 10 美元起
• 对学生、教师和经过验证的开源维护者免费

网站： https://github.com/features/copilot 

示例用例：如何将 GitHub Copilot 用于 Terraform 基础设施

支持和反对

• 通过访问最佳实践和模式，随着Copilot基于数千个类似示例提供建议，代码质量可以得到提高。
• 由于 Copilot 在公共存储库上接受了培训，因此降低了与安全漏洞或许可问题相关的风险。

2. Tabnine

Tabnine 是一种注重隐私的 AI 驱动的代码完成工具，它提高了编码速度和代码质量，并提供本地和云基AI模型的灵活性。它通过提供智能的上下文感知代码建议来帮助开发人员。它支持 80 多种编程语言和框架，并与大多数主要 IDE 集成。

主要特点

• 上下文感知建议：Tabnine 提供与当前项目相关的代码建议
• 本地和云模型： 它提供基于云的模型和本地模型。基于云的模型利用了 Tabnine 在大型数据集上训练的 AI，而本地模型允许开发人员将所有内容都保存在自己的机器上，这对于隐私敏感或专有项目来说非常有用。
• 团队级 AI 模型：Tabnine 为团队提供团队训练的模型。这些模型从开发团队使用的共享代码库中学习，这意味着这些建议反映了特定于团队的编码标准、模式和框架。

定价：

• 免费版，包含基本的 AI 代码补全和针对个人开发人员的建议
• Pro 和 Enterprise 计划起价为每位用户每月 12 美元

网站： https://www.tabnine.com/ 

支持和反对

• Tabnine 支持基于云的模型和本地模型，允许开发人员在云支持的建议之间进行选择，或者将所有内容都保留在本地计算机上以增强隐私和安全性。
• Tabnine 的免费版本提供的高级功能比 Pro 和 Enterprise 版本少，这可能会限制其对高级用户的功能。

3. Cursor AI

Cursor AI 是一款 AI 驱动的编码助手，旨在提高软件开发的效率。无论是初学者还是有经验的开发者都会发现它非常有用，因为它自动化了重复性的编码任务，减少了错误，并提供了重构建议。其主要目标是简化编码过程并提高整体代码质量。

主要特点

• AI 驱动的代码建议：通过根据您编写的内容的上下文提供智能、实时的代码建议，Cursor AI 可以帮助防止常见错误并加快编码速度。
• 自动完成和语法更正：Cursor AI提供自动补全功能，帮助开发人员更快地编写代码，它还检查语法错误，确保代码遵循最佳实践。
• 协作工具：Cursor AI 使多个开发人员能够实时协作，共享代码建议和调试解决方案。它还与流行的版本控制系统（包括 Git）很好地集成。

定价：

• 爱好计划 – 功能有限的免费版
• Pro 和 Business 计划起价为每月 20 美元

网站： https://www.cursor.com/ 

支持和反对

• Cursor AI 非常适合自动执行日常任务，例如自动完成代码、识别语法错误以及提供更好的代码结构建议。
• 然而，Cursor AI在处理更具创造性或抽象的编码问题时可能会遇到困难，这些问题需要人类的见解。

4. Sourcegraph Cody

Cody 是 Sourcegraph 开发的 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，允许开发人员在其工作流程中搜索、理解和生成代码。

它非常适合需要强大的隐私控制和可扩展搜索功能的企业和团队。

主要特点

• 代码搜索集成：Cody 的突出特点之一是它与 Sourcegraph 的代码搜索深度集成。它可用于在大型和复杂的代码库中查找、导航和引用代码，甚至在不同的存储库中。
• 代码库理解：Cody 利用 Sourcegraph 的索引和跨存储库代码智能，根据公共数据集和您自己的代码提供建议。
• 跨存储库洞察：开发者可以使用Cody快速了解类似功能或组件在不同部分的大型多仓库项目中是如何实现的，这可以大大改善团队之间的协作和一致性。

定价：

• 免费版，适用于个人开发人员，可基本访问 AI 驱动的代码建议
• Pro 和 Enterprise 计划起价为每月 9 美元

网站： https://sourcegraph.com/cody 

支持和反对

• Cody不仅提供简单的代码完成，还提供跨仓库的洞察和项目范围的代码理解，对于从事大规模项目的开发人员或企业环境中的人员来说非常有用。
• Cody 对大型代码库非常有益，但 AI 可能需要一些时间才能完全学习和适应非常复杂的企业级项目。初始设置以及与私有环境的集成可能还需要付出努力。

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 IDE 不同，Replit 基于云的平台将编码、协作和部署整合到一个无缝的环境中。该平台集成了 AI 驱动的工具，使开发人员能够利用智能建议和代码生成功能，从而加快开发过程并使其更加直观。

主要特点

• Ghostwriter AI 助手： Replit 的 AI 编码功能的核心是 Ghostwriter，这是一款由 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。它实时运行，为开发人员提供上下文代码生成和键入时的见解。
• 从 Code Pattern 中学习：Ghostwriter通过从开发者的代码库中学习而不断改进。您使用 Replit 的次数越多，AI 助手就越能更好地识别您的编码风格并提供与您的模式匹配的相关建议。
• 通过 AI 辅助进行协作编码：Replit 的多人游戏模式与 AI 相结合，使团队能够实时协作处理相同的代码库。多个开发人员可以一起工作，同时从 Ghostwriter 的代码建议中受益。

定价：

• 免费入门计划
• Replit Core、Teams 和 Enterprise 计划起价为每月 10 美元

网站： https://replit.com/ 

支持和反对

• 多人游戏模式与 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 是基于云的，因此性能有时可能取决于 Internet 连接和计算资源，这对于较低级别计划的大型项目来说可能不足。

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。它集成到流行的 IDE 和代码存储库中，以提供智能代码建议，自动执行重复的编码任务，并通过其静态分析功能实施最佳实践。

主要特点

• 静态代码分析：Codiga 的最佳功能之一是它能够执行实时静态代码分析。这意味着 Codiga 会在您编写代码时持续检查错误、代码异味、安全漏洞和效率低下的情况。
• AI 驱动的代码建议：Codiga 提供智能代码补全功能，可以自动补全整行或整行代码块。这些建议是上下文感知的，意味着Codiga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定制其建议。
• 可重用的代码片段 （Recipes）：此工具允许开发人员创建和分享称为recipes的代码片段，这些代码片段可以在不同的项目中重复使用。这些recipes可以根据特定的编码模式、算法或团队编码标准进行调整。

定价：

• 一个免费套餐，可访问个人开发人员和小型团队的核心功能。
• Teams 计划

网站： https://www.codiga.io/ 

支持和反对

• 使用 Codiga 的最大优势是它结合了 AI 驱动的代码建议和实时静态代码分析，在编写代码时积极帮助防止错误、安全漏洞和性能问题。
• 配置自定义规则并微调静态分析引擎以匹配特定的团队或项目准则可能需要一些初始设置和学习，尤其是对于大型团队。

7. Sourcery

Sourcery 是一种 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。与其他主要关注自动完成的代码建议工具不同，Sourcery专门通过提供实时重构建议来增强代码的可读性、效率和可维护性。

主要特点

• 实时重构建议：Sourcery 会在您键入时主动分析您的代码，并提供改进代码的建议。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。
• 最佳实践实施：该工具结合了广泛的编码最佳实践，自动强制执行更干净和更高效的编码模式。Sourcery 通过遵守 DRY（不要重复自己）规则等原则来优化您的代码，使其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，将自动化代码审查作为 CI/CD 管道的一部分提供。它通过在合并代码之前标记需要改进的区域来帮助整个团队保持较高的代码质量，从而减少手动代码审查所花费的时间。

定价：

• 免费用于开源项目
• Pro 和 Enterprise 计划起价为每位用户每月 12 美元

网站： https://sourcery.ai/ 

支持和反对

• Sourcery 通过自动重构来关注代码质量，从而减少技术债务，加快开发时间，并通过全面实施一致性和最佳实践来最大限度地减少错误。
• 尽管 Sourcery 非常适合 Python 开发人员，但它目前还不完全支持其他语言。对于使用其他语言的团队或开发人员，Tabnine 或 GitHub Copilot 等替代方案可能会提供更全面的语言支持。

8. DeepCode AI（Snyk）

DeepCode AI（现在是 Snyk 的一部分）是一种高级 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 来分析代码库，并为提高代码的安全性、性能和可维护性提供智能建议。

主要特点

• 漏洞实时检测：DeepCode提供实时的安全漏洞检测，帮助开发人员在编写代码时发现和修复问题。它可以检测 SQL 注入、跨站点脚本 （XSS） 等漏洞，以及其他可能危及应用程序安全性的关键问题。
• 与 Snyk 集成：自从被 Snyk 收购以来，DeepCode 现在已集成到 Snyk 平台中，增加了诸如开源依赖项扫描、容器安全和基础设施即代码安全等高级安全功能。
• 以安全为中心的分析：DeepCode 提供对代码安全方面的深入分析。它了解可能被攻击者利用的编码模式，并提出预防措施，使其成为改善任何应用程序安全状况的重要工具。

定价：

• 免费计划，包含基本漏洞检测和自动代码分析，适用于个人开发人员或小型团队
• 团队和企业计划，每个产品每月 25 美元起

网站： https://snyk.io/platform/deepcode-ai/ 

支持和反对

• 使用 DeepCode AI （Snyk） 的最大优势是其 AI 驱动的实时漏洞检测和代码分析，专注于安全性和代码质量。
• 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，尤其是与 Snyk 的其他安全层结合使用时。虽然这确保了彻底的分析，但对于处理非常大的项目的团队来说可能会成为一个顾虑。

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），并为各种 AI 应用程序提供工具和模型。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，但它也已成为开发人员在编码项目中进行AI代码生成和机器学习集成的重要资源。

主要特点

• 预先训练的 AI 模型：Hugging Face 为不同的应用程序提供了大量的预先训练的 AI 模型存储库，包括文本生成、情感分析、翻译和代码生成。这些模型，尤其是基于 transformer 的模型，可以进行微调或直接用于编码任务，例如从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 AI 编码环境：Hugging Face 还提供 Spaces，这是一个开发人员可以创建和部署机器学习应用程序（包括 AI 编码环境）的平台。
• 代码生成和完成：Hugging Face 的高级模型，例如 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完成。

定价：

• 免费套餐
• Pro 和 Enterprise 计划起价为 9 美元/月

网站： https://huggingface.co/ 

支持和反对

• 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的平台。
• 尽管 Hugging Face 提供了对强大模型的访问，但某些模型的大小和复杂性可能会限制性能，特别是在资源受限的环境中工作时。较大的模型可能需要强大的计算能力。

10. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是由 AWS （Amazon Web Services） 提供的一项全面的完全托管式服务，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。

Amazon SageMaker 不是像 GitHub Copilot 或 Tabnine 那样的 AI 代码完成工具，但它作为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，例如代码建议、自动完成、错误修复和更高级的 AI 驱动型开发任务。

主要特点

• AutoML 功能 （SageMaker Autopilot）：SageMaker Autopilot允许用户在不需要编写大量代码的情况下自动构建机器学习模型。这对于可能不是机器学习专家但需要帮助自动化创建、训练和调整用于代码完成或错误预测等任务的模型的开发人员非常有用。
• 超参数优化：SageMaker 提供自动超参数优化，确保用于 AI 编码辅助的模型针对性能进行了优化。通过微调超参数，开发人员可以提高建议代码完成或识别错误的 AI 模型的准确性和速度。
• 托管和可扩展的基础设施：Amazon SageMaker 处理运行机器学习工作负载所需的底层基础设施，使开发人员能够专注于构建模型，而无需担心服务器管理。

定价： 即用即付定价模式

网站： https://aws.amazon.com/sagemaker/ 

支持和反对

• SageMaker 能够处理大型数据集、提供预构建算法并允许实时推理，使其成为开发支持复杂代码生成、错误修复和智能编码建议的编码助手的理想平台。
• SageMaker 对于大规模部署具有成本效益，但如果不仔细管理，即用即付模式可能会导致高成本，尤其是对于长时间训练作业或大型数据集。

11. Amazon Q Developer

Amazon Q Developer 是由 AWS 设计的生成式 AI 驱动的助手，用于在整个软件开发生命周期（SDLC）中协助开发人员。它基于 Amazon Bedrock 构建，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

• 对话式 AI 助手：Amazon Q Developer 允许开发人员以自然语言格式询问有关 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（例如 Lambda、S3、API Gateway）和使用自然语言指令创建高效数据管道等任务上获得帮助。
• 成本和资源管理：除了代码生成之外，Amazon Q 还帮助分析 AWS 资源使用情况和成本，并与 AWS Cost Explorer 集成以提供成本见解。

定价：

• 免费套餐
• Amazon Q Developer Pro Tier – 每位用户每月 19 美元

网站： https://aws.amazon.com/q/developer/ 

Amazon CodeWhisperer 示例：如何使用 Amazon CodeWhisperer（AI 代码生成器）

支持和反对

• 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原生云解决方案等任务。
• 但是，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. CodiumAI

CodiumAI 是一种 AI 驱动的工具，旨在通过自动生成单元测试、分析代码行为以及提供可操作的见解来提高代码质量。与专注于代码补全的传统 AI 代码助手不同，CodiumAI 专注于通过确保全面的测试覆盖率和及早发现潜在问题来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：CodiumAI 的主要功能是自动生成特定于代码逻辑的测试用例。它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都能按预期运行。
• 上下文感知测试：CodiumAI 分析代码的特定上下文以创建有针对性的测试。该工具不是通用测试，而是检查代码的用途并创建与预期功能匹配的单元测试，确保覆盖所有边缘情况和逻辑路径。
• 测试覆盖率洞察：CodiumAI 提供有关测试覆盖代码的程度的洞察。它突出显示了缺乏足够测试的区域，并推荐了其他测试用例

定价：

• 免费开发人员计划
• Teams 和 Enterprise 计划起价为每位用户每月 19 美元

网站： https://www.codium.ai/ 

支持和反对

• CodiumAI 自动化并简化了编写测试用例的过程，这些过程可能非常耗时且容易出现人为错误。
• 目前，CodiumAI 支持一组有限的编程语言，包括 Python、JavaScript、TypeScript、Java 和 C++。这可能会限制使用较少见或专用语言的开发人员的使用价值，尽管将来可能会添加对更多语言的支持。

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、重构和自动补全功能来简化编码过程。它可以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

• 代码重构：除了简单的代码建议之外，MutableAI 还有助于代码重构和优化。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，并通过自动识别可以重构代码以提高性能或清晰度的区域来提高代码可读性。
• 从您的代码库中学习：MutableAI 可以在您的特定项目或团队的代码库上进行训练，使其能够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来帮助编写干净、可维护的代码。

定价：

• 免费开源
• Basic、Premium 和 Enterprise 计划

网站： https://mutable.ai/ 

支持和反对

• 高级代码重构功能和错误检测（专注于提高代码质量）可确保 MutableAI 得到优化、可维护且尽可能简单。
• 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一些初始定制才能获得最佳结果。

14. AskCodi

AskCodi 是一个 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，并通过快速访问代码片段、文档和调试建议来简化开发过程。

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 中创建读取 CSV 文件的函数”，它将提供相应的代码。
• 代码段存储库：AskCodi提供了丰富的常用代码片段库，使开发人员能够快速插入可重用的代码块。
• 代码文档：AskCodi 提供代码文档功能，可自动生成代码的注释和文档。

定价：

• 免费提供基本代码完成功能和代码片段存储库
• Ultimate 和 Premium 计划起价为每月 34.99 美元

网站： https://www.askcodi.com/ 

支持和反对

• 该工具可以解释自然语言查询并提供上下文感知代码建议，使其成为经验丰富的开发人员和学习新编程语言的人的强大工具。
• 尽管它在提供代码建议方面很有效，但其完成的准确性可能取决于上下文和特定语言。在某些小众或高度复杂的场景中，建议可能并不总是完美的，可能需要一些手动调整。

15. Microsoft IntelliCode

Microsoft IntelliCode 是一种 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，利用机器学习模型提供基于你的代码、常见模式以及来自数千个高评分开源存储库的最佳实践的上下文感知代码建议。

主要特点

• 热点识别：IntelliCode 突出显示代码中识别为“热点”的区域，开发人员通常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，使你能够更关注这些代码部分。
• 机器学习经过最佳实践训练：IntelliCode的AI经过数千个高质量、高星评级的GitHub开源存储库的训练。这使其能够根据开发社区观察到的最佳实践和常见模式提供建议。
• 代码格式设置：IntelliCode 根据最佳实践协助自动设置代码格式。它确保您的代码与编程语言的标准约定保持一致

定价： 作为 Visual Studio 和 Visual Studio Code 的一部分免费提供。

网站： https://visualstudio.microsoft.com/services/intellicode/ 

支持和反对

• Microsoft IntelliCode 的强项在于它与 Visual Studio 和 Visual Studio Code 的紧密集成，以及它能够提供符合最佳实践的上下文代码建议。
• 但是，喜欢其他环境的开发人员可能会发现它有局限性。IntelliCode 主要专注于 Visual Studio 和 Visual Studio Code，这使得使用其他 IDE 的开发人员更难访问它。

16. CodeGeeX

CodeGeeX 是一种 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。它旨在支持多种编程语言，并无缝集成到流行的集成开发环境（IDEs）中。

主要特点

• AI 驱动的代码生成：CodeGeeX 利用强大的 AI 模型来分析开发人员的代码并提供智能建议。这些可以包括整行代码、块或函数模板，极大地加快了开发过程并减少了错误。
• 支持多种编程语言：CodeGeeX 支持多种编程语言，如 Python、JavaScript、Java、C++、Go 等。
• 基于云的模型：CodeGeeX 通过基于云的 AI 模型运行，提供高质量的代码建议，而无需大量的本地资源。

定价： 对个人用户免费

网站： https://codegeex.cn/en-US 

支持和反对

• 它非常灵活，适应多种语言和编码环境。
• 基于云的模型可能会给在具有严格数据隐私要求的环境中工作的开发人员带来挑战，因为他们可能更喜欢本地部署选项。

17. OpenAI Codex

OpenAI Codex 是由 OpenAI 开发的 AI 模型，旨在协助代码生成和理解。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，为开发人员提供强大的资源。

Codex 仍然可以生成代码并协助编程任务，但它作为一个独立产品已不再被积极开发或支持。OpenAI 建议用户切换到更高级的 GPT-3.5 Turbo 或 GPT-4，这两者都能够比 Codex 更有效地处理编程任务。这些模型已被证明更具通用性，同时仍然提供强大的编码功能。

Spacelift 如何提高开发人员的速度？

Spacelift 是一个基础设施编排平台，它通过提供基于 OPA 的强大策略引擎、自助式基础设施以及构建具有依赖项和输出共享的多工具工作流的能力来提高开发人员的速度。Spacelift 拥有自己的 Terraform/OpenTofu 提供程序，以及自己的 Kubernetes 运算符，这使得它非常适合与AI驱动的编码助手配对使用。

通过向 AI 智能编码助手展示您希望如何生成代码（例如，您希望在使用 Terraform/OpenTofu 时对资源和 map（对象）变量使用 for_each），您可以轻松地让 AI 驱动的编码助手生成 Spacelift Terraform/OpenTofu/Kubernetes 代码。

使用 AI 编码工具的优缺点

AI 编程工具越来越受欢迎，可提供帮助并加快工作流程。但是，您应该了解它们的优点和局限性。让我们看看使用 AI 编码助手的一些优缺点。

使用 AI 编码工具的好处：

使用 AI 编码工具的缺点：

要点

AI编码工具可以从自动完成代码到修复错误等各个方面提供帮助，特别是在减少重复任务方面非常有用。

使用 AI 编码工具是一把双刃剑：如果您知道自己在做什么，它们可以大大提高您的开发速度和上市时间，但如果您缺乏经验，调试过程可能会变得繁琐。没有好的提示，任何 AI 工具都无法准确构建您需要的内容，而且它肯定不会在前几次迭代中生成可用于生产、无错误的代码，因此您需要不断提供新的提示，或自行修复问题。

在选择 AI 编码工具时，请考虑您首选的编程语言、该工具与您的开发环境的集成、隐私问题（例如是否使用本地模型）以及您是单独工作还是与团队合作等因素。理想的 AI 编码助手应该无缝融入您的工作流程，提高生产力，并满足您的项目或组织的特定需求。

原文链接：https://spacelift.io/blog/ai-coding-assistant-tools