适合开发人员的最佳人工智能工具

在我们进入我们的精选列表之前，让我们先了解一下为什么人工智能编码工具在当今的开发生态系统中变得不可或缺：

• 加速开发周期：AI 助手可将编码时间减少高达 55%
• 提高代码质量：自动建议有助于保持一致的编码标准
• 增强的开发人员体验：花在样板上的时间更少意味着更专注于解决复杂问题
• 更快的入职：新团队成员可以通过人工智能驱动的文档和代码理解快速上手
• 减少技术债务：人工智能工具可以在潜在问题成为问题之前识别它们

2024 年十大人工智能开发工具

1. 开发者作品：您的人工智能驱动开发伙伴

[2024年的选择]

Pieces for Developers 在当前环境中脱颖而出，成为创新的 AI 编码助手，提供独特的功能组合，使其成为现代开发工作流程的重要工具。与传统的代码片段管理器不同，Pieces 利用尖端的 AI 来创建真正的智能开发环境。

是什么让单品如此特别？

？先进的人工智能集成

• 混合人工智能架构：Pieces 独特地将基于云的 LLM（如 GPT-4）与设备上 LLLM（如 Llama 2）结合起来
• 上下文感知建议：使用检索增强生成（RAG），Pieces 根据您的开发模式提供日益个性化的代码建议
• 离线优先理念：关键人工智能功能无需互联网连接即可工作，即使离线也能确保生产力

？智能代码管理

• 智能代码片段：使用相关上下文、标签和相关材料自动丰富已保存的代码
• 跨平台同步：跨设备和开发环境无缝访问您的代码片段
• 多模式输入：使用高级计算机视觉从屏幕截图、图像甚至白板照片中提取代码

？企业级安全

• 本地优先处理：未经明确许可，敏感代码永远不会离开您的机器
• 端到端加密：所有云同步均完全加密
• 合规性就绪：满足企业安全要求，同时保持开发人员灵活性

？以开发人员为中心的功能

• 全局搜索：通过自然语言搜索立即找到任何片段
• IDE 集成：与 VS Code、JetBrains、Chrome 等无缝协作
• 团队协作：在维护版本控制的同时共享和协作代码片段
• API参考：自动生成和维护API文档
• 代码分析：立即了解代码复杂性和潜在改进

真正的开发者影响

# Before Pieces
time_spent_searching_old_code = "Hours per week"
code_reuse_efficiency = "Low"
team_collaboration = "Email and Slack snippets"

# After Pieces
time_saved = "10+ hours per week"
code_reuse = "Instant and contextual"
team_collaboration = "Streamlined and secure"

定价：对个人开发者完全免费，让每个人都能使用企业级人工智能。

2. Tabnine：您的人工智能代码完成伴侣

Tabnine 已成为人工智能代码补全领域的强大力量，支持一系列令人印象深刻的编程语言和框架。

主要特点

• 多语言支持：适用于 25 种编程语言，包括 Python、JavaScript、Java 等
• 团队学习：适应团队的编码模式和约定
• 隐私第一：在您的计算机上完全本地运行的选项
• 框架感知：了解 React、Vue 和 Django 等流行框架

代码示例

# Before Pieces
time_spent_searching_old_code = "Hours per week"
code_reuse_efficiency = "Low"
team_collaboration = "Email and Slack snippets"

# After Pieces
time_saved = "10+ hours per week"
code_reuse = "Instant and contextual"
team_collaboration = "Streamlined and secure"

最适合：寻求可靠、注重隐私的代码完成的团队
定价：基本功能免费；个人专业计划从 15 美元/月起

3. Otter.ai：彻底改变开发者文档

虽然严格来说不是一个编码工具，但 Otter.ai 对于想要维护技术讨论和架构决策的详细记录的开发人员来说已经成为不可或缺的。

突出特点

• 实时转录：高精度捕获技术讨论
• 发言者识别：自动将评论归属于团队成员
• 自定义词汇：学习技术术语和项目特定的术语
• 协作笔记：团队成员可以对成绩单进行突出显示和评论
• 搜索和导出：立即查找特定技术讨论

最适合：开发团队进行频繁的技术讨论和代码审查
定价：免费基本套餐，每月 300 分钟；专业计划价格为 10 美元/用户/月

4. OpenAI Codex：自然语言到代码的翻译

作为 GitHub Copilot 的技术支持，OpenAI Codex 代表了自然语言编程的突破。

核心能力

• 语言理解：将简单的英语转换为函数代码
• 上下文意识：了解项目上下文和编码模式
• 多语言支持：Python 表现出色，但支持多种语言
• 文档生成：从代码创建详细文档

交互示例

// Tabnine can predict complex patterns
const handleUserAuthentication = async (user) => {
    // Tabnine suggests complete authentication flow
    const token = await generateToken(user);
    const refreshToken = await generateRefreshToken(user);
    return {
        token,
        refreshToken,
        expiresIn: '24h'
    };
}

最适合：探索自然语言编程的开发者
定价：可通过 GitHub Copilot 和 Azure OpenAI 服务

5. Amazon CodeWhisperer：AWS 支持的代码智能

CodeWhisperer 将 Amazon 的 AI 专业知识引入您的 IDE，特别关注 AWS 集成和安全性。

显着特点

• AWS 服务集成：在建议 AWS 相关代码方面表现出色
• 安全扫描：实时漏洞检测
• 参考跟踪：跟踪代码建议的来源
• 多个 IDE：支持 VS Code、IntelliJ、AWS Cloud9 等

安全示例

# Before Pieces
time_spent_searching_old_code = "Hours per week"
code_reuse_efficiency = "Low"
team_collaboration = "Email and Slack snippets"

# After Pieces
time_saved = "10+ hours per week"
code_reuse = "Instant and contextual"
team_collaboration = "Streamlined and secure"

最适合：优先考虑安全性的 AWS 开发人员和团队
定价：个人开发者免费；专业级 19 美元/月起

6. GitHub Copilot：流行的AI结对程序员

GitHub Copilot 已成为 AI 辅助编码事实上的标准，具有深度 IDE 集成和强大的建议功能。

主要优势

• 上下文意识：理解整个代码库上下文
• 测试生成：根据实现建议单元测试
• 文档：生成评论和文档
• 多语言：支持所有主要编程语言

特征示例

// Tabnine can predict complex patterns
const handleUserAuthentication = async (user) => {
    // Tabnine suggests complete authentication flow
    const token = await generateToken(user);
    const refreshToken = await generateRefreshToken(user);
    return {
        token,
        refreshToken,
        expiresIn: '24h'
    };
}

最适合：使用 GitHub 的个人开发者和团队
定价：个人每月 10 美元；提供企业计划

7. Figstack：跨语言开发助手

Figstack 专注于使代码在不同编程语言中更具可读性和可维护性。

显着特点

• 代码翻译：编程语言之间的转换
• 解释引擎：复杂代码的简单英语解释
• 重构建议：确定代码改进的机会
• 语言支持：涵盖20种编程语言

最适合：使用多种语言或维护遗留代码的开发人员
定价：个人起价 10 美元/月

8. Replit Ghostwriter：集成开发合作伙伴

Ghostwriter 将 AI 的力量与 Replit 的协作 IDE 相结合，提供无缝的开发体验。

主要特点

• 实时协作：人工智能驱动的实时结对编程
• 代码生成：完整的函数和类生成
• 调试助手：帮助识别和修复错误
• 学习工具：非常适合教育目的

最适合：教育环境和协作发展
定价：Replit 免费；专业版功能 7 美元/月起

9. Snyk：人工智能驱动的安全卫士

Snyk 将人工智能引入安全扫描，帮助开发人员在投入生产之前捕获漏洞。

安全特性

• 漏洞检测：实时安全问题识别
• 修复建议：人工智能驱动的安全补丁建议
• 依赖项扫描：检查第三方包安全性
• 许可证合规性：监控开源许可证问题

安全示例

# Before Pieces
time_spent_searching_old_code = "Hours per week"
code_reuse_efficiency = "Low"
team_collaboration = "Email and Slack snippets"

# After Pieces
time_saved = "10+ hours per week"
code_reuse = "Instant and contextual"
team_collaboration = "Streamlined and secure"

最适合：具有安全意识的开发团队
定价：开源免费；团队计划 57 美元/月起

10. Sourcery：代码质量专家

Sourcery 专注于通过人工智能支持的重构建议来保持高代码质量。

品质特点

• 代码审查：自动代码质量评估
• 重构：建议代码改进
• 模式识别：识别常见的反模式
• 风格执行：保持一致的编码标准

重构示例

// Tabnine can predict complex patterns
const handleUserAuthentication = async (user) => {
    // Tabnine suggests complete authentication flow
    const token = await generateToken(user);
    const refreshToken = await generateRefreshToken(user);
    return {
        token,
        refreshToken,
        expiresIn: '24h'
    };
}

最适合：专注于代码质量和可维护性的团队
定价：开源免费；专业计划从 10 美元/月起

将 AI 工具集成到工作流程中的最佳实践

1.从小规模开始，明智地扩大规模

• 从一两个满足您最紧迫需求的工具开始
• 当您熟悉人工智能辅助后，逐渐融入更多工具
• 用具体指标衡量对您生产力的影响

2. 维护代码质量

• 使用人工智能建议作为起点，而不是最终解决方案
• 始终检查生成的代码是否存在安全和性能影响
• 为开发过程中人工智能工具的使用制定团队指南

3.平衡自动化和控制

• 不要仅仅依赖人工智能来实现关键业务逻辑
• 使用人工智能工具处理重复性任务和样板代码
• 不断学习和理解您正在使用的代码

人工智能在软件开发中的未来

展望未来，人工智能在软件开发中的整合只会加深。以下是一些值得关注的趋势：

• 个性化人工智能模型：工具将变得更好地学习个人编码风格
• 增强安全分析：人工智能将在识别漏洞方面发挥更大作用
• 自然语言编程：人类语言与代码之间的差距将不断缩小
• 自动化测试：人工智能将生成更全面的测试用例
• 跨语言开发：编程语言之间的无缝翻译

其他资源

• 作品文档
• 开发者生产力指南

以上是适合开发人员的最佳人工智能工具的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！