2025 年最值得关注的十大 “氛围感” 写代码工具#
看看哪个最适合你！
1. Fine by Fine.dev#
Fine は CTO たちが夢見た AI アシスタントです。この AI ベースの開発プラットフォームは、ソフトウェア開発ライフサイクルの各段階で自動化サポートを提供し、コードの記述、デバッグ、テスト、コードレビューを含みます。Fine の独自性はその自律性にあり、コードを作成・実行し、コードレビューを行い、テストケースを生成し、一般的な問題を処理することができます。GitHub との統合と非同期作業のサポートにより、分散チームに特に適しています。
2. Cursor#
Cursor は AI を中心にしたコードエディタで、GPT-4 とのペアプログラミングのために設計されています。VS Code をベースにしていますが、編集体験を再定義し、AI をあらゆる面に組み込んでいます：プロジェクト全体の文脈を理解するコンテキスト感知の自動補完機能を提供し、自然言語のプロンプトを通じてインラインデバッグやリファクタリングをサポートし、カーソル位置に基づいてコードを解説、書き直し、または拡張します。迅速な反復、未知のコードベースの理解、または個人プロジェクトの加速に非常に適しています。
3. Copilot Workspace#
Copilot Workspace は GitHub Copilot の大幅なアップグレード版です。もはや逐次的にコードを提案するだけではなく、GitHub 上の問題を理解し、それをサブタスクに分解し、これらのサブタスクのために完全な PR（プルリクエスト）を作成し、行った作業を要約し、あなたのフィードバックを待ちます。初級開発者、プロダクトエンジニア、または多くのタスクを抱えるチームにとって理想的な選択です。
4. Sweep#
Sweep はあなたの GitHub リポジトリに直接統合されたロボットです。問題を説明すると、全リポジトリをスキャンして現在のアーキテクチャを理解し、その問題を解決するための PR を作成し、関連ファイルやテストを更新します。リソースが限られた小規模チームや複数の製品を管理する独立した創業者にとって、Sweep は大量のコンテキスト切り替えの時間を節約できます。
5. Apidog MCP Server#
Apidog MCP Server はあなたの API と AI コーディングアシスタントの間の橋渡しをします。OpenAPI 定義が接続されると、更新されたパターンに基づいて API ロジックと DTO（データ転送オブジェクト）を自動生成し、AI ツールがリアルタイム API ドキュメントにアクセスできるようにし、より良い提案を提供します。大規模チームにおける前後端開発の簡素化に特に強力で、頻繁に変更される API を維持するチームやドメイン駆動設計を採用するチームにとって特に有用です。
6. Continue#
Continue は VS Code と JetBrains 向けのオープンソースプラグインです。これにより、コードベース全体と対話し、リファクタリング、説明、またはタスクの生成をリクエストでき、ローカルモデルを使用するか、Claude、GPT-4、または Mistral などのリモート LLM に接続できます。完全な AI 機能を得たいが、閉じたエコシステムにロックインされたくない開発者にとって、最適な選択肢です。
7. The Windsurf Editor by Codeium#
Windsurf は、ツールではなくコラボレーターとして AI をシームレスに統合することで IDE の概念を根本的に変えています。このプラットフォームは、AI の副操縦士と自律エージェントを組み合わせた独自の方法を提供し、開発者の生産性を向上させます。Cascade 機能は、コードベース全体にわたる深いコンテキスト感知を提供し、未知のコードベースの理解速度を大幅に加速します。
8. Lazy AI#
Lazy AI はアプリケーションの構築をほぼ手間いらずにします。速度と簡便さを追求するために、ユーザーはコードを書くことなくフルスタックアプリを作成できます。その際立った特徴には、一般的な開発者や自動化タスクのためのプリセットワークフロー、フロントエンドとバックエンドプロジェクトのワンクリックデプロイ、ロボット、AI ツール、開発ユーティリティ、マーケティングアプリをカバーするカスタマイズ可能なテンプレートが含まれ、スキル要件が低く、迅速なプロトタイピングや独立したクリエイターに非常に適しています。
9. Devika#
Devika は、高度な指示を受け入れ、それを実行可能な開発タスクに分解するオープンソースの自律 AI エージェントです。高度な計画と推論アルゴリズム、精度を実現するためのコンテキストキーワード抽出、動的エージェント追跡と意思決定、知識のギャップを補うためのウェブブラウジングを組み合わせています。Devika はコミュニティ主導の代替案として際立ち、複雑なコーディング作業を委託しながら完全な制御と透明性を保持したい開発者に適しています。
10. Cody by Sourcegraph#
Cody は大規模なコードベース内の問題に答えることを目的としており、アーキテクチャに基づいてインテリジェントなリファクタリングを実行し、コンテンツを正確に検索、ナビゲート、解説します。Sourcegraph との統合機能により、モノリポジトリ、企業コードベース、マルチ言語プロジェクトで優れたパフォーマンスを発揮します。
AI 写代码工具的实际应用场景#
为了更好地理解这些 AI 写代码工具如何在现实世界中应用，以下是一些展示其潜力的实际场景：
-
独立开发者：利用 Cursor + Continue 提高生产力
独立开发者通常身兼数职，从写代码到调试再到小型部署都需亲力亲为。像 Cursor 和 Continue 这样的工具组合，可以大幅提升生产力。 -
初创团队：利用 Sweep + Copilot Workspace 自动化 Ticket 解决
早期阶段的初创公司通常拥有精简的工程团队，需要快速行动。像 Sweep 和 Copilot Workspace 能让小团队维持高产出。 -
企业：使用 Cody + Tabnine 应对大规模、安全的代码库
对于拥有庞大代码库并且安全性要求严格的大型企业来说，Cody 和 Tabnine 提供的可扩展 AI 集成是最佳选择。 -
数据科学家：利用 Cogram + CodeSquire 加速 EDA
数据科学家从减少重复分析时间的工具中受益匪浅，Cogram 帮助根据自然语言生成 SQL 查询和 Jupyter 代码，而 CodeSquire 则根据用户的独特风格个性化代码建议。
2025 年的重点已经不是你是否使用 AI 作为开发者，而是如何使用。上述列出的工具不仅仅是时髦的东西，它们正在通过将智能嵌入到日常工作中重塑开发体验。选择适合你的技术栈、与你的工作流集成，并让你感觉自己不仅更快而且更好的工具吧！