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 是一个让 CTO 们梦寐以求的 AI 助手。这个基于 AI 的开发平台可以在软件开发生命周期的各个环节提供自动化支持，包括写代码、调试、测试和代码审查。Fine 的独特之处在于它的自主性 —— 它能够创建和实现代码、进行代码审查、生成测试用例，并处理常见问题，而无需持续的人工干预。GitHub 集成和异步工作支持让它特别适合分布式团队使用。
2. Cursor#
Cursor 是一个以 AI 为核心的代码编辑器，专为与 GPT-4 一起进行结对编程设计。虽然基于 VS Code，但它重新定义了编辑体验，将 AI 融入每个层面：提供理解整个项目的上下文感知自动补全功能，支持通过自然语言提示进行内联调试和重构，能根据光标位置解释、重写或扩展代码。它非常适合快速迭代、熟悉陌生代码库或加速个人项目。
3. Copilot Workspace#
Copilot Workspace 是 GitHub Copilot 的重大升级版。它不再只是逐行建议代码，而是可以理解 GitHub 上的问题并将其分解为子任务，为这些子任务编写完整的 PR（Pull Request），总结所做的工作并等待你的反馈。对于初级开发者、产品工程师或有许多待办事项的团队来说，这是一个理想的选择。
4. Sweep#
Sweep 是一个直接集成到你的 GitHub 仓库的机器人。你描述一个问题后，它可以扫描整个仓库以了解当前架构，编写解决该问题的 PR，更新相关文件和测试。对于资源有限的小型团队或管理多个产品的独立创始人来说，Sweep 可以节省大量切换上下文的时间。
5. Apidog MCP Server#
Apidog MCP Server 是连接你的 API 和 AI 编码助手之间的桥梁。一旦你的 OpenAPI 定义被连接起来，你可以根据更新的模式自动生成 API 逻辑和 DTO（数据传输对象），让 AI 工具访问实时 API 文档，从而提供更好的建议。在大型团队中简化前后端开发，对于维护频繁更改 API 或采用领域驱动设计的团队来说，这尤其强大。
6. Continue#
Continue 是一个开源插件，适用于 VS Code 和 JetBrains。它允许你与整个代码库对话，请求重构、解释或生成任务，使用本地模型或连接远程 LLM 如 Claude、GPT-4 或 Mistral。对于希望获得完整 AI 能力但不想被封闭生态系统锁定的开发者来说，这是首选。
7. The Windsurf Editor by Codeium#
Windsurf 正在通过无缝集成 AI 作为协作者而不是工具来彻底改变 IDE 的概念。该平台提供了一种独特的 AI 副驾和自主代理相结合的方式，共同提升开发者的生产力。Cascade 功能提供了跨代码库的深层上下文感知，大大加快了对陌生代码库的理解速度。
8. Lazy AI#
Lazy AI 让应用程序的构建变得几乎毫不费力。为了追求速度和简便性，它让用户无需写代码即可创建全栈应用。其突出特点包括：预制的工作流程用于常见的开发者和自动化任务，前后端项目的一键部署，可定制的模板，涵盖机器人、AI 工具、开发实用程序和营销应用，技能要求低，非常适合快速原型制作或独立创作者。
9. Devika#
Devika 是一个开源的自主 AI 代理，接受高级指令并将其分解为可操作的开发任务。它结合了先进的规划和推理算法、上下文关键词提取以实现精确度、动态代理跟踪和决策制定、网络浏览以补充知识缺口。Devika 作为一个社区驱动的替代方案，脱颖而出，适合希望委托复杂编码工作同时保留完全控制和透明度的开发者。
10. Cody by Sourcegraph#
Cody 旨在回答大规模代码库中的问题，基于架构执行智能重构，搜索、导航和解释内容精准到位。它与 Sourcegraph 的集成功能使其在单体仓库、企业代码库和多语言项目中表现出色。
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：
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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！