2025 年最值得關注的十大 “氛圍感” 寫程式工具#
看看哪個最適合你！
1. Fine by Fine.dev#
Fine 是一個讓 CTO 們夢寐以求的 AI 助手。這個基於 AI 的開發平台可以在軟體開發生命週期的各個環節提供自動化支持，包括寫程式、除錯、測試和程式碼審查。Fine 的獨特之處在於它的自主性 —— 它能夠創建和實現程式碼、進行程式碼審查、生成測試用例，並處理常見問題，而無需持續的人工干預。GitHub 集成和異步工作支持讓它特別適合分佈式團隊使用。
2. Cursor#
Cursor 是一個以 AI 為核心的程式碼編輯器，專為與 GPT-4 一起進行結對編程設計。雖然基於 VS Code，但它重新定義了編輯體驗，將 AI 融入每個層面：提供理解整個專案的上下文感知自動補全功能，支持通過自然語言提示進行內聯除錯和重構，能根據光標位置解釋、重寫或擴展程式碼。它非常適合快速迭代、熟悉陌生程式碼庫或加速個人專案。
3. Copilot Workspace#
Copilot Workspace 是 GitHub Copilot 的重大升級版。它不再只是逐行建議程式碼，而是可以理解 GitHub 上的問題並將其分解為子任務，為這些子任務編寫完整的 PR（Pull Request），總結所做的工作並等待你的反饋。對於初級開發者、產品工程師或有許多待辦事項的團隊來說，這是一個理想的選擇。
4. Sweep#
Sweep 是一個直接集成到你的 GitHub 倉庫的機器人。你描述一個問題後，它可以掃描整個倉庫以了解當前架構，編寫解決該問題的 PR，更新相關文件和測試。對於資源有限的小型團隊或管理多個產品的獨立創始人來說，Sweep 可以節省大量切換上下文的時間。
5. Apidog MCP Server#
Apidog MCP Server 是連接你的 API 和 AI 編碼助手之間的橋樑。一旦你的 OpenAPI 定義被連接起來，你可以根據更新的模式自動生成 API 邏輯和 DTO（數據傳輸對象），讓 AI 工具訪問實時 API 文檔，從而提供更好的建議。在大型團隊中簡化前後端開發，對於維護頻繁更改 API 或採用領域驅動設計的團隊來說，這尤其強大。
6. Continue#
Continue 是一個開源插件，適用於 VS Code 和 JetBrains。它允許你與整個程式碼庫對話，請求重構、解釋或生成任務，使用本地模型或連接遠程 LLM 如 Claude、GPT-4 或 Mistral。對於希望獲得完整 AI 能力但不想被封閉生態系統鎖定的開發者來說，這是首選。
7. The Windsurf Editor by Codeium#
Windsurf 正在通過無縫集成 AI 作為協作者而不是工具來徹底改變 IDE 的概念。該平台提供了一種獨特的 AI 副駕和自主代理相結合的方式，共同提升開發者的生產力。Cascade 功能提供了跨程式碼庫的深層上下文感知，大大加快了對陌生程式碼庫的理解速度。
8. Lazy AI#
Lazy AI 讓應用程式的構建變得幾乎毫不費力。為了追求速度和簡便性，它讓用戶無需寫程式即可創建全棧應用。其突出特點包括：預製的工作流程用於常見的開發者和自動化任務，前後端專案的一鍵部署，可定制的模板，涵蓋機器人、AI 工具、開發實用程序和行銷應用，技能要求低，非常適合快速原型製作或獨立創作者。
9. Devika#
Devika 是一個開源的自主 AI 代理，接受高級指令並將其分解為可操作的開發任務。它結合了先進的規劃和推理算法、上下文關鍵詞提取以實現精確度、動態代理跟蹤和決策制定、網絡瀏覽以補充知識缺口。Devika 作為一個社區驅動的替代方案，脫穎而出，適合希望委託複雜編碼工作同時保留完全控制和透明度的開發者。
10. Cody by Sourcegraph#
Cody 旨在回答大規模程式碼庫中的問題，基於架構執行智能重構，搜索、導航和解釋內容精準到位。它與 Sourcegraph 的集成功能使其在單體倉庫、企業程式碼庫和多語言專案中表現出色。
AI 寫程式工具的實際應用場景#
為了更好地理解這些 AI 寫程式工具如何在現實世界中應用，以下是一些展示其潛力的實際場景：
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獨立開發者：利用 Cursor + Continue 提高生產力
獨立開發者通常身兼數職，從寫程式到除錯再到小型部署都需親力親為。像 Cursor 和 Continue 這樣的工具組合，可以大幅提升生產力。 -
初創團隊：利用 Sweep + Copilot Workspace 自動化 Ticket 解決
早期階段的初創公司通常擁有精簡的工程團隊，需要快速行動。像 Sweep 和 Copilot Workspace 能讓小團隊維持高產出。 -
企業：使用 Cody + Tabnine 應對大規模、安全的程式碼庫
對於擁有龐大程式碼庫並且安全性要求嚴格的大型企業來說，Cody 和 Tabnine 提供的可擴展 AI 集成是最佳選擇。 -
數據科學家：利用 Cogram + CodeSquire 加速 EDA
數據科學家從減少重複分析時間的工具中受益匪淺，Cogram 幫助根據自然語言生成 SQL 查詢和 Jupyter 程式碼，而 CodeSquire 則根據用戶的獨特風格個性化程式碼建議。
2025 年的重點已經不是你是否使用 AI 作為開發者，而是如何使用。上述列出的工具不僅僅是時髦的東西，它們正在通過將智能嵌入到日常工作中重塑開發體驗。選擇適合你的技術棧、與你的工作流集成，並讓你感覺自己不僅更快而且更好的工具吧！