Mã hóa AI đang nhanh chóng chuyển đổi quá trình phát triển phần mềm. Đến giữa năm 2025, nhiều loại Trợ lý mã hóa AI có sẵn để giúp các nhà phát triển viết, gỡ lỗi và lập tài liệu mã nhanh hơn. Các công cụ như GitHub Copilot, ChatGPT của OpenAI (với tác nhân Codex mới), Claude Code của Anthropic, cung cấp các khả năng chồng chéo nhưng riêng biệt. Gemini Code Assist của Google cũng đang nổi lên cho các tác vụ mã hóa AI của doanh nghiệp. Ngay cả các công cụ nhỏ hơn như Tabnine và Replit Ghostwriter vẫn tiếp tục phát triển. Trong các so sánh trực tiếp, một số nghiên cứu báo cáo mức tăng năng suất với các trợ lý này - ví dụ, AWS thấy các nhà phát triển sử dụng CodeWhisperer đã hoàn thành các tác vụ Thành công hơn 27% và nhanh hơn 57% hơn những công cụ không có. Bối cảnh rất phong phú và phức tạp, vì vậy các nhà phát triển cần hiểu rõ điểm mạnh, hạn chế và giá cả của từng công cụ để chọn trợ lý phù hợp.
Trợ lý mã hóa AI chính vào năm 2025
GitHub Copilot (Microsoft)
Những gì nó là: Một AI "lập trình viên cặp" tích hợp IDE. Copilot (được hỗ trợ bởi các mô hình OpenAI và AI của Microsoft) cung cấp khả năng hoàn thành mã theo thời gian thực và các đề xuất bên trong các trình soạn thảo như VS Code, JetBrains IDE và Visual Studio. Nó có thể chèn toàn bộ các dòng hoặc hàm dựa trên ngữ cảnh của bạn.
Các tính năng chính: Copilot đã được áp dụng rộng rãi – Microsoft báo cáo ~15 triệu nhà phát triển sử dụng nó kể từ năm 2025. Đáng chú ý, tại Build 2025 Microsoft đã công bố chế độ đại lý, cho phép Copilot tự động thực hiện các tác vụ nhiều bước (ví dụ: mã hóa lại, cải thiện phạm vi kiểm tra, sửa lỗi, triển khai các tính năng) như một "tác nhân mã hóa AI" nền. Copilot cũng có thể xem xét và bình luận về mã thông qua một mã xem lại tính năng. Một bản cập nhật gần đây đã mở nguồn tích hợp Copilot trong VS Code và thêm hỗ trợ chuyên biệt (ví dụ: tiện ích mở rộng PostgreSQL hiểu lược đồ cơ sở dữ liệu). Copilot cũng giới thiệu khả năng "hiện đại hóa ứng dụng" để giúp nâng cấp cơ sở dữ liệu Java/.NET lớn một cách tự động.
Trường hợp sử dụng: Nó vượt trội trong việc tạo và hoàn thiện mã tức thời, đặc biệt là đối với các tác vụ thông thường hoặc boilerplate. Copilot được sử dụng để viết các hàm, API, bài kiểm tra và thậm chí là toàn bộ các lớp một cách tương tác khi bạn viết mã. Với chế độ tác nhân, nó có thể xử lý các tác vụ lớn hơn trên các tệp (ví dụ: tự động viết lại mã trong một khuôn khổ mới). Nó được tích hợp chặt chẽ vào quy trình phát triển, do đó các nhà phát triển hiếm khi rời khỏi IDE của họ.
Hạn chế: Copilot đôi khi có thể gợi ý mã không chính xác hoặc không tối ưu, do đó phải xem lại đầu ra. Theo mặc định, nó không có giao diện đàm thoại – nó sẽ không giải thích các đề xuất của mình trừ khi được ghép nối với trò chuyện. Ngoài ra, vì nó hoạt động chủ yếu trên tệp hoặc ngữ cảnh hiện tại, nên nó có thể bỏ lỡ mục đích của dự án cấp cao hơn trừ khi bạn hướng dẫn rõ ràng.
OpenAI ChatGPT (với Codex)
Những gì nó là: Một AI đàm thoại đa năng (hiện có trên GPT-4o và các mô hình liên quan) mà các nhà phát triển có thể nhắc nhở bằng ngôn ngữ đơn giản. ChatGPT có thể viết đoạn mã, trả lời các câu hỏi về thuật toán và tạo tài liệu. Vào năm 2025, OpenAI đã giới thiệu “Bộ luật” như một tác nhân mã hóa AI chuyên biệt trong ChatGPT. Codex (được cung cấp bởi Bộ luật-1, một biến thể của mô hình GPT-4o mới của OpenAI được điều chỉnh để lập trình) có thể hoạt động song song trên nhiều tác vụ mã hóa AI trên đám mây. Ví dụ, nó có thể lấy kho Git làm đầu vào, sau đó chạy các tác vụ như thêm tính năng, sửa lỗi và đề xuất yêu cầu kéo - mỗi tác vụ trong môi trường hộp cát riêng. Nó thậm chí còn chạy các bài kiểm tra lặp đi lặp lại cho đến khi mã vượt qua, mô phỏng vòng phản hồi CI.
Các tính năng chính: OpenAI đã phát hành các biến thể được tối ưu hóa cho việc mã hóa: GPT-4.1, một mô hình “chuyên biệt” cho mã hóa AI và phát triển web, và những cải tiến liên tục cho GPT-4o, giúp nó "thông minh hơn" trong việc giải quyết vấn đề và tạo ra mã sạch, chính xác. Gói miễn phí của ChatGPT (GPT-3.5) cho phép trợ giúp mã hóa AI cơ bản, nhưng các gói trả phí (Plus, Team, Enterprise) mở khóa GPT-4. Vì Codex chạy trên đám mây nên nó có toàn bộ ngữ cảnh của kho lưu trữ của bạn (không bị giới hạn bởi cửa sổ mã thông báo trò chuyện) và có thể sử dụng internet nếu được bật.
Trường hợp sử dụng: ChatGPT/Codex mạnh ở các tác vụ cấp cao hơn: thiết kế thuật toán, viết mã mới theo yêu cầu (ví dụ: "tạo hàm Python để phân tích cú pháp JSON"), giải thích các đoạn mã và thậm chí tạo các trường hợp thử nghiệm hoặc tài liệu. Giao diện đàm thoại của nó giúp nó tốt cho việc động não lặp đi lặp lại ("Lỗi này có vấn đề gì?"), ví dụ, sao chép-dán nhật ký lỗi và yêu cầu sửa lỗi. Phương pháp tiếp cận hộp cát của Codex có nghĩa là bạn có thể chỉ định các mục tiêu phát triển (tính năng, sửa lỗi) và để nó lặp lại. Tuy nhiên, sử dụng ChatGPT thường yêu cầu chuyển đổi ngữ cảnh (trình duyệt hoặc plugin) thay vì ở lại hoàn toàn trong IDE (mặc dù có các tiện ích mở rộng ChatGPT cho VS Code).
Mã Claude Nhân loại
Những gì nó là: Claude Code là trợ lý mã hóa AI của Anthropic, một phần của gia đình Claude AI. Vào tháng 2025 năm XNUMX, Anthropic đã công bố Claude 4, Bao gồm cả Opus 4 và Sonnet 4 các mô hình mà họ tuyên bố là "mô hình mã hóa AI tốt nhất thế giới". Claude Code được cung cấp rộng rãi cùng lúc. Đây là một công cụ đại lý có thể quản lý tích cực việc chỉnh sửa mã. Các nhà phát triển có thể kết nối Claude Code với dự án của họ thông qua các plugin (VS Code, JetBrains) hoặc sử dụng giao diện người dùng web.
Các tính năng chính: Claude Opus 4 được tối ưu hóa cho “các tác vụ phức tạp, chạy lâu và quy trình làm việc của tác nhân”. Ví dụ, Claude Code có thể đọc cơ sở mã của bạn, gỡ lỗi sự cố, tối ưu hóa thuật toán hoặc phân tích mã và đưa ra các giải thích rõ ràng. Bản phát hành mới đã thêm hỗ trợ nhiệm vụ nền thông qua GitHub Actions, nghĩa là Claude Code có thể chạy các công việc trên kho lưu trữ của bạn và sau đó áp dụng các chỉnh sửa trực tiếp vào các tệp trong VS Code hoặc JetBrains—về cơ bản là lập trình cặp với bạn. Claude cũng hỗ trợ các cửa sổ ngữ cảnh rất dài và bộ nhớ liên tục các tệp của bạn (nó có thể truy cập các tệp cục bộ nếu được cấp quyền và ghi nhớ các sự kiện chính theo thời gian).
Trường hợp sử dụng: Claude Code tỏa sáng trong các tác vụ đòi hỏi nhiều lý luận. Nó có thể tái cấu trúc các phần mã lớn, giải thích các thuật toán phức tạp và tạo tài liệu có cấu trúc tốt. Tích hợp của nó cho phép bạn chỉ cần yêu cầu "tái cấu trúc mô-đun này" hoặc "thêm xử lý lỗi ở đây" và xem các thay đổi được áp dụng. Nó hỗ trợ tạo toàn bộ các lớp hoặc dịch vụ khi có phác thảo. Ngoài ra, Anthropic nhấn mạnh vào tính an toàn - Claude được thiết kế để tạo ra các đầu ra ít độc hại hoặc không an toàn theo mặc định.
Hạn chế: Mặc dù Claude Code rất mạnh mẽ, nhưng nó tương đối mới và không phổ biến như Copilot hay ChatGPT. Cộng đồng người dùng của nó nhỏ hơn và một số nhà phát triển thấy nền tảng của Anthropic kém hoàn thiện hơn một chút. Có thể có thời gian chờ lâu hơn hoặc giới hạn tốc độ sử dụng Claude công khai. Giống như tất cả các LLM, Claude vẫn có thể tạo ra lỗi hoặc mã không liên quan nếu lời nhắc không rõ ràng.
Trợ lý mã Google Gemini
Những gì nó là: Sự tham gia của Google vào mã hóa AI là Hỗ trợ mã Gemini, một phần của nền tảng AI Gemini. Nó sử dụng mô hình Gemini 2.5 của Google (LLM tiên tiến nhất của Google) và được cung cấp thông qua Google Cloud. Nó được tiếp thị cho cả nhà phát triển cá nhân và doanh nghiệp.
Các tính năng chính: Gemini Code Assist cung cấp Các tác nhân mã hóa hỗ trợ AI cho một loạt các tác vụ phát triển. Các tác nhân này có thể “tạo phần mềm, di chuyển mã, triển khai các tính năng mới, thực hiện đánh giá mã, tạo các bài kiểm tra” và thậm chí “thực hiện thử nghiệm AI” và tạo tài liệu. Về mặt thực tế, điều đó có nghĩa là nó có thể tự động hoàn thành mã trong IDE và trả lời các câu hỏi trong giao diện trò chuyện. Nó hỗ trợ nhiều IDE (VS Code, JetBrains IDE, Cloud Shell Editor, v.v.) và ngôn ngữ (Java, Python, C++, Go, PHP, SQL, v.v.). Ngoài ra còn có một tiện ích trò chuyện để yêu cầu trợ giúp hoặc các biện pháp thực hành tốt nhất trực tiếp từ IDE.
Trường hợp sử dụng: Gemini Code Assist được định vị cho phát triển toàn bộ ngăn xếp, đặc biệt là trong các doanh nghiệp đã sử dụng Google Cloud. Ví dụ, một nhóm có thể sử dụng nó để hiện đại hóa cơ sở mã cũ (sử dụng tác nhân di chuyển), viết các dịch vụ mới hoặc tự động hóa thử nghiệm. Vì nó có thể tiếp nhận mã riêng (với sự cho phép của người dùng), nên nó có thể điều chỉnh các đề xuất của mình cho cơ sở mã của bạn. Nó cũng có khả năng hỗ trợ các tác vụ cơ sở dữ liệu (ví dụ plugin PostgreSQL với Copilot là một ý tưởng tương tự). Google cung cấp kế hoạch cá nhân miễn phí dành cho các dự án cá nhân và gói doanh nghiệp trả phí dành cho nhóm.
Hạn chế: Tính đến năm 2025, Gemini Code Assist mới hơn và ít được sử dụng rộng rãi hơn Copilot hoặc ChatGPT. Khả năng của nó phụ thuộc vào API đám mây của Google và có thể không dễ thiết lập để phát triển cục bộ hoặc ngoại tuyến. Trọng tâm doanh nghiệp có nghĩa là nó hấp dẫn nhất đối với các tổ chức có hợp đồng Google Cloud; những người đam mê có thể thấy Copilot/ChatGPT dễ tiếp cận hơn. Chúng tôi cũng có ít điểm chuẩn độc lập hơn về chất lượng đầu ra của nó trong các tác vụ mã hóa AI mở (hầu hết các bản demo đều do Google dẫn đầu).
Các trường hợp sử dụng chính cho Trợ lý mã hóa AI
Các công cụ mã hóa AI có thể được áp dụng trong suốt vòng đời phát triển. Sau đây là một số tình huống phổ biến và cách so sánh các công cụ:
Tạo mã:
Việc tạo mã mới (hàm, lớp, mẫu) từ mô tả là trường hợp sử dụng cốt lõi. Trợ lý GitHub có khả năng tạo ra các đoạn mã nhỏ đến trung bình khi bạn viết mã – nó có thể tự động hoàn thành các vòng lặp, lệnh gọi API, thành phần UI, v.v. Trò chuyệnGPT/Codex và Mã Claude có thể tạo ra các khối lớn hơn từ một lời nhắc đầy đủ (ví dụ: "tạo REST API cho các mục todo trong Python"). Các LLM này có thể viết các hàm đầy đủ hoặc thậm chí là dựng toàn bộ các mô-đun. tabnine cung cấp các gợi ý nhanh về một dòng hoặc đoạn trích khi bạn nhập. Tất cả các công cụ đều hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, nhưng có những điểm mạnh cụ thể nổi bật (ví dụ: Copilot rất hoàn thiện đối với Python, JavaScript; Claude/OAI mạnh về Python và Java. Ví dụ chính: “Viết hàm để phân tích cú pháp CSV và chèn vào cơ sở dữ liệu” – ChatGPT/Claude có thể thực hiện cùng lúc, Copilot có thể thực hiện từng phần, Tabnine có thể điền cú pháp.
Gỡ lỗi và tái cấu trúc:
Trợ lý AI có thể phân tích mã hiện có và đề xuất sửa lỗi. Ví dụ, bạn có thể cung cấp cho ChatGPT một dấu vết ngăn xếp hoặc một thông báo ngoại lệ và yêu cầu giải pháp. Trò chuyệnGPT/Codex có thể lặp lại – nó sẽ đề xuất một bản sửa lỗi, sau đó chạy lại thử nghiệm cho đến khi thành công, về cơ bản là gỡ lỗi. Chế độ đại lý của Copilot có thể áp dụng bản sửa lỗi trên nhiều tệp (đã được công bố là có thể tự động sửa lỗi và cải thiện các bài kiểm tra). Mã Claude có thể phân tích logic mã và chỉ ra lỗi hoặc điểm kém hiệu quả bằng ngôn ngữ đơn giản, giúp nhà phát triển tái cấu trúc. Các tác nhân của Gemini hứa hẹn sẽ tự động đánh giá mã và đề xuất thử nghiệm dựa trên AI.
Tài liệu & Giải thích:
Việc viết tài liệu hoặc bình luận rõ ràng rất nhàm chán đối với con người nhưng lại dễ dàng đối với LLM. ChatGPT và Claude rất giỏi trong việc này – bạn có thể dán một hàm và yêu cầu “giải thích chức năng này” hoặc “viết một chuỗi doc” và nhận được đầu ra ngôn ngữ tự nhiên. Chúng có thể tạo các phần README từ mã hoặc tóm tắt logic. Copilot cũng cung cấp các gợi ý về chú giải công cụ và có thể gợi ý JSDoc hoặc chuỗi doc, nhưng các tính năng tài liệu tích hợp của nó kém tiên tiến hơn trò chuyện tương tác. Gemini Code Assist của Google cung cấp rõ ràng “tạo tài liệu” như một tính năng cho một tác nhân. Trong thực tế, một nhà phát triển có thể sử dụng ChatGPT để soạn thảo hướng dẫn API hoặc để Claude tạo các bình luận nội tuyến. Điều này giúp tiết kiệm thời gian cập nhật các bình luận.
Phát triển và kiến trúc Full-Stack:
Để xây dựng các hệ thống lớn hơn, các công cụ mã hóa AI có thể giúp thiết kế và triển khai nhiều lớp. Trò chuyệnGPT/Claude có thể gợi ý kiến trúc (ví dụ: “cách cấu trúc ứng dụng MERN”) và tạo cả đoạn mã giao diện và mã nền tảng. Phi công phụ có thể điền thông tin chi tiết vào các tệp của một dự án – ví dụ, tự động hoàn thành một thành phần React hoặc điểm cuối Node.js. Hỗ trợ mã Geminitỏa sáng khi tích hợp các dịch vụ đám mây: Gemini có thể hướng dẫn kết nối với các dịch vụ của Google Các công cụ này đẩy nhanh quá trình tạo nguyên mẫu toàn bộ ứng dụng, mặc dù các nhà phát triển vẫn phải ghép các phần lại với nhau.
Hạn chế và Cân nhắc
Trợ lý mã hóa AI rất mạnh mẽ nhưng không phải là hoàn hảo. Những hạn chế phổ biến bao gồm:
- Độ chính xác và ảo giác: Không có công cụ nào trong số này đảm bảo mã không có lỗi. Chúng có thể chế tạo API hoặc tạo ra logic có vẻ hợp lý nhưng lại sai. Luôn xem xét kỹ lưỡng mã do AI tạo ra.
- Cửa sổ ngữ cảnh: Ngay cả các mô hình lớn cũng có giới hạn về số lượng mã hoặc cuộc trò chuyện mà chúng có thể "xem" cùng một lúc. Các dự án rất lớn có thể vượt quá các giới hạn này, đòi hỏi phải phân chia thủ công các tác vụ hoặc truy xuất bên ngoài. Các tác nhân như Copilot hoặc Codex giảm thiểu điều này bằng cách làm việc theo từng tệp hoặc từng hộp cát.
- Bảo mật & Cấp phép: Các mô hình được đào tạo trên mã công khai có thể vô tình sao chép các đoạn mã có bản quyền (một mối lo ngại pháp lý đã biết). Ngoài ra, việc gửi mã độc quyền đến AI đám mây đặt ra các câu hỏi về quyền riêng tư/bảo mật. Các công cụ doanh nghiệp giải quyết vấn đề này bằng các tùy chọn tại chỗ hoặc lời nhắc được mã hóa, nhưng nên thận trọng.
- Sự phụ thuộc vào lời nhắc: Những trợ lý này cần lời nhắc tốt. Vào thì rác, ra thì rác. Các nhà phát triển cần học cách diễn đạt truy vấn hiệu quả, nếu không công cụ sẽ không hữu ích.
- Chi phí tích hợp: Một số công cụ phù hợp hoàn toàn với quy trình làm việc (Copilot trong VS Code), nhưng một số khác lại yêu cầu chuyển đổi ngữ cảnh (trò chuyện với ChatGPT). Có một khoản chi phí thiết lập để sử dụng chúng.
- Chi phí và nguồn lực: Chạy các mô hình này (đặc biệt là các mô hình lớn như Opus 4 hoặc GPT-4o) sẽ phát sinh chi phí tính toán. Thanh toán bằng mã thông báo có thể tăng lên, vì vậy các nhóm phải theo dõi mức sử dụng. Ngoài ra, không phải tất cả các công cụ đều có thể truy cập ngoại tuyến, điều này có thể là vấn đề trong môi trường hạn chế.
Kết luận
Đến năm 2025, trợ lý mã hóa AI đã phát triển thành một hệ sinh thái đa dạng. GitHub Copilot vẫn là một tiêu chuẩn thực tế cho trợ giúp trong trình soạn thảo, với hàng triệu người dùng và các tác nhân đa nhiệm mới. ChatGPT (đặc biệt là với tác nhân Codex mới) cung cấp trải nghiệm mã hóa AI đàm thoại đa năng. Claude Code của Anthropic cung cấp khả năng lý luận sâu sắc và ngữ cảnh dài.
Việc lựa chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào dự án và quy trình làm việc của bạn. Đối với việc tạo mẫu nhanh và trả lời các câu hỏi về thiết kế, ChatGPT hoặc Claude có thể thắng. Đối với việc viết mã hàng ngày trong VS Code, Copilot hoặc Tabnine rất tiện lợi. Đối với các tác vụ gốc trên đám mây và cơ sở hạ tầng, Gemini nổi bật. Trong mọi trường hợp, các công cụ AI này có thể tăng tốc đáng kể việc mã hóa AI, gỡ lỗi và lập tài liệu - nhưng chúng hoạt động tốt nhất khi trợ lý, không phải thay thế. Các nhà phát triển vẫn cần hướng dẫn họ và xác thực kết quả. Tính đến giữa năm 2025, lĩnh vực này vẫn đang phát triển (với GPT-4.1, Claude 4, v.v. cho thấy mọi thứ thay đổi nhanh như thế nào). Điểm mấu chốt đối với các nhà phát triển là: thử nghiệm với các trợ lý chính, kết hợp và kết hợp theo từng nhiệm vụ và theo dõi các bản cập nhật mới nhất để duy trì năng suất.
Bắt đầu
CometAPI cung cấp giao diện REST thống nhất tổng hợp hàng trăm mô hình AI—dưới một điểm cuối nhất quán, với quản lý khóa API tích hợp, hạn ngạch sử dụng và bảng điều khiển thanh toán. Thay vì phải xử lý nhiều URL và thông tin xác thực của nhà cung cấp.
Các nhà phát triển có thể truy cập API GPT-4.1, API xem trước Gemini 2.5 Pro (tên mẫu: gemini-2.5-pro-preview-06-05) và Claude Sonnet 4 API (tên mẫu: claude-sonnet-4-20250514) cho việc mã hóa AI Hạn chót đăng bài viết thông qua Sao chổiAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
