人工智慧程式設計正在迅速改變軟體開發。到 2025 年中期，各種 人工智慧編碼助手 可以幫助開發人員更快地編寫、調試和記錄程式碼。 GitHub Copilot、OpenAI 的 ChatGPT（及其新的 Codex 代理）、Anthropic 的 Claude Code 等工具提供了重疊但又各有特色的功能。谷歌的 Gemini Code Assist 也正在湧現，用於企業 AI 編碼任務。即使是像 Tabnine 和 Replit Ghostwriter 這樣的小型工具也在不斷發展。在面對面的比較中，一些研究報告了這些助手的生產力提升——例如，AWS 發現開發人員使用 CodeWhisperer 完成的任務 成功率提高 27%，速度提高 57% 比沒有工具的人更有優勢。市場環境豐富而複雜，因此開發人員需要了解每種工具的優點、限制和定價，以便選擇合適的助理。
2025年的主要AI編碼助手
GitHub Copilot（微軟）
詳細資料： 一款整合 IDE 的「結對程式設計」AI。 Copilot（由 OpenAI 模型和微軟 AI 提供支援）可在 VS Code、JetBrains IDE 和 Visual Studio 等編輯器中提供即時程式碼補全和建議。它可以根據你的上下文插入整行程式碼或函數。
主要特徵： Copilot 已被廣泛採用－微軟報告 約 15 萬名開發人員 從 2025 年開始使用它。值得注意的是，微軟在 Build 2025 大會上宣布 代理模式讓 Copilot 以後台「AI 編碼代理」自主執行多步驟任務（例如重構程式碼、提升測試覆蓋率、修復錯誤、實作功能）。 Copilot 還可以透過新的 代碼審查 功能。最近的更新開源了 Copilot 在 VS Code 中的集成，並添加了專門的支援（例如，一個能夠理解資料庫模式的 PostgreSQL 擴充功能）。 Copilot 還引入了「應用程式現代化」功能，以協助自動升級大型 Java/.NET 程式碼庫。
用例： 它擅長即時程式碼產生和補全，尤其適用於常見任務或樣板程式碼。 Copilot 可用於在編寫程式碼時以互動方式編寫函數、API、測試甚至整個類別。在代理模式下，它可以處理跨文件的大型任務（例如，在新框架中自動重寫程式碼）。它與開發工作流程緊密整合，因此開發人員幾乎無需離開 IDE。
限制： Copilot 有時會建議錯誤或不理想的程式碼，因此必須審查輸出。它預設沒有對話式介面——除非與聊天配對，否則它不會解釋其建議。此外，由於它主要針對當前文件或上下文進行操作，因此除非您明確引導它，否則它可能會錯過更高級別的專案意圖。
OpenAI ChatGPT（附 Codex）
詳細資料： 通用對話式人工智慧（目前已在 GPT-4o 及相關模型上推出），開發者可以用簡單易懂的語言進行提示。 ChatGPT 可以編寫程式碼片段、回答演算法問題並產生文件。 OpenAI 於 2025 年推出了 “法典” 作為 ChatGPT 中的專用 AI 編碼代理。 Codex（由 法典-1（OpenAI 全新 GPT-4o 模型的一個變體，專門針對程式設計進行了調整）可以在雲端並行執行多個 AI 編碼任務。例如，它可以將 Git 程式碼庫作為輸入，然後在各自的沙盒環境中執行諸如添加功能、修復錯誤和建議拉取請求等任務。它甚至可以迭代運行測試，直到程式碼通過，模擬 CI 回饋循環。
主要特徵： OpenAI 發布了針對編碼進行最佳化的變體： GPT-4.1，一個專門用於人工智慧編碼和網路開發的模型，並不斷改進 GPT-4o使其在解決問題和產生乾淨、正確的程式碼方面更加「智慧」。 ChatGPT 的免費方案（GPT-3.5）提供基本的 AI 程式設計協助，但付費方案（Plus、Team、Enterprise）可解鎖 GPT-4。由於 Codex 在雲端運行，它擁有您程式碼庫的完整上下文（不受聊天令牌視窗的限制），如果啟用了互聯網連接，它也可以存取互聯網。
用例： ChatGPT/Codex 擅長處理高階任務：設計演算法、根據需求編寫新程式碼（例如「建立一個 Python 函數來解析 JSON」）、解釋程式碼片段，甚至產生測試案例或文件。其對話式介面使其非常適合進行迭代式腦力激盪（「這個錯誤出了什麼問題？」），例如複製貼上錯誤日誌並要求修復。 Codex 的沙盒模式意味著您可以為其分配開發目標（功能、修復），並讓其進行迭代。然而，使用 ChatGPT 通常需要切換上下文（瀏覽器或插件），而不是完全停留在 IDE 中（儘管 VS Code 提供了 ChatGPT 擴充功能）。
人擇克勞德法典
詳細資料： Claude Code 是 Anthropic 的 AI 程式設計助手，屬於 Claude AI 家族。 2025 年 XNUMX 月，Anthropic 發布了 克勞德 4，包括 電視劇4 十四行詩4 他們聲稱這些模型是「世界上最好的AI編碼模型」。 Claude Code也同時正式發布。它是一款可以主動管理程式碼編輯的代理工具。開發者可以透過外掛程式（VS Code、JetBrains）或Web UI將Claude Code連接到他們的專案。
主要特徵： Claude Opus 4 針對「複雜、長時間運行的任務和代理工作流程」進行了最佳化。例如，Claude Code 可以讀取您的程式碼庫、偵錯問題、最佳化演算法，或分析程式碼並輸出清晰的解釋。新版本新增了 後台任務支援 透過 GitHub Actions，這意味著 Claude Code 可以在你的程式碼庫上運行作業，然後將編輯直接應用於 VS Code 或 JetBrains 中的檔案——本質上是與你配對程式設計。 Claude 還支援非常長的上下文視窗和檔案的持久記憶體（如果獲得權限，它可以存取本機檔案並隨著時間的推移記住關鍵資訊）。
用例： Claude Code 在推理密集型任務方面表現出色。它可以重構大型程式碼段，解釋複雜的演算法，並產生結構良好的文件。它的整合功能讓您只需執行「重構此模組」或「在此處新增錯誤處理」即可查看應用程式的變更。它支援根據大綱產生完整的類別或服務。此外，Anthropic 非常注重安全性——Claude 的設計預設輸出毒性或不安全性較低。
限制： 雖然 Claude Code 功能強大，但它相對較新，不像 Copilot 或 ChatGPT 那樣普及。它的用戶社群規模較小，一些開發者認為 Anthropic 的平台不夠完善。公開使用 Claude 可能會有更長的等待時間或速率限制。與所有 LLM 一樣，如果提示不清晰，Claude 仍然可能產生錯誤或不相關的程式碼。
Google Gemini 程式碼助手
詳細資料： 谷歌進軍人工智慧程式設計領域 Gemini 代碼協助是 Gemini AI 平台的一部分。它採用Google Gemini 2.5 模型（Google最先進的法學碩士 (LLM)），並透過Google雲端提供。它面向個人開發者和企業用戶。
主要特徵： Gemini Code Assist 提供 人工智慧編碼代理 用於執行一系列開發任務。這些代理可以“生成軟體、遷移程式碼、實現新功能、執行程式碼審查、生成測試”，甚至“執行 AI 測試”並建立文件。實際上，這意味著它既可以在 IDE 中自動完成程式碼，也可以在聊天介面中回答問題。它支援多種 IDE（VS Code、JetBrains IDE、Cloud Shell Editor 等）和語言（Java、Python、C++、Go、PHP、SQL 等）。此外，它還提供了一個聊天小部件，可以直接在 IDE 中尋求幫助或最佳實踐。
用例： Gemini Code Assist 定位於全端開發，尤其適用於已使用 Google Cloud 的企業。例如，團隊可以使用它來更新舊程式碼庫（使用遷移代理程式）、編寫新服務或自動化測試。由於它可以提取私有程式碼（在用戶許可的情況下），因此可以根據您的程式碼庫自訂建議。它還可以幫助執行資料庫任務（帶有 Copilot 的 PostgreSQL 插件範例就是類似的思路）。 Google 提供了 免費個人計劃 用於個人專案和團隊的付費企業計劃。
限制： 截至 2025 年，Gemini Code Assist 的推出時間較短，使用範圍也比 Copilot 或 ChatGPT 更廣。它的功能依賴 Google 的雲端 API，對於本地或離線開發來說，設定起來可能不那麼簡單。由於它專注於企業，因此對與 Google Cloud 簽訂了合約的組織最具吸引力；而業餘愛好者可能會發現 Copilot/ChatGPT 更容易上手。此外，我們在開放式 AI 編碼任務中對其輸出品質的獨立基準測試也較少（大多數演示都是由 Google 主導的）。
AI 編碼助理的關鍵用例
AI 編碼工具可應用於整個開發生命週期。以下是一些常見場景以及這些工具的比較：
代碼生成：
根據描述產生新程式碼（函數、類別、模板）是一個核心用例。 GitHub 副駕駛 擅長在編寫程式碼時產生中小型程式碼片段 - 它可以自動完成循環、API 呼叫、UI 元件等。 ChatGPT/Codex 克勞德·科德 可以從完整的提示中產生更大的區塊（例如，「用 Python 為待辦事項建立 REST API」）。這些 LLM 可以編寫完整的函數，甚至可以建立整個模組。 塔布寧 在您輸入時提供快速的單行或程式碼片段建議。所有工具都支援多種語言，但各自都有各自的優勢（例如，Copilot 對 Python 和 JavaScript 非常精通；Claude/OAI 則擅長 Python 和 Java）。關鍵範例：「編寫一個函數來解析 CSV 並將其插入資料庫」—ChatGPT/Claude 可以一次完成，Copilot 可以分段完成，而 Tabnine 可以逐步補充語法。
調試和重構：
AI 助理可以分析現有程式碼並提出修復建議。例如，您可以向 ChatGPT 提供堆疊追蹤或異常訊息，並尋求解決方案。 ChatGPT/Codex 可以迭代——它會提出一個修復方案，然後重新運行測試直到通過，從而有效地進行調試。 Copilot 的代理模式 可以跨文件應用修復（宣布可以自主修復缺陷並改進測試）。 克勞德·科德 可以解析程式碼邏輯，並用簡單易懂的語言指出錯誤或低效之處，幫助開發人員進行重構。 Gemini 的代理承諾提供自動程式碼審查和 AI 驅動的測試建議。
文件和說明：
編寫清晰的文件或評論對於人類來說很繁瑣，但對於 LLM 來說卻很容易。 ChatGPT 和 Claude 在這方面非常擅長——你可以貼上一個函數，然後詢問“解釋一下它的作用”或“編寫文件字串”，並獲得自然語言輸出。他們可以根據程式碼產生 README 部分或總結邏輯。 Copilot 也提供工具提示，並可以建議 JSDoc 或文件字串，但其內建的文件功能不如互動式聊天先進。谷歌的 Gemini Code Assist 明確為代理提供了「生成文件」功能。在實務中，開發者可能會使用 ChatGPT 起草 API 指南，或讓 Claude 產生內嵌註解。這節省了更新註釋的時間。
全端開發和架構：
對於建立更大的系統，AI編碼工具可以幫助設計和實現多層。 ChatGPT/Claude 可以建議架構（例如「如何建立 MERN 應用程式」）並產生前端和後端程式碼片段。 副駕駛 可以在專案檔案中填寫詳細資訊 - 例如，自動完成 React 元件或 Node.js 端點。 Gemini 代碼協助整合雲端服務時大放異彩：Gemini 可以指導連接到 Google 服務這些工具可以加速整個應用程式的原型設計，儘管開發人員仍然將各個部分拼湊在一起。
限制和注意事項
AI 程式設計助理功能強大，但並非萬無一失。常見的限制包括：
- 準確性和幻覺： 這些工具都無法保證程式碼無 bug。它們可能會偽造 API，或產生看似合理但實際錯誤的邏輯。務必徹底檢查 AI 產生的程式碼。
- 上下文窗口： 即使是大型模型，其一次能夠「查看」的程式碼或對話數量也存在限制。非常大型的項目可能會超出這些限制，需要手動分塊任務或進行外部檢索。像 Copilot 或 Codex 這樣的代理可以透過逐個文件或逐個沙盒的方式來緩解這個問題。
- 安全和許可： 使用公共程式碼訓練的模型可能會無意中複製受版權保護的程式碼片段（這是一個已知的法律問題）。此外，將專有程式碼傳送到雲端 AI 會引發隱私/安全性問題。企業工具可以透過本地選項或加密提示來解決這個問題，但建議謹慎使用。
- 對提示的依賴： 這些助手需要良好的提示。輸入錯誤，輸出錯誤。開發人員需要學習如何有效地表達查詢，否則該工具將毫無用處。
- 整合開銷： 有些工具可以無縫融入工作流程（例如 VS Code 中的 Copilot），但其他工具則需要上下文切換（例如使用 ChatGPT 進行聊天）。使用它們需要一定的設定成本。
- 成本和資源： 運行這些模型（尤其是像 Opus 4 或 GPT-4o 這樣的大型模型）會產生計算成本。代幣計費可能會累積起來，因此團隊必須監控使用情況。此外，並非所有工具都可以離線訪問，這在受限環境中可能會造成問題。
結論
到 2025 年，AI 編碼助理將發展成為一個多元化的生態系統。 GitHub Copilot 仍然是編輯器內輔助工具的事實上的標準，擁有數百萬用戶和新的多任務代理。 ChatGPT（尤其是與新的 Codex 代理程式配合使用）提供了多功能的對話式 AI 編碼體驗。 Anthropic 的 Claude Code 提供了深度推理和長上下文功能。
選擇合適的工具取決於您的專案和工作流程。對於快速原型設計和解答設計問題，ChatGPT 或 Claude 可能更勝一籌。對於使用 VS Code 進行日常程式碼編寫，Copilot 或 Tabnine 則更為便利。對於雲端原生和基礎設施任務，Gemini 則脫穎而出。在所有情況下，這些 AI 工具都能顯著加快 AI 編碼、調試和文件編寫的速度，但它們的最佳工作方式是 助理而非替代品。開發人員仍然需要指導他們並驗證結果。截至 2025 年中期，該領域仍在不斷發展（GPT-4.1、Claude 4 等展示了事物變化的速度）。開發人員的底線是：嘗試主要的助手，根據任務進行混合搭配，並專注於最新更新以保持高效。
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