最佳的AI编码工具或开发人员

>编码的顶级AI工具

1。 github copilot

• 它是
  GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant developed by GitHub in collaboration with OpenAI.
  

• Key Features:

  Autocomplete code snippets for various programming languages.
  Suggests functions, algorithms, and complex logic.
  Integrates seamlessly with popular IDEs like Visual Studio Code and JetBrains.

• Why Developers Love It:
  
  Simplifies repetitive coding tasks, accelerates development, and offers real-time insights into best practices.
  

2。 tabnine

• 它是 Tabnine是AI助手，旨在提供针对您特定的编程需求量身定制的智能代码完成。
  
  

  >键功能
：

• 基于上下文的预测代码建议。 脱机工作，确保敏感项目的隐私。

  >支持各种各样的编程语言，包括Python，Java，JavaScript和C＃。
  • >为什么开发人员喜欢它
  ：

• > 开发人员称赞Tabnine的速度，准确性和适应单个编码样式的能力，使其成为提高生产力的必不可少的工具。
  
  3。 Amazon Codewhisperer
  

它是

• >键功能：
  
  生成AWS SDK和API特定的代码段。

  >
提供了云集成的上下文建议。

• 突出显示并减轻代码中的安全性漏洞。>

  • >为什么开发人员喜欢它
  ：
  • >
  从事基于云的应用程序的开发人员发现它对于简化工作流程和确保无缝AWS集成而言是无价的。

• 4。 Openai GPT型号
  
  
  

它是 OpenAI的GPT模型（例如GPT-4）是用于生成解释，代码段，调试建议等的多功能工具。

>键功能

• 生成用于复杂任务的样板代码和伪代码。> >用普通英语的算法解释算法，有助于理解和调试。>
  提供用于集成到自定义开发环境的API。
  

• >为什么开发人员喜欢它：

  • >
  GPT模型非常灵活且对从学习和原型到高级调试和算法开发的所有事物。
  • 5。 deepcode

• 
  
  是什么
  ：

> deepcode使用AI提供代码评论，并自动识别代码库中的潜在错误或漏洞。

:

#### Analyzes code quality and security, offering suggestions for improvements.

• ####使用经过大量代码训练的AI模型检测错误，安全风险和代码气味。 ####支持与github，gitlab和bitbucket的集成。

• >为什么开发人员喜欢它：

  • >
  DeepCode充当虚拟代码审阅者，使开发人员在达到生产之前就可以发现问题。它有助于确保高质量的代码，并且对于在大型代码库中工作的团队特别有价值。
  6。keploy.io

• >是什么：
  
  Keploy.io是一个开源AI驱动的测试平台，通过自动生成测试用例和模拟来简化API和集成测试。
  

  密钥功能：

>自动读取并生成单元测试用例。

>与视觉工作室代码和光标等流行的IDS无缝集成。

为什么开发人员喜欢它：

> Ke Loshing删除了手动编写测试用例的麻烦，这使单位测试变得容易更快。对于旨在在不额外编码工作的情况下改善测试覆盖范围的团队来说，这是必不可少的。

• > AI工具如何转换开发

编码AI技术不仅仅是一种便利，还不仅仅是一种方便；他们正在彻底改变软件开发：
>提高了生产率： ai驱动的调试，测试自动化和自动完成，使开发人员有空开发更复杂的挑战，而不是乏味的挑战。

• >

>您可能会在使用自动错误识别，AI辅助评论和测试自动化平台（例如Keophan）时在代码中找到缺陷和效率低下，从而确保可靠的API和集成测试。

>使编码更容易并提供有用建议的工具，例如Github Copilot，Tabnine和 Keplay的Test Case Generation ，对初学者非常有帮助通过减少对手动脚本的需求。>

通过与云设置集成，诸如Amazon CodeWhisperer之类的工具改善了团队合作并提供集中的管理。

• 增强的创造力： AI工具使开发人员可以通过管理重复的活动（例如代码完成，调试和测试案例生成）来专注于实验和发明。

>在编码中使用AI的最佳实践

• 识别限制：始终检查并测试生成的代码，因为AI工具容易出错。
• >利用具有杠杆的重复任务：通过自动制作样板创建和文档来节省时间。

  >与版本控制结合：为了有效跟踪更改并协作，将存储在git等平台中创建的代码。 >

  继续：AI工具总是在变化，因此请跟上最新的进展。
• >平衡的自动化和独创性：利用AI来改善您的工作流程，但永远不要忘记您的独创性是无价的。

  结论

用于编码的AI工具正在彻底改变软件的开发方式，从而提供了前所未有的生产力，准确性和便利性。无论您是要调试微服务，创建基于云的应用程序还是构建原型，这些工具都旨在使您的工作更快，更好，更高效。
• >

  FAQS

AI用于编码的工具适合初学者吗？

是的！许多工具，例如GitHub Copilot，都是初学者友好的，并指导用户具有直观的建议。 AI工具可以替代开发人员吗？

• 这些工具是否与所有编程语言兼容？
  大多数工具都支持多种语言，例如Python，JavaScript，Java和Go。检查单个文档以获取细节。
• 有免费的AI编码工具吗？
  是的，诸如Tabnine之类的工具提供免费层，而其他工具则通过订阅提供优质功能。