GitHub Copilot 是 GitHub 與 OpenAI 合作開發的一款 AI 驅動的代碼完成工具。它通過在開發人員鍵入時建議整行或整塊代碼來幫助開發人員。GitHub Copilot 直接集成到 Visual Studio Code、GitHub Codespaces、JetBrains IDEs 和 Neovim 等代碼編輯器中，根據正在編寫的代碼的上下文提供實時建議。

主要特點

• 多種語言支持： GitHub Copilot 用途廣泛，支持多種編程語言，包括 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go 等。它在具有大量公開可用代碼的語言中特別有效。
• 可定制和交互式：開發人員不會被 Copilot 提供的建議所束縛。他們可以接受、拒絕或修改建議，使其成為一個靈活的編碼輔助工具，而不是取代人類的創造力和監督。
• GitHub Copilot Chat：聊天功能允許開發人員與 AI 進行更多交互協作、提出問題、獲得澄清并完善他們對代碼的理解。

定價：

• 個人、商業和企業計劃每月 10 美元起
• 對學生、教師和經過驗證的開源維護者免費

網站：?https://github.com/features/copilot?

示例用例：如何將 GitHub Copilot 用于 Terraform 基礎設施

支持和反對

• 通過訪問最佳實踐和模式，隨著Copilot基于數千個類似示例提供建議，代碼質量可以得到提高。
• 由于 Copilot 在公共存儲庫上接受了培訓，因此降低了與安全漏洞或許可問題相關的風險。

2. Tabnine

Tabnine 是一種注重隱私的 AI 驅動的代碼完成工具，它提高了編碼速度和代碼質量，并提供本地和云基AI模型的靈活性。它通過提供智能的上下文感知代碼建議來幫助開發人員。它支持 80 多種編程語言和框架，并與大多數主要 IDE 集成。

主要特點

• 上下文感知建議：Tabnine 提供與當前項目相關的代碼建議
• 本地和云模型：?它提供基于云的模型和本地模型。基于云的模型利用了 Tabnine 在大型數據集上訓練的 AI，而本地模型允許開發人員將所有內容都保存在自己的機器上，這對于隱私敏感或專有項目來說非常有用。
• 團隊級 AI 模型：Tabnine 為團隊提供團隊訓練的模型。這些模型從開發團隊使用的共享代碼庫中學習，這意味著這些建議反映了特定于團隊的編碼標準、模式和框架。

定價：

• 免費版，包含基本的 AI 代碼補全和針對個人開發人員的建議
• Pro 和 Enterprise 計劃起價為每位用戶每月 12 美元

網站：?https://www.tabnine.com/?

支持和反對

• Tabnine 支持基于云的模型和本地模型，允許開發人員在云支持的建議之間進行選擇，或者將所有內容都保留在本地計算機上以增強隱私和安全性。
• Tabnine 的免費版本提供的高級功能比 Pro 和 Enterprise 版本少，這可能會限制其對高級用戶的功能。

3. Cursor AI

Cursor AI 是一款 AI 驅動的編碼助手，旨在提高軟件開發的效率。無論是初學者還是有經驗的開發者都會發現它非常有用，因為它自動化了重復性的編碼任務，減少了錯誤，并提供了重構建議。其主要目標是簡化編碼過程并提高整體代碼質量。

主要特點

• AI 驅動的代碼建議：通過根據您編寫的內容的上下文提供智能、實時的代碼建議，Cursor AI 可以幫助防止常見錯誤并加快編碼速度。
• 自動完成和語法更正：Cursor AI提供自動補全功能，幫助開發人員更快地編寫代碼，它還檢查語法錯誤，確保代碼遵循最佳實踐。
• 協作工具：Cursor AI 使多個開發人員能夠實時協作，共享代碼建議和調試解決方案。它還與流行的版本控制系統（包括 Git）很好地集成。

定價：

• 愛好計劃 – 功能有限的免費版
• Pro 和 Business 計劃起價為每月 20 美元

網站：?https://www.cursor.com/?

支持和反對

• Cursor AI 非常適合自動執行日常任務，例如自動完成代碼、識別語法錯誤以及提供更好的代碼結構建議。
• 然而，Cursor AI在處理更具創造性或抽象的編碼問題時可能會遇到困難，這些問題需要人類的見解。

4. Sourcegraph Cody

Cody 是 Sourcegraph 開發的 AI 編碼助手，旨在通過提供智能代碼建議、自動執行重復性任務以及改進代碼搜索和理解來幫助開發人員。它與 Sourcegraph 的代碼智能平臺集成，允許開發人員在其工作流程中搜索、理解和生成代碼。

它非常適合需要強大的隱私控制和可擴展搜索功能的企業和團隊。

主要特點

• 代碼搜索集成：Cody 的突出特點之一是它與 Sourcegraph 的代碼搜索深度集成。它可用于在大型和復雜的代碼庫中查找、導航和引用代碼，甚至在不同的存儲庫中。
• 代碼庫理解：Cody 利用 Sourcegraph 的索引和跨存儲庫代碼智能，根據公共數據集和您自己的代碼提供建議。
• 跨存儲庫洞察：開發者可以使用Cody快速了解類似功能或組件在不同部分的大型多倉庫項目中是如何實現的，這可以大大改善團隊之間的協作和一致性。

定價：

• 免費版，適用于個人開發人員，可基本訪問 AI 驅動的代碼建議
• Pro 和 Enterprise 計劃起價為每月 9 美元

網站：?https://sourcegraph.com/cody?

支持和反對

• Cody不僅提供簡單的代碼完成，還提供跨倉庫的洞察和項目范圍的代碼理解，對于從事大規模項目的開發人員或企業環境中的人員來說非常有用。
• Cody 對大型代碼庫非常有益，但 AI 可能需要一些時間才能完全學習和適應非常復雜的企業級項目。初始設置以及與私有環境的集成可能還需要付出努力。

5. Replit

Replit 是一個基于瀏覽器的在線集成開發環境 （IDE） 和協作編碼平臺，允許開發人員使用多種編程語言編寫、測試和部署代碼。

與傳統的桌面 IDE 不同，Replit 基于云的平臺將編碼、協作和部署整合到一個無縫的環境中。該平臺集成了 AI 驅動的工具，使開發人員能夠利用智能建議和代碼生成功能，從而加快開發過程并使其更加直觀。

主要特點

• Ghostwriter AI 助手： Replit 的 AI 編碼功能的核心是 Ghostwriter，這是一款由 AI 驅動的編碼助手。Ghostwriter 會分析代碼的上下文，并提供智能代碼建議、自動完成和調試幫助。它實時運行，為開發人員提供上下文代碼生成和鍵入時的見解。
• 從 Code Pattern 中學習：Ghostwriter通過從開發者的代碼庫中學習而不斷改進。您使用 Replit 的次數越多，AI 助手就越能更好地識別您的編碼風格并提供與您的模式匹配的相關建議。
• 通過 AI 輔助進行協作編碼：Replit 的多人游戲模式與 AI 相結合，使團隊能夠實時協作處理相同的代碼庫。多個開發人員可以一起工作，同時從 Ghostwriter 的代碼建議中受益。

定價：

• 免費入門計劃
• Replit Core、Teams 和 Enterprise 計劃起價為每月 10 美元

網站：?https://replit.com/?

支持和反對

• 多人游戲模式與 AI 相結合，允許團隊在同一項目上無縫協作，并為每個用戶提供個性化的 AI 建議。
• Replit 是基于云的，因此性能有時可能取決于 Internet 連接和計算資源，這對于較低級別計劃的大型項目來說可能不足。

6. Codiga

Codiga 是一款 AI 驅動的編碼助手和靜態代碼分析工具，旨在幫助開發人員編寫更簡潔、更安全、更高效的代碼。它集成到流行的 IDE 和代碼存儲庫中，以提供智能代碼建議，自動執行重復的編碼任務，并通過其靜態分析功能實施最佳實踐。

主要特點

• 靜態代碼分析：Codiga 的最佳功能之一是它能夠執行實時靜態代碼分析。這意味著 Codiga 會在您編寫代碼時持續檢查錯誤、代碼異味、安全漏洞和效率低下的情況。
• AI 驅動的代碼建議：Codiga 提供智能代碼補全功能，可以自動補全整行或整行代碼塊。這些建議是上下文感知的，意味著Codiga理解您正在編寫的代碼結構，并根據您正在使用的特定語言或框架的最佳實踐定制其建議。
• 可重用的代碼片段 （Recipes）：此工具允許開發人員創建和分享稱為recipes的代碼片段，這些代碼片段可以在不同的項目中重復使用。這些recipes可以根據特定的編碼模式、算法或團隊編碼標準進行調整。

定價：

• 一個免費套餐，可訪問個人開發人員和小型團隊的核心功能。
• Teams 計劃

網站：?https://www.codiga.io/?

支持和反對

• 使用 Codiga 的最大優勢是它結合了 AI 驅動的代碼建議和實時靜態代碼分析，在編寫代碼時積極幫助防止錯誤、安全漏洞和性能問題。
• 配置自定義規則并微調靜態分析引擎以匹配特定的團隊或項目準則可能需要一些初始設置和學習，尤其是對于大型團隊。

7. Sourcery

Sourcery 是一種 AI 代碼審查和重構工具，旨在通過自動建議和實施遵循最佳實踐的重構來提高代碼質量。與其他主要關注自動完成的代碼建議工具不同，Sourcery專門通過提供實時重構建議來增強代碼的可讀性、效率和可維護性。

主要特點

• 實時重構建議：Sourcery 會在您鍵入時主動分析您的代碼，并提供改進代碼的建議。這可能涉及簡化復雜邏輯、分解大型函數、刪除冗余代碼或遵循更好的編碼標準。
• 最佳實踐實施：該工具結合了廣泛的編碼最佳實踐，自動強制執行更干凈和更高效的編碼模式。Sourcery 通過遵守 DRY（不要重復自己）規則等原則來優化您的代碼，使其更加模塊化并隨著時間的推移減少技術債務。
• 自動代碼審查：Sourcery 與 GitHub 和 GitLab 集成，將自動化代碼審查作為 CI/CD 管道的一部分提供。它通過在合并代碼之前標記需要改進的區域來幫助整個團隊保持較高的代碼質量，從而減少手動代碼審查所花費的時間。

定價：

• 免費用于開源項目
• Pro 和 Enterprise 計劃起價為每位用戶每月 12 美元

網站：?https://sourcery.ai/?

支持和反對

• Sourcery 通過自動重構來關注代碼質量，從而減少技術債務，加快開發時間，并通過全面實施一致性和最佳實踐來最大限度地減少錯誤。
• 盡管 Sourcery 非常適合 Python 開發人員，但它目前還不完全支持其他語言。對于使用其他語言的團隊或開發人員，Tabnine 或 GitHub Copilot 等替代方案可能會提供更全面的語言支持。

8. DeepCode AI（Snyk）

DeepCode AI（現在是 Snyk 的一部分）是一種高級 AI 代碼分析工具，旨在幫助開發人員實時識別和修復安全漏洞、代碼質量問題和錯誤。DeepCode 利用機器學習和 AI 來分析代碼庫，并為提高代碼的安全性、性能和可維護性提供智能建議。

主要特點

• 漏洞實時檢測：DeepCode提供實時的安全漏洞檢測，幫助開發人員在編寫代碼時發現和修復問題。它可以檢測 SQL 注入、跨站點腳本 （XSS） 等漏洞，以及其他可能危及應用程序安全性的關鍵問題。
• 與 Snyk 集成：自從被 Snyk 收購以來，DeepCode 現在已集成到 Snyk 平臺中，增加了諸如開源依賴項掃描、容器安全和基礎設施即代碼安全等高級安全功能。
• 以安全為中心的分析：DeepCode 提供對代碼安全方面的深入分析。它了解可能被攻擊者利用的編碼模式，并提出預防措施，使其成為改善任何應用程序安全狀況的重要工具。

定價：

• 免費計劃，包含基本漏洞檢測和自動代碼分析，適用于個人開發人員或小型團隊
• 團隊和企業計劃，每個產品每月 25 美元起

網站：?https://snyk.io/platform/deepcode-ai/?

支持和反對

• 使用 DeepCode AI （Snyk） 的最大優勢是其 AI 驅動的實時漏洞檢測和代碼分析，專注于安全性和代碼質量。
• 在某些情況下，使用 DeepCode 掃描大型代碼庫可能需要更長的時間，尤其是與 Snyk 的其他安全層結合使用時。雖然這確保了徹底的分析，但對于處理非常大的項目的團隊來說可能會成為一個顧慮。

9. Hugging Face

Hugging Face 是一個開源機器學習平臺，專門從事自然語言處理 （NLP），并為各種 AI 應用程序提供工具和模型。Hugging Face 以其最先進的 NLP 模型及其在開源轉換器開發中的作用而聞名，但它也已成為開發人員在編碼項目中進行AI代碼生成和機器學習集成的重要資源。

主要特點

• 預先訓練的 AI 模型：Hugging Face 為不同的應用程序提供了大量的預先訓練的 AI 模型存儲庫，包括文本生成、情感分析、翻譯和代碼生成。這些模型，尤其是基于 transformer 的模型，可以進行微調或直接用于編碼任務，例如從自然語言描述生成代碼或預測給定上下文中的下一行代碼。
• 瀏覽器內 AI 編碼環境：Hugging Face 還提供 Spaces，這是一個開發人員可以創建和部署機器學習應用程序（包括 AI 編碼環境）的平臺。
• 代碼生成和完成：Hugging Face 的高級模型，例如 CodeGen（GPT-3 系列的一部分，但針對代碼進行了優化），可以生成整個代碼塊或為未完成的代碼段提供完成。

定價：

• 免費套餐
• Pro 和 Enterprise 計劃起價為 9 美元/月

網站：?https://huggingface.co/?

支持和反對

• Hugging Face 最強大的功能是其廣泛的預訓練開源模型庫和社區驅動的平臺。
• 盡管 Hugging Face 提供了對強大模型的訪問，但某些模型的大小和復雜性可能會限制性能，特別是在資源受限的環境中工作時。較大的模型可能需要強大的計算能力。

10. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是由 AWS （Amazon Web Services） 提供的一項全面的完全托管式服務，使數據科學家、開發人員和機器學習 （ML） 工程師能夠大規模構建、訓練和部署機器學習模型。

Amazon SageMaker 不是像 GitHub Copilot 或 Tabnine 那樣的 AI 代碼完成工具，但它作為開發和部署自定義機器學習模型的強大環境，包括可用于 AI 編碼輔助任務的模型，例如代碼建議、自動完成、錯誤修復和更高級的 AI 驅動型開發任務。

主要特點

• AutoML 功能 （SageMaker Autopilot）：SageMaker Autopilot允許用戶在不需要編寫大量代碼的情況下自動構建機器學習模型。這對于可能不是機器學習專家但需要幫助自動化創建、訓練和調整用于代碼完成或錯誤預測等任務的模型的開發人員非常有用。
• 超參數優化：SageMaker 提供自動超參數優化，確保用于 AI 編碼輔助的模型針對性能進行了優化。通過微調超參數，開發人員可以提高建議代碼完成或識別錯誤的 AI 模型的準確性和速度。
• 托管和可擴展的基礎設施：Amazon SageMaker 處理運行機器學習工作負載所需的底層基礎設施，使開發人員能夠專注于構建模型，而無需擔心服務器管理。

定價： 即用即付定價模式

網站：?https://aws.amazon.com/sagemaker/?

支持和反對

• SageMaker 能夠處理大型數據集、提供預構建算法并允許實時推理，使其成為開發支持復雜代碼生成、錯誤修復和智能編碼建議的編碼助手的理想平臺。
• SageMaker 對于大規模部署具有成本效益，但如果不仔細管理，即用即付模式可能會導致高成本，尤其是對于長時間訓練作業或大型數據集。

11. Amazon Q Developer

Amazon Q Developer 是由 AWS 設計的生成式 AI 驅動的助手，用于在整個軟件開發生命周期（SDLC）中協助開發人員。它基于 Amazon Bedrock 構建，通過自動執行重復性任務、提供實時代碼建議以及提供調試、規劃和升級代碼的解決方案來提高工作效率。

主要特點

• 對話式 AI 助手：Amazon Q Developer 允許開發人員以自然語言格式詢問有關 AWS 服務、架構和最佳實踐的問題。
• AWS 集成：您可以生成云原生解決方案，優化 AWS 資源使用，并在設置 AWS 服務（例如 Lambda、S3、API Gateway）和使用自然語言指令創建高效數據管道等任務上獲得幫助。
• 成本和資源管理：除了代碼生成之外，Amazon Q 還幫助分析 AWS 資源使用情況和成本，并與 AWS Cost Explorer 集成以提供成本見解。

定價：

• 免費套餐
• Amazon Q Developer Pro Tier – 每位用戶每月 19 美元

網站：?https://aws.amazon.com/q/developer/?

Amazon CodeWhisperer 示例：如何使用 Amazon CodeWhisperer（AI 代碼生成器）

支持和反對

• Amazon Q 針對在 AWS 環境中工作的開發人員進行了高度優化，可協助完成設置服務、管理基礎設施和實施原生云解決方案等任務。
• 但是，與更通用的 AI 代碼工具相比，Amazon Q在AWS生態系統之外的實用性有限。

12. CodiumAI

CodiumAI 是一種 AI 驅動的工具，旨在通過自動生成單元測試、分析代碼行為以及提供可操作的見解來提高代碼質量。與專注于代碼補全的傳統 AI 代碼助手不同，CodiumAI 專注于通過確保全面的測試覆蓋率和及早發現潛在問題來幫助開發人員編寫可靠、無錯誤的代碼。

主要特點

• AI 生成的測試用例：CodiumAI 的主要功能是自動生成特定于代碼邏輯的測試用例。它理解代碼的結構和意圖，生成有意義的測試，以確保代碼在各種情況下都能按預期運行。
• 上下文感知測試：CodiumAI 分析代碼的特定上下文以創建有針對性的測試。該工具不是通用測試，而是檢查代碼的用途并創建與預期功能匹配的單元測試，確保覆蓋所有邊緣情況和邏輯路徑。
• 測試覆蓋率洞察：CodiumAI 提供有關測試覆蓋代碼的程度的洞察。它突出顯示了缺乏足夠測試的區域，并推薦了其他測試用例

定價：

• 免費開發人員計劃
• Teams 和 Enterprise 計劃起價為每位用戶每月 19 美元

網站：?https://www.codium.ai/?

支持和反對

• CodiumAI 自動化并簡化了編寫測試用例的過程，這些過程可能非常耗時且容易出現人為錯誤。
• 目前，CodiumAI 支持一組有限的編程語言，包括 Python、JavaScript、TypeScript、Java 和 C++。這可能會限制使用較少見或專用語言的開發人員的使用價值，盡管將來可能會添加對更多語言的支持。

13. MutableAI

MutableAI 是一款 AI 驅動的代碼助手，旨在通過提供智能代碼建議、重構和自動補全功能來簡化編碼過程。它可以幫助開發人員更高效、更準確地編寫、優化和維護代碼。

主要特點

• 代碼重構：除了簡單的代碼建議之外，MutableAI 還有助于代碼重構和優化。開發人員可以使用它來簡化復雜的代碼結構，減少技術債務，并通過自動識別可以重構代碼以提高性能或清晰度的區域來提高代碼可讀性。
• 從您的代碼庫中學習：MutableAI 可以在您的特定項目或團隊的代碼庫上進行訓練，使其能夠提供與您的編碼風格、首選庫和框架相匹配的個性化建議。
• 自動化代碼文檔：MutableAI 通過提供添加注釋和文檔的建議來幫助編寫干凈、可維護的代碼。

定價：

• 免費開源
• Basic、Premium 和 Enterprise 計劃

網站：?https://mutable.ai/?

支持和反對

• 高級代碼重構功能和錯誤檢測（專注于提高代碼質量）可確保 MutableAI 得到優化、可維護且盡可能簡單。
• MutableAI 可以從您的代碼庫中學習并提供個性化建議，但為大型項目或團隊設置該工具可能需要一些初始定制才能獲得最佳結果。

14. AskCodi

AskCodi 是一個 AI 驅動的代碼助手，旨在通過提供實時代碼建議、自動執行重復性任務和提供上下文感知解決方案來提高開發人員的工作效率。它支持多種語言，并通過快速訪問代碼片段、文檔和調試建議來簡化開發過程。

主要特點

• 自然語言查詢：AskCodi 可以解釋自然語言查詢。開發人員可以用簡單的英語向 AskCodi 提問，例如“如何在 Python 中創建讀取 CSV 文件的函數”，它將提供相應的代碼。
• 代碼段存儲庫：AskCodi提供了豐富的常用代碼片段庫，使開發人員能夠快速插入可重用的代碼塊。
• 代碼文檔：AskCodi 提供代碼文檔功能，可自動生成代碼的注釋和文檔。

定價：

• 免費提供基本代碼完成功能和代碼片段存儲庫
• Ultimate 和 Premium 計劃起價為每月 34.99 美元

網站：?https://www.askcodi.com/?

支持和反對

• 該工具可以解釋自然語言查詢并提供上下文感知代碼建議，使其成為經驗豐富的開發人員和學習新編程語言的人的強大工具。
• 盡管它在提供代碼建議方面很有效，但其完成的準確性可能取決于上下文和特定語言。在某些小眾或高度復雜的場景中，建議可能并不總是完美的，可能需要一些手動調整。

15. Microsoft IntelliCode

Microsoft IntelliCode 是一種 AI 輔助代碼完成工具，旨在通過直接在開發環境中提供智能建議和推薦來提高開發人員的工作效率。

IntelliCode 內置于 Visual Studio 和 Visual Studio Code 中，利用機器學習模型提供基于你的代碼、常見模式以及來自數千個高評分開源存儲庫的最佳實踐的上下文感知代碼建議。

主要特點

• 熱點識別：IntelliCode 突出顯示代碼中識別為“熱點”的區域，開發人員通常將精力集中在這些區域。這些區域通常涉及復雜的邏輯、頻繁的修改或關鍵的業務功能，使你能夠更關注這些代碼部分。
• 機器學習經過最佳實踐訓練：IntelliCode的AI經過數千個高質量、高星評級的GitHub開源存儲庫的訓練。這使其能夠根據開發社區觀察到的最佳實踐和常見模式提供建議。
• 代碼格式設置：IntelliCode 根據最佳實踐協助自動設置代碼格式。它確保您的代碼與編程語言的標準約定保持一致

定價： 作為 Visual Studio 和 Visual Studio Code 的一部分免費提供。

網站：?https://visualstudio.microsoft.com/services/intellicode/?

支持和反對

• Microsoft IntelliCode 的強項在于它與 Visual Studio 和 Visual Studio Code 的緊密集成，以及它能夠提供符合最佳實踐的上下文代碼建議。
• 但是，喜歡其他環境的開發人員可能會發現它有局限性。IntelliCode 主要專注于 Visual Studio 和 Visual Studio Code，這使得使用其他 IDE 的開發人員更難訪問它。

16. CodeGeeX

CodeGeeX 是一種 AI 代碼生成工具，通過提供智能代碼建議、自動完成和其他提高生產力的功能來幫助開發人員。它旨在支持多種編程語言，并無縫集成到流行的集成開發環境（IDEs）中。

主要特點

• AI 驅動的代碼生成：CodeGeeX 利用強大的 AI 模型來分析開發人員的代碼并提供智能建議。這些可以包括整行代碼、塊或函數模板，極大地加快了開發過程并減少了錯誤。
• 支持多種編程語言：CodeGeeX 支持多種編程語言，如 Python、JavaScript、Java、C++、Go 等。
• 基于云的模型：CodeGeeX 通過基于云的 AI 模型運行，提供高質量的代碼建議，而無需大量的本地資源。

定價： 對個人用戶免費

網站：?https://codegeex.cn/en-US?

支持和反對

• 它非常靈活，適應多種語言和編碼環境。
• 基于云的模型可能會給在具有嚴格數據隱私要求的環境中工作的開發人員帶來挑戰，因為他們可能更喜歡本地部署選項。

17. OpenAI Codex

OpenAI Codex 是由 OpenAI 開發的 AI 模型，旨在協助代碼生成和理解。它是 GitHub Copilot 等工具的基礎，通過解釋自然語言指令并將其轉換為可執行代碼，為開發人員提供強大的資源。

Codex 仍然可以生成代碼并協助編程任務，但它作為一個獨立產品已不再被積極開發或支持。OpenAI 建議用戶切換到更高級的 GPT-3.5 Turbo 或 GPT-4，這兩者都能夠比 Codex 更有效地處理編程任務。這些模型已被證明更具通用性，同時仍然提供強大的編碼功能。

Spacelift 如何提高開發人員的速度？

Spacelift?是一個基礎設施編排平臺，它通過提供基于 OPA 的強大策略引擎、自助式基礎設施以及構建具有依賴項和輸出共享的多工具工作流的能力來提高開發人員的速度。Spacelift 擁有自己的 Terraform/OpenTofu 提供程序，以及自己的 Kubernetes 運算符，這使得它非常適合與AI驅動的編碼助手配對使用。

通過向 AI 智能編碼助手展示您希望如何生成代碼（例如，您希望在使用 Terraform/OpenTofu 時對資源和 map（對象）變量使用 for_each），您可以輕松地讓 AI 驅動的編碼助手生成 Spacelift Terraform/OpenTofu/Kubernetes 代碼。

使用 AI 編碼工具的優缺點

AI 編程工具越來越受歡迎，可提供幫助并加快工作流程。但是，您應該了解它們的優點和局限性。讓我們看看使用 AI 編碼助手的一些優缺點。

使用 AI 編碼工具的好處：

使用 AI 編碼工具的缺點：

要點

AI編碼工具可以從自動完成代碼到修復錯誤等各個方面提供幫助，特別是在減少重復任務方面非常有用。

使用 AI 編碼工具是一把雙刃劍：如果您知道自己在做什么，它們可以大大提高您的開發速度和上市時間，但如果您缺乏經驗，調試過程可能會變得繁瑣。沒有好的提示，任何 AI 工具都無法準確構建您需要的內容，而且它肯定不會在前幾次迭代中生成可用于生產、無錯誤的代碼，因此您需要不斷提供新的提示，或自行修復問題。

在選擇 AI 編碼工具時，請考慮您首選的編程語言、該工具與您的開發環境的集成、隱私問題（例如是否使用本地模型）以及您是單獨工作還是與團隊合作等因素。理想的 AI 編碼助手應該無縫融入您的工作流程，提高生產力，并滿足您的項目或組織的特定需求。

原文鏈接：https://spacelift.io/blog/ai-coding-assistant-tools

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