Лучшие инструменты ИИ для программирования в 2025 году: 25 сервисов для разработчиков (стоит использовать или избегать)

Искусственный интеллект навсегда изменил способ разработки программного обеспечения. Автоматизация задач и улучшенное командное взаимодействие, обеспечиваемые ИИ, в корне меняют жизненный цикл программных продуктов.

В этой статье рассматриваются лучшие ИИ-инструменты для программирования: их ключевые функции, возможности, преимущества, ограничения и направления для развития. Понимание текущего состояния этих технологий поможет разработчикам и руководителям принять решения о целесообразности их интеграции в рабочие процессы.

В статье освещаются следующие категории инструментов:

• Агентные ИИ-ассистенты
• ИИ-агенты
• ИИ-ассистенты
• ИИ-помощники для ревью кода
• ИИ-онструкторы приложений

Наша цель — предоставить разработчикам, менеджерам и техническим лидерам информацию для осознанного выбора инструментов, чтобы повысить эффективность, продуктивность и уровень инноваций.

В этом руководстве мы сначала рассмотрим новые и перспективные инструменты для программирования с ИИ, затем проанализируем остальные — от лучших к худшим, вне зависимости от их типа:

1. Ожидается (Upcoming)
2. Рекомендуется (Recommended)
3. В разработке (Developing)
4. Многообещающие (Promising)
5. Игнорировать (Ignore)

После того как вы выберете один из описанных здесь ИИ-инструментов, важно правильно его настроить, уделяя особое внимание вопросам безопасности. Перед началом работы обязательно настройте соответствующие меры защиты. Мы подготовили отдельное руководство по безопасному использованию ИИ в программировании — это практическая основа, которая поможет вам избежать типичных проблем с безопасностью, с которыми сталкиваются разработчики.

Какой ИИ лучше всего подходит для программирования в 2025 году?

Лучшие инструменты для разработки с ИИ в 2025 году — это Aider, Cursor, Windsurf и GitHub Copilot.

Лучшие инструменты ИИ для программирования: сравнение

	Aider	Cursor	Windsurf	GitHub Copilot
Модели ИИ	Aider оптимально работает с Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek R1 и Chat V3, OpenAI o1, o3-mini и GPT-4o. Может подключаться практически к любой LLM, включая локальные модели.	Поддерживает 15 моделей от Anthropic, Cursor, Fireworks, OpenAI, xAI. Подробнее здесь.	Codeium поддерживает несколько ИИ-моделей для разных функций: Codeium Chat Models, Windsurf Cascade Models и Codeium Command. Подробнее здесь.	Модели ИИ от OpenAI, Cohere, Microsoft, Mistral и других. Доступные модели для Copilot Chat — здесь.
Основные задачи	Кодирование в терминале, редактирование Git, парное программирование	Графический интерфейс, редактирование нескольких файлов, чат с ИИ	Сложные проекты, совместная работа с ИИ, большие кодовые базы	Интеграция с IDE, автодополнение кода, чат-помощник
Целевая аудитория	Опытные разработчики, пользователи терминала	Новички и опытные пользователи графических интерфейсов	Опытные разработчики, команды, работающие со сложными проектами	Пользователи всех уровней, в зависимости от опыта с IDE
Поддерживаемые языки	Aider работает с большинством популярных языков программирования, а также с другими языками — даже для тех, где нет поддержки repo map или линтера. Подробнее здесь.	Cursor поддерживает широкий спектр языков программирования, особенно хорошо работает с Python, JavaScript/TypeScript, Swift, C и Rust. Подробнее здесь.	Более 70 поддерживаемых языков. Подробнее здесь.	Основные языки для GitHub: C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, Kotlin, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala, TypeScript. Подробнее здесь.
Безопасность и конфиденциальность	Открытый исходный код, может работать локально, прозрачность	Режим приватности, сертификация SOC 2 Type II, безопасность данных. Подробнее здесь.	Без обучения на непубличных данных, шифрование, опциональное отсутствие хранения данных (в тарифе Pro).	Центр доверия, политика запрета обучения на пользовательском коде. Подробнее здесь.

Есть ли бесплатные ИИ-инструменты для разработчиков?

И да, и нет — сейчас объясню.

Некоторые ИИ-инструменты для разработчиков действительно бесплатны, но есть нюанс: нужны собственные API-ключи, а значит, вы всё равно платите за использование — в зависимости от числа потраченных токенов. Например:

• Windsurf — полностью бесплатен, если у вас есть собственные ключи.
• Cursor — многие функции бесплатны, но для полного использования нужны API-ключи.
• Aider 🤖 — как и Windsurf: бесплатный инструмент, но всё зависит от наличия ключа.

Но есть и другой вариант: локальные модели. Если у вас достаточно мощный компьютер или вы используете легковесные модели, ИИ-инструменты можно запускать полностью локально — без внешних расходов.

Таким образом, технически всё зависит от вашей конфигурации. Для инструментов с оплатой по токенам вы платите только за API. Для локальных моделей — только за своё оборудование.

Агентные ИИ-ассистенты

№	Название инструмента	Рекомендация по использованию
1	Aider	Рекомендуется
2	Cursor	Рекомендуется
3	Windsurf (новинка)	Рекомендуется
4	Amazon Q Developer (новинка)	В разработке
5	CodeMate (новинка)	В разработке

ИИ-агенты

№	Название инструмента	Рекомендация по использованию
6	OpenHands (ранее OpenDavin)	В разработке
7	Cline (ранее Claude Dev) (новинка)	Многообещающий
8	ChatDev	Игнорировать
9	Devin AI	Игнорировать
10	GPT Pilot от Pythagora	Игнорировать
11	MetaGPT	Игнорировать
12	Github Copilot Workspace (новинка)	Ожидается

ИИ-ассистенты

№		Название инструмента	Рекомендация по использованию
13	Github Copilot	Рекомендуется
14	Gemini Code Assist	В разработке
15	Qodo Gen (ранее Codiumate) (новинка)	В разработке
16	Work With Apps от ChatGPT (новинка)	В разработке
17	Gitlab Duo	Многообещающий
18	Jetbrains AI Assistant (новинка)	Многообещающий
19	Gorilla	Игнорировать
20	Supermaven	Игнорировать

ИИ-ассистенты для ревью кода

№	Название инструмента	Рекомендация по использованию
21	CodeRabbit	Многообещающий
22	Qodo Merge (ранее PR-Agent) (новинка)	Многообещающий
23	AI Code Review Action	Игнорировать
24	Korbit	Игнорировать

ИИ-конструкторы приложений

№	Название инструмента	Рекомендация по использованию
25	Github Spark (новинка)	Ожидается

Типы рекомендаций

• Ожидается: Пока недоступно для широкой публики.
• Игнорировать: Инструмент больше не поддерживается, не развивается, разработка прекращена или он находится на крайне ранней стадии разработки.
• В разработке: Проведены первичные исследования, инструмент полезен, но на данный момент у него ещё есть ряд недостатков, которые предстоит устранить.
• Многообещающий: Инструмент обладает потенциалом, может быть полезен в будущем.
• Рекомендуется: Инструмент протестирован в различных условиях и доказал положительное влияние на продуктивность.

GitHub Copilot Workspace

Тип: ИИ-агент
Подтип: Рабочее пространство
Рекомендация: Ожидается
Сайт: GitHub Next

Обзор Copilot Workspace

Copilot Workspace — это среда разработки, изначально интегрированная с Copilot и предназначенная для упрощения повседневных задач программирования с помощью обработки естественного языка. Она позволяет разработчикам формулировать свои намерения, предлагать планы действий и эффективно вносить изменения в проекты.

Ключевые возможности

• Разработка, ориентированная на задачи: В отличие от традиционных подсказок кода, Copilot Workspace помогает пользователям планировать и выполнять спланированный набор изменений, который может охватывать сразу несколько файлов в репозитории. Это даёт возможность комплексных модификаций, включая добавление или удаление файлов, с сохранением понятного рабочего процесса.
• Итеративное редактирование: Каждый аспект рабочего пространства можно изменять — разработчики могут уточнять спецификации, планы и реализации по мере необходимости. Можно повторно генерировать рекомендации на основе обновлённых данных без необходимости начинать с нуля.
• Совместная работа: Рабочее пространство поддерживает совместную работу в реальном времени между членами команды. Разработчики могут мгновенно делиться своими сессиями, позволяя другим работать над тем же кодом или проектом. Система автоматически отслеживает изменения и версии, что упрощает создание pull request (PR) в один клик.
• Интеграция с инструментами: Copilot Workspace интегрируется с существующими инструментами и процессами разработки, включая такие IDE, как Visual Studio Code. В среде можно выполнять отладку, тестирование и сборку, что обеспечивает контроль качества кода до слияния изменений в основную ветку.

Этапы рабочего процесса

1. Постановка задачи и мозговой штурм: Пользователи начинают с обсуждения идей или постановки вопросов по своему коду для поиска возможных решений.
2. Планирование: Рабочее пространство формирует подробный план с указанием, какие файлы будут изменены и какие действия предприняты в каждом файле. Этот план можно полностью редактировать.
3. Реализация: После утверждения плана Copilot Workspace предлагает рекомендации по коду прямо в среде. Разработчики могут тестировать эти изменения через встроенный терминал или Codespace перед окончательной отправкой pull request.

Начало работы с Copilot Workspace

Чтобы использовать Copilot Workspace:

• Требования: необходимы аккаунт GitHub и подписка на GitHub Copilot.
• Запуск сессии: Откройте существующий issue или PR на GitHub и нажмите «Open in Workspace», чтобы начать новую сессию с выбранной задачей, или создайте новую сессию через дашборд.

Заключение

Copilot Workspace — это новый этап развития взаимодействия разработчиков с ИИ-инструментами в процессе программирования. Делая акцент на совместных рабочих процессах и итеративной разработке, этот инструмент помогает повысить продуктивность и упростить управление проектами для команд разработчиков.

GitHub Spark

Тип: ИИ-конструктор приложений
Подтип: Приложение
Рекомендация: Ожидается
Сайт: GitHub Next

GitHub Spark: основные возможности

Представленный на GitHub Universe 2024, GitHub Spark — это инновационный подход к созданию приложений. Этот инструмент с искусственным интеллектом позволяет создавать и делиться микроприложениями (sparks) на естественном языке, устраняя традиционные барьеры программирования и развёртывания.

Разработка на естественном языке

В основе GitHub Spark лежит интуитивно понятный интерфейс на естественном языке. Пользователь может превратить свою идею в рабочее приложение, просто описав её простыми словами. Система почти мгновенно создает живой предпросмотр, что позволяет быстро прототипировать и итеративно дорабатывать приложения в диалоге с ИИ.

Полноценная среда для разработки

GitHub Spark предоставляет полноценную экосистему для создания приложений:

• Редактор, понимающий инструкции на естественном языке
• Полностью управляемая среда выполнения, берущая на себя все технические сложности
• Дашборд Progressive Web App, доступный с любого устройства
• Встроенные UI-компоненты и настраиваемая дизайн-система
• Автоматическое управление версиями для каждой правки

Совместное создание и инновации

Платформа делает упор на сообщество и совместную работу благодаря:

• Гибким вариантам совместного доступа с настраиваемыми правами
• Возможности модифицировать и дорабатывать существующие sparks
• Встроенной системе управления версиями, сохраняющей каждую итерацию
• Активному сообществу создателей, делящихся своими работами

Aider

Тип: Агентный ИИ-ассистент
Подтип: CLI/Web-приложение
Документация: aider.chat
Рекомендация: Рекомендуется
Конфиденциальность: Высокая
GitHub stars: 22,2k
Контрибьюторы GitHub: 63

Ключевые возможности

Aider выделяется как мощный ассистент для программирования на основе ИИ, который меняет подход к работе с кодовой базой. Вот его основные особенности:

Бесшовная интеграция с кодом

• Интуитивное управление файлами с помощью простых команд: aider <file1> <file2> …
• Автоматическая интеграция с Git и умные сообщения коммитов
• Одновременная работа с несколькими файлами — идеально для сложных изменений
• Совместимость с большинством популярных языков: Python, JavaScript, TypeScript, PHP, HTML и CSS

Продвинутые ИИ-возможности

• Работает оптимально с GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet
• Гибкая поддержка различных LLM-моделей
• Интеллектуальное понимание структуры кода с помощью сопоставления репозитория
• Синхронизация в реальном времени с изменениями во внешнем редакторе

Инновационные способы взаимодействия

• Голосовое программирование для работы без рук
• Поддержка изображений для визуального контекста (с GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet)
• Интеграция контента по URL для справочных материалов
• Интерактивный чатовый рабочий процесс разработки

💡 Aider: советы по эффективной работе

Эффективное управление файлами

1. Добавляйте в чат только те файлы, которые нужно изменить
2. Не засоряйте контекст лишними файлами
3. Используйте команды /drop и /add для динамического управления файлами

Стратегический подход

1. Разбивайте сложные задачи на небольшие, управляемые этапы
2. Используйте команду /ask для планирования сложных изменений
3. Создавайте новые файлы с помощью /add <file> до их изменения

Техники устранения проблем

1. Используйте /clear для сброса истории чата, если что-то пошло не так
2. Переключайте модели командой /model
3. Делитесь выводом ошибок через команды /run или /test
4. Добавляйте актуальную документацию через чат, URL или команду /read

Расширенное взаимодействие

1. Используйте Control-C для прерывания неэффективных ответов
2. Применяйте многострочный ввод:
   – Вставка напрямую
   – Разделители { и }
   – Meta-ENTER для новой строки
   – Команда /paste для вставки содержимого буфера обмена

Мнение разработчиков

Aider проявил себя как мощный помощник в рабочих процессах разработки, хотя есть и свои особенности:

👍 Сильные стороны

• Отлично работает с множественными файлами и навигацией по сложной кодовой базе
• Голосовое программирование — инновационный подход к разработке
• Впечатляющая интеграция с системами контроля версий
• Архитектурный режим (Architect mode)

🚧 Зоны для улучшения

• Иногда возникают сложности с локальной областью видимости переменных при работе с одним файлом
• В некоторых случаях при последовательных изменениях может перезаписывать собственные изменения
• Сохранение порядка методов можно улучшить

В целом, Aider особенно эффективен для рефакторинга и внедрения новых функций в нескольких файлах. Это действительно ценный инструмент для современных процессов разработки, особенно если использовать его в подходящих сценариях.

Cursor

Тип: Агентный ИИ-ассистент
Подтип: IDE
Документация: docs.cursor.com
Рекомендация: Рекомендуется
Сайт: cursor.com

Cursor IDE: редактор кода с поддержкой ИИ

Cursor IDE — это значительный шаг вперёд среди инструментов для разработки, объединяющий привычную среду Visual Studio Code с расширенными возможностями искусственного интеллекта. Этот инновационный редактор создан для повышения продуктивности разработчика благодаря интеллектуальной поддержке и оптимизированным рабочим процессам. Он также отлично подходит для vibe coding — например, для автоматизации, создания виджетов WordPress и аудита обратных ссылок.

Ключевые возможности

Интеллектуальная помощь при программировании

• AI автодополнение кода: интеллектуальное автодополнение, которое предсказывает и предлагает многосрочные фрагменты кода на основе вашего стиля программирования
• Команды на естественном языке: преобразует текстовые инструкции на естественном языке в рабочий код, позволяя создавать функции по описанию
• Контекстная поддержка кода: встроенный чат для вопросов по коду и отладки с возможностью ссылаться на файлы и изображения прямо в IDE

Улучшение рабочих процессов разработки

• Умная оптимизация кода: автоматически определяет возможности для оптимизации, включая неиспользуемые переменные и сложные выражения, которые можно упростить
• Интеграция с терминалом: переводит команды на естественном языке в соответствующие команды терминала, делая работу с CLI более интуитивной
• Предотвращение ошибок в реальном времени: сканирует код в реальном времени и сразу сообщает о возможных ошибках, предотвращая баги на ранних этапах

Совместная работа и качество

• AI-код-ревью: автоматически анализирует изменения кода, выявляя потенциальные ошибки и проблемы производительности до публикации
• Генерация документации: автоматизирует создание документации кода, обеспечивая единообразие в проектах
• Экосистема для многих языков: широкая поддержка языков программирования, особенно JavaScript, Python и TypeScript
• Интеграция инструментов: легко работает с Git и поддерживает расширения VS Code, улучшая рабочие процессы без изменения привычных инструментов

💡 Советы по использованию

1. Оптимизация навигации

Используйте ⌘+K вместо ⌘+L для прямого редактирования файлов — так вы не отвлекаетесь от кода.

2. Мастерство редактирования в нескольких файлах

1. Включите Composer в Settings > Cursor Settings > Beta
2. Используйте ⌘+Shift+I для одновременного редактирования нескольких файлов

Это особенно полезно для крупномасштабного рефакторинга.

3. Улучшайте понимание ИИ

1. Добавьте ссылки на документацию в Cursor Settings > Docs
2. Обучайте ИИ, отмечая некорректные предложения
3. Установите правила для ИИ под ваш проект: Settings > General > Rules for AI
4. Делитесь правилами ИИ с командой для единого стандарта кода

4. Быстрая помощь

1. Используйте функцию “Quick Question” для моментального уточнения по коду
2. Пользуйтесь контекстным чатом прямо во время работы с кодом
3. Используйте функцию “Tab” для умных многострочных правок и поиска ошибок

5. Изучайте больше с нашим гайдом

• Наш гайд по использованию Cursor для разработки покроет все основы: советы, трюки и лучшие практики!

Мнение разработчиков

👍 Сильные стороны

• Позволяет сосредоточиться не на рутинном кодинге, а на проектировании и постановке задач
• Отличная командная работа через общие правила ИИ
• Особенно эффективен для проектов с единым технологическим стеком

🚧 Сложности

• Функция Composer менее интуитивна, чем в Windsurf Cascade
• Переход может быть сложным для разработчиков, привыкших к средам JetBrains

💡 Совет

Для большей точности рекомендуется индексировать документацию вручную, а не полагаться только на встроенный сканер.

Windsurf

Тип: Агентный ИИ-ассистент
Подтип: IDE
Рекомендация: Рекомендуется
Документация: docs.codeium.com/getstarted/overview
Сайт: codeium.com/windsurf

Windsurf IDE: революция в разработке благодаря интеграции ИИ

Windsurf IDE от Codeium — это революционная интегрированная среда разработки, объединяющая искусственный интеллект и традиционные процессы программирования. Эта инновационная IDE меняет подход к повседневным задачам разработчика, обеспечивая сочетание интеллектуальных возможностей и эффективности.

Ключевые возможности

Windsurf IDE выделяется рядом передовых возможностей:

Разработка с поддержкой ИИ

• Интеллектуальные подсказки кода: IDE использует продвинутый ИИ для контекстно-зависимого автодополнения, предугадывая ваши потребности на основе стиля кодирования и контекста проекта.
• Cascade Technology: революционная функция, которая постоянно учитывает действия разработчика и обеспечивает интуитивную, своевременную поддержку, воспринимающуюся как естественное продолжение мышления.
• Глубокое понимание контекста: система демонстрирует глубокое понимание сложных кодовых баз, что позволяет предлагать максимально релевантные рекомендации и подсказки, адаптированные под ваш проект.

Коллаборативный интеллект

• Совместная работа с ИИ в реальном времени: бесшовное взаимодействие между разработчиком и ИИ — мгновенная обратная связь и помощь в процессе написания кода.
• Интеллектуальный режим совместной работы: система может выступать как копилотом в реальном времени, так и автономным агентом, самостоятельно решая сложные задачи и поддерживая естественный диалог с разработчиком.

Инструменты для повышения продуктивности

• Умное редактирование нескольких файлов: эффективно управляйте крупными проектами, внося согласованные изменения сразу в несколько файлов.
• Интеграция команд: выполняйте команды прямо из IDE по подсказкам ИИ, сокращая количество переключений между инструментами.
• Быстрое прототипирование: быстро превращайте идеи в рабочие прототипы с помощью AI-генерируемых шаблонов, что значительно ускоряет начальную фазу разработки.

💡 Практические советы по максимальной эффективности с Windsurf IDE

Базовые сценарии

1. Освойте функцию Flows для улучшения коллаборации с ИИ
   – Активируйте “Flows”
   – Позвольте ИИ лучше понимать ваш контекст кода для более точной поддержки

2. Используйте Cascade Technology для релевантных подсказок и автоматического поиска ошибок
   – Включите глубокое понимание контекста
   – Используйте автоматическое обнаружение ошибок и помощь с отладкой

Повышение продуктивности

1. Интеграция с естественным языком
   – Используйте Cmd + I для генерации и рефакторинга кода на естественном языке
   – Формулируйте сложные требования через диалог с ИИ

2. Продвинутые возможности
   – Применяйте codelenses для быстрых инсайтов и вариантов рефакторинга
   – Используйте Supercomplete для предсказания сложных действий
   – Настраивайте параметры ИИ через статус-бар для персонализации опыта

Мнение разработчиков

👍 Сильные стороны

• Cascade способен генерировать полноценные приложения по одному промту
• Выполнение команд терминала напрямую из чата
• Инновационная система чекпоинтов для легкого отката изменений
• Гибкое продолжение работы ИИ с любого этапа проекта

🚧 Зоны для улучшения

• Ограниченный выбор поддерживаемых моделей
• Для некоторых функций требуется время на освоение

Инновационный подход Windsurf IDE с интеграцией ИИ задаёт новый стандарт для современных инструментов разработки. Несмотря на ограниченную поддержку моделей, уже доступные возможности — особенно Cascade Technology — наглядно демонстрируют потенциал подобных решений.

GitHub Copilot

Тип: ИИ-ассистент
Подтип: Плагин / Веб-приложение
Рекомендация: Рекомендуется
Документация: docs.github.com/copilot
Сайт: github.com/features/copilot

GitHub Copilot: ассистент программирования на базе ИИ

GitHub Copilot — один из первых ИИ-ассистентов для программирования, который существенно меняет подход разработчиков к повседневным задачам. Этот инструмент органично внедряет искусственный интеллект в рабочий процесс, обеспечивая помощь и автоматизацию программирования в режиме реального времени.

Ключевые возможности

Интеллектуальная генерация кода

• Продвинутое автодополнение, предлагающее целые блоки кода, а не только отдельные переменные или методы
• Контекстные подсказки, адаптирующиеся к вашему стилю программирования и требованиям проекта
• Поддержка нескольких языков программирования, включая Python, JavaScript, Ruby и C++

Улучшение опыта разработчика

• Интерактивный чат-интерфейс для запросов на естественном языке
• Автоматическая генерация документации кода
• Встроенное создание тестовых сценариев с учётом граничных случаев
• Рекомендации по ревью кода с помощью ИИ для повышения качества

Поддержка совместной разработки

• Суммаризация pull request
• Автоматическая генерация описаний изменений
• Контекстные подсказки по тестам
• Бесшовная интеграция с популярными IDE (Visual Studio Code, JetBrains)

💡 Советы для максимальной эффективности

Оптимизация промтов

1. Формулируйте запросы чётко и конкретно
2. Разбивайте сложные задачи на более простые, управляемые шаги
3. Используйте описательные имена функций и переменных для повышения качества подсказок

Использование контекста

1. Держите релевантные файлы открытыми в IDE
2. Добавляйте верхнеуровневые комментарии для лучшего понимания кода Copilot’ом
3. Логично структурируйте код для повышения точности рекомендаций

Проверка и доработка

1. Всегда проверяйте предлагаемый код на корректность и безопасность
2. Используйте механизм обратной связи для улучшения будущих подсказок
3. Не стесняйтесь переформулировать запросы, если изначальные результаты не удовлетворяют

Мнение разработчиков

Как один из первых ИИ-ассистентов для программирования, GitHub Copilot сохраняет сильные позиции на рынке и остаётся отличным выбором для тех, кто только начинает работать с ИИ в разработке. Однако рынок стремительно развивается, и появляются новые инструменты с расширенными возможностями.

👍 Сильные стороны

• Глубокая интеграция с экосистемой GitHub
• Большое и активное сообщество пользователей
• Надёжность в решении типовых задач программирования
• Отлично подходит новичкам в сфере ИИ-ассистентов

🚧 Зоны для развития

• Конкуренты предлагают более продвинутые функции
• Есть потенциал для улучшения генерации сложного кода
• Меньше возможностей для кастомизации по сравнению с новыми альтернативами
• Скорее всего, сейчас поддерживаются только модели семейства Gemini, без доступа к наиболее продвинутой кодовой модели Claude Sonnet 3.5

Amazon Q Developer

Тип: Агентный ИИ-ассистент
Подтип: CLI-плагин
Рекомендация: В разработке
Сайт: aws.amazon.com/q/developer

Amazon Q Developer: подробный обзор

Amazon Q Developer — это набор инструментов на базе искусственного интеллекта, созданный для повышения эффективности работы разработчика в экосистеме AWS. Вот что выделяет этот инструмент среди других.

Ключевые возможности

Интеллектуальная поддержка

• Диалоговая поддержка разработки: Взаимодействуйте на естественном языке и мгновенно получайте ответы по AWS-сервисам, практикам программирования и устранению неполадок. Контекстуальные ответы позволяют поддерживать рабочий ритм без постоянных переключений между задачами.

Инструменты улучшения кода

• Умное автодополнение кода: Мгновенное автодополнение с учётом контекста ускоряет разработку и снижает вероятность типовых ошибок.
• Безопасная разработка: Автоматическое сканирование кода на уязвимости и практические рекомендации по их устранению повышают безопасность уже в процессе написания.
• Обновление легаси-кода: Эффективное преобразование устаревшего кода в современные стандарты (например, с Java 8 на Java 17), чтобы ваша кодовая база всегда оставалась актуальной и поддерживаемой.

Интеграция в рабочий процесс

• Бесшовная интеграция с IDE: Работайте с Amazon Q напрямую в популярных средах разработки, таких как Visual Studio Code и JetBrains.
• Поддержка реализации новых функций: Преобразуйте описания на естественном языке в структурированные планы и рабочий код, что значительно сокращает время на рутинные задачи.
• Инструменты для командной работы: Улучшайте коммуникацию и совместную работу с помощью встроенных функций для обмена и управления проектами, обеспечивая синхронность всей команды.

Мониторинг и отчётность

• Автоматическая генерация документации: Создавайте подробные отчёты автоматически, информируя заинтересованных лиц без ручных усилий.
• Аналитика производительности: Отслеживайте производительность приложения в реальном времени благодаря встроенным аналитическим инструментам.

💡 Практические советы для максимальной эффективности

Освойте искусство постановки промтов

1. Экспериментируйте с разными структурами промтов, используя стандартные блоки комментариев.
2. Создавайте подробные заготовки кода с комментариями, чтобы направлять ИИ к нужному решению.

Стратегия итеративного уточнения

1. Начинайте с широких запросов для исследования возможностей.
2. Постепенно уточняйте промты для проработки конкретных деталей реализации.

Практики обеспечения качества

1. Всегда проверяйте и валидируйте сгенерированный код по вашим требованиям.
2. Сохраняйте баланс между помощью ИИ и контролем со стороны человека.

Лучшие практики по кастомизации

1. Интегрируйте внутренние библиотеки и API вашей компании.
2. Настраивайте инструмент под стандарты кодирования вашей команды для получения более релевантных подсказок.

Рекомендации по поддержке

1. Держите среду Amazon Q обновлённой.
2. Регулярно проверяйте наличие новых функций и обновлений безопасности.

Мнение разработчиков

🚧 Зоны для улучшения

Хотя Amazon Q Developer предлагает мощные возможности, есть ряд аспектов, которые можно улучшить:

• Производительность: Время генерации ответов иногда бывает заметно долгим, что может замедлять рабочий процесс.
• Управление контекстом: Ограниченная поддержка выбора файлов в зависимости от контекста.
• Варианты моделей ИИ: Ограниченные возможности выбора различных ИИ-моделей для разных задач.

CodeMate

Тип: Агентный ИИ-ассистент
Подтип: Плагин / Веб-приложение
Рекомендация: В разработке
Документация: docs.codemate.ai
Сайт: codemate.ai

Ключевые возможности

CodeMate меняет подход к разработке благодаря широкому набору возможностей на базе искусственного интеллекта.

Интегрированная среда разработки

CodeMate безупречно интегрируется с Visual Studio Code через отдельное расширение, поддерживая основные языки программирования: C++, Java, Python и JavaScript. Эта нативная интеграция обеспечивает доступ ко всем функциям прямо в привычной среде разработки.

Интеллектуальный анализ кода

• Обнаружение ошибок в реальном времени: Мгновенно выявляет и исправляет синтаксические, ошибки компиляции и ошибки времени выполнения
• Оценка качества: Проводит анализ кода на соответствие отраслевым стандартам и предлагает контекстные рекомендации по улучшению
• Метрики производительности: Генерирует подробные отчёты с оценками программ по времени и объёму используемой памяти

Продвинутые ИИ-возможности

Платформа использует специально обученные большие языковые модели (LLM), чтобы обеспечить:

• Контекстные подсказки на основе вашей текущей кодовой базы
• Интеллектуальные рекомендации по рефакторингу
• Автоматическую генерацию документации для повышения удобства поддержки

Интеграция в рабочий процесс разработчика

• Бесшовная интеграция с Git-репозиториями для улучшенного контроля версий
• Корпоративная безопасность с использованием отраслевых стандартов шифрования
• Гибкая система подписок (Free, Premium и Enterprise) — для индивидуальных пользователей и команд

💡 Советы по эффективному использованию

• Регулярно обновляйте расширение для VS Code, чтобы иметь доступ к последним функциям
• Используйте интеграцию с Git для лучшей командной работы
• Рассмотрите тариф Premium для расширенных функций, если работаете с крупными кодовыми базами
• Регулярно просматривайте автоматически создаваемую документацию, чтобы удостовериться в её соответствии стандартам вашей команды

Мнение разработчиков

После длительного использования разработчики отмечают как достоинства, так и недостатки CodeMate:

👍 Сильные стороны

• Мощная интеграция с VS Code усиливает привычные рабочие процессы
• Комплексный анализ кода и возможности обнаружения ошибок
  • Высокий потенциал для командной работы благодаря веб-интерфейсу

🚧 Зоны для улучшения

• Веб-приложение на данный момент поддерживает анализ только одного файла в режиме чата
• Веб-интерфейс может нарушать устоявшиеся процессы разработки
• Для полноценного использования некоторых функций может понадобиться адаптация привычных рабочих процессов

OpenHands

Тип: ИИ-агент
Подтип: Веб-приложение / CLI
Рекомендация: В разработке
Документация: docs.all-hands.dev
GitHub: github.com/All-Hands-AI/OpenHands
GitHub stars: 37,8k
Контрибьюторы GitHub: 213

Ключевые возможности

OpenHands выделяется среди платформ для разработки с поддержкой ИИ благодаря своему комплексному набору функций, направленных на упрощение процесса создания программного обеспечения:

Мгновенное развертывание и безопасность

• Мгновенный доступ — платформа готова к работе сразу же после запуска
• Песочница корпоративного уровня для безопасного исполнения кода
• Изолированные рабочие пространства для параллельной разработки и тестирования

Интеллектуальный интерфейс для разработки

• Интуитивная помощь при программировании через взаимодействие на естественном языке
• Бесшовная интеграция с VS Code для улучшенного опыта разработки
• Возможность просмотра и редактирования кода в реальном времени
• Динамическое управление рабочими пространствами для работы с несколькими песочницами

Продвинутая интеграция ИИ

• Поддержка множества языковых моделей через библиотеку litellm
• Claude Sonnet 3.5 по умолчанию с гибкими настройками моделей
• Автоматическая генерация сложных приложений — от бэкенда до фронтенда
• Расширяемая архитектура плагинов для дополнительного функционала

💡 Полезные советы

Установка и настройка

1. Быстрая установка
   – Следуйте официальной документации для разработчиков
   – Используйте Mamba для ускоренной установки зависимостей
   – Убедитесь, что Python и Node.js настроены корректно

2. Настройка моделей
   – Запустите make setup-config для настройки моделей
   – Настройте API-ключи и параметры моделей
   – Для отладки включите DEBUG=1

Лучшие практики разработки

1. Песочницы для разработки
   – Используйте изолированные окружения для безопасных экспериментов
   – Применяйте готовых агентов для специализированных задач
   – Используйте возможности генерации кода в реальном времени

2. Интеграция инструментов
   – Интегрируйте с VS Code для более удобной разработки
   – Используйте make help для доступа к полной документации по командам
   – Применяйте функции логирования для эффективной отладки

Мнение пользователей

👍 Сильные стороны

• Широкая поддержка моделей, включая обработку изображений
• Богатая экосистема готовых агентов
• Совместимость с Docker для контейнеризированной разработки
• Активное сообщество и множество контрибьюторов

🚧 Зоны для улучшения

• Процесс настройки Docker требует упрощения
• Некоторые этапы конфигурирования требуют дополнительной документации

Несмотря на незначительные сложности с начальной настройкой, OpenHands остаётся одной из ведущих платформ для агентных решений благодаря мощным функциям и активному сообществу разработчиков.

Gemini Code Assist

Тип: ИИ-ассистент
Подтип: Плагин
Рекомендация: В разработке
Сайт: cloud.google.com/products/gemini/code-assist

Ключевые возможности

Gemini Code Assist, разработанный Google, — это современный ИИ-ассистент для программирования, который легко интегрируется с популярными IDE и повышает эффективность разработки. Вот его основные функции:

Интеллектуальная генерация и автодополнение кода

• Генерирует релевантные фрагменты кода на основе описаний на естественном языке
• Предлагает автодополнение кода в реальном времени по мере ввода, сокращая рутинную работу
• Со временем адаптируется к вашему стилю программирования благодаря обучению на ваших данных

Глубокое понимание кода

• Объясняет сложные участки кода простым и понятным языком
• Помогает в отладке, анализируя логи и предлагая возможные исправления
• Включает ссылки на документацию и открытые репозитории

Интеграция в рабочий процесс разработки

• Поддерживает несколько языков программирования, включая Python, JavaScript и Java
• Легко интегрируется с популярными IDE: VS Code, IntelliJ IDEA и PyCharm
• Предлагает рекомендации по рефакторингу для повышения эффективности и удобства поддержки

💡 Практические советы

1. Максимально используйте генерацию кода

– Пишите информативные комментарии для генерации конкретных блоков кода
– Используйте прямые и чёткие промты в чате (например: «Сгенерируй юнит-тесты для этой функции»)
– Принимайте встроенные подсказки с помощью клавиши Tab для ускорения работы

2. Оптимизируйте рабочий процесс

– Используйте интеллектуальные действия для быстрого доступа к типовым задачам (рефакторинг, тестирование)
– Настройте горячие клавиши под свои предпочтения
– Регулярно очищайте историю чата для поддержания релевантного контекста

3. Используйте возможности обучения

– Экспериментируйте с различными стилями промтов, чтобы раскрыть потенциал инструмента
– Пользуйтесь функцией объяснения кода для понимания сложных кодовых баз
– Используйте поддержку нескольких языков для работы над мультипроектами

Мнение разработчиков

После продолжительного использования можно выделить следующее о Gemini Code Assist:

👍 Сильные стороны

• Лёгкая интеграция с IDE
• Мощные возможности по генерации кода
• Адаптивное обучение — рекомендации становятся лучше со временем
• Поддержка большого числа языков программирования
• Обновление за март: Gemini Code Assist теперь доступен бесплатно. Подробнее здесь.

🚧 Зоны для улучшения

• Ограничен только моделями семейства Gemini
• Находится в статусе превью — некоторые функции ещё дорабатываются
• Отсутствует поддержка работы с файлами
• Нельзя применять изменения напрямую из окна чата

Qodo Gen

Тип: ИИ-ассистент
Подтип: Плагин
Рекомендация: В разработке
Документация: docs.qodo.ai
Сайт: qodo.ai/products/ide-plugin
Статья: arxiv.org/pdf/2401.08500

Ключевые возможности

Qodo Gen превращает вашу IDE в более интеллектуальную среду разработки, предлагая широкий набор функций на базе искусственного интеллекта:

Интеллектуальная генерация кода

• Умное автодополнение — предлагает контекстно-зависимые рекомендации, соответствующие лучшим практикам программирования
• Контекстная генерация — обеспечивает соответствие всего сгенерированного кода стандартам вашего проекта
• Поддержка множества языков программирования — позволяет использовать инструмент для различных задач

Совершенство в тестировании

• Автоматическое создание тестов — генерирует юнит-тесты с покрытием граничных случаев
• Команда /quick-test — мгновенно генерирует тесты для выбранных фрагментов кода
• Тестирование, ориентированное на поведение — проверяет соответствие фактической работы кода ожидаемому поведению, а не только охват

Удобство для разработчика

• Бесшовная интеграция с IDE — работает нативно в Visual Studio Code и средах JetBrains
• Интерактивные команды — команда /ask для вопросов по коду и /explain для получения объяснений кода простым языком
• Гибкие настройки — позволяют адаптировать инструмент под индивидуальные рабочие процессы

Гарантия качества кода

• Автоматизированное ревью кода — выявляет потенциальные баги и уязвимости
• Фокус на целостности кода — обеспечивает сохранение ожидаемого поведения при генерации кода
• Контроль соблюдения лучших практик — помогает поддерживать высокий уровень кода во всех проектах

💡 Практические советы

1. Используйте команду /explain для быстрого введения новых сотрудников в сложные участки кода
2. Используйте гибкие настройки, чтобы адаптировать Qodo Gen под стандарты вашей команды
3. Комбинируйте автоматическую генерацию тестов с ручными тест-кейсами для оптимального покрытия

Мнение

После длительного использования Qodo Gen вызывает смешанные, но в целом положительные впечатления:

👍 Сильные стороны

• Современный подход к генерации тестов позволяет создавать действительно полезные и учитывающие контекст тесты
• Интуитивный интерфейс, который органично дополняет привычные рабочие процессы
• Сильный акцент на поддержании целостности кода, а не только на автодополнении

🚧 Зоны для улучшения

• Выбор моделей ограничен по сравнению с некоторыми конкурентами
• Расширенные возможности тестирования доступны только для Python; их расширение на другие языки повысило бы ценность инструмента

Work with Apps by ChatGPT

Тип: ИИ-ассистент
Подтип: Плагин для настольного приложения
Рекомендация: В разработке
Сайт: openai.com/chatgpt/desktop
Статья: Work with Apps on macOS

Ключевые возможности

Функция OpenAI «Work with Apps» — значимый шаг вперёд в развитии ChatGPT, особенно для пользователей macOS. Благодаря этой интеграции ChatGPT может бесшовно взаимодействовать с настольными приложениями, предоставляя контекстную помощь, что меняет привычный подход к работе с инструментами разработки.

Контекстное понимание

ChatGPT демонстрирует отличные возможности по чтению и интерпретации содержимого совместимых приложений, включая ключевые инструменты для разработчиков: Xcode, Visual Studio Code, Terminal и iTerm2. Такая глубокая интеграция гарантирует, что подсказки всегда соответствуют текущему рабочему контексту, устраняя разрыв между AI-помощью и реальным процессом разработки.

Умная интеграция контента

Система автоматически подхватывает релевантный контент из активного приложения — до 200 строк кода или всё содержимое текущего окна. Это устраняет необходимость вручную копировать и вставлять фрагменты кода, значительно ускоряя работу.

Интуитивные элементы управления

Пользователь получает интуитивный опыт благодаря:

• Прямому выбору приложения в чате
• Чётким визуальным индикаторам активного приложения
• Простому переключению между контекстами
• Мгновенной обратной связи по подключённым приложениям

Точность через выделение

Возможность сосредотачиваться на выделенном тексте при сохранении понимания общего контекста позволяет получать максимально точную помощь. Такая избирательность особенно полезна для отладки отдельных участков кода или анализа фрагментов в больших файлах.

Улучшенная интеграция с VS Code

Отдельное расширение для Visual Studio Code выводит интеграцию на новый уровень и предлагает:

• Прямой выбор участков кода для анализа
• Контекстные подсказки непосредственно в среде разработки
• Плавное переключение между написанием кода и AI-помощью

💡 Советы по эффективному использованию

1. Используйте несколько контекстов: Переключайтесь между приложениями для получения комплексной поддержки на всех этапах разработки.
2. Стратегически выделяйте текст: Отмечайте отдельные фрагменты кода для точечной помощи, сохраняя при этом общий контекст.
3. Используйте расширение для VS Code: Для работы с кодом используйте специальное расширение, чтобы получить максимальную отдачу от интеграции.

Мнение пользователей

После длительного использования отмечается неоднозначное, но в целом положительное впечатление от функции:

👍 Преимущества

• Плавная интеграция с существующими GPT
• Расширенные возможности голосового режима
• Прекрасно подходит для задач код-ревью и тестирования
• Интуитивный интерфейс и удобное переключение между контекстами

🚧 Ограничения

• Функция прикрепления файлов в этом режиме отключена
• Ограниченный список поддерживаемых приложений
• Лучше всего проявляет себя в ревью и тестировании, а не в полноценной разработке

В целом, «Work with Apps» демонстрирует большой потенциал для оптимизации рабочих процессов, особенно эффективно себя проявляет при код-ревью и тестировании, несмотря на текущие ограничения в поддержке приложений и работе с файлами.

Cline

Тип: ИИ-агент
Подтип: Плагин
Рекомендация: Перспективный
Документация: github.com/cline/cline/wiki
GitHub: github.com/cline/cline
GitHub stars: 13,2k
Контрибьюторы GitHub: 7

Cline: продвинутый ИИ-ассистент для программирования

Cline (ранее известный как Claude Dev) преобразует процесс разработки за счёт ряда инновационных функций.

Ключевые возможности

Интеллектуальная обработка задач

Ассистент понимает запросы на естественном языке и выполняет сложные задачи по программированию, анализируя контекст и структуру проекта. Это позволяет бесшовно интегрироваться в существующие рабочие процессы при высокой точности генерации и изменений кода.

Работа в реальном времени

• Стримит ответы прямо в популярные IDE, такие как VS Code, без задержек
• Предоставляет мгновенную обратную связь в ходе написания кода
• Поддерживает создание и редактирование файлов, выполнение команд прямо в среде разработки

Продвинутое управление проектами

• Реализует принцип human-in-the-loop через просмотр изменений в режиме diff
• Позволяет рецензировать и утверждать предлагаемые изменения до их применения
• Снижает риск случайных или нежелательных изменений кода

Автоматизация и интеграция с браузером

• Выполняет автоматизированные действия в браузере для тестирования и отладки
• Осуществляет действия в реальном времени — клики, ввод текста и др.
• Оптимизирует рабочие процессы веб-разработки

Экономичная архитектура

• Интеграция с OpenRouter для доступа к разным моделям ИИ, включая бесплатные
• Снижает количество API-запросов до 40% по сравнению с традиционными ассистентами
• Поддерживает высокую производительность при оптимальном использовании ресурсов

Советы

Стратегия выбора модели

1. Используйте модели Qwen2.5 для рутинных задач, чтобы снизить расходы
2. Оценивайте сложность задачи при выборе модели ИИ
3. Для подходящих задач применяйте бесплатные модели через OpenRouter

Оптимизация рабочего процесса

1. Применяйте XML-промты для более точного взаимодействия
2. Используйте кнопку отмены для контроля над текущими задачами
3. Перед применением изменений просматривайте их в diff view
4. Управляйте ограничениями контекста через настройку чёрных списков провайдеров

Мнение разработчиков

Опыт использования Cline выявил как преимущества, так и моменты, требующие доработки:

👍 Преимущества

• Инновационная реализация технологий Anthropic
• Отличные возможности по отслеживанию затрат
• Глубокая интеграция со средами разработки

🚧 Зоны для улучшения

• Первое взаимодействие может казаться поспешным, так как ассистент сразу стремится решать задачи
• Необходимость обучения для эффективного использования промтов
• Управление контекстом требует повышенного внимания

GitLab Duo

Тип: ИИ-ассистент
Подтип: Плагин / Веб-приложение
Рекомендация: Перспективный
Документация: docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo
Сайт: about.gitlab.com/gitlab-duo

Ключевые возможности

Интеллектуальная работа с кодом

• Умные подсказки кода обеспечивают поддержку в реальном времени, снижают нагрузку на разработчика и ускоряют написание кода.
• Объяснения кода на естественном языке позволяют быстро разобраться в сложных проектах — особенно это ценно при вводе новых сотрудников и в процессе ревью.
• Автоматическая генерация тестов обеспечивает комплексное покрытие и экономит время разработки.

Усиление безопасности

• Проактивное выявление уязвимостей с понятными и чёткими рекомендациями.
• Автоматическое формирование merge-запросов для устранения уязвимостей.
• Встроенные инструменты для централизованного управления доступом к ИИ-функциям.

Оптимизация рабочих процессов

• ИИ-резюме merge-запросов ускоряют код-ревью.
• Интерактивный чат-интерфейс для мгновенной помощи с настройками и Git-командами.
• Интеллектуальный анализ причин сбоев CI/CD с рекомендациями по устранению.
• Дашборд AI Impact для мониторинга метрик и повышения продуктивности.

Enterprise-возможности

GitLab Duo Enterprise расширяет эти функции за счёт:

• Автоматического суммирования обсуждений для эффективной коммуникации с заинтересованными сторонами.
• Улучшенных чат-функций для комплексного поиска и устранения неполадок.
• Продвинутых инструментов управления проектами на базе ИИ.

💡 Практические советы

1. Максимум от подсказок: Сначала включите подсказки кода для наиболее используемых языков — так вы быстрее привыкнете к системе.
2. Оптимизация пайплайнов: Используйте анализ причин сбоев даже при успешных пайплайнах — это поможет выявить потенциальные улучшения заранее.
3. Интеграция безопасности: Настройте автоматическую проверку уязвимостей в CI/CD для постоянного контроля безопасности.

Мнение разработчиков

После длительного использования GitLab Duo выделяются такие моменты:

👍 Сильные стороны

• Глубокая интеграция ИИ во все этапы DevSecOps.
• Сильный акцент на безопасности.
• Заметное повышение продуктивности команд.

🚧 Зоны для развития

• Интеграция с IDE пока уступает конкурентам.
• Процесс начальной настройки требует упрощения.
• Ряд ключевых функций пока в бета-версии и нуждается в доработке.

JetBrains AI Assistant

Тип: ИИ-ассистент
Подтип: Плагин
Рекомендация: Перспективный
Документация: JetBrains Docs
Сайт: JetBrains Plugin

Ключевые возможности

JetBrains AI Assistant бесшовно интегрируется в IDE JetBrains, предлагая полный набор функций на базе искусственного интеллекта для повышения продуктивности разработчиков:

Интеллектуальная работа с кодом

• Интеллектуальная генерация кода: создание фрагментов кода по описаниям на естественном языке, что сокращает время на шаблонные операции.
• Контекстно-зависимое автодополнение: интеллектуальные подсказки для переменных, методов и документации, с расширенной поддержкой Java, Kotlin и Python.
• Проактивное выявление ошибок: раннее обнаружение и устранение потенциальных проблем в коде благодаря ИИ-анализу.

Рабочий процесс разработки

• Автоматизированное тестирование: генерация полноценных юнит-тестов на основе требований к функционалу.
• Автоматизация документации: автоматическое формирование структурированной документации в формате Markdown на основе структуры кода и комментариев.
• Умный рефакторинг: рекомендации по оптимизации кода и улучшению имён с учётом контекста проекта.

Удобство для разработчика

• Инлайн-генерация кода: создание фрагментов кода прямо в редакторе с помощью команд на естественном языке.
• Интерактивный чат-интерфейс: отдельное окно чата для вопросов по проекту и получения советов по программированию.
• Бесшовная интеграция с IDE: плавная работа во всех средах разработки JetBrains.

💡 Советы

1. Оптимизируйте рабочий процесс
   – Используйте горячие клавиши для быстрого доступа к AI-чату
   – Сохраняйте часто используемые запросы для повторяющихся задач
   – Применяйте инлайн-генерацию кода для непрерывной работы

2. Используйте контекст по максимуму
   – Включайте релевантные фрагменты кода при обращении за помощью
   – Формулируйте запросы с учётом специфики вашего проекта
   – Управляйте настройками чата для повышения точности ответов

3. Используйте продвинутые возможности
   – Автоматизация документации упростит сопровождение проектов
   – Советы по рефакторингу помогут улучшить качество кода
   – Обращайтесь к ИИ-ассистенту для изучения сложных алгоритмов и паттернов

Мнение разработчиков

👍 Преимущества

• Отлично формирует сообщения для git-коммитов
• Поддерживает пользовательские запросы
• Полная интеграция с IDE JetBrains

🚧 Зоны для развития

• Стоимость подписки может стать барьером для части разработчиков
• Пока уступает конкурентам по функционалу
• Нет выбора или переключения между различными ИИ-моделями
• Качество генерации кода требует доработки

CodeRabbit

Тип: ИИ-ассистент по ревью кода
Подтип: Плагин / Веб-приложение
Рекомендация: Перспективный
Документация: docs.coderabbit.ai
Сайт: coderabbit.ai

Ключевые возможности

CodeRabbit выделяется рядом мощных функций:

Интеллектуальная система проверки кода

ИИ-платформа предоставляет контекстные построчные комментарии к pull request, значительно сокращая время на ручную проверку. Особенность CodeRabbit — обучение на основе взаимодействия с пользователем: с каждым разом предложения становятся точнее и релевантнее.

Интерактивная среда разработки

• Функция чата в реальном времени позволяет обсуждать изменения прямо в процессе ревью
• Генерация кода прямо в процессе проверки
• Бесшовная интеграция с рабочими процессами GitHub и GitLab
• Непрерывное и поэтапное ревью по мере появления новых коммитов

Продвинутые инструменты анализа

• Автоматическое обнаружение ошибок и генерация документации
• Подробные сводки pull request с основными выводами
• Интеграция с инструментами управления проектами, например, Jira
• Настраиваемые параметры ревью для командных требований

Совместная работа

• Инкрементальная система ревью для крупных проектов
• Инструменты для совместной работы распределённых команд
• Автоматическая фиксация обсуждений в ходе ревью
• Возможность отправлять коммиты напрямую из интерфейса GitHub

💡 Советы по эффективному использованию CodeRabbit

Оптимизация процесса ревью

1. Используйте структурированный чек-лист: стандарты кодирования, безопасность, обработка ошибок
2. Применяйте поэтапное ревью для раннего выявления проблем
3. Настраивайте параметры ревью под стандарты вашей команды
4. Фиксируйте обратную связь для дальнейшего анализа

Командная работа

1. Активно участвуйте в чате для глубокого технического обсуждения
2. Привлекайте нескольких ревьюеров, используя CodeRabbit как дополнительное мнение
3. Поддерживайте регулярный ритм ревью для постоянного совершенствования процессов
4. Давайте конструктивную, конкретную обратную связь

Техническая интеграция

1. Используйте построчные комментарии для детального анализа кода
2. Следите за новыми возможностями платформы и обновлениями
3. Внедряйте интеграции с вашими привычными инструментами разработки
4. Настройте автоматическую генерацию документации для единого подхода к хранению истории

Впечатления разработчиков

• Снижение нагрузки на ручную проверку кода
• Повышение качества кода благодаря аналитике на базе ИИ
• Улучшение командного взаимодействия за счёт инструментов реального времени
• Плавная интеграция с привычными инструментами

Инструмент особенно полезен для:

• Крупных команд с большим количеством pull request
• Open source проектов, где важно стабильное качество кода
• Стартапов, которым важна скорость при соблюдении стандартов качества
• Удалённых команд, работающих в разных часовых поясах

Qodo Merge

Тип: ИИ-ассистент по ревью кода
Подтип: Плагин / Веб-приложение
Рекомендация: Перспективный
Документация: qodo-merge-docs.qodo.ai
Сайт: qodo.ai/products/git-plugin
GitHub: github.com/Codium-ai/pr-agent
GitHub stars: 6,1k
Контрибьюторы GitHub: 88

Ключевые возможности

Qodo Merge (ранее PR-Agent) полностью меняет работу с pull request, внедряя ИИ-помощь непосредственно в процесс разработки. Вот его ключевые особенности:

Интеллектуальный анализ PR

Ключевая особенность Qodo Merge — автоматизированный анализ. Инструмент тщательно проверяет pull request: оценивает качество кода, выявляет потенциальные уязвимости и проверяет покрытие тестами. Такой проактивный подход позволяет обнаруживать проблемы до их попадания в основную ветку.

Интерактивный опыт разработки

• Контекстный PR-чат: Обсуждайте код в приватном, контекстно-зависимом чате прямо в GitHub. Чат учитывает описание PR и сообщения коммитов, чтобы давать максимально релевантные ответы.
• Умные предложения по коду: Получайте улучшения, готовые для немедленного коммита, с авторазворачиваемыми блоками кода для наглядности. Функция “цитирования и ответа” ускоряет обсуждение отдельных комментариев.
• Командный интерфейс: Управляйте PR с помощью простых команд — /review, /describe, /improve, /ask — для быстрой работы с запросами.

Бесшовная интеграция

• Расширение Chrome: Доступ ко всем функциям прямо из интерфейса PR через удобную панель инструментов.
• Работает как с открытыми, так и с приватными репозиториями (Pro-версия необходима для приватных репозиториев).
• Настраиваемая фильтрация: Настраивайте фильтрацию, чтобы сосредоточиться на нужной обратной связи.

Развитие при поддержке сообщества

Qodo Merge — open source-проект, который развивается и кастомизируется благодаря активному вкладу сообщества и может быть адаптирован под самые разные задачи.

💡 Полезные советы

1. Стратегически используйте фильтры для ясности в сложных обсуждениях PR.
2. Используйте PR-чат для быстрых уточнений, чтобы не перегружать основной поток комментариев.
3. Комбинируйте команды для получения комплексной обратной связи по PR.
4. Присоединяйтесь к open source-разработке, добавляя нужные вашей команде функции.

Мнение разработчиков

👍 Сильные стороны

• Открытый исходный код — прозрачность и гибкая кастомизация
• Комплексный набор инструментов для работы с PR в одном решении
• Возможность self-hosted-развёртывания для команд, которым важно полное управление

🚧 Особенности, которые стоит учитывать

• Для поддержки приватных репозиториев требуется Pro-версия
• Потребуется время, чтобы освоить командный интерфейс
• Настройка self-hosted-решения требует технической подготовки

Supermaven

Тип: ИИ-ассистент
Подтип: Плагин
Рекомендация: Игнорировать
Сайт: supermaven.com

О Supermaven

Supermaven — ассистент для программирования, который интегрируется с популярными редакторами кода, такими как VS Code и JetBrains IDE. В основе лежит ИИ-модель Babble, которая предоставляет контекстно-зависимые автодополнения и рекомендации по коду. Babble может обрабатывать контекст до 1 миллиона токенов, что позволяет эффективно анализировать даже очень большие проекты.

Проект закрыт — он объединён с Cursor IDE:

Мы рады сообщить, что Supermaven присоединяется к Cursor!

Devin AI

Тип: ИИ-агент
Подтип: Веб-приложение
Рекомендация: Игнорировать
Сайт: cognition.ai/blog/introducing-devin

О Devin

Devin — это неутомимый и квалифицированный помощник, одинаково готовый работать вместе с вами или самостоятельно выполнять задачи для последующей проверки. Благодаря Devin инженеры могут сосредотачиваться на более интересных задачах, а команды — достигать более амбициозных целей.

ChatDev

Тип: ИИ-агент
Подтип: Веб-приложение
Рекомендация: Игнорировать
GitHub: github.com/OpenBMB/ChatDev
Статья: arxiv.org/pdf/2307.07924.pdf

О ChatDev

ChatDev использует большие языковые модели (LLM), чтобы упростить весь процесс разработки программного обеспечения с помощью общения на естественном языке.

Ключевые моменты

• ChatDev — это виртуальная чат-компания по разработке ПО, которая имитирует каскадную модель (waterfall), разделяя процесс на четыре этапа: проектирование, программирование, тестирование и документирование.
• На каждом этапе ChatDev "нанимает" агентов с разными ролями: программисты, рецензенты, тестировщики, — которые участвуют в коллективном диалоге, предлагая и проверяя решения.
• Цепочка сообщений разбивает каждый этап на атомарные подзадачи, позволяя ролям обсуждать и решать конкретные задачи в контекстном режиме.
• Для решения проблемы генерации некорректного кода в ChatDev реализован механизм “инструкции по размышлению” (thought instruction), когда инструктор явно даёт указания помощнику-программисту по внесению изменений в код.
• Эксперименты показывают эффективность и низкую стоимость ChatDev: весь процесс разработки может быть завершён менее чем за 7 минут и стоит менее $1.
• Этот фреймворк демонстрирует потенциал интеграции LLM в разработку ПО, делая ключевые этапы более эффективными и способствуя взаимодействию между различными ролями.

GPT Pilot by Pythagora

Тип: ИИ-агент
Подтип: Веб-приложение
Рекомендация: Игнорировать
GitHub: github.com/Pythagora-io/gpt-pilot

О GPT Pilot

Вот как GPT Pilot строит приложения (по выдержке из README проекта на GitHub):

1. Вы вводите название приложения и его описание.
2. Агент Product Owner — как и в реальной жизни, ничего не делает. 🙂
3. Агент Specification Writer задаёт вопросы для уточнения требований, если описание проекта недостаточно подробное.
4. Агент Architect определяет необходимые технологии для приложения, проверяет их наличие на машине и устанавливает их при необходимости.
5. Агент Tech Lead формирует задачи, которые должен реализовать Developer.
6. Агент Developer для каждой задачи описывает, что и как нужно реализовать, используя понятный человеку язык.
7. Агент Code Monkey берёт описание Developer и существующий файл, после чего вносит необходимые изменения.
8. Агент Reviewer проверяет выполнение каждого шага задачи; если что-то сделано неправильно, отправляет задачу обратно Code Monkey.
9. Агент Troubleshooter помогает формулировать корректную обратную связь GPT Pilot, если что-то идёт не так.
10. Агент Debugger — не хочется его видеть, но именно он поможет, когда что-то идёт не так.
11. Агент Technical Writer пишет документацию для проекта.

Тесты	Результат	Комментарий
Простое TODO-приложение на KTOR с CRUD	Неудача	Довольно перспективно. GPT Pilot потребовалось 2 часа, некоторая помощь и ручное вмешательство, чтобы завершить базовое приложение с одним endpoint. Процесс показал потенциал, однако основными проблемами стали управление зависимостями, ошибки импортов и недостающие части кода. Общая стоимость эксперимента составила около $15.

MetaGPT

Тип: ИИ-агент
Подтип: Веб-приложение
Рекомендация: Игнорировать
Сайт: docs.deepwisdom.ai/main/en
GitHub: github.com/geekan/MetaGPT
Статья: arxiv.org/abs/2308.00352
Другие ресурсы: 1001epochs.ch/blog/metagpt-for-future-of-work

О MetaGPT

MetaGPT — это мультиагентная платформа на базе LLM, предназначенная для трансформации процессов выполнения задач, совместной работы и принятия решений на рабочем месте. В архитектуре выделены два основных уровня:

• Базовый слой компонентов: обеспечивает основные функции для работы отдельных агентов — окружение, роли, инструменты и действия.
• Слой совместной работы: разбивает сложные задачи, распределяет их между агентами, контролирует соблюдение регламентов, поддерживает совместное хранилище данных и знаний.

Ключевые особенности MetaGPT — ролевая архитектура, быстрое обучение, обмен знаниями и человеко-центричный подход. Среди преимуществ — автоматизация, интеграция человеческих SOP, креативная генерация программ и рост эффективности за счёт нескольких ИИ-агентов.

Преимущества

В отличие от других LLM-фреймворков, MetaGPT отличается масштабируемостью, гибкостью и стабильной работой на различных бенчмарках. В основе философии разработки — адаптивность, пользовательский фокус и развитие коллаборативной экосистемы.

Ограничения

MetaGPT всё ещё находится в разработке и может быть не лучшим выбором для особо сложных проектов. Возможности платформы ограничены объёмом обучающих данных и требуют регулярного обновления для поддержания актуальности.

Ключевые моменты

• Концепция MetaGPT: Система создана для преодоления ограничений других мультиагентных LLM-решений, которые страдают от накопления логических ошибок. В MetaGPT реализованы человеко-подобные рабочие процессы, позволяющие стандартизировать и ускорить разработку, снизить количество ошибок.
• Стандартизированные операционные процедуры (SOP): Используются для чёткого распределения обязанностей между агентами и разбиения задач на подзадачи.
• Ролевая система: Каждый агент получает определённую роль (например, Product Manager, Architect, Engineer и др.) с чётко заданными входными и выходными параметрами, что обеспечивает целостность процесса.
• Протоколы коммуникации: Для избежания потери информации применяется структурированный обмен — агенты используют схемы, документы требований и другие формализованные артефакты, а не только естественный язык.
• Механизм исполняемой обратной связи: Позволяет непрерывно проверять и отлаживать код прямо во время выполнения приложения.
• Эмпирическая проверка: В статье показано, что MetaGPT превосходит аналоги по количеству завершённых задач и качеству кода на бенчмарках HumanEval и MBPP.
• Коллективная разработка ПО: MetaGPT особенно эффективна для командной работы, демонстрируя способность управлять сложными проектами с участием множества агентов.

Тесты	Промт	Результат	Комментарий
Простое TODO-приложение на KTOR с CRUD — базовый промт (5, 10 и 15 итераций)	создать простое todo crud приложение на Ktor с jwt аутентификацией и сериализацией	Неудача	– Отсутствуют классы, файлы сборки, аутентификация или согласование формата данных (content negotiation), некоторые классы сгенерированы на другом языке + Использованы правильные зависимости
Простое TODO-приложение на KTOR с CRUD — расширенный промт (30 итераций)	создать простое TODO CRUD приложение на Ktor с JWT аутентификацией и сериализацией  **Требования:** – Использовать Ktor для серверной части – Реализовать CRUD-функционал для управления TODO элементами (Cread, Read, Update, Delete) – Добавить JWT-аутентификацию для защиты эндпоинтов – Использовать Kotlin serialization для работы с JSON – Включить build.gradle для управления зависимостями Если нужны уточнения — задайте вопрос.	Неудача	– Отсутствуют классы, файлы сборки, аутентификация или согласование формата данных (content negotiation), некоторые классы сгенерированы на другом языке + Использованы правильные зависимости

Gorilla

Тип: ИИ-ассистент

Подтип: Веб-приложение

Рекомендация: Игнорировать

Сайт: gorilla.cs.berkeley.edu

GitHub: github.com/ShishirPatil/gorilla

Статья: arxiv.org/pdf/2305.15334.pdf

О Gorilla

Gorilla позволяет большим языковым моделям (LLM) использовать внешние сервисы и инструменты через вызовы API. Получив запрос на естественном языке, Gorilla автоматически подбирает семантически и синтаксически корректный API для обращения. Мы первыми продемонстрировали, как LLM могут точно вызывать более 1600 (и их количество продолжает расти) API-вызовов, снижая при этом уровень галлюцинаций.

Мы также представили APIBench — крупнейшую коллекцию API, подготовленную для обучения моделям! Присоединяйтесь к нашему сообществу: помогайте расширять крупнейший каталог API и обучать LLM работать с ними. Вы можете вступить в наш Discord, отправить Pull Request или написать нам на почту, если хотите добавить свой API.

AI Code Review Action

Тип: ИИ-ассистент для ревью кода
Подтип: GitHub Action
Рекомендация: Игнорировать
GitHub: github.com/marketplace/actions/ai-code-review-action

О AI Code Review Action

• Инструмент встраивается в workflow GitHub Actions.
• Подобно Korbit, этот ассистент генерирует множество комментариев — зачастую избыточных или малополезных. Часть комментариев совпадает с замечаниями Korbit, вероятно, из-за схожих подходов к промт-инженерии.
• С большими diff-ами кода инструмент справляется плохо, поэтому его эффективность на сложных проектах ограничена.
• В основе AI Code Review Action на GitHub используется открытая модель GPT-3.5 Turbo.

Тесты	Результат	Комментарий
merge request (MR) на 200 строк	Неудача	27 комментариев — только по изменённым строкам, бесполезны в масштабе всего проекта. Большинство касается именования тестов, но замечания некорректны.
MR на 700 строк	Неудача	52 комментария. - Часть комментариев не относится к diff-коду. - Слишком много замечаний, сложно извлечь из них пользу.
MR на 1800 строк	Неудача	Инструмент не справился: контекст оказался слишком большим для GPT-3.5.

Korbit

Тип: ИИ-ассистент для ревью кода
Подтип: Веб-приложение
Рекомендация: Игнорировать
Сайт: korbit.ai

О Korbit

Korbit — инструмент на базе ИИ для автоматического ревью pull request-ов.

• Он создаёт много комментариев: среди них встречаются полезные, но из-за большого объёма их сложно отследить.
• Korbit обрабатывает diff любого размера — как маленькие, так и большие изменения в коде.

Тесты	Результат	Комментарий
MR на 200 строк	Неудача	9 комментариев, все по изменённым строкам; бесполезны для анализа всего проекта.
MR на 700 строк	Неудача	19 комментариев - Потенциальные баги: простые проблемы, например, захардкоженные значения. - Некорректный комментарий: одна ссылка ошибочно указывает на IndexOutOfBoundsException. - Лишние: много бесполезных.
MR на 1800 строк	Неудача	54 комментария - Те же простые ошибки остались невыявленными. - Чтение большого количества ненужных замечаний демотивирует.

Инструменты для разработчиков ИИ: выводы

Краткое резюме нашего исследования.

Автоматизированные агенты для ревью кода: сравнительные итоги

• Полезность комментариев: И Korbit, и AI Code Review Action для GitHub создают множество комментариев, однако из-за их количества бывает сложно найти действительно ценные замечания. В то же время подход CodeRabbit, основанный на предоставлении детальных обзоров и патч-нот, часто оказывается более полезным для передачи важных инсайтов.
• Широта ревью: Преимущество CodeRabbit в том, что он не только анализирует код, но и предлагает лучшие практики, что помогает поддерживать высокий уровень качества и соответствие стандартам отрасли.
• Конфиденциальность данных: Хотя защита данных важна для любого инструмента ревью кода, CodeRabbit делает явный акцент на безопасности и защите чувствительной информации, что особенно ценно для команд, ориентированных на безопасность.

Честное мнение

На данный момент вижу три основных сценария использования подобных инструментов:

1. Частные (закрытые) проекты
2. Проекты с единственным разработчиком
3. Разработчики с ограниченным коммерческим опытом

Ассистенты для программирования на базе ИИ: сравнительный анализ

• Точность автодополнения кода: GitHub Copilot и Cloud Code обеспечивают точные, контекстно-зависимые предложения благодаря пониманию всей структуры проекта.
• Конфиденциальность данных: В GitHub Copilot доступны настраиваемые параметры приватности, позволяющие контролировать объём передаваемой информации. У Google Cloud Code отсутствует прозрачность в вопросах защиты данных.

Агентные ИИ-системы: сравнительный анализ

MetaGPT внедряет человекоподобные процессы и стандартизированные процедуры (SOP), чтобы устранить ограничения существующих LLM-подходов. Каждый агент получает отдельную роль и сферу ответственности, что способствует структурированности и управляемости разработки. Среди функций — исполняемая обратная связь для постоянной проверки и отладки кода, акцент на обмене знаниями и командной работе.

Похожим образом, GPT Pilot реализует пошаговый процесс, где каждый агент (спецификатор, архитектор, разработчик и др.) выполняет свою определённую роль в создании ПО. Такой подход снижает риск каскадных ошибок и несогласованности.

Несмотря на высокий потенциал интеграции LLM в разработку ПО, эти агентные фреймворки пока находятся на ранней стадии развития и не готовы к массовому внедрению в продакшн. В наших тестах они не смогли создать полноценное рабочее TODO-приложение на KTOR с JWT-аутентификацией и сериализацией, что подчёркивает необходимость дальнейшего развития, прежде чем их можно будет надёжно использовать для сложных проектов.

FAQ по инструментам для разработчиков ИИ

Часто задаваемые вопросы об использовании ИИ-инструментов в разработке программного обеспечения.

Что такое инструменты для разработчиков ИИ?

Это набор программ и библиотек, которые помогают создавать, тестировать и внедрять функции искусственного интеллекта в ПО. Такие инструменты упрощают процессы и повышают эффективность разработки ИИ.

Что такое генеративный ИИ и чем он полезен разработчикам?

Генеративный ИИ, например, модели от OpenAI, способен генерировать код, автоматизировать рутинные задачи и помогать в отладке, что существенно повышает производительность программиста.

Как используются ИИ-модели в инструментах для программирования?

ИИ-модели интегрируются в редакторы и IDE для интеллектуальных подсказок, автоматического поиска ошибок и генерации документации — это ускоряет процесс разработки.

Кому полезны инструменты для разработчиков ИИ?

Такие инструменты полезны как опытным разработчикам, специалистам по ML и дата-сайентистам, так и обычным программистам. Даже новички могут воспользоваться простыми ИИ-инструментами для добавления базовых функций.

Каковы основные сценарии использования инструментов для разработчиков ИИ?

• Обучение и внедрение ML-моделей для задач распознавания изображений, речи, обработки естественного языка, поиска аномалий.
• Автоматизация рутинных задач и генерация кода по заданию программиста.
• Оптимизация производительности ПО и обнаружение ошибок с помощью ИИ-аналитики.

Какие бывают типы инструментов для разработчиков ИИ?

Существует множество инструментов для разных этапов разработки. Вот основные категории:

• Автодополнение и ассистенты: ИИ предсказывает следующий фрагмент кода, предлагает сниппеты или даже генерирует функции целиком. Примеры: Tabnine, JetBrains AI Assistant, aiXcoder.
• Анализ и отладка кода: Такие инструменты находят ошибки, рекомендуют улучшения и помогают отлаживать сложные участки. Примеры: Codium, Stepsize AI, Sourcery.
• Генерация документации: ИИ создает документацию из кода автоматически, экономя время. Пример: Rewind.ai.
• Общие ИИ-ассистенты: Некоторые среды (например, Replit) имеют встроенных чат-ботов, которые отвечают на вопросы, дают подсказки и помогают с отладкой.
• Ассистенты по UI/UX-дизайну: ИИ помогает создавать макеты интерфейсов или предлагает варианты размещения элементов на основе пользовательских данных. Полезно для разработчиков, участвующих в полном цикле создания приложений.

Как вы используете ИИ в процессе разработки?

В Pragmatic Coders мы применяем ИИ для генерации кода, мозгового штурма и автоматизации ежедневных задач.

Подробнее: ИИ в разработке ПО: как мы экономим клиентам время и деньги

Почему важно как можно раньше внедрять инструменты ИИ в продукт?

ИИ позволяет быстрее экспериментировать, делать ошибки и учиться на них.

Джо Джастис, экс-сотрудник Tesla и Agile-коуч, делится своими наблюдениями о внедрении ИИ:

• Компании, которые не используют ИИ, уже отстают, а те, кто не тренирует собственные ИИ, упустили момент начать их обучение.
• Когда вы начинаете тренировать свой ИИ, становится понятно, какие данные наиболее полезны. Это меняет подход к сбору информации и даже процессы работы — чтобы проще собирать нужные данные. Многие до этого этапа ещё не дошли.

Главное: ИИ необходим для инноваций, особенно если вы создаёте цифровые продукты.

Подробнее: Как стратегия инноваций Илона Маска может усилить успех вашего приложения

Как IDE с ИИ-ассистентами повышают продуктивность?

Такие IDE, как Visual Studio Code с Copilot, предоставляют интеллектуальные функции, которые помогают быстрее писать, оптимизировать и отлаживать код.

Какова роль OpenAI в развитии инструментов для разработчиков?

OpenAI создала мощные ИИ-модели, такие как GPT-4, которые используются в различных инструментах для разработки, помогая в программировании, отладке и управлении проектами.

---

Этот текст является переводом статьи: Best AI for coding in 2025: 25 developer tools to use (or avoid), Last updated: March 3, 2025