7 款 AI 编程工具 2024 年实战评测

有时候，写代码真的很难，尤其是遇到那些棘手的 bug 时。

2024 年，我尝试了很多 AI 工具，但其中只有 7 款真正适合我的开发工作流，也确实帮助我写出了更好的代码。

目前，我只在使用其中几款，但这份清单里的每一款工具都值得一试。

接下来，我们一起看看它们是如何帮助我的，以及它们又能怎样帮助你。

我一直听人说，测试应该是开发工作的重中之重，任何未经测试的代码都不可靠。

我认为，对 codebase 有一定了解并将测试环节自动化非常重要。当然，在某些情况下，这么做也可能有些过度，因为每个人对于“应用能够正确运行”的判断标准并不相同。

正是在这种情况下，我接触到了 Qodo（以前叫作 CodiumAI），发现它真的非常实用。

这是一款面向开发者的 AI 工具，可以为代码生成有意义的测试。它会分析你的代码、docstring 和注释，然后在你编码时推荐相应的测试。

它特别适合用来妥善测试复杂功能，主要提供以下能力：

• → Qodo Gen：定义覆盖率目标，Qodo 就会据此生成测试、检测 bug，并为其编写文档。

• → Qodo Merge：通过为审查者提供简明的 PR 导览，并按照严重程度排列代码建议，让 PR 不再那么令人头疼。

观看这个 1 分钟的快速演示，了解 Qodo 如何帮助你实现零 bug！

你可以从 VSCode Marketplace 下载它，也可以安装 JetBrains extension。

你可能听说过 PR Agent（用于审查 PR）和 Codiumate 等热门工具，它们都出自同一个团队。

你可以查看官方文档，并通过比较生成 unit test 的能力，了解 CodiumAI 与 ChatGPT 之间的区别。

🎯 现在，我用 Qodo 做什么？

我主要使用它生成测试来验证代码，因为它具备上下文感知能力，用起来非常轻松。我并没有在每个项目中都使用它，但每当接触一个新的 codebase（开源项目）时，使用 Qodo 会方便很多。

Qodo 及其所有工具都是完全开源的。你可以查看下面的 repo！

多年来，我一直使用 VSCode，并且始终对 AI 编辑器敬而远之，因为我认为调试 AI 编写的代码会耗费更多时间。我原以为这只会抵消它所带来的效率提升，但后来才逐渐意识到，自己错得有多离谱。

问题在于，基于 AI 的编辑器实在太多了，例如 Cursor、Continue、Zed、Void 和 PearAI，我相信市面上肯定还有更多选择。

一开始我也持怀疑态度，但最终选择了 Cursor，因为 Twitter 上有很多开发者都在讨论它（也许我确实被这股热潮影响了）。

根据我的实际体验，Cursor 确实能够理解你的项目，不像有些编辑器只是嘴上说说而已。

它能理解你的编码风格，知道你的项目结构，甚至还能掌握团队的最佳实践。它就是这么好用。

它是 VS Code 的一个 fork，因此你可以直接导入设置、主题、快捷键和 extensions，继续沿用原来的使用体验。迁移过程非常简单，这正是许多开发者开始使用它的原因。

我几乎用过它的所有功能，效果令我十分震撼。下面通过一些演示示例，简单介绍其中几项功能。

传统的自动补全并没有那么好用，而 Cursor 的 Tab 功能会持续在后台运行，分析现有代码并预测你的下一步操作。

它的准确率很高，因为它会追踪你最近的改动，同时理解整个项目的上下文。

这个命令快捷键能够充分发挥 AI 辅助编程的能力，可以帮你生成代码、重构大段代码，以及完成更多工作。

编辑器的能力还延伸到了 terminal，你只需要在 terminal 中使用 ⌘ K。

例如，你不必费力回忆 find 命令的确切语法，只需输入“查找过去 24 小时内添加的所有文件”，然后让 Cursor 完成繁重的工作。

Cursor 知道你当前位于哪个文件，也知道光标停在哪里。它就像一位正在看着你屏幕的开发者，随时与你交流。这些对话能够感知上下文，因此效果要好得多。

这是最疯狂的功能之一，可以帮助你从零开始生成一个完整的应用。没错，只需几分钟，就能生成完整且可以正常运行的 codebase，其中包含所有必要的 imports 和 boilerplate code。

如果你想了解更多功能、模型，以及 context 或 AI review 等术语，可以前往官方文档探索。

刚开始使用时，我只阅读了 Builder.io 团队撰写的博客文章《The Ultimate Introduction to Cursor for Developers》。这是一份非常完整的指南，强烈推荐！

🎯 现在，我用 Cursor 做什么？

我正在构建自己的作品集，主要用它修复一些小 bug，尤其是复杂的 frontend 工作。Cursor 现在已经成为我的默认编辑器，我相信它确实能够提高生产力。我或许也会订阅 pro plan :)

我记得自己曾在一个项目中被某个问题卡住。我翻阅了 50 多个 Stack Overflow 帖子，甚至还请教过资深开发者。你可以想象，这件事有多么令人沮丧！

后来 ChatGPT 出现了，查找信息变得容易许多。它本可以更快地解决那个问题。当然，ChatGPT 刚发布时并不擅长编写代码，往往需要尝试好几次，才能得到有用的答案。

随着 GPT-4o 和 GPT-4o mini 等新模型的推出，它已经有了显著进步。如今，它还拥有带上下文的 memory，可以给出更加准确的回答。

一开始，我会同时使用 ChatGPT 和 DevGPT（现在它把使用次数限制为 10 次）来交叉验证答案，但后来我不再使用 DevGPT 了。

如今，ChatGPT 已经先进了许多，plugins 和 agents 让它变得更加强大。

例如，你可以使用 DALL・E，根据自己的 prompt 生成封面图片。你可以在 chatgpt.com/gpts 找到所有 agents。

🎯 现在，我用 ChatGPT 做什么？

老实说，我主要用它处理一些常规任务，例如理解代码或快速查找新信息。它刚发布时，我用得非常多，尤其会用它完成编码和手动工作。但现在，我已经不太用它写代码了。

每当遇到无法解决的编程问题时，Perplexity 通常都是我的第一站。它就像一个更聪明、更快速的搜索引擎，可以直接给出清晰答案，无须让我在大量链接中费力筛选。

相比 Bing 或 Google 等其他搜索引擎，我更喜欢 Perplexity，因为前两者经常充斥着广告。而在 Perplexity 上，每个答案都很直接，并且有来源作为支撑。

下面简单介绍它的几项功能：

⚡ 它提供了六种模式，可以满足不同的需求。

⚡ 你还可以填写一些基本信息，从而获得更符合个人需求的回答。

⚡ 你可以创建自定义 space，以更好的方式组织信息。之后，你可以上传文件（ppt、pdf、word、excel），将它们作为知识库的信息来源。然后，你还可以邀请协作者一起进行头脑风暴，共同实现有趣的想法。

⚡ 你可以通过它发现新内容、及时了解最新动态（我其实不怎么使用这个功能），还可以将内容加入书签，留待以后查看。

⚡ 对于任何 query，你都可以搜索相关图片和视频（位于右侧）。你还可以查看全部来源，并逐一确认每个观点分别使用了哪些来源。

我开始使用它，是因为它的用户界面非常容易上手，而这些功能又恰好为这种简洁体验提供了有力支撑。

Perplexity 还有一款名为 Perplexica 的开源替代方案。它使用相似度搜索和 embeddings 等高级 machine learning 算法来优化结果，并给出附带引用来源的清晰答案。

它使用 SearxNG 来保持信息的时效性，同样提供了 6 种 focus mode。你绝对可以从它的 codebase 中学到很多东西。

🎯 现在，我用 Perplexity 做什么？

我用它获取清晰、直接的答案，而不用逐一筛选大量 Google 链接。此外，它支持无限追问，在处理复杂 query 时非常方便。

几个月前，我在 Twitter 上看到大家都在热议 Pieces，于是决定亲自试一试。

它是一款 AI 生产力工具，旨在帮助开发者整理混乱的工作流。真正让它与众不同的是，其 AI 完全离线运行，因此能带来强烈的隐私安全感。

最棒的是，它拥有一套完整的生态系统，其中包括名为 Pieces OS 的强大桌面应用、用于传输 snippets 的 Chrome extension，以及 VSCode extension。把它们组合起来使用，可以构建一套非常强大的工作环境。

Pieces OS 使用本地 LLM，因此所有内容都可以 100% 在你的机器上本地运行。不过，你也可以连接 cloud，以便进行备份、分享，以及使用基于 cloud 的 LLM 生成代码。

✅ 我尝试了它的 live context 功能。它本质上是一种具备高度感知能力的辅助功能，可以引导你准确回到上次中断工作的地方。例如，你可以问：“一个小时前我在做什么？”它就会把所有细节都告诉你。

✅ 你甚至可以浏览文档（通过 web browser），让 AI 从中学习。之后，你可以提出问题，它会根据这些文档进行回答。

你可以查看 Pieces 提供的完整功能列表。

我甚至还在一篇博客中，通过演示示例介绍了许多有趣的使用场景，讲解为什么 Pieces 是你成为 10x developer 所需的唯一一款 AI 工具🤯。

🎯 现在，我用 Pieces 做什么？

目前我没有使用它，但之前同时开发多个项目时，我曾连续用了几个月。正如前面所说，只有配合完整生态系统使用时，它才能发挥更强大的能力（browser extension + desktop app + VS Code extension）。

Pieces 的部分工具是开源的。

作为一名开发者，我理解文档的重要性。但编写文档是一个漫长的过程，有时还会变得十分混乱。

我一直在寻找解决方案，后来发现了 Mintlify。它可以利用 AI，帮助你在短短几秒内为代码编写文档。

你可以观看这段视频，了解完整的操作过程！

如你所见，只需要选中代码，或者把光标放到想要编写文档的代码行上，然后点击 Write Docs 按钮（或按下 ⌘ + .）即可。

它支持超过 10 种主流 programming language，以及 JSDoc、reST 和 NumPy 等多种 docstring 格式。

它简单易用，可以在你编写代码的同时自动生成文档，因此相当方便。

你可以安装 VSCode extension，也可以在 IntelliJ 中找到它。你还可以前往其网站了解更多信息。

🎯 现在，我用 Mintlify 做什么？

我主要用它为开源项目的代码编写文档。独自开发一个 codebase 时，我通常不会使用它（除非项目很复杂），因为这种情况下，我认为没有编写文档的必要。总体而言，它比从零开始编写文档快得多。

Mintlify 是开源的。

我并没有什么特别的理由，只是在撰写一篇博客时，决定尝试用 Continue 作为 AI 编程助手。可以肯定的是，它没有让我失望。

主要原因可能是，我想通过使用本地 LLM 节省一些费用。此外，它还可以把 codebase、issues、文档甚至文件作为上下文。

你可以连接任意模型和任意上下文，在 VS Code 和 JetBrains 内构建自定义的自动补全与聊天体验。

你可以轻松地将 Ollama 与 Continue 配置到一起。下面是我安装时的截图。

就是这么简单。完成配置后，你就可以使用所有这些出色的功能：

⚡ 使用 Tab 功能自动补全代码建议。

⚡ 针对你的 codebase 提问。

⚡ 立即理解 terminal errors。

⚡ 使用 slash commands 启动操作。

⚡ 在编码位置直接重构函数。

如果你仍然感兴趣，可以观看这段 YouTube 视频，并在文档中找到全部信息。

🎯 现在，我用 Continue 做什么？

我已经转向 Cursor，因为它可以满足我的大部分需求。不过，如果你想避开 cloud subscription 的成本，转而使用本地 LLM，Continue 依然是一个不错的选择（它可能会慢一些，但仍然值得）。

这些工具让写代码不再那么像是在工作（我们都知道，编程有时确实很难），反而更像是在施展魔法。在这份清单中，Qodo 和 Cursor 是我的最爱。

你使用过其他 AI 工具吗？欢迎在评论区告诉我们。

祝你今天愉快！我们下次再见。

你可以通过 dub.sh/opensouls 加入我为开发者和科技作者建立的社区。

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