AI 也不一定比人類懂編程，五款 AI 編程助手丨AI 情報局

“AI或許可以減少出錯，但一定不懂創(chuàng)造。”             

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市場上現(xiàn)已存在多款AI編程工具，主要作用于幫助自動補全開發(fā)過程中的編碼，令開發(fā)人員減少重復性編程工作以提升編程效率。

雖然這些工具在編程效率方面已經(jīng)證實了自己的價值，但在經(jīng)過一輪市場驗證后，開發(fā)者對于這些工具使用反響平平，通過目前市場上的反饋，明顯可以看出AI編程助手在解決復雜編程問題方面仍不盡農(nóng)意。

01

GitHub Copilot

公司名片

GitHub Copilot是一款由GitHub和微軟推出的AI結(jié)對編程工具，通過目前的機器學習技術(shù)，已經(jīng)能夠為開發(fā)者提供實時的代碼建議。

產(chǎn)品特點

GitHub Copilot主要在開發(fā)過程中協(xié)助開發(fā)者更有效的進行編寫代碼，它在開發(fā)者編寫過程中識別出開發(fā)者可能需要實現(xiàn)的函數(shù)或類，涵蓋從基本的語法補全到復雜的邏輯結(jié)構(gòu)，并提供完整的定義建議，減少人為失誤，以此來提高工作效率。

優(yōu)點：GitHub Copilot支持多種編程語言，能夠根據(jù)已有的代碼，智能地建議下一行或多行代碼。而對于開發(fā)人員在面對不熟悉的庫或框架時，也能通過GitHub Copilot快速提供示例代碼，減少查閱文檔的時間。

缺點：網(wǎng)絡(luò)延遲問題經(jīng)常發(fā)生（客觀存在問題，需另一種技術(shù)解決），付費內(nèi)容價格貴，綜合使用成本高。

使用場景

GitHub Copilot 在 Visual Studio Code 編輯器中以插件的形式存在，它可以根據(jù)開發(fā)者在編輯器中輸入的代碼，自動提供整行或整個函數(shù)的建議。

除了代碼本身，Copilot還能基于代碼邏輯自動生成或補充注釋和文檔，提高代碼可讀性。

但目前在投入市場方面，GitHub Copilot并沒有針對中國市場進行優(yōu)化部署，延遲、付費基準貴都是問題，雖然可以在簡單重復的工作中發(fā)揮價值，但在高端的技術(shù)市場還未能提供足夠的商業(yè)價值。

項目地址：https://github.com/features/copilot

02

Tabnine

公司名片

起先是Codota 和 Tabnine 兩家公司，在2019年（Codota融資1200萬美元之前）合并，并在2021年6月最終敲定Tabnine 作為主打品牌。Tabnine 在2022年5月已完成1550萬美元的融資，2023年11月完成B輪2500萬美元的融資。

產(chǎn)品特點

Tabnine 在接入包括GPT-4.0 Turbo在內(nèi)的數(shù)個大模型后，支持多種語言和開發(fā)工具，并可根據(jù)本地的代碼內(nèi)容，基于云上AI支持，通過預測驗算，在開發(fā)編碼時候進行對應(yīng)提示。

優(yōu)點：目前Tabnine能提供長序列的代碼補全，也是目前市面上支持的開發(fā)語言種類以及IDE平臺最多的工具。付費的版本更是支持云端的代碼庫。

缺點：在Tabnine運營多年后接入AI模型，功能變強大了。但畢竟AI的思考速度比人類快，因此也不接地氣，對開發(fā)工作的支持變的不友好。自動補全編碼偶爾喧賓奪主，比如補充代碼超過了方法的調(diào)用范圍。

使用場景

Tabnine支持基礎(chǔ)版的免費功能，以及專業(yè)版和團隊版本的付費服務(wù)。根據(jù)目前市面上實際使用的體驗，個人開發(fā)者使用基礎(chǔ)版就能對自己編程效率獲得足夠的支持。而涉及到商業(yè)需求，目前Tabnine支持嚴格的安全和合規(guī)企業(yè)要求，管理私有代碼庫、許可的開源代碼和 Stack Overflow 的問題和答案。

官網(wǎng)地址：https://www.tabnine.com/

03

Replit

公司名片

2023年3月，谷歌宣布與 Replit 建立合作關(guān)系，計劃將其AI語言模型與 Replit 的軟件相結(jié)合，以此來進一步提升開發(fā)人員的編碼效率。這一舉措直接與微軟及 GitHub 平臺上的Copilot功能形成競爭。

此時，Replit 以融資額9740萬美元的B輪融資，估值達到11.6億美元。作為一個在線編程平臺，無論是在功能上還是在用戶體驗上都獲得了市場的積極反響。其與谷歌的合作也突顯了其在AI輔助編程領(lǐng)域的潛力和影響力。

產(chǎn)品特點

基于大型語言模型的能力正在不斷演進，以AI的能力來推動編程領(lǐng)域的變革，使編碼變得更加高效和創(chuàng)造性。隨著AI技術(shù)的進一步融入，Replit有望繼續(xù)拓展其在編程領(lǐng)域的邊界，為更多的開發(fā)者提供更加便捷和高效的編程解決方案。

優(yōu)點：Replit 擁有 IDE資源基礎(chǔ)，可避免重零開始配置環(huán)境。除了有助于提高開發(fā)效率，更重要的是可以降低開發(fā)的門檻，節(jié)省所需投入的成本。

缺點：目前AI編程的整個功能僅能在Replit IDE上使用，具體的安全性不透明，其實很難想象作為一款AI編程工具會有這樣的限制。

使用場景

在2023年3月，Google Cloud 和 Replit 達成合作。通過 Replit 的 AI Ghostwriter 訪問 Google Cloud ，支持開發(fā)人員使用基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)和基礎(chǔ)模型，而通過 Google Cloud 和 Workspace 則可讓開發(fā)人員訪問 Replit 的協(xié)作代碼編輯平臺。

官網(wǎng)地址：https://replit.com/

04

Devin

公司名片

2023年11月，僅有10人的小團隊創(chuàng)辦了 Cognition AI ，且在成立4個月后，也就是2024年3月，Cognition AI 獲得了2100萬美元的A輪融資。正式發(fā)布了人工智能編程助手 Devin 。

根據(jù) Cognition AI 目前公布的信息，Devin提供了自動化編程、代碼優(yōu)化、數(shù)據(jù)分析或決策支持等領(lǐng)域的AI工具和服務(wù)。

產(chǎn)品特點

Devin 是一個AI開發(fā)人員，其角色定位并非一個協(xié)助程序開發(fā)人員進行補充編碼的工具，而是完全可獨立進行開發(fā)流程的智能體。

優(yōu)點：可通過自然語義的當時下達指令，AI可自動完成對應(yīng)需求的開發(fā)編碼

缺點：目前實際投入的案例過少，內(nèi)測waiting list 已經(jīng)引起了部分專業(yè)人士的微詞。因為 Devin 的目標用戶都是擁有專業(yè)基礎(chǔ)額人士，因此用戶提出的質(zhì)疑觀點也更加犀利。甚至在2024年4月，有人分析了 Devin 發(fā)布的演示視頻，并質(zhì)疑其宣傳造假。

使用場景

截至2024年4月底，在目前市場上展示過的所有測試中，包括SWE-bench，顯示 Devin 可解決問題的比例高達13.86%。這個數(shù)字在實際問題解決比例中雖然很小，但已比上一輪技術(shù)最終解決比例超出1.9%。即代表目前AI編程雖然發(fā)展的速度很快，但最好的成績單也停留在理論階段。

但目前期望的“AI開發(fā)人員”在短短的6個月中已經(jīng)經(jīng)歷了太多的起落，是否能實現(xiàn)其所宣傳額商業(yè)價值，目前仍需要大家持續(xù)關(guān)注。

內(nèi)測入口：https://preview.devin.ai

05

Codeium

公司名片

由Exafunction團隊開發(fā)的Codeium 是一款免費人工智能輔助編程工具，團隊主要由美國華人組成，獲得了6500萬美元的融資，使其估值達到了19億美元。Codeium旨在提升開發(fā)者的編碼效率，與GitHub Copilot類似，但強調(diào)其個人用戶計劃的永久免費特性，對于團隊用戶為12美元/位月。

產(chǎn)品特點

Codeium的市場策略涉及針對軟件開發(fā)人員和工程團隊，專注于提高編碼任務(wù)的生產(chǎn)率和效率。支持單行、多行代碼生成，七十種編程語言，十數(shù)個主流IDEs。根據(jù)當前代碼上下文提供智能的代碼建議，加快編碼速度并減少錯誤。內(nèi)置自然語義搜索，能夠幫助開發(fā)人員快速查找和定位代碼片段、API文檔或其他資源，以此來更高效、更準確地編寫代碼。

優(yōu)點：Codeium提供了代碼部署選項，使得開發(fā)者能夠?qū)⒕帉懙拇a快速部署到云服務(wù)器或其他環(huán)境中，便于測試和上線。

缺點：因為太依賴AI生成代碼，涉及到隱私、商業(yè)版權(quán)以及安全性相關(guān)的問題，目前沒有一個完全行之有效的保障機制。

使用場景

根據(jù)目前的公開信息，Codeium 已經(jīng)為“數(shù)百家公司”，提供了其AI工具包以提高內(nèi)部開發(fā)者的生產(chǎn)力。并且以此為前提，強調(diào)了在任何情況下，通過Codeium開發(fā)的代碼不會被保存也不會用于訓練公模型本身。

在目前的進度下，Codeium 的模式是AI編程商業(yè)化實現(xiàn)價值的第一梯隊。

官方地址：https://codeium.com

06

AI是AI，編程是編程

基于目前的AI編程工具，在大部分場景下仍無法通過簡單的輸入關(guān)鍵詞來達到讓AI去理解人類的目的。

也因為這樣，利用目前的交互模式也不能去完美的控制AI進行編程。大部分時間，AI編程工具所生成的代碼并不能直接使用，需要修改或調(diào)試代碼的額外增加的人工耗時。

因此，在這里提一個未來很長時間大家仍會面對的問題：

“AI工具的生產(chǎn)力還遠遠沒達到可以代替人類的時候”

總之，AI不是方方面面都成功，目前仍然需要努力。

專注大模型、AIGC領(lǐng)域，歡迎AI開發(fā)者添加（vx：aitechreview），共同探討AI產(chǎn)品創(chuàng)新和前沿技術(shù)資訊。

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