AI 也不一定比人类懂编程，五款 AI 编程助手丨AI 情报局

“AI或许可以减少出错，但一定不懂创造。”

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市场上现已存在多款AI编程工具，主要作用于帮助自动补全开发过程中的编码，令开发人员减少重复性编程工作以提升编程效率。

虽然这些工具在编程效率方面已经证实了自己的价值，但在经过一轮市场验证后，开发者对于这些工具使用反响平平，通过目前市场上的反馈，明显可以看出AI编程助手在解决复杂编程问题方面仍不尽农意。

01

GitHub Copilot

公司名片

GitHub Copilot是一款由GitHub和微软推出的AI结对编程工具，通过目前的机器学习技术，已经能够为开发者提供实时的代码建议。

产品特点

GitHub Copilot主要在开发过程中协助开发者更有效的进行编写代码，它在开发者编写过程中识别出开发者可能需要实现的函数或类，涵盖从基本的语法补全到复杂的逻辑结构，并提供完整的定义建议，减少人为失误，以此来提高工作效率。

优点：GitHub Copilot支持多种编程语言，能够根据已有的代码，智能地建议下一行或多行代码。而对于开发人员在面对不熟悉的库或框架时，也能通过GitHub Copilot快速提供示例代码，减少查阅文档的时间。

缺点：网络延迟问题经常发生（客观存在问题，需另一种技术解决），付费内容价格贵，综合使用成本高。

使用场景

GitHub Copilot 在 Visual Studio Code 编辑器中以插件的形式存在，它可以根据开发者在编辑器中输入的代码，自动提供整行或整个函数的建议。

除了代码本身，Copilot还能基于代码逻辑自动生成或补充注释和文档，提高代码可读性。

但目前在投入市场方面，GitHub Copilot并没有针对中国市场进行优化部署，延迟、付费基准贵都是问题，虽然可以在简单重复的工作中发挥价值，但在高端的技术市场还未能提供足够的商业价值。

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

02

Tabnine

公司名片

起先是Codota 和 Tabnine 两家公司，在2019年（Codota融资1200万美元之前）合并，并在2021年6月最终敲定Tabnine 作为主打品牌。Tabnine 在2022年5月已完成1550万美元的融资，2023年11月完成B轮2500万美元的融资。

产品特点

Tabnine 在接入包括GPT-4.0 Turbo在内的数个大模型后，支持多种语言和开发工具，并可根据本地的代码内容，基于云上AI支持，通过预测验算，在开发编码时候进行对应提示。

优点：目前Tabnine能提供长序列的代码补全，也是目前市面上支持的开发语言种类以及IDE平台最多的工具。付费的版本更是支持云端的代码库。

缺点：在Tabnine运营多年后接入AI模型，功能变强大了。但毕竟AI的思考速度比人类快，因此也不接地气，对开发工作的支持变的不友好。自动补全编码偶尔喧宾夺主，比如补充代码超过了方法的调用范围。

使用场景

Tabnine支持基础版的免费功能，以及专业版和团队版本的付费服务。根据目前市面上实际使用的体验，个人开发者使用基础版就能对自己编程效率获得足够的支持。而涉及到商业需求，目前Tabnine支持严格的安全和合规企业要求，管理私有代码库、许可的开源代码和 Stack Overflow 的问题和答案。

官网地址：https://www.tabnine.com/

03

Replit

公司名片

2023年3月，谷歌宣布与 Replit 建立合作关系，计划将其AI语言模型与 Replit 的软件相结合，以此来进一步提升开发人员的编码效率。这一举措直接与微软及 GitHub 平台上的Copilot功能形成竞争。

此时，Replit 以融资额9740万美元的B轮融资，估值达到11.6亿美元。作为一个在线编程平台，无论是在功能上还是在用户体验上都获得了市场的积极反响。其与谷歌的合作也突显了其在AI辅助编程领域的潜力和影响力。

产品特点

基于大型语言模型的能力正在不断演进，以AI的能力来推动编程领域的变革，使编码变得更加高效和创造性。随着AI技术的进一步融入，Replit有望继续拓展其在编程领域的边界，为更多的开发者提供更加便捷和高效的编程解决方案。

优点：Replit 拥有 IDE资源基础，可避免重零开始配置环境。除了有助于提高开发效率，更重要的是可以降低开发的门槛，节省所需投入的成本。

缺点：目前AI编程的整个功能仅能在Replit IDE上使用，具体的安全性不透明，其实很难想象作为一款AI编程工具会有这样的限制。

使用场景

在2023年3月，Google Cloud 和 Replit 达成合作。通过 Replit 的 AI Ghostwriter 访问 Google Cloud ，支持开发人员使用基础设施、服务和基础模型，而通过 Google Cloud 和 Workspace 则可让开发人员访问 Replit 的协作代码编辑平台。

官网地址：https://replit.com/

04

Devin

公司名片

2023年11月，仅有10人的小团队创办了 Cognition AI ，且在成立4个月后，也就是2024年3月，Cognition AI 获得了2100万美元的A轮融资。正式发布了人工智能编程助手 Devin 。

根据 Cognition AI 目前公布的信息，Devin提供了自动化编程、代码优化、数据分析或决策支持等领域的AI工具和服务。

产品特点

Devin 是一个AI开发人员，其角色定位并非一个协助程序开发人员进行补充编码的工具，而是完全可独立进行开发流程的智能体。

优点：可通过自然语义的当时下达指令，AI可自动完成对应需求的开发编码

缺点：目前实际投入的案例过少，内测waiting list 已经引起了部分专业人士的微词。因为 Devin 的目标用户都是拥有专业基础额人士，因此用户提出的质疑观点也更加犀利。甚至在2024年4月，有人分析了 Devin 发布的演示视频，并质疑其宣传造假。

使用场景

截至2024年4月底，在目前市场上展示过的所有测试中，包括SWE-bench，显示 Devin 可解决问题的比例高达13.86%。这个数字在实际问题解决比例中虽然很小，但已比上一轮技术最终解决比例超出1.9%。即代表目前AI编程虽然发展的速度很快，但最好的成绩单也停留在理论阶段。

但目前期望的“AI开发人员”在短短的6个月中已经经历了太多的起落，是否能实现其所宣传额商业价值，目前仍需要大家持续关注。

内测入口：https://preview.devin.ai

05

Codeium

公司名片

由Exafunction团队开发的Codeium 是一款免费人工智能辅助编程工具，团队主要由美国华人组成，获得了6500万美元的融资，使其估值达到了19亿美元。Codeium旨在提升开发者的编码效率，与GitHub Copilot类似，但强调其个人用户计划的永久免费特性，对于团队用户为12美元/位月。

产品特点

Codeium的市场策略涉及针对软件开发人员和工程团队，专注于提高编码任务的生产率和效率。支持单行、多行代码生成，七十种编程语言，十数个主流IDEs。根据当前代码上下文提供智能的代码建议，加快编码速度并减少错误。内置自然语义搜索，能够帮助开发人员快速查找和定位代码片段、API文档或其他资源，以此来更高效、更准确地编写代码。

优点：Codeium提供了代码部署选项，使得开发者能够将编写的代码快速部署到云服务器或其他环境中，便于测试和上线。

缺点：因为太依赖AI生成代码，涉及到隐私、商业版权以及安全性相关的问题，目前没有一个完全行之有效的保障机制。

使用场景

根据目前的公开信息，Codeium 已经为“数百家公司”，提供了其AI工具包以提高内部开发者的生产力。并且以此为前提，强调了在任何情况下，通过Codeium开发的代码不会被保存也不会用于训练公模型本身。

在目前的进度下，Codeium 的模式是AI编程商业化实现价值的第一梯队。

官方地址：https://codeium.com

06

AI是AI，编程是编程

基于目前的AI编程工具，在大部分场景下仍无法通过简单的输入关键词来达到让AI去理解人类的目的。

也因为这样，利用目前的交互模式也不能去完美的控制AI进行编程。大部分时间，AI编程工具所生成的代码并不能直接使用，需要修改或调试代码的额外增加的人工耗时。

因此，在这里提一个未来很长时间大家仍会面对的问题：

“AI工具的生产力还远远没达到可以代替人类的时候”

总之，AI不是方方面面都成功，目前仍然需要努力。

专注大模型、AIGC领域，欢迎AI开发者添加（vx：aitechreview），共同探讨AI产品创新和前沿技术资讯。

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