10 Beste KI -Codierungswerkzeuge und Assistenten im Jahr 2025

Heutzutage fühlt sich das Schreiben jeder Codezeile von Hand etwas veraltet an, oder?

Lassen Sie KI -Tools einen Teil der Arbeiten erledigen, damit Sie sich auf die kreative Seite konzentrieren können.

KI -Codierungswerkzeuge automatisieren sich wiederholende Aufgaben wie Codevorschläge, Fehlerbehebung und Refactoring. Sie beschleunigen die Entwicklung, verbessern die Codequalität und befreien Sie, um komplexere Probleme anzugehen.

Sie helfen Ihnen auch, auf dem Weg neue Techniken zu lernen. Diese Tools beschleunigen Ihre Arbeit und erleichtern die Codierung.

Bei so vielen Optionen kann es schwierig sein, das richtige auszuwählen .

Hier sind 10 KI -Codierungswerkzeuge, die ich verwendet und wirklich hilfreich empfunden habe. Sie sparen Zeit und helfen dabei, besseren Code zu schreiben.

1. Tabnine
2. Cursor
3. Github Copilot
4. SourceGraph Cody
5. Reaktion
6. Codiga
7. Sourcery
8. Deepcode AI
9. Amazon Q -Entwickler
10. Claude -Code

Wie KI -Codierungswerkzeuge Ihre Entwicklung bewältigen können

Wenn Sie im Jahr 2025 immer noch ohne KI codieren, machen Sie die Dinge so schwieriger, als sie sein müssen. Ich war lange genug in dieser Branche. Ich kann mich an den Kampf erinnern, stundenlang manuell zu debuggen , endlose Stapelüberlauf -Threads durchzugraben und den gleichen Boilerplate -Code immer wieder neu zu schreiben.

Jetzt? KI behandelt all das in Sekunden. Und ehrlich gesagt schaue ich nie zurück.

Aber bei AI geht es nicht nur darum, Zeit zu sparen. Es ändert sich, wie wir schreiben, überprüfen und sogar über Code nachdenken. Sie können diese Tools auch verwenden, um Ihren Arbeitsprozess zu beschleunigen . Lassen Sie mich erklären, warum.

1. AI steigert die Produktivität, ohne Kreativität zu töten

Die Codierung macht Spaß, aber es kommt mit vielen sich wiederholenden Aufgaben. KI kümmert sich um Schreibfunktionen, das Einrichten grundlegender Logik, Strukturierung von Klassen usw., damit Sie sich auf eine echte Problemlösung konzentrieren können.

Ich speichere jede Woche Stunden mit Github Copilot und Tabnine . Diese Tools können vorhersagen, was ich schreiben werde, bevor ich überhaupt das Tippen beende.

2. Debuggging wird (fast) mühelos

Nur wenige Dinge sind schlechter als einen ganzen Nachmittag damit, einen Fehler zu jagen, nur um zu erkennen, dass es sich um eine fehlende Klammer handelte. KI -Tools wie Deepcode AI und SourceGraph Cody scannen Ihren Code in Echtzeit.

Sie kennzeichnen Probleme, bevor sie Ihr Programm brechen. Es ist, als würde man eine Menge Augen haben, die niemals müde oder abgelenkt werden.

3. Lernen Sie schneller, auch als erfahrener Kodierer

Erlernen einer neuen Programmiersprache, die verwendet wird, um dicke Handbücher durchzublättern. Jetzt erklärt AI Code, während Sie gehen. Replit Ghostwriter schlägt nicht nur Code vor. Es sagt dir, warum es funktioniert. Das ist ein Spielveränderer für Anfänger. Selbst als erfahrener Coder finde ich es nützlich, wenn ich mit unbekannten Frameworks arbeite.

4. AI hilft Ihnen beim Schreiben von Cleaner, intelligentere Code

Code zum Arbeiten zu bringen ist eine Sache. Guten Code zu schreiben ist ein anderer.

KI -Tools wie Sourcery und Codiga analysieren die Qualität und schlagen Optimierungen vor. Mehr als einmal habe ich eine Funktion nur für Sourcery geschrieben, um eine bessere Version vorzuschlagen. Es ist, als würde man sofortiges Feedback von einem älteren Entwickler erhalten - ohne auf eine Bewertung zu warten.

5. Teamzusammenarbeit wird glatter

Wenn Sie an einem großen Projekt gearbeitet haben, wissen Sie, wie chaotisch Dinge werden können. Verschiedene Codierungsstile, inkonsistente Formatierung, undokumentierte Funktionen und so viele.

KI hält die Dinge organisiert. Es standardisiert Code, erzwingt Best Practices und erklärt den Teamkollegen komplexe Funktionen. Amazon Q Developer ist ein Lebensretter für AWS -Teams und macht die Zusammenarbeit nahtlos.

Inzwischen ist es ziemlich klar, dass KI-Codierungsassistenten für jeden Entwickler ein Muss sind, der schlauer und nicht härter arbeiten möchte. Aber woher wissen Sie, welche es wert ist, wenn so viele AI -Tools verwendet werden?

Um Ihnen die Mühe von Versuch und Irrtum zu sparen, habe ich diese Liste basierend auf der realen Erfahrung zusammengestellt.

So habe ich die besten KI -Codierungswerkzeuge für 2025 ausgewählt.

Wie ich die besten KI -Codierungswerkzeuge in dieser Liste ausgewählt habe

Bei so vielen AI -Codierungsassistenten da draußen habe ich nicht nur zufällig Tools ausgewählt. Ich habe sie auf der Grundlage von fünf Schlüsselfaktoren getestet und verglichen, die für Entwickler wirklich von Bedeutung sind.

• Leistung und Genauigkeit : Ein KI -Tool ist nur nützlich, wenn es versteht, was Sie versuchen. Ich habe Tools priorisiert, die qualitativ hochwertige, kontextbezogene Vorschläge liefern, anstatt nur zufällige Code-Snippets auf Sie zu werfen.
• Sprachunterstützung : Ein großartiger KI -Assistent sollte über mehrere Sprachen hinweg arbeiten. Ich habe mich auf Tools konzentriert, die beliebte Programmiersprachen wie Python, JavaScript, Java, C ++ und mehr unterstützen.
• Integration und Benutzerfreundlichkeit : Niemand möchte mit dem Setup zu kämpfen. Die besten Tools funktionieren nahtlos mit IDEs wie VS-Code, Jetbrains oder Cloud-basierten Plattformen wie GitHub und AWS.
• Sicherheit und Privatsphäre : KI -Tools verarbeiten Code, sodass Sicherheitsangelegenheiten. Ich suchte nach Tools, die die Privatsphäre priorisieren, Offline -Modi anbieten oder eine verschlüsselte Datenbearbeitung sicherstellen.
• Benutzerbewertungen und Einführung der Branche : Schließlich habe ich überlegt, was andere Entwickler sagen. Die Tools auf dieser Liste haben starke Adoptionsraten, positives Feedback und eine wachsende Benutzerbasis.

Lassen Sie uns nun in die Top 10 KI -Codierungswerkzeuge von 2025 eintauchen und sehen, was jeden heraushebt.

10 Beste KI -Codierungswerkzeuge und Assistenten im Jahr 2025

Hier sind 10 der besten KI -Codierungswerkzeuge und Assistenten, die Sie 2025 ausprobieren sollten.

1. Tabnine
2. Cursor
3. Github Copilot
4. SourceGraph Cody
5. Reaktion
6. Codiga
7. Sourcery
8. Deepcode AI
9. Amazon Q -Entwickler
10. Claude -Code

Lassen Sie uns in die Tiefe eintauchen!

1. Tabnine

Tabnine ist ein mit KI betriebener Code-Coment-Tool, der die Produktivität der Entwickler verbessern soll. Es bietet intelligente Codevorschläge direkt in der Integrated Development Environment (IDE).

Es verwendet erweiterte Modelle für maschinelles Lernen, um Ihren Code zu analysieren und vorherzusagen, was Sie als nächstes eingeben. Tabnine hilft Ihnen beim Schreiben schneller Code, reduziert die Tippanstrengungen und minimiert Fehler.

Schlüsselmerkmale von tabnine

Verwendet KI, um Code vorherzusagen und automatisch zu vervollständigen
Funktioniert offline und hält Ihren Code sicher
Unterstützt mehrere Sprachen, einschließlich Python, JavaScript, Java und C ++
Integriert sich in VS -Code, Jetbrains, erhabener Text und andere IDEs
Kann in Ihrer eigenen Codebasis für personalisierte Vorschläge geschult werden

Potenzielle Nachteile

Mt erzeugt keine vollständigen Funktionen wie Github Copilot
️ AI -Vorschläge sind möglicherweise nicht immer so fortgeschritten wie andere Modelle

Tabnine ist schnell, leicht und in Privatsphäre ausgerichtet . Es ist ideal für Entwickler, die AI-betriebene Autocomplete wünschen, ohne sich auf Cloud-basierte Tools zu verlassen.

2. Cursor

Cursor ist ein AI-verbesserter Code-Editor , der Entwicklern dabei helfen soll, den Code effizienter zu schreiben, zu debuggen und Code zu verstehen. Es wurde im Jahr 2023 auf den Markt gebracht und hat schnell Beliebtheit für den integrierten KI-Chat-Assistenten gewonnen, der Unterstützung in Echtzeit bietet.

Schlüsselmerkmale

KI-betriebener Codeabschluss und Vorschläge
Eingebauter Chat-Assistent zum Erläuterung und Fixieren von Code
Echtzeit- Debugging-Unterstützung bei Schritt-für-Schritt-Erklärungen
Unterstützt mehrere Sprachen, einschließlich Python, JavaScript und C ++
Arbeitet mit Github -Repositories für ein nahtloses Projektmanagement

Potenzielle Nachteile

️ begrenzte Unterstützung für einige Nischenprogrammiersprachen
️ erfordert eine Internetverbindung für KI-angetriebene Funktionen

Cursor ist großartig für Entwickler, die einen KI -Codierungsassistenten in ihrem Herausgeber benötigen. Es hilft bei Codegenerierung, Debuggen und Erklärungen .

3. Github Copilot

Github Copilot ist ein von Github und OpenAI entwickelter Kodierungsassistent . Es wurde offiziell im Jahr 2021 veröffentlicht und ist zu einem der am häufigsten verwendeten KI -Codierungswerkzeuge geworden. Es integriert sich nahtlos in beliebte IDEs und macht es für viele Entwickler zu einem Werkzeug.

Schlüsselmerkmale

Generiert ganze Funktionen und Code -Snippets basierend auf Kommentaren und Kontext
Unterstützt mehrere Programmiersprachen, einschließlich Python, JavaScript, Java und Go
Funktioniert in VS Code, Jetbrains und Neovim
Lernt von öffentlichen Repositorys, um kontextbewusste Vorschläge zu liefern
Bietet einen Chat-basierten KI-Assistenten für zusätzlichen Codierungsunterstützung

Potenzielle Nachteile

️ kann einen falschen oder unsicheren Code generieren, wenn er nicht sorgfältig überprüft wird
️ erfordert ein Github Copilot -Abonnement nach einer kostenlosen Testversion

Copilot fungiert als echtes KI -Paarprogrammierer. Es ist ideal für Anfänger und erfahrene Entwickler, die Codierungsaufgaben beschleunigen und sich wiederholte Arbeiten reduzieren möchten.

4. SourceGraph Cody

SourceGraph Cody ist ein KI-Anbieter-Codierungsassistent , der Entwicklern helfen soll, große Codebasen effizient zu suchen, zu verstehen und zu navigieren. Es wurde von SourceGraph entwickelt, einem Unternehmen, das für seine erweiterten Code -Such -Tools bekannt ist.

Schlüsselmerkmale

AI-unterstützte Code-Suche und Navigation in großen Repositorys
Bietet Erklärungen und Zusammenfassungen für den vorhandenen Code
Funktioniert mit mehreren Programmiersprachen
Integriert sich in VS -Code, Jetbrains und die Webplattform von SourceGraph
Hilft Entwicklern dabei, relevante Code -Snippets schnell zu finden

Potenzielle Nachteile

️ eher auf Codesuche als auf Codegenerierung konzentriert
️ erfordert eine Integration mit SourceGraph für die volle Funktionalität

Cody ist perfekt für Entwickler, die mit großen oder unbekannten Codebasen arbeiten. Es hilft, den Legacy -Code zu verstehen, schneller zu debuggen und Code zugänglicher zu machen.

5. Ghostwriter repit

Replit Ghostwriter ist ein KI-angetriebenes Codierungswerkzeug, das in Replit integriert ist, einer Cloud-basierten Entwicklungsplattform. Im Jahr 2022 wurde es den Entwicklern hilft, Code direkt im Browser zu schreiben, zu debuggen und zu verstehen.

Schlüsselmerkmale

KI-betriebene Codegenerierung und Autoperation
Integrierte Fehlererkennung und Debugging-Unterstützung
Arbeitet vollständig im Browser ohne Installation erforderlich
Unterstützt mehrere Sprachen, einschließlich Python, JavaScript und C ++
Ideal für die Zusammenarbeit und das Lernen in Echtzeit

Potenzielle Nachteile

️ begrenzte Unterstützung für fortgeschrittenes Code Refactoring
️ erfordert ein Repuit Pro -Abonnement für den vollen Zugriff

Ghostwriter ist perfekt für Schüler, Pädagogen und Entwickler, die Cloud-basierte Codierung bevorzugen . Es ist ideal zum schnellen Prototyping und zum Erlernen neuer Sprachen .

6. Codiga

Codiga ist ein KI-gesteuerter Code-Überprüfungs- und Sicherheitsanalyse-Tool . Es wurde entwickelt, um Codeüberprüfungen zu automatisieren, Schwachstellen zu erkennen und die Codierungsstandards für Projekte durchzusetzen .

Schlüsselmerkmale

Automatisierte Code -Bewertungen mit sofortigem Feedback
Sicherheitsanfälligkeitserkennung zur Verhinderung von Exploits
Unterstützt mehrere Programmiersprachen , einschließlich Python, Java, JavaScript und C ++
Integriert sich in VS -Code, Jetbrains, Github, Gitlab und Bitbucket
Bietet benutzerdefinierte Codierungsregeln für Teams und Organisationen

Potenzielle Nachteile

️ liefert keine Code-Vorschläge wie Copilot mit AI-generierten Code
️ Fortgeschrittene Funktionen erfordern ein kostenpflichtiges Abonnement

Codiga ist ideal für Entwickler, die eine hohe Codequalität und -sicherheit beibehalten möchten. Es ist besonders nützlich für Teams, die an großen Projekten arbeiten , bei denen manuelle Codeüberprüfungen zeitaufwändig sein können.

7. Sourcery

Sourcery ist ein KI-gesteuerter Code-Refactoring-Tool , mit dem Entwickler die Codebehörungen automatisieren können. Dieses erweiterte Tool konzentriert sich darauf , vorhandene Code sauberer, effizienter und leichter zu warten . Es analysiert Ihren Code in Echtzeit und bietet sofortige Refactoring -Vorschläge .

Schlüsselmerkmale

Automatischer Code Refactoring für sauberere und effizientere Code
Unterstützt Python (mit Plänen, auf weitere Sprachen zu expandieren)
Integriert sich in VS -Code, Jetbrains und GitHub
Identifiziert und behebt redundante, ineffiziente oder komplexe Codestrukturen
Hilft bei der Durchsetzung der besten Codierungspraktiken

Potenzielle Nachteile

️ derzeit beschränkt auf Python
️ generiert keinen neuen Code wie Copilot oder Tabnine

Quelly ist perfekt für Entwickler, die die Codequalität verbessern möchten, ohne manuell refactoring zu machen . Es ist besonders nützlich für Teams, die große Codebasen beibehalten , bei denen die Lesbarkeit und Effizienz von Code von entscheidender Bedeutung sind.

Sie können auch lesen: So erstellen Sie eine Website mit Chatgpt. Dieser Leitfaden führt Sie durch den gesamten Prozess des Erstellens einer Website mit ChatGPT in nur 7 einfachen Schritten.

8. Deepcode AI

DeepCode AI ist ein KI-gesteuerter statischer Code-Analyse-Tool , mit dem Entwickler Fehler, Sicherheitslücken und Code-Ineffizienzen erkennen können, bevor sie zu wichtigen Problemen werden. DeepCode wurde von SNYK im Jahr 2020 erfasst und verwendet maschinelles Lernen und regelbasierte Analyse, um Echtzeit-Feedback zur Codequalität zu erhalten.

Schlüsselmerkmale

Echtzeit-Erkennung und Sicherheitsanalyse der Sicherheitsanalyse in Echtzeit
Unterstützt mehrere Sprachen, einschließlich JavaScript, Python, Java und Typenkript
Integriert sich in VS -Code, Jetbrains, Github, Gitlab und Bitbucket
AI-betriebene Vorschläge zur Verbesserung der Codestruktur
Scannt ganze Repositorys, um versteckte Risiken zu identifizieren

Potenzielle Nachteile

️ konzentriert sich auf die Codeanalyse , nicht die Codegenerierung oder das Refactoring
️ erfordert eine Integration mit SNYK für die volle Funktionalität

Deepcode AI ist ideal für Entwickler und Teams, die die Qualität und Sicherheit der Code priorisieren. Es hilft , Fehler, schlechte Codierungsmuster und Sicherheitsfehler früh zu fangen.

9. Amazon Q -Entwickler

Amazon Q Developer ist ein von Amazon Web Services (AWS) entwickelter KI-Assistent für KI . Es wurde 2022 eingeführt und soll Entwicklern helfen , den Code effizienter zu schreiben, zu optimieren und zu sichern , insbesondere innerhalb des AWS -Ökosystems.

Schlüsselmerkmale

AI-betriebene Codevorschläge basierend auf natürlichen Sprachaufforderungen
Optimiert für AWS -Dienste wie Lambda, DynamoDB und S3
Unterstützt mehrere Sprachen, einschließlich Python, Java und JavaScript
Integriert sich in AWS Cloud9, VS Code und JetBrains
Eingebautes Sicherheitsscanning zur Erkennung von Schwachstellen

Potenzielle Nachteile

️ am besten für AWS -Entwickler geeignet; weniger nützlich für die allgemeine Codierung
️ erfordert ein AWS -Konto für die volle Funktionalität

Amazon Q Developer ist der beste KI -Assistent für Entwickler, die Cloud -Anwendungen erstellen . Es vereinfacht die Arbeit mit AWS -Diensten, indem relevante Code -Snippets bereitgestellt werden .

10. Claude Code

Claude Code ist ein von Anthropic entwickelter Kodierungsassistent . Es hilft Entwicklern, Code mit AI-gesteuerten Vorschlägen zu schreiben, zu verstehen und zu debuggen. Es funktioniert über eine Chat-basierte Oberfläche. So können Entwickler Fragen stellen und klare, menschlichähnliche Antworten erhalten.

Schlüsselmerkmale

KI-betriebene Codevorschläge und Abschlüsse
Bietet Erklärungen für Code -Snippets und Debugging -Hilfe
Unterstützt mehrere Programmiersprachen, einschließlich Python, JavaScript und Java
Priorisiert sicherer und verantwortungsbewusster Code
Chat-basierte Schnittstelle für interaktive Codierungshilfe

Potenzielle Nachteile

️ nicht so weit verbreitet wie Github Copilot
️ kann eine tiefe Integration mit einigen beliebten IDES fehlen

Claude Code ist eine gute Wahl für Entwickler, die sich für die verantwortungsvolle KI -Codierung interessieren. Es erklärt komplexe Code, Debug -Fehler und verbessert die Effizienz .

Herausforderungen, mit denen ich mit diesen Tools gearbeitet habe

KI -Codierungsassistenten sind mächtig, aber nicht perfekt. Nachdem ich viel Zeit damit verbracht habe, diese Tools zu testen, habe ich mehrere Herausforderungen begegnet, die Entwickler wissen sollten.

Hier sind einige der größten Probleme, mit denen ich mit ihnen gearbeitet habe.

• Inkonsistente Vorschläge: Einige Tools bieten einen ungenauen oder veralteten Code
• Datenschutz- und Sicherheitsbedenken : Speichern oder Freigeben von Code mit Cloud-basierten KI-Tools
• Integrationsprobleme: Einige Tools arbeiten nicht nahtlos mit bestimmten IDES zusammen
• Unterstützung von begrenzter Sprache und Framework - Kampf mit Nischensprachen oder Frameworks.
• Lernkurve: Erfordert Anpassung, um Vorschläge von AI-generierten Vorschlägen zu maximieren
• Übereinstimmung mit KI: Entwickler können zu AI zu abhängig werden

Selbst mit diesen Herausforderungen haben die KI -Codierungswerkzeuge die Art und Weise, wie ich den Code schreibe und überprüfe, vollständig verändert.

Sie sind nicht perfekt, aber sobald Sie ihre Grenzen verstanden haben, werden sie eher zu mächtigen Assistenten als Hindernissen.

Lassen Sie uns dies mit einigen letzten Gedanken abschließen.

KI ersetzt Entwickler nicht, sondern befähigt sie

Im Jahr 2025 sind AI -Codierungswerkzeuge nicht da, um uns zu ersetzen. Sie sind hier, um uns zu helfen, intelligenter und schneller zu codieren. Stellen Sie sich sie als Ihren persönlichen Kodierungsassistenten vor, der immer mit Vorschlägen, Fehlerbehebungen und Verbesserungen fertig ist.

Hier sind einige Tools, die Sie überprüfen sollten:

• TABNINE : Es ist wie eine Autokonfliege für Steroide, die Ihre Codierung beschleunigt.
• Github Copilot : Sie schlägt alle Funktionen und Klassen vor, an denen Sie arbeiten.
• Reaktion : Eine Plattform für die Zusammenarbeit in Echtzeit und ein sofortiges Feedback.
• SURCEY : Für Python -Entwickler refaktoren Sie Ihren Code automatisch, um ihn sauberer zu machen.

Profi -Tipp: Verwenden Sie diese Werkzeuge als Helfer, nicht als Ersatz. Sie sind hier, um die Dinge zu beschleunigen und Ihnen zu helfen, besseren Code zu schreiben.

Wussten Sie, dass Sie Ihren Chatgpt -API -Schlüssel kostenlos generieren können? Erfahren Sie, wie Sie Ihren kostenlosen API -Schlüssel in 3 einfachen Schritten generieren. Perfekt für Entwickler und KI -Enthusiasten!

Haben Sie eines dieser Tools ausprobiert? Welches hat dir am meisten geholfen? Lass deine Gedanken in die Kommentare fallen.