2025 년 최고의 AI 코딩 도구 및 보조원

요즘에는 모든 코드 라인을 손으로 쓰는 것이 약간 구식입니다.

AI 도구가 일부 작업을 처리하여 창의적인 측면에 집중할 수 있도록하십시오.

AI 코딩 도구는 코드 제안, 버그 수정 및 리팩토링과 같은 반복적 인 작업을 자동화합니다. 그들은 개발 속도를 높이고 코드 품질을 향상 시키며 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

또한 새로운 기술을 배우는 데 도움이됩니다. 이러한 도구는 작업 속도를 높이고 코딩을보다 쉽게 ​​만듭니다.

많은 옵션이 있으면 올바른 옵션을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다.

다음은 내가 사용했고 실제로 도움이 된 10 개의 AI 코딩 도구 입니다. 그들은 시간을 절약하고 더 나은 코드를 작성하는 데 도움이됩니다.

1. Tabnine
2. 커서
3. github copilot
4. SourceGraph Cody
5. 대답
6. 코디가
7. 사워
8. 딥 코드 AI
9. 아마존 Q 개발자
10. 클로드 코드

AI 코딩 도구가 개발을 처리 할 수있는 방법

2025 년에 AI없이 여전히 코딩하고 있다면 필요한 것보다 더 어려워지고 있습니다. 나는이 산업에 오랫동안 오랫동안있었습니다. 몇 시간 동안 수동으로 디버깅하고 끝없는 스택 오버플로 스레드를 파고 동일한 보일러 플레이트 코드를 반복해서 다시 작성하는 투쟁을 기억합니다.

지금? AI는 몇 초 만에 모든 것을 처리합니다. 그리고 솔직히, 나는 결코 뒤돌아 보지 않습니다.

그러나 AI는 시간을 절약하는 것이 아닙니다. 코드에 대해 쓰고, 검토하고, 생각하는 방식이 바뀝니다. 이 도구를 사용하여 작업 프로세스를 가속화 할 수도 있습니다. 이유를 설명하겠습니다.

1. AI는 창의성을 죽이지 않고 생산성을 높입니다

코딩은 재미 있지만 많은 반복적 인 작업이 제공됩니다. AI는 작문 기능, 기본 논리 설정, 클래스 구조 등을 처리합니다. 따라서 실제 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

Github Copilot 및 Tabnine을 사용하여 매주 시간을 절약합니다. 이 도구는 타이핑을 마치기 전에 작성하려는 내용을 예측할 수 있습니다.

2. 디버깅은 (거의) 쉽게됩니다

버그를 사냥하는 데 오후를 보내는 것보다 더 나쁜 것은 거의 없으며, 버그가 누락 된 괄호라는 것을 깨닫기 위해서만 버그를 썼습니다. DeepCode AI 및 SourceGraph Cody 와 같은 AI 도구는 실시간으로 코드를 스캔합니다.

그들은 당신의 프로그램을 깨뜨리기 전에 문제를 일으키고 있습니다. 피곤하거나 산만 해지지 않는 여분의 눈 세트를 갖는 것과 같습니다.

3. 숙련 된 코더로도 더 빨리 배우십시오

두꺼운 매뉴얼을 통해 뒤집는 것을 의미하는 새로운 프로그래밍 언어를 학습합니다. 이제 AI는 당신이 갈 때 코드를 설명합니다. Replit Ghostwriter는 단지 코드를 제안하지 않습니다. 왜 작동하는지 알려줍니다. 그것은 초보자를위한 게임 체인저입니다. 경험이 풍부한 코더로도 익숙하지 않은 프레임 워크로 작업 할 때 유용합니다.

4. AI는 청소기, 똑똑한 코드를 작성하는 데 도움이됩니다

코드가 작동하는 것이 한 가지입니다. 좋은 코드를 작성하는 것이 또 다른 것입니다.

Sourcery 및 Codiga 와 같은 AI 도구는 품질을 분석하고 최적화를 제안합니다. 두 번 이상, 나는 더 나은 버전을 제안하기 위해 Sourcery에만 함수를 작성했습니다. 리뷰를 기다리는 것없이 선임 개발자로부터 즉각적인 피드백을받는 것과 같습니다.

5. 팀 협력이 더 부드럽게됩니다

큰 프로젝트에서 일했다면 혼란스러운 것들이 어떻게 얻을 수 있는지 알고 있습니다. 다른 코딩 스타일, 일관되지 않은 서식, 문서화되지 않은 함수 등 많은.

AI는 물건을 정리합니다. 코드를 표준화하고 모범 사례를 시행하며 팀원에게 복잡한 기능을 설명합니다. Amazon Q Developer는 AWS 팀을위한 생명 의자이며 협업을 완벽하게 만듭니다.

지금까지 AI 코딩 어시스턴트는 더 똑똑하지 않고 더 똑똑하지 않은 개발자에게 필수품이라는 것이 분명합니다. 그러나 AI 도구가 너무 많아서 실제로 어떤 것이 사용될 가치가 있는지 어떻게 알 수 있습니까?

시행 착오 문제를 절약하기 위해 실제 경험을 바탕 으로이 목록을 구성했습니다.

2025 년 최고의 AI 코딩 도구를 선택한 방법은 다음과 같습니다.

이 목록에서 최고의 AI 코딩 도구를 선택한 방법

너무 많은 AI 코딩 어시스턴트와 함께, 나는 단지 도구를 무작위로 선택하지 않았습니다. 개발자에게 중요한 5 가지 주요 요소를 기반으로 테스트하고 비교했습니다.

• 성능 및 정확도 : AI 도구는 수행하려는 작업을 이해하는 경우에만 유용합니다. 나는 당신에게 임의의 코드 스 니펫을 던지는 대신 고품질의 컨텍스트 인식 제안을 제공하는 도구를 우선시했습니다.
• 언어 지원 : 훌륭한 AI 보조원은 여러 언어에서 작동해야합니다. 나는 Python, JavaScript, Java, C ++ 등과 같은 인기있는 프로그래밍 언어를 지원하는 도구에 중점을 두었습니다.
• 통합 및 사용 편의성 : 아무도 설정으로 어려움을 겪고 싶어하지 않습니다. 최고의 도구는 vs 코드, JetBrains 또는 Github 및 AWS와 같은 클라우드 기반 플랫폼과 같은 IDE에서 완벽하게 작동합니다.
• 보안 및 개인 정보 : AI 도구 프로세스 코드이므로 보안이 중요합니다. 프라이버시 우선 순위를 정하고 오프라인 모드를 제공하거나 암호화 된 데이터 처리를 보장하는 도구를 찾았습니다.
• 사용자 리뷰 및 산업 채택 : 마지막으로 다른 개발자들이 말하는 것을 고려했습니다. 이 목록의 도구에는 강력한 채택률, 긍정적 인 피드백 및 증가하는 사용자 기반이 있습니다.

이제 2025 년의 10 대 AI 코딩 도구 로 뛰어 들어 각각이 눈에 띄는 이유를 살펴 보겠습니다.

2025 년 최고의 AI 코딩 도구 및 보조원

다음은 2025 년에 시도해야 할 최고의 AI 코딩 도구와 보조원 10 개입니다.

1. Tabnine
2. 커서
3. github copilot
4. SourceGraph Cody
5. 대답
6. 코디가
7. 사워
8. 딥 코드 AI
9. 아마존 Q 개발자
10. 클로드 코드

깊은 곳으로 뛰어 들자!

1. Tabnine

Tabnine은 개발자 생산성을 향상 시키도록 설계된 AI 기반 코드 완료 도구입니다. 통합 개발 환경 (IDE) 내에서 직접 지능형 코드 제안을 제공합니다.

고급 머신 러닝 모델을 사용하여 코드를 분석하고 다음에 입력 할 가능성을 예측합니다. Tabnine은 코드를 더 빨리 쓰고 타이핑 노력을 줄이며 오류를 최소화하는 데 도움이됩니다.

Tabnine의 주요 특징

AI를 사용하여 코드를 예측하고 자동 완성합니다
오프라인으로 작동하여 코드를 안전하게 유지합니다
Python, JavaScript, Java 및 C ++를 포함한 여러 언어를 지원합니다
VS 코드, JetBrains, 숭고한 텍스트 및 기타 IDE와 통합
개인화 된 제안을 위해 자신의 코드베이스 에 대해 교육을받을 수 있습니다.

잠재적 인 단점

️는 Github Copilot과 같은 전체 기능을 생성하지 않습니다
닐 AI 제안이 항상 다른 모델만큼 발전된 것은 아닙니다.

Tabnine은 빠르고 가벼우 며 개인 정보 보호 중심입니다 . 클라우드 기반 도구에 의존하지 않고 AI 구동 자동 완성을 원하는 개발자에게 이상적입니다.

2. 커서

Cursor는 개발자가 코드를보다 효율적으로 작성, 디버그 및 이해할 수 있도록 설계된 AI-Enhanced 코드 편집기 입니다. 2023 년 에 출시되었으며 실시간 코딩 지원을 제공하는 내장 AI 채팅 어시스턴트 에 대해 빠르게 인기를 얻었습니다.

주요 기능

AI 기반 코드 완료 및 제안
코드를 설명하고 수정하기위한 내장 채팅 어시스턴트
단계별 설명을 통해 실시간 디버깅 지원
Python, JavaScript 및 C ++를 포함한 여러 언어를 지원합니다
원활한 프로젝트 관리를 위해 Github 리포지토리 와 협력합니다

잠재적 인 단점

닐 일부 틈새 프로그래밍 언어에 대한 제한된 지원
️에는 AI 기반 기능에 대한 인터넷 연결이 필요합니다

Cursor는 편집자 안에 AI 코딩 어시스턴트가 필요한 개발자에게 적합합니다. 코드 생성, 디버깅 및 설명 에 도움이됩니다.

3. Github Copilot

Github Copilot은 Github 및 OpenAi가 개발 한 AI 기반 코딩 어시스턴트 입니다. 그것은 2021 년에 공식적으로 출시되었으며 가장 널리 사용되는 AI 코딩 도구 중 하나가되었습니다. 그것은 인기있는 IDE에 완벽하게 통합되어 많은 개발자들에게 도구가됩니다.

주요 기능

주석과 컨텍스트에 따라 전체 기능 및 코드 스 니펫을 생성합니다.
Python, JavaScript, Java 및 Go를 포함한 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
Code, JetBrains 및 Neovim 내부에서 작동합니다
상황을 인식하는 제안을 제공하기 위해 공개 리포지토리에서 학습합니다
추가 코딩 지원을위한 채팅 기반 AI 어시스턴트를 제공합니다

잠재적 인 단점

️를 신중하게 검토하지 않으면 잘못 또는 불안한 코드를 생성 할 수 있습니다.
️ 무료 평가판 후에 Github Coplot 구독이 필요합니다.

Copilot은 진정한 AI 쌍 프로그래머 역할을합니다. 코딩 작업 속도를 높이고 반복적 인 작업을 줄이려는 초보자와 숙련 된 개발자 모두에게 이상적입니다.

4. 소스 그래프 코디

SourceGraph Cody는 개발자가 대형 코드베이스를 효율적으로 검색, 이해 및 탐색 할 수 있도록 설계된 AI 기반 코딩 어시스턴트 입니다. 고급 코드 검색 도구로 유명한 회사 인 SourceGraph에 의해 개발되었습니다.

주요 기능

대규모 리포지토리에서 AI 지원 코드 검색 및 탐색
기존 코드에 대한 설명 및 요약을 제공합니다
여러 프로그래밍 언어로 작동합니다
VS 코드, JetBrains 및 SourceGraph의 웹 플랫폼과 통합됩니다
개발자가 관련 코드 스 니펫을 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다

잠재적 인 단점

️ 코드 생성보다는 코드 검색에 더 중점을 둡니다.
벗은 전체 기능을 위해 SourceGraph와의 통합이 필요합니다

Cody는 크거나 익숙하지 않은 코드베이스로 작업하는 개발자에게 적합합니다. 레거시 코드를 이해하고, 더 빠르게 디버깅하고, 코드에 액세스 할 수 있도록하는 데 도움이됩니다.

5. Ghostwriter를 Replit

Replit Ghostwriter는 클라우드 기반 개발 플랫폼 인 REPLIT에 내장 된 AI 기반 코딩 도구입니다. 2022 년에 출시 된이 제품은 개발자가 브라우저에서 직접 코드를 작성, 디버그 및 이해하는 데 도움이됩니다.

주요 기능

AI 기반 코드 생성 및 자동 완성
내장 오류 감지 및 디버깅 지원
설치할 필요없이 브라우저 에서 완전히 작동합니다
Python, JavaScript 및 C ++를 포함한 여러 언어를 지원합니다
실시간 협업 및 학습 에 이상적입니다

잠재적 인 단점

Ø 고급 코드 리팩토링 에 대한 제한된 지원
️ 전체 액세스를 위해 REPLIT PRO 가입이 필요합니다

고스트 라이터는 클라우드 기반 코딩을 선호하는 학생, 교육자 및 개발자 에게 적합합니다. 빠른 프로토 타이핑 및 새로운 언어 학습 에 이상적입니다.

6. 코디가

Codiga는 AI 중심 코드 검토 및 보안 분석 도구 입니다. 코드 검토를 자동화하고 취약점을 감지하며 프로젝트 전체의 코딩 표준을 시행하도록 설계되었습니다.

주요 기능

즉각적인 피드백으로 자동 코드 검토
보안 취약성 탐지를 방지하기위한 보안 취약성 감지
Python, Java, JavaScript 및 C ++를 포함한 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
VS 코드, JetBrains, Github, Gitlab 및 Bitbucket 과 통합됩니다
팀 및 조직을위한 맞춤형 코딩 규칙을 제공합니다

잠재적 인 단점

️는 Colecilot과 같은 AI 생성 코드 제안을 제공하지 않습니다
Ø Advanced 기능에는 유료 구독이 필요합니다

Codiga는 높은 코드 품질과 보안을 유지 하려는 개발자에게 이상적입니다. 수동 코드 리뷰가 시간이 많이 걸릴 수있는 대규모 프로젝트를 수행하는 팀 에게 특히 유용합니다.

7. 사워 커리

Sourcery는 개발자가 코드 개선을 자동화 할 수 있도록 AI 중심 코드 리팩토링 도구 입니다. 이 고급 도구는 기존 코드를 클리너하고 효율적이며 유지 관리하기 쉽게 만드는 데 중점을 둡니다. 코드를 실시간으로 분석하고 즉각적인 리팩토링 제안을 제공합니다.

주요 기능

클리너 및보다 효율적인 코드를위한 자동 코드 리팩토링
Python을 지원합니다 (더 많은 언어로 확장 할 계획)
VS 코드, JetBrains 및 Github 와 통합됩니다
중복, 비효율적 또는 복잡한 코드 구조를 식별하고 수정합니다
최상의 코딩 관행을 시행하는 데 도움이됩니다

잠재적 인 단점

️ 현재 파이썬으로 제한됩니다
️는 Copilot 또는 Tabnine과 같은 새 코드를 생성하지 않습니다

Sourcery는 수동으로 리팩토링하지 않고 코드 품질을 향상시키려는 개발자에게 적합합니다. 코드 가독성과 효율성이 중요한 대형 코드베이스를 유지하는 팀 에게 특히 유용합니다.

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8. 딥 코드 AI

DeepCode AI는 개발자가 주요 문제가되기 전에 버그, 보안 취약점 및 코드 비 효율성을 감지하는 데 도움이되는 AI 중심 정적 코드 분석 도구 입니다. 2020 년 Snyk 가 인수 한 DeepCode는 기계 학습 및 규칙 기반 분석을 사용하여 코드 품질에 대한 실시간 피드백을 제공합니다.

주요 기능

실시간 버그 감지 및 보안 취약성 분석
JavaScript, Python, Java 및 TypeScript를 포함한 여러 언어를 지원합니다
VS 코드, JetBrains, Github, Gitlab 및 Bitbucket 과 통합됩니다
코드 구조 개선을위한 AI 기반 제안
숨겨진 위험을 식별하기 위해 전체 저장소를 스캔합니다

잠재적 인 단점

️ 코드 생성 또는 리팩토링이 아닌 코드 분석 에 중점을 둡니다.
벗은 전체 기능을 위해 Snyk 와의 통합이 필요합니다

DeepCode AI는 코드 품질 및 보안 우선 순위를 정하는 개발자 및 팀에 이상적입니다. 버그, 나쁜 코딩 패턴 및 보안 결함을 일찍 포착하는 데 도움이됩니다.

9. Amazon Q Developer

Amazon Q Developer는 AWS (Amazon Web Services) 가 개발 한 AI 기반 코딩 어시스턴트 입니다. 2022 년 에 출시 된이 건물은 특히 AWS 생태계 내에서 개발자가 코드를보다 효율적으로 작성, 최적화 및 안전하게 보장 할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 기능

자연어 프롬프트를 기반으로 한 AI 기반 코드 제안
Lambda, DynamoDB 및 S3와 같은 AWS 서비스 에 최적화되었습니다
Python, Java 및 JavaScript를 포함한 여러 언어를 지원합니다
AWS Cloud9, vs Code 및 JetBrains 와 통합됩니다
내장 된 보안 스캔을 위한 취약점을 감지합니다

잠재적 인 단점

️ AWS 개발자에게 가장 적합한; 일반적인 목적 코딩에 덜 유용합니다
️에는 전체 기능을위한 AWS 계정이 필요합니다

Amazon Q Developer는 클라우드 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 최고의 AI 어시스턴트입니다. 관련 코드 스 니펫을 제공 하여 AWS 서비스 작업을 단순화합니다.

10. Claude 코드

Claude Code는 Anthropic이 개발 한 AI 기반 코딩 어시스턴트 입니다. AI 중심 제안을 사용하여 개발자가 코드를 작성, 이해 및 디버그하는 데 도움이됩니다. 채팅 기반 인터페이스를 통해 작동합니다. 따라서 개발자는 질문을하고 명확하고 인간과 같은 반응을 얻을 수 있습니다.

주요 기능

AI 기반 코드 제안 및 완료
코드 스 니펫 및 디버깅 도움말에 대한 설명을 제공합니다
Python, JavaScript 및 Java를 포함한 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다
안전하고 책임있는 AI 생성 코드를 우선시합니다
대화식 코딩 지원을 위한 채팅 기반 인터페이스

잠재적 인 단점

️ github copilot 만큼 널리 채택되지 않았습니다
️는 인기있는 IDE와의 깊은 통합이 부족할 수 있습니다

Claude Code는 책임있는 AI 코딩 에 관심이있는 개발자에게 훌륭한 선택입니다. 복잡한 코드를 설명하고 오류를 디버그하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

이 도구로 작업하는 동안 직면 한 도전

AI 코딩 보조원은 강력하지만 완벽하지는 않습니다. 이러한 도구를 테스트하는 데 많은 시간을 보낸 후 개발자가 알아야 할 몇 가지 과제를 수행합니다.

다음은 내가 그들과 함께 일하면서 내가 직면 한 가장 큰 문제 중 일부입니다.

• 일관되지 않은 제안 : 일부 도구는 부정확하거나 구식 코드를 제공합니다
• 개인 정보 및 보안 문제 : 클라우드 기반 AI 도구와 함께 코드 저장 또는 공유
• 통합 문제 : 일부 도구는 특정 IDE에서 완벽하게 작동하지 않습니다.
• 제한된 언어 및 프레임 워크 지원 - 틈새 언어 또는 프레임 워크로 어려움을 겪습니다.
• 학습 곡선 : AI 생성 제안을 최대화하려면 적응이 필요합니다
• AI에 대한 과잉- 개발자는 AI에 너무 의존 할 수 있습니다.

이러한 과제에도 불구하고 AI 코딩 도구는 코드를 작성하고 검토하는 방식을 완전히 변경했습니다.

그들은 완벽하지는 않지만 일단 당신이 그들의 한계를 이해하면 장애물보다는 강력한 조수가됩니다.

마지막 생각으로 이것을 마무리합시다.

AI는 개발자를 대체하는 것이 아니라 강화력을 제공합니다

2025 년에 AI 코딩 도구는 우리를 대체하기 위해 여기에 없습니다. 그들은 우리가 더 똑똑하고 빠르게 코딩하는 데 도움이됩니다. 항상 제안, 버그 수정 및 개선 사항이있는 개인 코딩 비서로 생각하십시오.

확인해야 할 몇 가지 도구는 다음과 같습니다.

• Tabnine : 코딩 속도를 높이는 스테로이드의자가 완성과 같습니다.
• Github Copilot : 작업중인 작업에 따라 전체 기능과 클래스를 제안합니다.
• REPLIT : 실시간 협업 및 즉각적인 피드백을위한 플랫폼.
• Sourcery : Python 개발자의 경우 코드를 자동으로 리팩토링하여 깨끗하게 만들 수 있습니다.

전문가 팁 : 이 도구를 대체품이 아닌 도우미로 사용하십시오. 그들은 속도를 높이고 더 나은 코드를 작성하는 데 도움이됩니다.

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