2023 年 10 大最佳 AI 代码生成器

已发表: 2023-06-05

在快速发展的软件开发环境中，寻找简化编码过程同时保持高质量标准的方法是一项永恒的挑战。 这就是 AI 代码生成器作为游戏规则改变者介入的地方，彻底改变了开发人员编写代码的方式并释放了前所未有的效率和创造力。

人工智能代码生成器利用人工智能和机器学习算法的力量来自动化部分编码过程。 这些智能工具分析现有的代码库，从模式和最佳实践中学习，并生成代码片段甚至完整的模块。 通过这样做，他们将开发人员从重复和耗时的任务中解脱出来，使他们能够专注于更高层次的问题解决和创新。

在这篇博客中，我们将深入 AI 代码生成器的世界，探索它们的功能、优势以及对软件开发领域的影响。 我们将发现这些工具如何为开发人员提供支持、提高生产力并为构建健壮且可扩展的应用程序开辟新的可能性。

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目录

这里有 10 个著名的 AI 代码生成器

1.深码

DeepCode 是一种基于 AI 的代码审查工具，可帮助开发人员提高代码质量并识别潜在问题和漏洞。 它使用静态代码分析和机器学习算法来分析代码库并为开发人员提供可操作的见解。

DeepCode 的 AI 引擎分析代码模式并识别潜在的错误、安全漏洞和性能问题。 它提供改进代码质量、减少技术债务和增强整体软件可靠性的意见和建议。

DeepCode 的主要功能包括：

  1. 代码审查：DeepCode 审查以各种编程语言编写的代码，并提供有关潜在问题的实时反馈，例如错误、安全漏洞和代码异味。 它可以帮助开发人员捕获严重错误并提高代码质量。
  2. 自动错误检测：DeepCode 使用 AI 算法通过分析模式和从已知问题中学习来识别代码库中的错误。 它会标记潜在问题并提出修复建议，以防止错误并提高代码的稳健性。
  3. 安全分析：DeepCode 扫描代码以查找安全漏洞，例如不安全的数据处理、输入验证问题和潜在的安全风险。 它可以帮助开发人员主动识别和解决安全漏洞，最大限度地降低违规风险。
  4. 代码气味检测：DeepCode 检测代码气味，这是代码设计不佳或潜在维护问题的指标。 它帮助开发人员重构他们的代码并遵循最佳实践，从而使代码库更清晰、更易于维护。
  5. 集成与协作：DeepCode 集成了流行的代码存储库和开发环境，如 GitHub、GitLab 和 VS Code。 它提供无缝协作功能，允许团队共享代码审查并协作提高代码质量。
  6. 语言支持：DeepCode 支持多种编程语言，包括 Java、JavaScript、Python、C/C++ 等。 它迎合多样化的开发环境，帮助跨不同语言生态系统的开发者。

DeepCode旨在利用人工智能技术提高代码审查的效率和有效性。 它通过检测潜在问题并提供可操作的建议，使开发人员能够编写更清晰、更可靠的代码。

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2.风筝

Kite 是一款由 AI 驱动的编码助手，可通过实时提供智能代码补全、文档和编码建议来增强编码体验。 它无缝集成到流行的代码编辑器中，帮助开发人员更快地编写代码并减少错误。

风筝的主要特点包括：

  1. 智能代码完成：Kite 的 AI 引擎会分析您的代码，并在您键入时建议上下文相关的代码完成。 它可以预测下一行代码，从而节省您的时间并降低出现语法错误的可能性。
  2. 内联文档：Kite 在您的代码编辑器中提供丰富的交互式文档。 它对函数、类和库进行了详细的解释、示例和使用说明，帮助您有效地理解和使用它们。
  3. 代码片段和模板：Kite 为常见的编程任务和模式提供了一个代码片段和模板库。 它允许您快速插入预先编写的代码并对其进行自定义以满足您的特定需求，从而加速您的编码过程。
  4. 错误和错误检测：Kite 的 AI 引擎会检测代码中的错误、潜在错误和性能问题。 它突出显示有问题的代码部分并提供修复或优化它们的建议，帮助您编写更清晰、更高效的代码。
  5. 语言支持：Kite 支持多种编程语言，包括 Python、JavaScript、Java、C/C++、Go 等。 它迎合不同语言生态系统的开发人员，提供针对特定语言和框架量身定制的智能帮助。
  6. 与流行的代码编辑器集成：Kite 与流行的代码编辑器（如 Visual Studio Code、PyCharm、Atom 和 Sublime Text）无缝集成。 它在您首选的开发环境中提供流畅的编码体验。
  7. 机器学习驱动：Kite 的 AI 引擎不断从大量开源代码和开发人员模式中学习。 它会随着时间的推移而改进，适应您的编码风格，并在您工作时提供更准确和相关的建议。

Kite 旨在通过利用 AI 协助代码完成、文档编制和错误检测来提高开发人员的工作效率。 通过提供智能建议和简化编码流程，Kite 帮助开发人员更快地编写代码，提高代码质量，并提升他们的整体编码体验。

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3.科多塔

Codota 是一种人工智能驱动的开发人员工具，可提供智能代码补全和建议以增强编码体验。 它与流行的代码编辑器和 IDE 集成，提供上下文感知代码建议并减少编写代码所需的时间和精力。

Codota 的主要特点包括：

  1. 智能代码完成：Codota 的 AI 引擎分析代码模式和上下文，以在您键入时提供准确且相关的代码完成。 它会根据您已编写的代码建议代码片段和 API 调用，帮助您节省时间并更高效地编写代码。
  2. 上下文感知建议：Codota 了解您的代码上下文，并提供针对您的特定编程语言、框架和库量身定制的智能建议。 它提供了对最佳实践和常见模式的见解，从而提高了代码的质量和一致性。
  3. 全面的代码搜索：Codota 使开发人员能够搜索代码示例和特定编程问题的解决方案。 它搜索数以百万计的代码存储库、论坛和文档，以提供可用作参考的相关示例和代码片段。
  4. 语言和框架支持：Codota 支持多种编程语言，包括 Java、JavaScript、Python、C++ 等。 它还与流行的框架和库集成，为每个生态系统提供具体的建议和见解。
  5. 与代码编辑器和 IDE 集成：Codota 与各种代码编辑器和 IDE 无缝集成，例如 IntelliJ IDEA、Android Studio、Eclipse 和 Visual Studio Code。 它在您首选的开发环境中提供流畅的编码体验。
  6. 从开源代码中学习：Codota 的 AI 引擎从数百万行开源代码和开发人员模式中学习。 它会随着时间的推移不断改进其建议和建议，以适应您的编码风格并提供更准确和相关的见解。
  7. 协作和团队共享：Codota 允许开发人员与团队成员共享代码示例和片段，促进协作和知识共享。 它帮助团队利用集体编码专业知识并从彼此的代码中学习。

Codota 旨在通过提供智能代码建议和见解来提高开发人员的生产力和效率。 通过利用人工智能技术和分析海量代码，Codota 帮助开发人员更快地编写代码、学习新的编程模式并提高代码质量。

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4. 塔宁

Tabnine 是一种基于人工智能的代码完成工具，它与流行的代码编辑器和 IDE 集成，可实时提供智能代码建议和完成。 它根据从大量代码存储库中学习的上下文和模式来预测下一行代码，从而帮助开发人员更快地编写代码并减少错误。

Tabnine 的主要特点包括：

  1. 智能代码完成：Tabnine 的 AI 引擎会分析您的代码，并在您键入时提供上下文感知代码完成。 它可以预测最有可能的代码片段、函数和变量，从而节省您的时间并减少手动输入的需要。
  2. 多语言支持：Tabnine 支持多种编程语言，包括 Python、JavaScript、Java、C/C++、PHP 等。 它适应每种语言的特定语法和编码约定，提供针对编程上下文量身定制的准确建议。
  3. 深度学习模型：Tabnine 采用先进的深度学习模型来理解不同代码元素和模式之间的关系。 它利用这些模型生成相关且准确的代码补全，即使在复杂且不熟悉的编码场景中也是如此。
  4. 提高生产力：通过建议代码完成，Tabnine 帮助开发人员更快地编写代码并减少错误。 它消除了记住特定语法的需要，并允许开发人员专注于他们代码的逻辑和高级结构。
  5. 与代码编辑器和 IDE 集成：Tabnine 与流行的代码编辑器和 IDE 无缝集成，包括 Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、PyCharm 等。 它在您首选的开发环境中提供流畅的编码体验。
  6. 从开源代码中学习：Tabnine 的 AI 引擎不断从庞大的开源代码库中学习，以提高其代码完成能力。 它适应最新的编码趋势和最佳实践，确保提供最新的相关建议。
  7. 隐私和安全：Tabnine 旨在优先考虑用户隐私和安全。 人工智能引擎在开发人员的机器上本地运行，不会将代码或数据发送到外部服务器，确保敏感代码保持安全。

Tabnine 旨在通过提供智能和准确的代码补全来增强开发人员的编码体验。 通过利用人工智能技术和深度学习模型，Tabnine 帮助开发人员更高效地编写代码、减少错误并提高生产力。

5.人工智能地下城

AI Dungeon 是一款人工智能文本冒险游戏，它利用自然语言处理和机器学习来生成交互式讲故事体验。 它允许玩家创造和探索各种类型的动态叙事，从幻想和科幻到神秘等等。

AI Dungeon 的主要特点包括：

  1. 交互式讲故事：AI Dungeon 为玩家提供了一个让自己沉浸在交互式故事中的平台，他们可以在其中做出选择并塑造故事。 人工智能根据玩家的输入动态生成故事元素，创造独特且个性化的讲故事体验。
  2. 自然语言处理：AI Dungeon 采用先进的自然语言处理技术来理解和响应玩家的输入。 它解释基于文本的命令和提示，使玩家能够使用自己的文字和表达方式与游戏互动。
  3. 无限可能：AI Dungeon 提供了大量的场景和设置，让玩家可以探索几乎无限的故事情节和冒险。 从史诗般的任务到角色驱动的戏剧，AI 会适应玩家的选择并根据他们的决定生成分支叙述。
  4. 协作讲故事：AI Dungeon 通过允许多个玩家加入同一个冒险来实现协作讲故事。 玩家可以轮流为故事做出贡献，基于彼此的行动和选择来创造协作和不可预测的故事情节。
  5. 自定义和修改：AI Dungeon 提供了自定义游戏设置的选项，允许玩家调整 AI 的行为并调整各种参数以满足他们的喜好。 它还支持改装，使玩家能够创建和分享他们自己的自定义冒险和场景。
  6. AI Dungeon Dragon：AI Dungeon 提供名为 AI Dungeon Dragon 的高级订阅，可解锁更多功能和优势。 Dragon 订阅者可以获得优先访问权、更快的响应时间和其他专有特权。

AI Dungeon 通过利用 AI 和自然语言处理突破了交互式故事讲述的界限。 它使玩家能够参与引人入胜且不断发展的叙事，提供身临其境且富有创意的游戏体验。

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6. 抱脸

Hugging Face 是一个开源平台和社区，专注于自然语言处理 (NLP) 和机器学习。 它提供了一系列工具、库和预训练模型，以促进与 NLP 相关的任务，包括文本分类、语言翻译、问答等。

拥抱脸的主要特点包括：

  1. Transformer 库：Hugging Face 提供“Transformers”库，它为各种 NLP 任务提供了最先进的预训练模型的综合集合。 这些基于转换器架构的模型可以进行微调，并用于情感分析、命名实体识别、文本生成等任务。
  2. 模型中心：Hugging Face 的模型中心是社区贡献的预训练模型的存储库。 它允许用户发现、下载和使用模型来满足他们特定的 NLP 需求。 Model Hub 涵盖了广泛的语言和应用程序，促进了 NLP 从业者之间的协作和知识共享。
  3. 管道和分词器：Hugging Face 提供易于使用的管道，让用户只需几行代码即可执行常见的 NLP 任务。 这些管道处理文本分类、情感分析和命名实体识别等任务，使开发人员可以方便地将 NLP 功能整合到他们的应用程序中。 Hugging Face 还提供用于文本处理的分词器，允许对文本数据进行高效编码和解码。
  4. Training and Fine-tuning：Hugging Face支持NLP模型在自定义数据集上的训练和微调。 用户可以利用平台的基础设施和库来训练为其特定任务或领域量身定制的模型。 此功能对于从事新型 NLP 应用程序的研究人员和开发人员特别有用。
  5. 社区与协作：Hugging Face 拥有一个由 NLP 爱好者、研究人员和开发人员组成的充满活力的社区。 社区通过共享模型、教程和代码片段积极为平台做出贡献。 Hugging Face 促进协作并鼓励用户相互学习和支持。
  6. Transformers Hub：Transformers Hub 是 Hugging Face 中的一个平台，用户可以在其中上传、共享和部署他们自己训练的模型。 它允许用户展示他们的工作、与他人协作以及为各种 NLP 应用程序部署他们的模型。

Hugging Face 由于其广泛的预训练模型集合、易于使用的库和活跃的社区支持而在 NLP 社区中得到广泛使用。 它使开发人员和研究人员能够利用尖端的 NLP 功能，加速他们的 NLP 项目，并与志同道合的人合作。

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7. GitHub 副驾驶

GitHub Copilot 是 GitHub 与 OpenAI 合作开发的人工智能代码补全工具。 它旨在通过直接在集成开发环境 (IDE) 中提供上下文相关的代码建议和完成来帮助开发人员编写代码。

GitHub Copilot 的主要功能包括：

  1. AI 驱动的代码建议：GitHub Copilot 利用机器学习模型来分析代码上下文并实时提供智能代码建议。 它从大量公开可用的代码中学习，以提供准确且符合上下文的补全。
  2. 集成开发环境 (IDE) 支持：GitHub Copilot 与流行的代码编辑器和 IDE（包括 Visual Studio Code）无缝集成。 它作为插件或扩展运行，在开发人员编写代码时直接在编辑器中提供代码补全。
  3. 多语言支持：GitHub Copilot 支持多种编程语言，包括 Python、JavaScript、TypeScript、Go、C++ 等。 它根据所使用的特定语言的语法和编码约定调整其建议。
  4. 代码生成：除了代码补全之外，GitHub Copilot 还可以根据自然语言描述或评论生成完整的代码片段甚至函数。 它通过自动执行重复的编码任务和提供样板代码来帮助加快开发速度。
  5. 上下文感知建议：GitHub Copilot 会考虑周围的代码、项目结构和相关库，以提供上下文相关的建议。 它可以预测下一行代码，完成函数调用，并提供如何使用特定 API 的示例。
  6. 学习和改进：GitHub Copilot 不断从开发人员的反馈和使用模式中学习，以改进其代码建议。 它旨在随着时间的推移提高其准确性和相关性，使其成为对开发人员越来越有价值的工具。

GitHub Copilot 旨在通过提供智能代码建议和完成来提高开发人员的生产力和效率。 通过利用人工智能和机器学习，它可以帮助开发人员更快地编写代码，减少手动输入和搜索代码示例所花费的时间。

8.代码生成

代码生成是指根据预定义的模板、规则或规范自动生成源代码或其他工件的过程。 它涉及使用工具、框架或库来生成符合特定模式、约定或要求的代码。

代码生成可以通过多种方式带来好处：

  1. 效率：代码生成自动创建重复代码或样板代码，减少手动工作并节省时间。 它允许开发人员专注于更高级别的任务，而不是将时间花在常规编码上。
  2. 一致性：代码生成确保代码结构、风格和模式的一致性。 通过遵循预定义的模板和规则，生成的代码可以遵守既定的编码标准和约定，从而使代码库更清晰、更易于维护。
  3. 生产力：通过代码生成，开发人员可以快速搭建或创建代码库的重要部分。 这可以提高工作效率，尤其是在处理大型项目或实施复杂功能时。
  4. 减少错误：代码生成减少了在手动编码过程中可能发生人为错误的可能性。 生成的代码基于预定义的模式，最大限度地降低语法错误或逻辑缺陷的风险。
  5. 语言互操作性：代码生成可以通过自动生成连接不同编程语言或技术的代码来促进语言互操作性。 这简化了各种组件或系统之间的集成。

代码生成可以使用各种工具和框架来实现，具体取决于编程语言和项目的具体要求。 代码生成工具和框架的一些示例包括 Yeoman、Swagger Codegen、JHipster 和各种 ORM（对象关系映射）库。

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9. ModelPlace.AI

ModelPlace.AI 是 AI 模型的在线市场，提供了一个平台，开发人员和研究人员可以在其中发现、购买和销售预训练的 AI 模型。 它充当访问不同领域和应用程序的各种 AI 模型的枢纽。

ModelPlace.AI 的主要特点包括：

  1. 多样化的 AI 模型：ModelPlace.AI 提供多样化的 AI 模型集合，涵盖计算机视觉、自然语言处理 (NLP)、语音识别、推荐系统等各个领域。 开发人员可以探索和找到适合其特定需求和应用的模型。
  2. 预训练模型：市场提供已经在大型数据集上训练过的预训练模型，从而为开发人员节省了从头开始训练所需的时间和资源。 这些模型随时可用，可以集成到应用程序中或用作进一步定制和微调的起点。
  3. 易于集成：ModelPlace.AI 专注于提供易于集成到不同环境和框架中的模型。 它们通常带有清晰的文档、代码示例以及与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架的兼容性，使开发人员更容易将它们整合到他们的项目中。
  4. 模型评估和比较：ModelPlace.AI 允许用户根据性能指标、准确性、速度和其他相关因素评估和比较不同的 AI 模型。 这使开发人员能够做出明智的决策，并根据他们的特定要求选择最合适的模型。
  5. 社区与协作：ModelPlace.AI 培养了一个由开发人员、研究人员和 AI 爱好者组成的社区。 它鼓励用户之间的协作、知识共享和反馈，以提高平台上人工智能模型的质量和可用性。
  6. 许可和知识产权：ModelPlace.AI 提供明确的许可条款并确保尊重知识产权。 它促进了人工智能模型的买卖，同时保护了模型创建者和用户的权益。

ModelPlace.AI 旨在通过为开发人员和研究人员提供一个集中的市场来简化访问和使用 AI 模型的过程。 它提供了一个方便的平台来发现、评估和获取预训练模型，使开发人员能够利用 AI 功能，而无需大量培训或从头开始构建模型的专业知识。

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人工智能代码生成器的结论

人工智能代码生成器已成为软件开发领域的强大工具。 他们利用人工智能和机器学习技术来自动化和简化编码过程，为开发人员提供智能代码建议、完成，甚至生成代码片段或函数。 AI 代码生成器工具具有多种优势，包括提高效率、改进代码质量、减少错误和提高生产力。

AI 代码生成器通过自动执行重复或样板编码任务来节省开发人员的时间，使他们能够专注于更高层次的问题解决和创新。 通过建议上下文相关的代码，AI 代码生成器工具有助于提高代码一致性、遵守编码标准并减少人为错误。 AI 代码生成器可以处理多种编程语言并支持各种开发环境，使其具有通用性和适应不同项目和需求的能力。

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