2023 年 10 大最佳 AI 代碼生成器

已發表: 2023-06-05

在快速發展的軟件開發環境中，尋找簡化編碼過程同時保持高質量標準的方法是一項永恆的挑戰。 這就是 AI 代碼生成器作為遊戲規則改變者介入的地方，徹底改變了開發人員編寫代碼的方式並釋放了前所未有的效率和創造力。

人工智能代碼生成器利用人工智能和機器學習算法的力量來自動化部分編碼過程。 這些智能工具分析現有的代碼庫，從模式和最佳實踐中學習，並生成代碼片段甚至完整的模塊。 通過這樣做，他們將開發人員從重複和耗時的任務中解脫出來，使他們能夠專注於更高層次的問題解決和創新。

在這篇博客中，我們將深入 AI 代碼生成器的世界，探索它們的功能、優勢以及對軟件開發領域的影響。 我們將發現這些工具如何為開發人員提供支持、提高生產力並為構建健壯且可擴展的應用程序開闢新的可能性。

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目錄

這裡有 10 個著名的 AI 代碼生成器

1.深碼

DeepCode 是一種基於 AI 的代碼審查工具，可幫助開發人員提高代碼質量並識別潛在問題和漏洞。 它使用靜態代碼分析和機器學習算法來分析代碼庫並為開發人員提供可操作的見解。

DeepCode 的 AI 引擎分析代碼模式並識別潛在的錯誤、安全漏洞和性能問題。 它提供改進代碼質量、減少技術債務和增強整體軟件可靠性的意見和建議。

DeepCode 的主要功能包括：

  1. 代碼審查：DeepCode 審查以各種編程語言編寫的代碼，並提供有關潛在問題的實時反饋，例如錯誤、安全漏洞和代碼異味。 它可以幫助開發人員捕獲嚴重錯誤並提高代碼質量。
  2. 自動錯誤檢測：DeepCode 使用 AI 算法通過分析模式和從已知問題中學習來識別代碼庫中的錯誤。 它會標記潛在問題並提出修復建議，以防止錯誤並提高代碼的穩健性。
  3. 安全分析：DeepCode 掃描代碼中的安全漏洞，例如不安全的數據處理、輸入驗證問題和潛在的安全風險。 它可以幫助開發人員主動識別和解決安全漏洞，最大限度地降低違規風險。
  4. 代碼氣味檢測：DeepCode 檢測代碼氣味，這是代碼設計不佳或潛在維護問題的指標。 它幫助開發人員重構他們的代碼並遵循最佳實踐，從而使代碼庫更清晰、更易於維護。
  5. 集成與協作：DeepCode 集成了流行的代碼存儲庫和開發環境，如 GitHub、GitLab 和 VS Code。 它提供無縫協作功能，允許團隊共享代碼審查並協作提高代碼質量。
  6. 語言支持：DeepCode 支持多種編程語言，包括 Java、JavaScript、Python、C/C++ 等。 它迎合多樣化的開發環境，幫助跨不同語言生態系統的開發者。

DeepCode旨在利用人工智能技術提高代碼審查的效率和有效性。 它通過檢測潛在問題並提供可操作的建議，使開發人員能夠編寫更清晰、更可靠的代碼。

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2.風箏

Kite 是一款由 AI 驅動的編碼助手，可通過實時提供智能代碼補全、文檔和編碼建議來增強編碼體驗。 它無縫集成到流行的代碼編輯器中，幫助開發人員更快地編寫代碼並減少錯誤。

風箏的主要特點包括：

  1. 智能代碼完成：Kite 的 AI 引擎會分析您的代碼，並在您鍵入時建議上下文相關的代碼完成。 它可以預測下一行代碼，從而節省您的時間並降低出現語法錯誤的可能性。
  2. 內聯文檔：Kite 在您的代碼編輯器中提供豐富的交互式文檔。 它對函數、類和庫進行了詳細的解釋、示例和使用說明，幫助您有效地理解和使用它們。
  3. 代碼片段和模板：Kite 為常見的編程任務和模式提供了一個代碼片段和模板庫。 它允許您快速插入預先編寫的代碼並對其進行自定義以滿足您的特定需求，從而加速您的編碼過程。
  4. 錯誤和錯誤檢測：Kite 的 AI 引擎會檢測代碼中的錯誤、潛在錯誤和性能問題。 它突出顯示有問題的代碼部分並提供修復或優化它們的建議，幫助您編寫更清晰、更高效的代碼。
  5. 語言支持：Kite 支持多種編程語言，包括 Python、JavaScript、Java、C/C++、Go 等。 它迎合不同語言生態系統的開發人員，提供針對特定語言和框架量身定制的智能幫助。
  6. 與流行的代碼編輯器集成：Kite 與流行的代碼編輯器（如 Visual Studio Code、PyCharm、Atom 和 Sublime Text）無縫集成。 它在您首選的開發環境中提供流暢的編碼體驗。
  7. 機器學習驅動：Kite 的 AI 引擎不斷從大量開源代碼和開發人員模式中學習。 它會隨著時間的推移而改進，適應您的編碼風格，並在您工作時提供更準確和相關的建議。

Kite 旨在通過利用 AI 協助代碼完成、文檔編制和錯誤檢測來提高開發人員的工作效率。 通過提供智能建議和簡化編碼流程，Kite 幫助開發人員更快地編寫代碼，提高代碼質量，並提升他們的整體編碼體驗。

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3.科多塔

Codota 是一種人工智能驅動的開發人員工具，可提供智能代碼補全和建議以增強編碼體驗。 它與流行的代碼編輯器和 IDE 集成，提供上下文感知代碼建議並減少編寫代碼所需的時間和精力。

Codota 的主要特點包括：

  1. 智能代碼完成：Codota 的 AI 引擎分析代碼模式和上下文，以在您鍵入時提供準確且相關的代碼完成。 它會根據您已編寫的代碼建議代碼片段和 API 調用，幫助您節省時間並更高效地編寫代碼。
  2. 上下文感知建議：Codota 了解您的代碼上下文，並提供針對您的特定編程語言、框架和庫量身定制的智能建議。 它提供了對最佳實踐和常見模式的見解，從而提高了代碼的質量和一致性。
  3. 全面的代碼搜索：Codota 使開發人員能夠搜索代碼示例和特定編程問題的解決方案。 它搜索數以百萬計的代碼存儲庫、論壇和文檔，以提供可用作參考的相關示例和代碼片段。
  4. 語言和框架支持：Codota 支持多種編程語言，包括 Java、JavaScript、Python、C++ 等。 它還與流行的框架和庫集成，為每個生態系統提供具體的建議和見解。
  5. 與代碼編輯器和 IDE 集成：Codota 與各種代碼編輯器和 IDE 無縫集成，例如 IntelliJ IDEA、Android Studio、Eclipse 和 Visual Studio Code。 它在您首選的開發環境中提供流暢的編碼體驗。
  6. 從開源代碼中學習：Codota 的 AI 引擎從數百萬行開源代碼和開發人員模式中學習。 它會隨著時間的推移不斷改進其建議和建議，以適應您的編碼風格並提供更準確和相關的見解。
  7. 協作和團隊共享：Codota 允許開發人員與團隊成員共享代碼示例和片段，促進協作和知識共享。 它幫助團隊利用集體編碼專業知識並從彼此的代碼中學習。

Codota 旨在通過提供智能代碼建議和見解來提高開發人員的生產力和效率。 通過利用人工智能技術和分析海量代碼，Codota 幫助開發人員更快地編寫代碼、學習新的編程模式並提高代碼質量。

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4. 塔寧

Tabnine 是一種基於人工智能的代碼完成工具，它與流行的代碼編輯器和 IDE 集成，可實時提供智能代碼建議和完成。 它根據從大量代碼存儲庫中學習的上下文和模式來預測下一行代碼，從而幫助開發人員更快地編寫代碼並減少錯誤。

Tabnine 的主要特點包括：

  1. 智能代碼完成：Tabnine 的 AI 引擎會分析您的代碼，並在您鍵入時提供上下文感知代碼完成。 它可以預測最有可能的代碼片段、函數和變量，從而節省您的時間並減少手動輸入的需要。
  2. 多語言支持：Tabnine 支持多種編程語言，包括 Python、JavaScript、Java、C/C++、PHP 等。 它適應每種語言的特定語法和編碼約定，提供針對編程上下文量身定制的準確建議。
  3. 深度學習模型：Tabnine 採用先進的深度學習模型來理解不同代碼元素和模式之間的關係。 它利用這些模型生成相關且準確的代碼補全，即使在復雜且不熟悉的編碼場景中也是如此。
  4. 提高生產力：通過建議代碼完成，Tabnine 幫助開發人員更快地編寫代碼並減少錯誤。 它消除了記住特定語法的需要，並允許開發人員專注於他們代碼的邏輯和高級結構。
  5. 與代碼編輯器和 IDE 集成：Tabnine 與流行的代碼編輯器和 IDE 無縫集成，包括 Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、PyCharm 等。 它在您首選的開發環境中提供流暢的編碼體驗。
  6. 從開源代碼中學習：Tabnine 的 AI 引擎不斷從龐大的開源代碼庫中學習，以提高其代碼完成能力。 它適應最新的編碼趨勢和最佳實踐，確保提供最新的相關建議。
  7. 隱私和安全：Tabnine 旨在優先考慮用戶隱私和安全。 人工智能引擎在開發人員的機器上本地運行，不會將代碼或數據發送到外部服務器，確保敏感代碼保持安全。

Tabnine 旨在通過提供智能和準確的代碼補全來增強開發人員的編碼體驗。 通過利用人工智能技術和深度學習模型，Tabnine 幫助開發人員更高效地編寫代碼、減少錯誤並提高生產力。

5.人工智能地下城

AI Dungeon 是一款人工智能文本冒險遊戲，它利用自然語言處理和機器學習來生成交互式講故事體驗。 它允許玩家創造和探索各種類型的動態敘事，從幻想和科幻到神秘等等。

AI Dungeon 的主要特點包括：

  1. 交互式講故事：AI Dungeon 為玩家提供了一個讓自己沉浸在交互式故事中的平台，他們可以在其中做出選擇並塑造故事。 人工智能根據玩家的輸入動態生成故事元素，創造獨特且個性化的講故事體驗。
  2. 自然語言處理：AI Dungeon 採用先進的自然語言處理技術來理解和響應玩家的輸入。 它解釋基於文本的命令和提示，使玩家能夠使用自己的文字和表達方式與遊戲互動。
  3. 無限可能：AI Dungeon 提供了大量的場景和設置，讓玩家可以探索幾乎無限的故事情節和冒險。 從史詩般的任務到角色驅動的戲劇，AI 會適應玩家的選擇並根據他們的決定生成分支敘述。
  4. 協作講故事：AI Dungeon 通過允許多個玩家加入同一個冒險來實現協作講故事。 玩家可以輪流為故事做出貢獻，基於彼此的行動和選擇來創造協作和不可預測的故事情節。
  5. 自定義和修改：AI Dungeon 提供了自定義遊戲設置的選項，允許玩家調整 AI 的行為並調整各種參數以滿足他們的喜好。 它還支持改裝，使玩家能夠創建和分享他們自己的自定義冒險和場景。
  6. AI Dungeon Dragon：AI Dungeon 提供名為 AI Dungeon Dragon 的高級訂閱，可解鎖更多功能和優勢。 Dragon 訂閱者可以獲得優先訪問權、更快的響應時間和其他專有特權。

AI Dungeon 通過利用 AI 和自然語言處理突破了交互式故事講述的界限。 它使玩家能夠參與引人入勝且不斷發展的敘事，提供身臨其境且富有創意的遊戲體驗。

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6. 抱臉

Hugging Face 是一個開源平台和社區，專注於自然語言處理 (NLP) 和機器學習。 它提供了一系列工具、庫和預訓練模型，以促進與 NLP 相關的任務，包括文本分類、語言翻譯、問答等。

擁抱臉的主要特點包括：

  1. Transformer 庫：Hugging Face 提供“Transformers”庫，它為各種 NLP 任務提供了最先進的預訓練模型的綜合集合。 這些基於轉換器架構的模型可以進行微調，並用於情感分析、命名實體識別、文本生成等任務。
  2. 模型中心：Hugging Face 的模型中心是社區貢獻的預訓練模型的存儲庫。 它允許用戶發現、下載和使用模型來滿足他們特定的 NLP 需求。 Model Hub 涵蓋了廣泛的語言和應用程序，促進了 NLP 從業者之間的協作和知識共享。
  3. 管道和分詞器：Hugging Face 提供易於使用的管道，讓用戶只需幾行代碼即可執行常見的 NLP 任務。 這些管道處理文本分類、情感分析和命名實體識別等任務，使開發人員可以方便地將 NLP 功能整合到他們的應用程序中。 Hugging Face 還提供用於文本處理的分詞器，允許對文本數據進行高效編碼和解碼。
  4. Training and Fine-tuning：Hugging Face支持NLP模型在自定義數據集上的訓練和微調。 用戶可以利用平台的基礎設施和庫來訓練為其特定任務或領域量身定制的模型。 此功能對於從事新型 NLP 應用程序的研究人員和開發人員特別有用。
  5. 社區與協作：Hugging Face 擁有一個由 NLP 愛好者、研究人員和開發人員組成的充滿活力的社區。 社區通過共享模型、教程和代碼片段積極為平台做出貢獻。 Hugging Face 促進協作並鼓勵用戶相互學習和支持。
  6. Transformers Hub：Transformers Hub 是 Hugging Face 中的一個平台，用戶可以在其中上傳、共享和部署他們自己的訓練模型。 它允許用戶展示他們的工作、與他人協作以及為各種 NLP 應用程序部署他們的模型。

Hugging Face 由於其廣泛的預訓練模型集合、易於使用的庫和活躍的社區支持而在 NLP 社區中得到廣泛使用。 它使開發人員和研究人員能夠利用尖端的 NLP 功能，加速他們的 NLP 項目，並與志同道合的人合作。

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7. GitHub 副駕駛

GitHub Copilot 是 GitHub 與 OpenAI 合作開發的人工智能代碼補全工具。 它旨在通過直接在集成開發環境 (IDE) 中提供上下文相關的代碼建議和完成來幫助開發人員編寫代碼。

GitHub Copilot 的主要功能包括：

  1. AI 驅動的代碼建議：GitHub Copilot 利用機器學習模型來分析代碼上下文並實時提供智能代碼建議。 它從大量公開可用的代碼中學習，以提供準確且符合上下文的補全。
  2. 集成開發環境 (IDE) 支持：GitHub Copilot 與流行的代碼編輯器和 IDE（包括 Visual Studio Code）無縫集成。 它作為插件或擴展運行，在開發人員編寫代碼時直接在編輯器中提供代碼補全。
  3. 多語言支持：GitHub Copilot 支持多種編程語言，包括 Python、JavaScript、TypeScript、Go、C++ 等。 它根據所使用的特定語言的語法和編碼約定調整其建議。
  4. 代碼生成：除了代碼補全之外，GitHub Copilot 還可以根據自然語言描述或評論生成完整的代碼片段甚至函數。 它通過自動執行重複的編碼任務和提供樣板代碼來幫助加快開發速度。
  5. 上下文感知建議：GitHub Copilot 會考慮周圍的代碼、項目結構和相關庫，以提供上下文相關的建議。 它可以預測下一行代碼，完成函數調用，並提供如何使用特定 API 的示例。
  6. 學習和改進：GitHub Copilot 不斷從開發人員的反饋和使用模式中學習，以改進其代碼建議。 它旨在隨著時間的推移提高其準確性和相關性，使其成為對開發人員越來越有價值的工具。

GitHub Copilot 旨在通過提供智能代碼建議和完成來提高開發人員的生產力和效率。 通過利用人工智能和機器學習，它可以幫助開發人員更快地編寫代碼，減少手動輸入和搜索代碼示例所花費的時間。

8.代碼生成

代碼生成是指根據預定義的模板、規則或規範自動生成源代碼或其他工件的過程。 它涉及使用工具、框架或庫來生成符合特定模式、約定或要求的代碼。

代碼生成可以通過多種方式帶來好處：

  1. 效率：代碼生成自動創建重複代碼或樣板代碼，減少手動工作並節省時間。 它允許開發人員專注於更高級別的任務，而不是將時間花在常規編碼上。
  2. 一致性：代碼生成確保代碼結構、風格和模式的一致性。 通過遵循預定義的模板和規則，生成的代碼可以遵守既定的編碼標準和約定，從而使代碼庫更清晰、更易於維護。
  3. 生產力：通過代碼生成，開發人員可以快速搭建或創建代碼庫的重要部分。 這可以提高工作效率，尤其是在處理大型項目或實施複雜功能時。
  4. 減少錯誤：代碼生成減少了在手動編碼過程中可能發生人為錯誤的可能性。 生成的代碼基於預定義的模式，最大限度地降低語法錯誤或邏輯缺陷的風險。
  5. 語言互操作性：代碼生成可以通過自動生成連接不同編程語言或技術的代碼來促進語言互操作性。 這簡化了各種組件或系統之間的集成。

代碼生成可以使用各種工具和框架來實現，具體取決於編程語言和項目的具體要求。 代碼生成工具和框架的一些示例包括 Yeoman、Swagger Codegen、JHipster 和各種 ORM（對象關係映射）庫。

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9. ModelPlace.AI

ModelPlace.AI 是 AI 模型的在線市場，提供了一個平台，開發人員和研究人員可以在其中發現、購買和銷售預訓練的 AI 模型。 它充當訪問不同領域和應用程序的各種 AI 模型的樞紐。

ModelPlace.AI 的主要特點包括：

  1. 多樣化的 AI 模型：ModelPlace.AI 提供多樣化的 AI 模型集合，涵蓋計算機視覺、自然語言處理 (NLP)、語音識別、推薦系統等各個領域。 開發人員可以探索和找到適合其特定需求和應用的模型。
  2. 預訓練模型：市場提供已經在大型數據集上訓練過的預訓練模型，從而為開發人員節省了從頭開始訓練所需的時間和資源。 這些模型隨時可用，可以集成到應用程序中或用作進一步定制和微調的起點。
  3. 易於集成：ModelPlace.AI 專注於提供易於集成到不同環境和框架中的模型。 它們通常帶有清晰的文檔、代碼示例以及與 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架的兼容性，使開發人員更容易將它們整合到他們的項目中。
  4. 模型評估和比較：ModelPlace.AI 允許用戶根據性能指標、準確性、速度和其他相關因素評估和比較不同的 AI 模型。 這使開發人員能夠做出明智的決策，並根據他們的特定要求選擇最合適的模型。
  5. 社區與協作：ModelPlace.AI 培養了一個由開發人員、研究人員和 AI 愛好者組成的社區。 它鼓勵用戶之間的協作、知識共享和反饋，以提高平台上人工智能模型的質量和可用性。
  6. 許可和知識產權：ModelPlace.AI 提供明確的許可條款並確保尊重知識產權。 它促進了人工智能模型的買賣，同時保護了模型創建者和用戶的權益。

ModelPlace.AI 旨在通過為開發人員和研究人員提供一個集中的市場來簡化訪問和使用 AI 模型的過程。 它提供了一個方便的平台來發現、評估和獲取預訓練模型，使開發人員能夠利用 AI 功能，而無需大量培訓或從頭開始構建模型的專業知識。

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人工智能代碼生成器的結論

人工智能代碼生成器已成為軟件開發領域的強大工具。 他們利用人工智能和機器學習技術來自動化和簡化編碼過程，為開發人員提供智能代碼建議、完成，甚至生成代碼片段或函數。 AI 代碼生成器工具具有多種優勢，包括提高效率、改進代碼質量、減少錯誤和提高生產力。

AI 代碼生成器通過自動執行重複或樣板編碼任務來節省開發人員的時間，使他們能夠專注於更高層次的問題解決和創新。 通過建議上下文相關的代碼，AI 代碼生成器工具有助於提高代碼一致性、遵守編碼標準並減少人為錯誤。 AI 代碼生成器可以處理多種編程語言並支持各種開發環境，使其具有通用性和適應不同項目和需求的能力。

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