>您知道：
尽管编码是软件开发的基石，但说实话：重复样板代码，错误故障排除和检查大文件时可能会浪费时间和精力。好消息？编码过程由于AI驱动的工具而发生了变化，该工具使工程师摆脱了专注于创造力和创新的繁琐工作。
这些AI技术有可能革新编码，无论您的经验水平如何。让我们检查一下顶级的AI编码工具以及它们如何增加您的输出。>编码的顶级AI工具
1。 github copilot
-
它是
GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant developed by GitHub in collaboration with OpenAI. -
Key Features:
- Autocomplete code snippets for various programming languages.
- Suggests functions, algorithms, and complex logic.
- Integrates seamlessly with popular IDEs like Visual Studio Code and JetBrains.
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Why Developers Love It:
Simplifies repetitive coding tasks, accelerates development, and offers real-time insights into best practices.
2。 tabnine
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它是 Tabnine是AI助手，旨在提供针对您特定的编程需求量身定制的智能代码完成。
>键功能 ： -
基于上下文的预测代码建议。 脱机工作，确保敏感项目的隐私。
- >支持各种各样的编程语言，包括Python，Java，JavaScript和C＃。
- >为什么开发人员喜欢它 ：
-
> 开发人员称赞Tabnine的速度，准确性和适应单个编码样式的能力，使其成为提高生产力的必不可少的工具。
3。 Amazon Codewhisperer
它是
-
>键功能：
>
生成AWS SDK和API特定的代码段。 提供了云集成的上下文建议。 -
突出显示并减轻代码中的安全性漏洞。
> - >为什么开发人员喜欢它 ：
- >
-
4。 Openai GPT型号
它是 OpenAI的GPT模型（例如GPT-4）是用于生成解释，代码段，调试建议等的多功能工具。
>键功能
-
生成用于复杂任务的样板代码和伪代码。
> >用普通英语的算法解释算法，有助于理解和调试。>
提供用于集成到自定义开发环境的API。 -
>为什么开发人员喜欢它：
- > GPT模型非常灵活且对从学习和原型到高级调试和算法开发的所有事物。
- 5。 deepcode
-
是什么
： > deepcode使用AI提供代码评论，并自动识别代码库中的潜在错误或漏洞。
Key Features
:
- #### Analyzes code quality and security, offering suggestions for improvements.
-
####使用经过大量代码训练的AI模型检测错误，安全风险和代码气味。 ####支持与github，gitlab和bitbucket的集成。
-
>为什么开发人员喜欢它：
- > DeepCode充当虚拟代码审阅者，使开发人员在达到生产之前就可以发现问题。它有助于确保高质量的代码，并且对于在大型代码库中工作的团队特别有价值。
- 6。keploy.io
-
>是什么：
密钥功能：
Keploy.io是一个开源AI驱动的测试平台，通过自动生成测试用例和模拟来简化API和集成测试。
>自动读取并生成单元测试用例。
>与视觉工作室代码和光标等流行的IDS无缝集成。
为什么开发人员喜欢它：
- >
Ke Loshing删除了手动编写测试用例的麻烦，这使单位测试变得容易更快。对于旨在在不额外编码工作的情况下改善测试覆盖范围的团队来说，这是必不可少的。
-
> AI工具如何转换开发
编码AI技术不仅仅是一种便利，还不仅仅是一种方便；他们正在彻底改变软件开发： -
>
>您可能会在使用自动错误识别，AI辅助评论和测试自动化平台（例如Keophan）时在代码中找到缺陷和效率低下，从而确保可靠的API和集成测试。
>使编码更容易并提供有用建议的工具，例如Github Copilot，Tabnine和 Keplay的Test Case Generation ，对初学者非常有帮助通过减少对手动脚本的需求。>
平稳的协作：
- 通过与云设置集成，诸如Amazon CodeWhisperer之类的工具改善了团队合作并提供集中的管理。
-
增强的创造力：
AI工具使开发人员可以通过管理重复的活动（例如代码完成，调试和测试案例生成）来专注于实验和发明。 >在编码中使用AI的最佳实践 -
识别限制：始终检查并测试生成的代码，因为AI工具容易出错。 - >利用具有杠杆的重复任务：通过自动制作样板创建和文档来节省时间。
>与版本控制结合：为了有效跟踪更改并协作，将存储在git等平台中创建的代码。 >
继续：AI工具总是在变化，因此请跟上最新的进展。 - >平衡的自动化和独创性：利用AI来改善您的工作流程，但永远不要忘记您的独创性是无价的。
结论
用于编码的AI工具正在彻底改变软件的开发方式，从而提供了前所未有的生产力，准确性和便利性。无论您是要调试微服务，创建基于云的应用程序还是构建原型，这些工具都旨在使您的工作更快，更好，更高效。 - >
FAQS
AI用于编码的工具适合初学者吗？
是的！许多工具，例如GitHub Copilot，都是初学者友好的，并指导用户具有直观的建议。 AI工具可以替代开发人员吗？
不，AI工具旨在补充开发人员，使重复的任务自动化，同时将创造力和解决问题的问题留给人类。-
这些工具是否与所有编程语言兼容？
大多数工具都支持多种语言，例如Python，JavaScript，Java和Go。检查单个文档以获取细节。 -
有免费的AI编码工具吗？
是的，诸如Tabnine之类的工具提供免费层，而其他工具则通过订阅提供优质功能。
