2025年最好的531个AI 代码助手工具

AI代码助手是一款利用人工智能技术协助开发者编写和调试代码的工具。它能够实时提供代码建议、检测错误并提出解决方案,并通过机器学习算法理解程序语义,优化代码质量和效率。

Interview Monster

一种不可检测的AI助手,专门用于编码面试中的实时支持。

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Whizi

便捷地访问超过200个适用于创意工作的AI模型。

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MindCopilot

ChatGPT 增强用户界面的独特功能

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Defang

从创意到部署,简化云应用开发流程。

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Ardor

快速在云端搭建并扩展您的AI代理。

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AI Describe Picture

利用人工智能生成图像描述并提取文本。

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Kritisi - Security Audit Explorer for Solidity

采用AI技术进行实时智能合约安全分析。

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Starclouds

一个依靠数据集与协同工作工具来改进机器学习流程的工作平台。

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CodeGrow

一个专为快速扩展iOS应用程序构建的人工智能平台。

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Pervaziv AI

利用人工智能技术实现的应用程序安全扫描与部署解决方案。

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Project Mela

一个以AI驱动的平台,支持技术项目的协作并简化管理工作。

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AI Medical Coding Assistant - 谷歌插件

为医护人员提供精准的医疗编码工具。

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Code Copy Extension - 谷歌插件

一键复制代码输出,告别滚动。

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Mokzu

利用 AI 技术将设计稿转变为功能代码

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CR-Mentor

一款专为开发者设计的人工智能代码审查助手。

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Cracked Engineers

一个连接初创公司与AI及软件工程师的专业平台。

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Interviewforce AI Copilot

利用AI助手提升FAANG面试准备,实现实时辅助。

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AI Code Preview - 谷歌插件

一款为开发人员提供实时代码展示的Chrome插件。

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CodeBetter - 谷歌插件

基于人工智能的编程助手,专为提升 LeetCode 解题技巧而设计。

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Squizzer - 谷歌插件

一款Chrome插件,利用人工智能来解答测验问题。

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Phi AI for Pega - 谷歌插件

一种专为优化Pega代码开发而设计的Chrome扩展工具。

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appboil.click

使用人工智能技术自动生成的 Next.js 项目构建器。

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Mechanix

一个增强人工智能应用程序功能的综合平台。

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Sourcetable — AI spreadsheet & data analyst

Sourcetable是一个结合了人工智能的电子表格与数据平台。它可以分析XLSX和CSV文件,生成图表和图形,并提供公式帮助,让您的工作更加智能化。

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Claude - 谷歌插件

一款用于高效管理和保存提示的人工智能工具

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FineCodeX

依托代码库进行精确微调的高质量代码生成。

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Gemini Coder

基于文本提示自动生成网页应用的人工智能工具。

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File Concat Tool

一个免费的应用程序,用于将多个文档合并到一起供人工智能助手处理。

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Verseify.gg

全面集成 UEFN 开发工具并辅以人工智能。

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lluminy

利用人工智能生成 Python 代码的文档,实现自动化。

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WebSparks

一个用于快速简便网站和应用程序开发的智能平台。

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哪些人适合用 AI 代码助手?

AI代码助手适用于各个行业领域的开发者,如软件开发、数据分析、机器学习等,特别适合于正在学习阶段的新手开发者以及希望提高编程技能的专业人士。

AI 代码助手 是怎么工作的?

AI代码助手利用机器学习模型分析用户的输入,实时提供改进建议和问题标记。它的算法能够理解多种编程语言和风格,并通过大量的代码训练进行优化,从而为用户提供个性化的建议和解决方案。

AI 代码助手 有什么优势?

加速编写过程:通过即时的代码建议,可显著降低编码时间。 提高代码质量:提出改进意见帮助提升代码的易维护性和效率。 学习能力:通过对用户编程风格的持续学习,提供更符合个人习惯的辅助建议。 协作工具:在代码审查中辅助发现潜在问题,并进行及时修正。

AI 代码助手 的常见问题

它不能直接编写代码,但它可以提供实时的改进意见和错误检测功能,帮助用户提高编码效率。

大多数AI代码助手可以在多个主流编程语言中使用,但具体的适用性可能因不同的版本或设计有所不同。

AI代码助手通过分析用户的代码,理解其模式和习惯,进而提供针对个人需求的定制化建议。
AI 代码助手 主要功能有哪些?
  1. 提供实时代码建议
    通过分析代码中的语境和语法,为用户提供改进建议,提高编写效率。
  2. 智能调试辅助
    识别并标记可能存在的错误,快速定位问题点,并提出解决方案。
  3. 自动化重构
    根据用户提供的代码进行自动优化,提升代码质量和可读性。
  4. 个性化学习体验
    通过分析用户的编程行为和风格,提供定制化的建议,帮助改进代码质量。