軟體開發領域正經歷一場前所未有的變革，而驅動這場變革的核心力量，正是生成式AI，而基於大型語言模型的AI編碼工具近年來如雨後春筍般湧現。AI編碼工具透過分析高品質海量的開源程式碼、文件及開發者討論資訊，掌握了豐富的程式設計模式。限於篇幅，本文將分成上下集來加以說明。
軟體開發領域正經歷一場前所未有的變革，而驅動這場變革的核心力量，正是生成式AI（GenAI）。近年來，基於大型語言模型（LLM）的AI編碼工具如雨後春筍般湧現，它們不僅是傳統開發工具的升級，更是從根本上改變程式設計方式的革命性產品。這些工具能夠理解開發者的意圖，分析程式碼上下文，提供即時的智能輔助，不僅顯著提升開發效率、降低錯誤率，也讓開發者得以擺脫繁瑣的重複性工作。
AI編碼工具的崛起，標誌著人機協作開發新時代的到來，它們透過分析高品質海量的開源程式碼、文件及開發者討論（Stack Overflow網站）資訊，掌握了豐富的程式設計模式、最佳實踐，以及不同程式語言的細微之處。這使得它們能夠：
‧智能理解：不僅能理解程式碼的語法結構，更能把握自然語言描述的需求和程式碼背後的邏輯意圖。
‧提升效率：自動完成程式碼片段、生成樣板程式碼（Boilerplate Code），甚至根據註解或描述生成完整的函數或類別，極大地縮短了編碼時間。
‧持續學習：透過與開發者的互動不斷進化，提供的建議越來越精準，越來越貼合開發者的個人風格和項目需求。
‧多語言支援：廣泛支援市面上主流的程式語言、框架和平台，滿足多樣化的開發需求。
AI編碼工具的出現，並非要取代開發者，而是旨在增強開發者的能力。它們如同經驗豐富的「AI程式設計夥伴」，能處理耗時且重複的編碼任務，讓開發者能專注於更具創造性和策略性的工作，如系統架構設計、解決複雜問題、實現核心業務邏輯以及優化使用者體驗。這場由AI引領的變革，正重新定義軟體開發的流程與價值。
三大類型，各擅勝場
當前的AI編碼工具百花齊放，依其主要功能及在程式開發中扮演的角色，大致可分為三類，須注意許多工具功能兼具多種功能，可同時符合多種類型特色。
1. IDE輔助/程式碼補全與生成工具
這類工具通常以外掛程式（Plugin）或擴展（Extension）的形式，無縫整合到開發者熟悉的整合開發環境（IDE）或程式碼編輯器中（如VS Code、JetBrains系列IDE和Visual Studio等）。它們在背景運行，即時分析開發者的輸入和程式碼上下文，提供智能化輔助，如圖1示意圖。
圖1 程式碼補全示意圖。
IDE輔助∕程式碼補全與生成工具的核心功能與特點如下：
‧即時智能補全（Intelligent Code Completion）：核心功能，與傳統IDE基於語法和變數補全不同，AI工具能理解更深層上下文和使用者意圖，預測性建議單行乃至多行程式碼，準確率和效率顯著提升，例如在剛開始定義一個函數簽名時，它可能會自動補全整個函數體的基本實現。
‧整段程式碼生成（Code Generation）：開發者可透過註解或自然語言描述（例如//建立一個計算斐波那契數列的函數），讓AI自動生成對應函數、類別或程式碼區塊，這對於快速實現標準演算法、API呼叫、資料處理邏輯等場景非常有幫助。
‧樣板程式自動化（Boilerplate Automation）：軟體開發中存在大量重複性的樣板程式碼，例如文件讀寫、資料庫連接、API路由設定等。工具能自動生成這些樣板程式碼，使開發者擺脫枯燥乏味的重複工作。
‧多語言支援（Multi-language Support）：支援Python、JavaScript、Java、C#、Go、Ruby、PHP及React、Angular、Vue、Node.js、Django、Flask等多種主流語言和框架，但在冷門程式語言，由於可供模型訓練的程式庫樣本較少，輔助效果會比較差。
IDE輔助∕程式碼補全與生成工具的代表工具為「GitHub Copilot」和「Tabnine」。
「GitHub Copilot」由GitHub與OpenAI合作開發，基於強大的OpenAI Codex模型，以高質量程式碼建議和深度IDE整合聞名。其核心功能是上下文感知程式碼建議（整行∕函數）、根據註解∕函數名生成程式碼、支援數十種語言。Copilot Chat是其近期亮點，允許在IDE中透過對話讓Copilot解釋程式碼、生成文檔、提重構建議、查錯、寫測試等。而優勢在於OpenAI技術支援，模型強大，與GitHub生態緊密結合，用戶基數大，社區活躍，據稱可提升55%開發速度。使用場景為加速日常編碼、生成樣板代碼∕測試、學習新技術、解決編程難題。
「Tabnine」則定位於團隊和企業，強調程式碼安全、合規與團隊協作。其核心功能包括多層AI架構（結合全域模型、專案模型、團隊模型和個人模型）提供精準建議，且支援建立基於團隊本身的程式碼庫進行訓練的專屬AI模型，更符合團隊的編碼風格和規範，並且能夠整行∕整塊程式碼補全。其優勢則有團隊知識共享，加速新成員適應，以及企業級安全（支援本地部署，SOC2 Type II認證），確保程式碼不離開企業內部網路，此外優化模型對本地資源需求較低。而其使用場景為需統一編碼風格、注重程式碼安全和知識產權保護的企業開發團隊，可處理大型複雜程式碼庫，能夠加速新成員入職。
其他IDE輔助∕程式碼補全與生成工具值得關注的工具還包括：
‧Amazon Q Developer：AWS產品，注重安全及隱私權，與AWS生態整合，提供安全掃描，免費版有使用量限制。
‧Sourcegraph Cody：專注大型程式碼庫理解與導航，提供基於全程式碼庫上下文的建議與搜索。
‧OpenAI Codex CLI：Copilot背後核心技術，強大自然語言到程式碼轉換能力，主要透過終端機命令列使用。
‧Supermaven：支援Neovim編輯器，為團隊協作設計，提供程式碼審查輔助、文件生成和知識分享。
2. AI驅動的整合開發環境
相較於為傳統IDE添加AI外掛程式，AI驅動IDE是從設計之初就將LLM作為核心組件，目的在提供更原生、更流暢、更深度的人機協作體驗，見圖2示意圖。
圖2 AI輔助示意圖。
與傳統IDE + 外掛程式的區別 AI驅動的整合開發環境與傳統IDE + 外掛程式的有以下幾種的區別：
‧整合深度：AI與IDE核心功能深度融合深度融合，包含編輯、除錯、版本控制、建置編譯等。
‧交互方式：通常內建強大的自然語言聊天介面，可透過對話與AI協作，修改、生成、解釋、重構程式碼，甚至執行CLI命令。
‧程式碼理解：不只是單一文件，更能理解整個專案結構、依賴關係與上下文，提供更全面建議。
‧流程整合：涵蓋整個開發工作步驟，需求理解到程式碼撰寫、測試、除錯、文件編寫，體驗比AI外掛程式更連貫。
AI驅動的整合開發環境的代表工具是「Cursor」和「Replit」。
「Cursor」是AI驅動IDE的最佳代表，分叉（Fork）了VS Code底層功能，提供與VS Code相同的介面與擴展外掛程式功能，同時提供強大AI能力。其核心功能包括強大聊天介面，展示自動修改前後的程式碼比對，理解整個程式版本庫，支援多種LLM模型（如GPT-4、Claude等，可自行切換），且提供@符號標注引用文件，協助AI理解上下文和協助程式除錯。其優勢為訂閱費包含多種LLM模型，版本更新迅速，輔助功能最先進，最早提供Agent執行能力。其使用場景包括快速原型開發、複雜程式碼庫探索∕學習、AI輔助調試∕修復、大規模代碼重構。
而「Replit」是線上IDE和協作平台，內建的AI助手，充分利用雲端優勢。其核心功能為基於雲端的開發環境，瀏覽器開箱即用，並具備全方位AI輔助（生成、補全、解釋、除錯建議），且類似Google Docs的即時多人協作，內建版本控制和一鍵部署。其適用群體為須快速搭建環境和協作的新創團隊，無縫遠端協同合作，能用於線上教學，可輔助程式設計的初學者。具備雲端環境、無需配置、強大的即時協作、從編碼到部署的一站式平台等優勢。
其他AI驅動的整合開發環境值得關注的工具還包括：
‧Google IDX（預覽版）：這是Google推出的雲端AI開發環境，整合了Gemini AI，專注Web和行動裝置開發，提供了多設備預覽，並與Google雲端服務深度整合。
‧Windsurf AI：前身是Codeium AI外掛程式的新興AI原生開發工具，強調自然語言編程、跨專案知識理解和個人化AI助手。
‧Trae：字節跳動發布的工具，強調更懂中文開發者的AI夥伴。
‧Zed：注重性能與流暢度的多人協作編輯器，正逐步整合LLM。
3. 前端UI∕網頁生成工具
此類工具專注前端開發，利用AI將設計理念，如設計稿、線框圖、文字描述，快速轉成前端程式碼（HTML、CSS和JavaScript）和UI元件，其生成過程如圖3所示。
圖3 前端UI生成示意圖。
前端UI∕網頁生成工具的核心功能與特點如下：
‧從自然語言到UI（Text-to-UI）：用自然語言描述介面元素∕布局，例如建立一個登錄表單等等，便可生成相對應UI。
‧設計稿轉程式碼（Design-to-Code）：導入Figma、Sketch等設計稿，轉為完全無遺漏的前端程式碼，支援React、Vue、Angular及Tailwind CSS、Bootstrap、Material UI等。
‧元件庫支援（Component Library Support）：與主流UI元件庫整合，生成使用元件庫的程式碼，確保風格統一。
‧響應式設計（Responsive Design）：支援響應式布局的程式碼生成，適不同螢幕尺寸。
前端UI∕網頁生成工具的主要使用群體包括：
‧前端開發者：加速重複UI元件建置，專注於複雜邏輯和介面交互功能。
‧設計師：快速將設計稿轉為可互動之原型，甚至是可用程式碼，無需深度的前端開發知識。
‧產品經理∕創業者：快速製作產品原型（MVP）來驗證想法，縮短產品上市時間。
前端UI∕網頁生成工具的代表工具包括「v0.dev」和「websim.ai」。
「v0.dev」是Vercel推出的AI驅動UI生成工具，標榜輸出高品質前端程式，並與現代化前端框架（React、Tailwind CSS）緊密結合而受到關注。其核心功能包括可透過自然語言提示生成React元件和介面，輸出整齊、可讀性強的React程式和Tailwind CSS樣式，使用者可直接複製程式碼或線上編輯迭代，生成的UI設計美觀之外，還著重可用性和無障礙標準。其優勢為快速前端開發，從想法到產生前端程式僅需幾秒，程式品質高，具可維護性，貼近前端開發最佳實踐，有助於學習React/Tailwind。其可生成類型包括導航欄、表格、圖表、表單、卡片、布局、頁面模板等。
「websim.ai」則是一款實驗性工具，允許使用者透過聊天方式快速生成簡單網頁、小工具或遊戲原型，應用於創意發想敏捷驗證雛形。圖4為使用websim.ai製作2A1B的猜數字遊戲，但要改成多人線上開局的方式，就難以達成。
圖4 websim猜數字遊戲畫面。
其他前端UI∕網頁生成工具值得關注的工具如下：
‧Visual Copilot：專注於將Figma等設計線稿，可以完整地保留設計轉換成前端程式碼，並支援多框架∕設計系統。
‧Firebase Studio：不僅生成UI，更能生成包含後端邏輯（使用Firebase服務）的全棧應用，實現從介面到部署的完整流程，屬實驗性產品，功能仍不完備。
‧Bolt.new：快速網頁原型生成器，輸入文字描述可在數秒內生成功能完整的單頁網站，但產出結果不如Lovable功能完整。
‧Lovable：著重生成高完成度的前端網站，生成的前端多數功能大多能使用，能進行可用性測試。
圖5展示產生購物網站，包括登入頁、商品頁和購物車結帳等需求，並提供設計規範，以Lovable的成果最好，v0次之，而Firebase Studio則有錯誤無法運作。
圖5 前端UI生成結果比較。
待續
限於篇幅，在介紹過三大類型的AI編碼工具，並說明AI編碼工具的實際應用與案例後，下集文章再繼續說明AI編碼工具的實際應用與案例、如何選擇合適的AI編碼工具，並闡述新興的趨勢與概念：拓展AI編碼的邊界。
＜本文作者：鄭淳尹，Docker.Taipei社群共同發起人，國泰金控技術架構師，曾任台北富邦銀行雲端系統部架構師、微軟MVP、momo購物網架構師、臺北榮民總醫院資訊工程師、玉山銀行資訊處專員、宏碁eDC維運工程師。開源技術愛好者，曾在多間大學資工系擔任Docker容器技術講師，並翻譯審閱多本容器技術書籍。＞