生成式AI GenAI 大型語言模型 LLM GitHub OpenAI CoPilot

人機協作寫程式從補全到重構 駕馭趨勢成未來開發贏家

掌握三大類型AI編程工具 碼農開發品質效率齊升(上)

2025-07-08
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。

核心功能與特點

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。

代表工具詳解

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。

其他值得關注的工具

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。

代表工具詳解

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。

其他值得關注的工具

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。

核心功能與特點

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。

主要使用群體

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。

代表工具詳解

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。

其他值得關注的工具

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。>


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