AI代码生成工具哪家好用？

  【TechWeb】10月18日消息，AI代码生成工具绝对是生成式AI技术应用的明星场景之一。

  AI编码助手以预训练模型为基础，使用自然语言和代码片段与软件研发人员进行交互。不同于上一代技术，AI编码助手通过解释和调试代码问题，加快了研发人员执行开发任务和解决实际问题的速度。

  Gartner预测，到2028年，使用AI编码助手的企业软件工程师比例，将从2023年初的不足10%增加到75%。

  IDC全球多个方面数据显示，82%的研发人员已经使用具有自动完成或智能代码生成功能的IDE或代码编辑器，其中71%的人表示他们编写的代码中有40%以上是自动生成的。

  今年7月，Gartner发布了首份人工智能代码助手（AI Code Assistants）魔力象限报告，该报告从执行能力和愿景完整性两个维度对 12 家人工智能代码助手供应商从进行了评估。Gartner的这份报告面向全球市场。

  近期，聚焦中国市场，IDC发布了《中国市场代码生成产品评估，1H24》（2024年10月）报告，对当前中国市场8款主流产品做了测评，从C++和Java两种语言来评估AI产品的生成代码和注释准确率和可帮助性。

  Github、亚马逊云科技、Gitlab、Google云旗下的AI代码助手被认为处于领先者地位；

  挑战者（Challengers），该象限厂商的特点是执行能力强，但前瞻性相对较弱；

  有远见者（Visionaries），该象限厂商的特点是前瞻性强，但执行能力较弱；

  利基者（Niche Players），该象限厂商的特点是执行能力和前瞻性相对较弱，通常专注特定市场领域或客户群体。

  1、Github，大名顶顶的开源代码社区，归属于微软。旗下是OpenAI与GitHub联合开发的Github Copilot能够在一定程度上帮助开发者自动生成代码、分析代码、调试代码以及进行安全检测等。

  3、Gitlab，同样是代码托管平台 ，旗下有AI编程助手Duo Chat。

  6、Codeium是一款免费的智能编程助手，由美国一家公司开发，它提供了超过40种编程语言的代码完成工具。

  7、Tabnine是由以色列的开发者创建的，自2018年推出，它是一款基于AI的编程助手，旨在提高代码编写的效率和质量。

  8、Sourcegraph 是一款可以依据语义来把Web上的开源代码编入索引的代码搜索浏览工具，由美国公司开发，程序员可以从代码仓库和安装包、甚至是函数里搜索代码，同时也可以直接点击被完全创建了链接的代码来阅读文档、跳转到变量定义或者马上找到可用的Demo。

  IDC《中国市场代码生成产品评估，1H24》报告，Q Developer、文心快码、通义灵码三款产品整体表现居于前三。

  1、Q Developer是亚马逊云科技提供的人工智能代码助手，在2024年02的财报电话会议上，亚马逊首席执行官安迪·贾西透露，利用亚马逊Q Developer的代码转换功能，公司成功将30.000个产品应用从Java 8或 11 迁移到Java 17，这一操作每年为公司节省2.6亿美元的性能提升成本。

  2、文心快码（Baidu Comate）是基于百度文心大模型的智能代码助手，2023年10月24日已全面开放。百度创始人李彦宏在今年7月的2024年世界人工智能大会曾透露，百度的文心快码在代码生成领域正在慢慢地渗透，并在百度内部已有约30%的代码由AI生成。

  3、通义灵码是一款基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手，产品于2023年10月31日云栖大会上，正式对外发布。今年9月的云栖大会上，阿里云CTO周靖人曾透露通义灵码已入职中华财险、哈啰集团、长安汽车等公司，累计生成代码超10亿行。

  4、腾讯云 AI 代码助手是由腾讯云自研的一款开发编程提效辅助工具，基于混元代码大模型,提供技术对话、代码补全、代码诊断和优化等能力。

  5、小浣熊Raccoon是基于商汤自研大语言模型的智能编程助手，2023年12月7日开放公测。

  6、CodeGeeX是清华和智谱AI联合打造的多语言代码生成助手，对个⼈用户完全免费。今年7月的2024世界人工智能大会上，智谱AI CEO张鹏曾透露，CodeGeeX的个人用户数量已超越100万。

  7、豆包MarsCode是字节跳动基于豆包大模型打造的智能开发工具，今年6月发布，面向国内开发者免费开放。

  8、亚信图灵程序员是亚信科技旗下软件开发工具，利用大语言模型，通过自然语言编程辅助，自动将用户描述转化为高效代码，加速开发周期，简化编程学习。

  尽管智能代码生成功能已经被开发者普遍的使用，IDC中国新兴科技研究组高级分析师李浩然表示，中国市场目前仍有较大培育和发展的空间，企业要注意到，当前生成代码的采纳率普遍在20%-30%之间，近四分之三的研发人员（72%）表示，他们要大幅修改超过40%的自动生成代码，这在某种程度上预示着大模型产品仍需持续提升准确度，并开发新的代码审核工具，来帮企业审查和修订AI生成的内容，这也是产品从探索走向实际落地的关键。

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