什么是 AI 代码生成？

AI 代码生成利用人工智能（通常是大型语言模型 (LLM)），根据自然语言指令或部分代码片段自动生成计算机代码。

利用生成式 AI 提供代码建议并实时自动补全源代码，有助于简化软件开发流程。程序员输入描述代码功能的文本提示后，生成式 AI 工具会自动生成相应代码。它还能使旧版代码现代化，并将代码从一种编程语言翻译成另一种编程语言。AI 代码生成工具可以帮助调试编码错误，发现重构和优化机会，以提升代码的可读性和可维护性，并识别潜在的安全漏洞。

由于近年来在 LLM 和自然语言处理 (NLP) 领域取得突破，生成式 AI 得以应用于代码生成。它利用机器学习算法和大型神经网络，这些网络经过大量多样化源代码数据集训练，而这些源代码通常来自开源项目。

代码大型语言模型根据前序代码标记的上下文，学习预测代码序列中的下一个标记。这使模型能够掌握各种编程语言背后的语法、语义和模式。它们还会考虑不同代码元素之间的关系，例如数据与控制结构、函数与变量之间的关系，从而生成符合语法规则的代码。

程序员输入描述代码功能需求的自然语言提示。生成式 AI 工具利用自然语言处理技术分析提示背后的意图，并基于所学知识提供相关代码行或完整函数建议。

生成式 AI 系统旨在辅助开发人员，而非取代他们。因此，AI 代码生成为软件开发团队带来了以下优势：

• 加快开发工作流

• 提高开发人员工作效率

• 降低编码门槛

将 AI 引入软件开发生命周期的编码阶段，有助于加快软件发布速度。AI 代码生成工具可帮助程序员更快完成编码，自动执行重复性任务，例如编写 API 配置、身份验证流程、类声明、数据库连接、框架组件脚手架和错误处理等样板代码。

通过处理日常编码任务，生成式 AI 工具使开发人员能够专注于更高价值的工作。许多 AI 代码生成平台还可与大多数集成开发环境 (IDE) 无缝集成。这有助于程序员保持专注状态，减少上下文切换，并节省认知精力。

生成式 AI 可以帮助各种技能水平的开发人员（无论是初学者还是专家）更轻松地编写代码。即使非开发人员也可以利用这些工具创建原型。

AI 生成的代码仍可能存在缺陷。软件工程团队在将生成式 AI 纳入开发工作流程时，需要注意以下一些潜在问题：

• 代码质量问题

• 技能和专业能力下降

• 安全问题

AI 驱动的编码软件可能生成存在错误、重复、不准确或不必要的代码。开发人员必须审查 AI 生成的代码，并通过严格的单元测试验证其正确性。

团队还可以考虑基于整个项目代码库对 AI 模型进行微调，并利用检索增强生成 (RAG) 访问最新的编码标准、文档和代码风格指南，从而增强上下文理解能力并保持代码质量。

过度依赖 AI 编码工具可能会削弱开发人员的技能和专业能力。程序员必须将 AI 视为辅助工具，依靠自身的批判性思维和问题解决能力，做出经过充分判断的编码决策。

AI 编码助手可能会无意中引入安全漏洞。防范这些漏洞需要进行全面的代码审查和严格的安全测试。

开发人员还必须提供明确的提示词，在说明功能需求的同时指定安全要求。RAG 还可以用于将生成式 AI 工具与安全编码标准相结合。

生成式 AI、低代码和无代码都提供了快速生成代码的方法。但是低代码和无代码工具依赖于预构建的模板和组件库。这些工具使不具备编码技能的用户能够使用可视化界面和直观的操作方式，例如拖放操作。通过使用这些工具，用户可以快速高效地创建和修改应用程序，而实际代码则隐藏在后台运行。

但是，生成式 AI 代码软件不使用组件模板和库。该软件分析开发人员的自然语言提示，并从头生成可实现所需结果的代码片段。

虽然低代码和无代码工具通常面向非开发人员和业务用户，但专业开发人员和其他用户也可以使用 AI 代码生成软件。

生成式 AI 编码平台有众多选择。开发团队必须考虑满足其需求的功能、与技术栈的兼容性，以及这些系统如何融入其工作流。

以下是一些流行的 AI 代码生成工具：

• Claude Code

• Codex

• Cursor

• GitHub Copilot

• Google Antigravity

• IBM Bob

• Tabnine

Claude Code 由 Anthropic 的 AI 模型提供支持，并针对代码生成和理解进行了优化。它可以对代码仓库中的多个文件进行协调修改。Claude Code 运行于终端环境中，可与命令行界面 (CLI) 工具配合使用，同时也集成于 JetBrains 和 Visual Studio Code (VS Code) IDE 中。

OpenAI 的 Codex 是一个由该公司最新 GPT 模型支持的编码智能体。它提供适用于 JetBrains 和 VS Code IDE 的扩展，而其 CLI 可从终端本地运行。

Codex 可帮助开发人员编写符合其意图并适应现有项目结构和编码规范的代码。它还可以分析代码，以发现潜在错误和逻辑问题，解释复杂代码，追踪故障，并提出针对性的修复建议。

Cursor 是一种编码智能体，旨在规划和构建功能、审查代码更改，以及查找和修复错误。它会创建代码库的可搜索索引，并针对该索引使用语义搜索，以深入理解代码。Cursor 支持多个 AI 模型，并提供专有的 Tab 模型，该模型不仅能完成代码补全，还可提供上下文感知建议。

GitHub Copilot 是最早的 AI 编码助手之一。它由 OpenAI 的 GPT 模型提供支持，并支持 Java、JavaScript、Python 和 TypeScript 等主要编程语言。

GitHub Copilot 提供内联代码建议，并具有“下一个编辑建议”功能，可预测程序员下一次编辑的位置，并为其提供代码补全建议。聊天界面还允许开发人员提出与编码相关的问题。

Google Antigravity 是一个面向企业、前端和全栈开发场景构建的智能体开发平台。它将生成代码、重构和编写单元测试等任务委派给多个并行工作的 AI 智能体。Antigravity CLI 允许开发人员直接在终端运行斜杠命令和 Shell 命令，而 Antigravity IDE 则提供 Tab 自动补全和自然语言代码命令功能。

IBM Bob 是一个 AI 驱动的开发伙伴，可帮助团队在代码仓库、流水线和环境中构建、交付和现代化软件。它可以回答有关代码库的问题，自动清理和修复现有代码，执行单行和多行代码补全，根据代码生成或更新文档，并将自然语言转换为可运行代码。

Bob 会根据每项任务的复杂程度、成本效率和所需能力自动选择最合适的模型。这种智能路由有助于确保开发人员获得高质量响应，同时优化资源利用率。

除了 IDE 之外，Bob 还提供名为 Bob Shell 的 CLI。它可为命令行任务、脚本自动化和基于终端的工作流提供 AI 辅助。

Tabnine 是一款专注于保护代码隐私和安全性的 AI 编码助手。它针对代码采用“不训练、不保留”政策，并提供企业部署选项，包括本地部署、虚拟私有云和完全隔离网络的私有安装。

Tabnine 的代码补全功能会随着开发人员输入内容进行调整，并可根据程序中的自然语言注释生成代码。它还提供以代码为中心的聊天应用，用于解答与代码相关的问题。

一些通用聊天机器人（如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Gemini）也可以根据文本提示生成代码。这些会话式 AI 应用程序是独立工具，而不是直接在代码编辑器中运行的集成插件。