简要说明
光标 - 具有高级上下文感知功能的人工智能代码编辑器
GitHub 飞行员 - 集成 GitHub 的行业领先配对编程器
滑浪风帆 - 下一代集成开发环境维护开发人员流程
V0 by Vercel - Figma 到 React 的即时转换
Bolt.new - 具有即时预览功能的浏览器原生原型设计
Tabnine - 以本地模式完成注重隐私的工作
Replit - 协作式云开发
克莱因 - 具有项目上下文管理功能的 VS 代码扩展
注：我与上述任何编码工具均无关联！
每周都会有新的工具有望彻底改变开发工作。经过对多个生产项目的广泛测试，我找出了真正能兑现承诺的工具。
2025 年最热门的人工智能编码工具
1. 光标
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最适合:全栈开发、代码重构和人工智能辅助调试。Cursor 是一款基于 VS Code 的人工智能代码编辑器。虽然它需要一些初步学习，但其强大的功能使其值得投资。
主要功能
人工智能驱动的代码自动补全功能，具有深度上下文感知功能
多种人工智能交互模式（编辑器、聊天、作曲家、代理）
支持克劳德 3.7、GPT-4 和自定义 API 密钥
多文件重构功能
智能代码库索引
终端命令生成
定价
免费：2,000 次完成任务，50 次高级请求
专业版：$20/月 - 无限次完成，500 次高级请求
2. GitHub 飞行员
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最适合:实时代码支持与 GitHub 无缝集成。GitHub Copilot 将 OpenAI 的技术与 GitHub 的生态系统相结合，提供最成熟的人工智能编码体验。
主要功能
跨 14 种语言的上下文感知代码自动补全
通过互动聊天进行解释和调试
拉取请求摘要和代码审查协助
多环境支持（VS Code、JetBrains、Neovim、Xcode）
在 GPT-4o、Claude 3.7 和 Gemini 2.0 之间切换模型
通过 GitHub Mobile 提供移动支持
定价
免费：每月完成 2,000 次任务，50 条聊天信息
个人：$10/月 - 无限次使用
团队/企业：自定义定价
3. 滑浪风帆
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最适合:通过人工智能辅助保持开发人员的工作状态。Windsurf 是 Codeium 的下一代集成开发环境，强调保持开发人员的工作状态。
主要功能
具有实时协作功能的 Cascade AI 助手
上下文感知代码理解
支持多种 LLM（GPT-4o、Claude 3.7、DeepSeek-V3）
终端集成和软件包管理
超级完整：预测整个文件的意图
自定义规则和记忆系统
网络搜索集成
定价
免费：限量版 Cascade 基本型
专业版：$15/月 - 学分制
4. V0 by Vercel
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最适合:设计到代码的转换和快速前端开发。V0 专注于将 Figma 设计转换为简洁、可投入生产的 React 组件。
主要功能
轻松实现 Figma 到 React 的转换
非常适合营销页面和登陆页面
内部工具的低代码开发
与 Vercel 和 Supabase 紧密集成
定价 提供免费层级，付费计划供生产使用
局限性：
与 Vercel/数据库的后端耦合
复杂逻辑的有限定制
5. Bolt.new
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最适合:基于浏览器的原型开发和实验。Bolt.new 完全在浏览器中运行，无需本地设置即可快速创建原型。
主要功能
浏览器原生全栈开发
热加载即时预览
在浏览器中安装 npm 软件包
一键式 Netlify 部署
导入 GitHub 仓库
由 Claude 3.7 支持
定价
免费：每日 150K 代币，每月 100 万代币
专业版：$20/月，限额更高
6. Tabnine
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最适合:注重隐私的开发，支持本地模型。Tabnine 强调隐私和安全，同时提供云端和本地人工智能模型。
主要功能
智能代码自动补全
代码重构协助
自动生成文件
企业版将代码保存在本地服务器上
通过 Ollama 支持本地模型
定价
免费： 基本人工智能代码补全
专业版：$12/月 - 人工智能聊天、生成测试
企业级：$39/月 - 内部部署/空气分隔部署
7. Replit
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最适合:合作发展与教育
Replit 将基于云的开发与人工智能辅助相结合，是教学和团队协作的理想选择。
主要功能
实时协作编码
内置托管和部署
人工智能引导的代码解释
基于浏览器的开发环境
定价
免费：基本功能
核心：$20/月（年度）
团队：$35/用户/月（年度）
8. 克莱因
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最适合:情境管理和项目感知人工智能协助
Cline 是 VS 代码的一个扩展功能，可跨会话保持项目上下文。
主要功能
项目知识记忆库系统
支持多个文件上下文窗口
项目特定规则，通过 .clinerules files
执行终端命令
安全实验检查系统
支持云模式和本地模式
定价 免费扩展（根据提供商支付应用程序接口使用费）
缺失的部分：实时数据
虽然人工智能编码工具取得了令人瞩目的进步，但它们也面临着根本性的限制： 他们无法有效访问实时网络数据.
试试这个：请克劳德或 Copilot 为您提供亚马逊上某产品的当前价格，或查看新发布的 API 的最新文档。你经常会得到过时的信息，因为：
人工智能模型根据静态快照进行训练
网络搜索功能依赖于缓存索引
它们无法执行 JavaScript 来加载动态内容
它们无法绕过验证码或僵尸保护程序
这就是 模型上下文协议（MCP） 变得很重要。
了解模型上下文协议 (MCP)
MCP 是 Anthropic 推出的一项开放标准，可让人工智能系统通过统一协议与外部数据源和工具连接。可以将其视为 "人工智能的 USB-C"。
MCP 如何工作
MCP 由几个关键部分组成：
Host:人工智能应用程序（克劳德桌面、光标等）
MCP 客户端:与服务器通信的连接器
服务器:封装外部系统（刮擦器、数据库、应用程序接口）并公开工具
工具:可调用函数，如 搜索网络, 查询数据库, 获取URL
当人工智能确定需要外部数据时，MCP 客户端就会向相应的服务器发送请求，服务器会执行操作并将结果传回。
为什么这对开发人员很重要
MCP 将人工智能助手从静态的帮手转变为动态的代理，它们可以
实时研究应用程序接口和文档
获取实时数据进行测试和验证
从网站获取结构化数据
查询数据库和外部服务
跨多个系统执行复杂的工作流程
用于网络访问的 MCP 服务器
为了解决网络访问问题，出现了一些 MCP 服务器。这些服务器为人工智能助理提供了获取实时网络数据的能力，而不会被屏蔽。
需要关注的关键能力
在评估网络访问 MCP 时，应考虑
块和 绕过验证码:它能访问受保护的网站吗？
JavaScript 渲染:它能处理动态内容吗？
地理定位:能否获取特定地区的数据？
输出格式:它能提供人工智能就绪的结构化数据吗？
规模:它能处理生产工作负载吗？
实例：在实践中使用多边协商程序
下面是启用了 MCP 的工作流程：
提示:"比较百思买和亚马逊上 $1000 以下前三款笔记本电脑的价格"。
无 MCP:人工智能会返回常识或缓存数据，这些数据往往已经过时。
使用网络 MCP:
人工智能认识到它需要实时数据
调用相应的 MCP 工具
服务器获取当前价格，绕过保护措施
向人工智能返回结构化数据
人工智能分析并给出格式化的比较结果
热门 MCP 选项
有几个组织已经发布了网络访问 MCP：
人类学的例子:其资源库中的基本网络搜刮服务器
社区服务器:各种开放源代码实现
企业解决方案:公司，如 Bright Data 提供生产就绪的 MCP，具有自动验证码解码、195 个国家的地理目标和企业级基础设施等功能。选择取决于您的需求。简单的项目可以使用基本的社区服务器，而生产应用可能需要更强大的解决方案。
MCP 入门
大多数移动电话都遵循类似的设置模式：
安装 MCP 服务器（通常通过 npm）
配置人工智能主机（克劳德桌面、光标等）
添加验证凭证
重新启动人工智能应用程序
配置示例（用于 Claude Desktop）：
{
"mcpServers"：{
"web-access"：{
"command"："npx"、
"参数"：["@your-mcp-server/package"]、
"环境"：{
"API_TOKEN"："your-token-here
}
}
}
}
同样的模式也适用于 Cursor、Windsurf 和其他 MCP 兼容工具。
为工作流程选择合适的工具
最佳人工智能编码工具取决于您的具体需求：
用于严肃的工程工作:选择 光标 提供强大的多机型支持和高级功能。
针对以 GitHub 为中心的团队: GitHub 飞行员 提供最深度的整合。
设计到代码: V0 擅长将 Figma 转换为 React。
隐私优先的开发: Tabnine 与本地模型。
教育方面: Replit 提供最佳的协作体验。
用于网络数据访问:整合一个 MCP 服务器 以释放实时网络功能。
战略优势
在人工智能工作流程中添加 MCP 支持，可将编码助手从静态助手转变为动态代理。这对于以下方面尤为重要
应用程序接口集成:针对实时端点进行测试和验证
竞争研究:监测技术趋势和竞争对手
数据驱动的开发:建立依赖当前数据的功能
文件:获取新技术的最新文档
测试:根据实际数据源进行验证
结论
2025 年，人工智能驱动的编码工具取得了令人难以置信的进步。从 Cursor 的高级重构到 GitHub Copilot 的生态系统集成，开发人员现在拥有了触手可及的强大人工智能助手。
然而，真正的突破来自于这些工具与新兴标准的结合，例如 模型上下文协议.MCP 在人工智能助手和实时网络之间架起了一座桥梁，实现了真正动态、数据感知的开发工作流程。
在探索这些工具时，请考虑
您的主要工作流程需求 (原型与生产、前端与全栈）。
隐私要求 (云模型与本地模型）
团队协作 (与现有工具集成）
数据访问需求 (静态帮助与实时网络数据对比）
人工智能编码领域的发展速度超快。最好的办法是尝试使用多种工具，找到最适合您特定情况的组合。