За последние несколько лет мир информационных технологий существенно трансформировался. Изменился подход к разработке ПО, сами инструменты, которыми пользуются программисты, а также процесс написания кода. Теперь цифровой продукт должен быть создан в максимально быстрые строки с четким соблюдением всех требований заказчика.
Этот вызов поставил перед разработчиками сложную задачу, решение которой было возложено на нейросети. Они позволяют автоматизировать однотипные задачи и повысить качество кода за счет его оптимизации, раннего обнаружения багов и покрытия тестами. В результате программирование стало более быстрым и эффективным, а разработчики получили возможность сосредоточиться на более креативных и стратегических аспектах своей работы, оставив рутину для роботов.
В этой теме предлагаем рассмотреть лучшие AI инструменты для программистов, проанализировать их возможности, а также определить, для каких задач они предназначены.
Все программисты используют в своей работе среды разработки, к примеру, IntelliJ IDEA, Visual Studio, PyCharm, WebStorm, XCode и другие. Некоторые из них позволяют интегрировать нейросети в виде расширений или через API.
Список AI-инструментов, совместимых с редактором кода, достаточно большой и каждый из них решает определенный круг задач. Чтобы упростить выбор подходящего помощника, предлагаем разделить их на несколько групп и проанализировать, как именно они могут помочь разработчику на разных этапах работы над проектом.
Изначально рассмотрим AI-инструменты для кодирования с функциями автодополнения, анализа и рефакторинга.
Этот интеллектуальный помощник совместим с такими редакторами кода, как VS Code, JetBrains, Neovim и позволяет писать код на таких языках, как Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, C++, Java и других. Он дописывает функции и даже целые строки, генерирует шаблоны и типовые конструкции, решает задачи по алгоритмам и помогает разобраться с SQL.
Похожий на своего конкурента выше, Codeium совместим с такими же средами разработки, но поддерживает более 70 языков и для индивидуального использования распространяется на бесплатной основе. Он имеет свой ChatAI и не только позволяет дописывать код, но и предлагает упрощения, исправляет стилистические ошибки, может подсказать улучшения по архитектуре.
Этот AI-инструмент предназначен для корпоративного использования. Он встраивается в такие редакторы кода, как VS Code, JetBrains, Neovim, Sublime и другие, а также поддерживает 30 языков программирования. В отличие от вышеперечисленных AI, не имеет бесплатной версии. В тестовом варианте Tabnine функционал урезан, а AI доступен только для Pro подписчиков.
В платной версии нейросеть может дописывать код не только в текущем файле, но и в целом проекте. Это значит, что AI учитывает стиль всей команды, обучается на большем количестве примеров. В результате программа или игра пишется быстрее и с минимальным количеством багов.
AI-ассистент от Amazon, похожий на GitHub Copilot и Codeium, но с акцентом на безопасную интеграцию с продуктами AWS и корпоративные фичи. Помогает дописывать строки, блоки, функции, проверяет их на уязвимость и дает рекомендации по улучшению. Есть поддержка многоязычной генерации. Идеально подойдет для тех, кто хочет писать код из “коробки”, не устанавливая сторонних расширений.
Если выше мы описали нейросети, которые встраиваются в редактор кода, то Cursor - это часть VS Code. Он бесплатный и поддерживает работу с множеством языков программирования. Разработчик может изначально выбрать AI-модель и настроить под свой проект. Преимущество данного инструмента заключается в том, что он не только может написать блок кода, но и объясняет, что этот код делает и как он взаимосвязан с предыдущим модулем. Это полезно при написании сложных командных проектов.
Все AI-инструменты для начинающих программистов интегрируются в IDE или браузер для поиска ответов на вопросы. Такие код-ассистенты помогают с написанием, компиляцией и отладкой кода, а также обучают языку step-by-step.
Выделим Топ-5 лучших инструментов в данной категории.
| AI-инструмент | Возможности |
|---|---|
| ChatGPT |
|
| Replit Ghostwriter |
|
| AskCodi |
|
| BlackBox AI |
|
| Phind |
|
Все эти AI-инструменты для программистов помогают писать код, поясняют его, чтобы начинающий специалист мог понять как работают функции и методы. Однако все эти программы имеют урезанный функционал в бесплатных версиях, а поэтому по достоинству их оценить можно только после оплаты подписки.
Такие AI-помощники как Tabnine, Copilot и CodeWhisperer, о которых мы писали выше, позволяют не только писать, но и тестировать код. Однако есть еще несколько полезных инструментов для Automation QA и программистов, о которых стоит вспомнить.
AI-инструмент для Java-разработчиков, который автоматически генерирует Unit-тесты. Он анализирует поведение методов и создает точные, воспроизводимые тесты без вмешательства разработчика. Особенно полезен при покрытии “наследуемого” кода, где проверок либо нет, либо они уже устарели. Инструмент легко интегрируется в CI/CD-процессы и совместим с IntelliJ и CLI.
AI-ассистент для разработчиков и AQA. Распространяется как на платной, так и бесплатной основе. Поддерживает такие языки программирования, как: Python, JavaScript, Java и C#. Интегрируется с IDE, включая Visual Studio Code и IntelliJ IDEA.
Ключевая особенность CodiumAI заключается в том, что он анализирует исходный код, а также документацию и может покрыть тестами как весь код, так и отдельные модули. Это повышает качество написания продукта и минимизирует количество ошибок.
Это облачная платформа с визуальным интерфейсом для автоматизированного тестирования. Testim легко интегрируется с CI/CD (Jenkins, GitHub, GitLab и другими), а также позволяет запускать проверки в разных браузерах и на мобильных устройствах. Платформа поддерживает продвинутые сценарии, включая работу через прокси в Puppeteer, что особенно полезно при тестировании в сложных сетевых условиях. В отличие от конкурентов, предоставляет подробные отчеты и интегрируется с Jira, Slack, BrowserStack.
AI-помощник для мутационного тестирования. Работает следующим образом: пишется изменение в коде и тест, который его проверяет. Если при запуске мутация не была обнаружена, программист должен поработать над модулем, чтобы изменить уязвимую часть. Такое тестирование часто используют при создании программ, где важна конфиденциальность и безопасность данных.
Mutable поддерживает языки: Python, Java, C#, Go и интегрируется с CI/CD. При необходимости, может быть дополнен end-to-end тестами с использованием инструментов, к примеру, Playwright vs Puppeteer — в зависимости от задач: первый подходит для кросс-браузерного тестирования (Chrome, Firefox, Safari) и более универсален, тогда как второй легче и оптимизирован под работу с Google Chrome.
Полный цикл разработки программного обеспечения состоит из множества процессов, которые взаимосвязаны. От идеи до планирования, написания кода, тестирования, релиза и поддержки — каждый этап продолжает другой, образуя единый и непрерывный цикл. Искусственный интеллект становится не просто инструментом, а полноправным участником такого процесса. Помимо помощи в написании и тестирования кода, AI-инструменты для программистов могут составить техническое задание, оценить риски, разбить задачи на спринты, оптимизировать процессы интеграции и доставки, проанализировать метрики и логи и много чего другого.
AI-инструменты для кодирования и тестирования мы рассмотрели выше. Предлагаем ознакомиться с ассистентами, полезными на других этапах разработки ПО.
Планирование и анализ:
CI/CD и DevOps:
Выше мы рассмотрели AI-инструменты для программистов, которые полезны при написании, тестировании и релизе программы. Однако не стоит забывать и о такой важной составной процесса разработки, как техническая документация. Ее может написать сам разработчик или же бизнес-аналитик, технический копирайтер или другой член команды.
AI-инструменты помогают ускорить и упростить этот процесс, освободив время для работы над самим цифровым продуктом. Среди умных ассистентов в этой области выделим:
Создание программы часто начинается с прототипа. Для его визуального оформления можно использовать Figma-макеты или проработать детали в другой программе. Однако следующие AI-инструменты для веб-разработки, в частности — создания графических интерфейсов, позволяют быстро превратить идею в визуальный результат — даже без опыта работы в UI/UX-дизайне.
Удобный инструмент, который превращает текстовые описания и ручные эскизы в интерактивные UI-прототипы. Позволяет разработчикам быстро создать макет будущего интерфейса как настольного, так и мобильного приложения. Есть свои шаблоны для программ, лендингов, панелей администрирования, а также большая библиотека UI-компонентов: кнопки, формы, карточки и т. д.
AI-ассистент для веб-разработчиков, который способный сгенерировать адаптивный сайт по текстовому описанию, включая HTML-разметку, стили, сетку, навигацию и интерактивные элементы — например, для задачи “сайт по аренде прокси-серверов”.
Распространяется как на платной, так и бесплатной основе. Последний вариант имеет урезанный функционал: возможно создание макета главной страницы или баннера.
Виртуальный помощник, который предназначен для создания UI-дизайна веб и мобильных приложений на основе текстового описания. Анализирует данные в сети и на их основе создает макет под запрос пользователя или с учетом шаблонов внутренней библиотеки. Удобен тем, что экспортируется в Figma и код.
Рассмотрев современные разнообразные AI-инструменты для программистов и специалистов смежных сфер, можно с уверенностью сказать, что в 2025 году нейросети стали незаменимыми помощниками на всех этапах работы: от планирования и написания кода до тестирования, CI/CD, дизайна и документации. Они не только экономят время, но и снижают количество ошибок, позволяя сосредоточиться на логике, архитектуре и качестве продукта. Ориентироваться при выборе стоит на уровень опыта, количество участников проекта, а также на специфику задач, которые должны быть решены с помощью искусственного интеллекта.
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
Комментарии: 0