AI編碼工具井噴！開發(fā)者面臨選擇：增強現(xiàn)有IDE（VS Code + GitHub Copilot），擁抱“智能IDE”（Cursor, Warp），或轉(zhuǎn)向云原生IDE（Replit, Amazon CodeCatalyst）。云原生工具如Cog, Modal簡化AI開發(fā)。關(guān)注AI與IDE深度融合，原型設計工具Bolt或成新寵。

譯自：AI Coding Trends: Developer Tools To Watch in 2025[1]

作者：Richard MacManus

現(xiàn)在幾乎每個編碼工具都融入了 AI，開發(fā)人員越來越多地問自己：現(xiàn)在哪種類型的編碼工具應該成為我的默認選擇？我需要那些新式的“智能 IDE”之一，還是 Visual Studio Code 就足夠了？云在 AI 工具中扮演什么角色？

為了回答這些問題，我調(diào)查了開發(fā)工具領(lǐng)域，并挑選出了一些值得開發(fā)人員關(guān)注的趨勢。首先，讓我們評估一下開發(fā)人員在適應 AI 時的主要選擇：

1. 你常用的 IDE，通過 AI 助手插件增強：最常見的選擇似乎是堅持使用你現(xiàn)有的 IDE（如 VS Code、JetBrains 或 Neovim），同時集成 AI 助手，如 GitHub Copilot[2]、Google 的 Gemini Code Assistant[3] 或 JetBrains AI[4]。（不過，如果你是 Visual Studio Code 用戶，問題就變成了：你如何阻止不同的 AI 插件 互相干擾[5]？）

2. 將 AI 與你的編輯器分開：如果你喜歡干凈、無干擾的代碼編輯器，你可能會選擇在外部使用聊天機器人，如 ChatGPT[6] 或 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet[7] 作為編碼助手，而不是將 AI 直接嵌入到你的工作流程中。

3. 切換到“智能 IDE”：像 Bolt[8], Cursor[9] 和 Windsurf[10] 這樣的工具承諾為你完成大部分編碼工作，更像是 AI 驅(qū)動的合作開發(fā)者，而不是簡單的自動完成助手。這些環(huán)境旨在通過接受高級指令并生成完整的應用程序來減少手動編碼。（另見：vibe coding[11]）

4. 依賴于 AI 原生的云 IDE：一些開發(fā)人員沒有選擇傳統(tǒng)的桌面 IDE，而是選擇了像 Replit (Ghostwriter[12])、Amazon CodeCatalyst[13] 或 Google Cloud Workstations[14] 這樣的選項，這些選項將 AI 深度集成到基于云的開發(fā)環(huán)境中。

5. 使用 AI 驅(qū)動的終端：如果你經(jīng)常使用命令行，你可能更喜歡像 Warp[15] 或 Ghostty[16] 這樣的 AI 增強終端，甚至像 ShellGPT 或 Copilot CLI 這樣的 AI 驅(qū)動的 CLI 工具，它們可以即時生成命令和腳本。

6. 完全不使用 AI：一小部分但充滿熱情的開發(fā)人員選擇完全避免 AI 輔助編碼，更喜歡以傳統(tǒng)方式編寫代碼（公平地說，對于知識淵博的開發(fā)人員來說，這種方式在幾十年里一直運行良好）。

一款開發(fā)工具，統(tǒng)治一切

這些選項的共同之處在于，它們的代表都認為它們將是開發(fā)人員 唯一 需要的 AI 輔助編碼工具。

我最近與 Warp 的創(chuàng)始人兼 CEO Zach Lloyd 談論了該公司新的 Windows 版本的終端應用程序[17]。我們還討論了 Warp 如何在最近涌入市場的眾多 AI 編碼工具中定位自己。他的回答清楚地表明，他認為像 Warp 這樣的終端應用程序現(xiàn)在能夠做的事情遠不止命令行交互。

圖片

“Warp 是一種高度差異化、有主見的下一代 AI 工具方法，”他告訴我?！澳阒?，今天我們是一個終端——今天這就是我們的定位。但我們擁有的愿景是 [...] 我們相信命令行是開發(fā)人員使用 AI 做任何事情的好地方。它就像一個非常底層的接口，擁有大量可用的工具。這些工具在很大程度上已經(jīng)編寫完成，可以供人和機器使用，比如 CLIs [Command Line Interface] 既可以供人使用，也可以供機器使用。因此，我們覺得這是一種很棒的、與眾不同的、非‘VS Code 克隆’的未來 AI 方法?！笨赡苁?VS Code 最著名的分支——或者用 Lloyd 的話說“克隆”——是 Cursor。與 VS Code 本身依賴 GitHub Copilot 或 Gemma Code Assistant 等插件來實現(xiàn) AI 功能不同，Cursor 將 AI 功能直接嵌入到開發(fā)環(huán)境中[18]。與 Warp 想要實現(xiàn)的目標類似，使用 Cursor，你幾乎可以在應用程序內(nèi)部完成所有開發(fā)者任務。

正如 The New Stack 的 Janakiram MSV 去年 9 月解釋的那樣[19]：

我最喜歡 Cursor 的一點是，它能夠在無需離開開發(fā)環(huán)境的情況下處理端到端的應用程序生命周期。雖然像 Composer 和 Tab 這樣的功能可以處理代碼生成，但終端中的聊天窗口是一個真正的游戲規(guī)則改變者。它可以生成和運行 shell 腳本、Docker 和 Kubernetes 命令以及任何其他與 CLI 相關(guān)的工具。

這種“一個應用程序統(tǒng)治一切”的方法——Warp、Cursor 和其他幾個編碼應用程序都在追求這一愿景——只有在最新的大型語言模型不斷增強的推理能力[20]的支持下才有可能實現(xiàn)。

Gemini Code Assist ;圖片來自谷歌。

理想的原型設計工具

并非所有應用程序都試圖成為所有（AI）開發(fā)者的所有工具。

Bolt 是一款基于瀏覽器的應用程序，它利用了 StackBlitz 的專有 WebContainers 技術(shù)。但是，當 我與它的 CEO Eric Simons 交流時[21]，他承認許多開發(fā)者仍然希望使用像 VS Code 這樣的 IDE 或任何 JetBrains 的選項。

首先，值得注意的是，Bolt 的大多數(shù)用戶不是專業(yè)開發(fā)者——Simons 估計 60-70% 的 Bolt 用戶是“非技術(shù)人員”。但是對于確實使用該產(chǎn)品的專業(yè)開發(fā)者來說，Bolt “不是一個完全的替代品 [...] 這也不是我們的目標”，他說。相反，專業(yè)開發(fā)者傾向于將 Bolt 用作一種原型設計輔助工具。

“我們現(xiàn)在正在銷售給的許多公司，他們正在將此用作 Figma 的一種替代品，幾乎是，”Simons 告訴我。“在哪里，而不是像在 Figma 中那樣將所有原型和東西都作為設計來做，比如，讓我們在 Figma 中制作組件，然后將它們放入 Bolt [...] 作為代碼，然后提示它為我們制作應用程序。讓 AI 去構(gòu)建這些東西要快得多，然后你得到的是真正的代碼。”

值得一提的是 Google 和 Microsoft 在“原型設計”類別中，因為這兩家公司都致力于將開發(fā)者市場擴展到專業(yè)開發(fā)者之外。更不用說兩者都有能力大規(guī)模擴展他們的 AI 編碼工具。正如 Google 的 Ryan J. Salva 在 最近的一次采訪[22] 中告訴我的那樣：

我們正在為如何將基本工具和 IDE 提供給盡可能多的人奠定基礎，具有非常慷慨的使用限制，并且實際上除了電子郵件地址之外沒有其他要求。

用于 AI 的云原生工具

我們在 AI 開發(fā)中看到的另一個趨勢是，由于缺乏更好的短語，AI 工具的云原生化。例如，Docker Compose 的創(chuàng)建者 Ben Firshman 創(chuàng)建了一種 將 AI 模型包裝到容器中[23] 的技術(shù)——它被稱為 Cog，F(xiàn)ishman 將其描述為“機器學習的 Docker”。在此基礎上，他與人共同創(chuàng)立了一家名為 Replicate 的公司，該公司提供了一個云平臺來共享這些模型。

我們還看到了各種專門從事 AI 的無服務器平臺涌現(xiàn)。最近，我介紹了 Modal[24]，它專門提供為計算密集型和長時間運行的 AI、ML 和數(shù)據(jù)工作流程量身定制的無服務器基礎設施。它的目標是那些不想處理 LLM 和其他 AI 基礎設施的大量計算需求的開發(fā)者。

Modal playground.

結(jié)論

感覺我們正處于 AI 編碼工具的轉(zhuǎn)折點。雖然我預計大多數(shù)經(jīng)驗豐富的開發(fā)者會堅持使用他們最喜歡的成熟 IDE（如果你可以簡單地添加一個 AI 插件來獲得該功能，為什么不呢），但我們應該關(guān)注的是初級開發(fā)者和下一波開發(fā)者。

許多最近或新進入開發(fā)者就業(yè)市場的人可能會選擇像 Cursor 或 Warp 這樣的工具作為他們的默認應用程序，并使用它。他們也更可能選擇像 Bolt 和 Windsurf 這樣的工具來原型化他們的應用程序。在 2025 年的剩余時間里，我們將繼續(xù)在 The New Stack 上跟蹤這些 AI 開發(fā)工具的趨勢。

引用鏈接

[1] AI Coding Trends: Developer Tools To Watch in 2025:https://thenewstack.io/ai-powered-coding-developer-tool-trends-to-monitor-in-2025/

[2]GitHub Copilot:https://thenewstack.io/github-copilot-a-powerful-controversial-autocomplete-for-developers/

[3]Gemini Code Assistant:https://thenewstack.io/google-ai-coding-tool-now-free-with-90x-copilots-output/

[4]JetBrains AI:https://thenewstack.io/jetbrains-agentic-ai-assistant-helps-automate-coding-tasks/

[5]互相干擾:https://thenewstack.io/gemini-code-assist-review-code-completions-need-improvement/

[6]ChatGPT:https://thenewstack.io/how-to-learn-unfamiliar-software-tools-with-chatgpt/

[7]Claude 3.7 Sonnet:https://thenewstack.io/making-the-fediverse-more-accessible-with-claude-3-7-sonnet/

[8]Bolt:https://thenewstack.io/how-developers-are-using-bolt-a-fast-growing-ai-coding-tool/

[9]Cursor:https://thenewstack.io/using-cursor-ai-as-part-of-your-development-workflow/

[10]Windsurf:https://thenewstack.io/windsurf-an-agentic-ide-that-thinks-and-codes-with-you/

[11]vibe coding:https://thenewstack.io/vibe-coding-where-everyone-can-speak-computer-programming/

[12]Ghostwriter:https://thenewstack.io/ghost-in-the-ide-testing-replits-ai-helper-ghostwriter/

[13]Amazon CodeCatalyst:https://thenewstack.io/aws-code-catalyst-a-low-code-approach-for-the-dev-lifecycle/

[14]Google Cloud Workstations:https://cloud.google.com/workstations?hl=en[15]Warp:https://thenewstack.io/warp-is-a-power-users-dream-terminal-for-linux/

[16]Ghostty:https://thenewstack.io/warp-vs-ghostty-which-terminal-app-meets-your-dev-needs/

[17]Windows 版本的終端應用程序:https://thenewstack.io/warp-launches-ai-first-native-terminal-app-for-windows/

[18]Cursor 將 AI 功能直接嵌入到開發(fā)環(huán)境中:https://thenewstack.io/using-cursor-ai-as-part-of-your-development-workflow/

[19]去年 9 月解釋的那樣:https://thenewstack.io/5-ways-cursor-ai-sets-the-standard-for-ai-coding-assistance/

[20]推理能力:https://thenewstack.io/how-to-add-reasoning-to-ai-agents-via-prompt-engineering/

[21]我與它的 CEO Eric Simons 交流時:https://thenewstack.io/how-developers-are-using-bolt-a-fast-growing-ai-coding-tool/

[22]最近的一次采訪:https://thenewstack.io/google-ai-coding-tool-now-free-with-90x-copilots-output/

[23]將 AI 模型包裝到容器中:https://thenewstack.io/simplify-ai-development-with-machine-learning-containers/

[24]最近，我介紹了 Modal:https://thenewstack.io/serverless-for-ai-devs-modals-python-and-rust-based-platform/