2025年，10000個AI coding工具正在井噴。
這是一個註定作為“AI Coding元年”載入技術史冊的年份。 一批創新工具正以前所未有的方式重塑程式設計正規化。
這些產品快速滲透進實際生產環境，在能力上也迅速告別簡單的程式碼補全，進化為能自主理解需求、規劃任務、甚至編寫完整應用的“AI程式設計師”。
開發者角色也在經歷歷史性轉變：從“寫程式碼”轉向“審程式碼”，以及某種品味導向的創造工作：“Vibe Coding”一詞異軍突起，迅速成為矽谷乃至全球開發者社群最炙手可熱的概念。
我們整理了最近密集更新和釋出的AI程式設計工具，涵蓋國內外主流大廠與創業團隊的產品，把它們的基本資訊整理，並嘗試對這些眼花繚亂的產品的一些設計思路和細節進行拆解，看看它們之間到底有什麼區別。
（我們也在建立更加細分的討論組，最近以AI agent為主題的新社群正在歡迎感興趣的朋友加入，我們會經常提供最新產品的試用和內測名額，以及與開發這些產品的團隊的直接交流機會，比如，最近我們在評測Kimi Researcher，併為社群成員提供內測名額，歡迎新增我們的微信，加入群聊）
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AI程式設計大亂鬥
在國內，AI Coding是大廠幾乎全部都已佈局的方向，同時一些有想法的創業公司和產品也有了雛形。
位元組-Trae
定位“真正的AI工程師”，Trae以Builder模式顛覆流程。使用者用自然語言描述需求，AI自動拆解任務、生成檔案結構並實現程式碼。原生中文支援，整合Claude 3.7、GPT-4o及國產大模型，月活使用者已突破100萬。
近期更新開放MCP工具協議，實現設計工具（如Figma）與程式碼的無縫銜接，讓設計圖直接“生長”出應用。
阿里-通義靈碼（Lingma IDE）
外掛下載量突破1500萬，累計生成程式碼超30億行，月採納量增速達20%-30%。其AI原生IDE Lingma深度整合Qwen3大模型，並接入國內最大魔搭MCP市場（3000+工具庫），構建智慧開發生態。
美團-Nocode
專注“Vibe Coding” 理念，透過自然語言多輪對話生成可部署應用。即將升級UI/UX、強化協同編輯與後端能力，並構建極速排程容器系統，實現依賴安裝、資料儲存的秒級響應。
百度-Zulu/秒噠
Zulu瞄準專業開發者，以多模態理解（設計圖/文件→程式碼）為核心，自主呼叫工具鏈完成環境配置與全棧開發，實現從需求到部署的端到端自動化，相容主流IDE，實現需求→程式碼→驗證。
秒噠定位非技術使用者，透過多智慧體協作（策劃agent、設計agnet、開發agent），實現純對話式應用生成，踐行李彥宏“讓想法直接變成產品”的理念，達成零程式碼開發。
近期，文心快碼的獨立AI原生開發環境工具—— Comate AI IDE也正式釋出
YouWare：
由月之暗面前產品負責人明超平操刀，這個AI程式設計社群專治“有想法做不出網頁”的難題。技術小白or老手，都能快速上手，把靈感火花變成可分享的網站或前端作品。大幅降低實現門檻，想法到作品快人一步，更有熱鬧社群和激勵機制，讓創作成為一件持續上癮的事。
AIGCode：
AIGCode的核心產品Autocoder是全球首個LLM-native的“Autopilot”自動程式設計工具。與傳統Copilot類工具僅輔助程式設計師不同，Autocoder旨在實現端到端的軟體生成——使用者無需程式設計基礎，透過自然語言描述需求即可直接生成完整應用（含前端介面、後端邏輯及資料庫）。
AIGCode的終極目標是推動“個人化應用（Personal App）”生態，讓使用者像3D列印一樣定製專屬軟體（如小微企業定製化管理工具）。
Clacky Ai：
開發者的雲端開發搭檔，讓Agentic AI真正替你寫程式碼。作為一款專為開發者設計的雲端開發環境，Clacky AI的核心是打造具備L3級別自主能力 的智慧程式設計助手。
它全面支援主流開發棧（Python、Node.js、Golang、Ruby、Java等），助你高效地將創意火花變成可執行的系統。Clacky AI的秘訣在於：結構化任務拆解、多執行緒協作推進以及自我排查與修復能力。這些特性顯著提升開發效率，降低技術門檻，是團隊協作和快速迭代專案的理想選擇。更有 “時光機”功能 保駕護航，讓你隨時回溯開發歷程中的關鍵節點
Cursor：
AI程式設計領域的先行者，定位為“AI高效協作助手”，是全球增長最快的開源友好型程式碼編輯器。Cursor採用GPT-4 Turbo和Claude 3.7 Max雙模型驅動，支援超長上下文處理和複雜工具鏈排程，顯著提升了人機協同程式設計的效率。其獨有的Composer模式能夠自動拆解需求並跨檔案編輯程式碼，有效提升全棧開發效率。
Windsurf：
專注於複雜系統級聯重構的“自治式”AI原生IDE。其核心突破在於全程式碼庫動態索引技術，實現了專案級上下文感知。Windsurf 的Cascade Engine能自動分析程式碼變更的級聯影響，例如修改一個API引數可觸發十個關聯檔案的智慧更新，將大型重構任務所需時間從天級縮短至小時級。
Codex：
工業級程式碼生成引擎，是大模型程式設計的重要基礎。作為GPT系列的直接衍生產品，其Zero-Shot泛化能力支援180多種程式語言，尤其擅長生成Python、JavaScript和TypeScript的複雜邏輯。
Claude Code：
由AI頭部公司Anthropic推出的命令列智慧程式設計工具，定位為“開發者終端助手”。深度整合了Claude Opus 4大模型能力，使用者可透過自然語言指令直接操作程式碼庫、執行測試與提交Git，實現“對話即程式設計”。
截至2025年6月，它已成為處理大型複雜專案的標杆工具，電商樂天驗證其可連續工作7小時完成全棧重構任務。
Google Code Assist：
谷歌推出的程式設計助手，支援所有公開領域的程式語言，基於Gemini模型，提供程式碼補全、生成、除錯和程式碼審查等功能。同時也能在在vscode等IDE中使用。
近期釋出的Gemini Cli，支援使用者在命令列中進行自然語言輸入。並且開放100萬token上下文視窗，相當於150萬漢字，再厚的需求Gemini Cli都能讀。此外Gemini Cli最高支援每分鐘60次，每天1000次的模型請求，堪稱業界良心。
v0：
不寫一行程式碼就能生成網頁。v0是Vercel推出的一款基於自然語言生成UI元件的AI工具，專注於簡化前端開發流程，透過文字描述快速生成可定製的React元件程式碼。目前僅支援React + Tailwind CSS，暫未相容Vue、Angular等框架或其他CSS庫。
近期，V0更新了設計模式，可以快速對網頁內容進行編輯，包括排版、佈局、顏色等。
Lovable：
全球增長最快的“對話式無程式碼開發平臺”，主打“自然語言建站”（Vibe Coding）。Lovable以聊天互動為核心，使用者透過自然語言描述需求（如“開發寵物電商App，整合PayPal支付”），AI即可自動生成React Native 應用程式碼並完成部署，其使用者中非技術人員佔比高達 82%。
2025年第二季度，其月活躍使用者突破3030萬，付費使用者超過3萬，創下了“15人團隊3個月營收1.7億”的顯著增長記錄。
Bolt.new：
30秒極速建站生成器，堪稱無程式碼領域的“AI版 Vercel”。Bolt.new融合了WebContainers和LLM智慧體技術，使用者輸入需求（如“做一個寵物電商站，支援PayPal支付”），AI便會自動生成React前端、Node後端及部署指令碼，並即時託管至邊緣網路。
MGX (MetaGPT-X) 是基於 MetaGPT 框架的 AI 程式設計利器，透過多智慧體協作實現軟體開發全流程自動化。它擁有一個分工明確的五人 AI 團隊：產品經理 Emma、架構師 Bob、工程師 Alex、資料分析師 David 和團隊領導 Mike。從需求分析到程式碼實現，全程無需手動編碼。你只需用自然語言描述需求，MGX 就能快速為你生成完整的全棧應用程式。
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產品形態：AI Coding的兩種形態
目前，主流的AI程式設計工具就兩個型別，IDE形態和對話形態。
以字節跳動的Trae和美團NoCode的初始介面為例。兩者雖然都配備了用於自然語言互動的輸入框，允許使用者透過指令驅動AI程式設計，但其設計理念卻大相徑庭：
Trae呈現出經典IDE的樣貌，功能整合度高，顯然是為專業程式設計師量身打造。而NoCode則弱化了傳統工具感，更像是一位隨時待命的“AI程式設計師”，致力於降低技術門檻。
這種定位差異在執行具體任務時更為凸顯。
當要求兩者“生成一個貪吃蛇遊戲”時，Trae會按部就班地生成程式碼。若涉及外部Python庫，它會主動提示使用者下載。AI修改程式碼後，也會提請使用者審查，工作流程嚴謹規範。相比之下，NoCode更傾向於“全權委託”：使用者輸入需求後，靜待AI輸出結果即可。
後續修改環節也體現了互動邏輯的不同——在Trae中需透過右側的Chat欄與AI溝通，而在NoCode中則使用左側的對話方塊。
這種介面佈局的差異並非偶然。正如Trae產品負責人石揚所闡釋：考慮到人類從左至右的視覺習慣，並預見到未來與AI的互動將成為核心工作流，Trae刻意將互動區（Chat）置於左側，而將程式碼編輯等工具區安排在右側。
現在兵分兩路，分別看一下AI IDE形態的產品和對話形態的產品之間有什麼區別。
主流AI IDE產品（如Cursor、Trae、Lingma）在介面佈局上呈現出高度的趨同性，乍看之下不易分辨。它們普遍採用經典的三欄結構：左側整合了資源管理器、程式碼大綱和時間線導航；中央是核心的程式碼編輯區域；右側則固定為與AI對話的Chat欄。
這種設計的合理性在於，作為專業生產力工具，熟悉的介面正規化能極大降低程式設計師的上手難度，提升效率。
其次，在於AI的互動方式的設計更是關鍵所在。
三者都提供了兩種核心功能：在右側Chat欄進行問答式交流，如同使用一個智慧聊天助手；以及在程式碼編輯器中，支援使用者選中程式碼片段，直接呼叫AI進行修改或將其關聯至Chat欄進行深入討論。
細微的差異體現在Cursor獨具特色地支援在終端（Terminal）內直接與AI對話。
例如，國內Python使用者若想將包下載源切換至清華映象，通常需記憶複雜的命令。在Cursor終端中，只需輸入“把下載源改成清華源”，AI便能自動生成並執行相應命令。而在Trae中，同類操作仍需跳轉至Chat欄完成。
此外，模型生態也略有不同：Lingma主要整合通義千問（Qwen）；Trae和Cursor則提供了更豐富的模型選擇，並支援使用者接入自定義模型。
以NoCode和Lovable為代表的對話式程式設計平臺，將“一句話程式設計”的理念變為現實。
它們的首頁設計極其簡潔，且差不多：一個醒目的對話方塊佔據核心位置，輔以使用者已部署的專案和精選的社群案例展示。
進入具體專案頁面後，功能佈局同樣高度相似：左側區域通常展示AI解析的需求或生成的內容結構，右側提供專案的即時預覽。
頂部選單欄則集中了檢視原始碼、部署專案、連線資料庫等關鍵操作（NoCode通常需要申請使用許可權，Lovable的相關高階功能則需要付費）。
兩者在功能上存在區別較大的地方在於，Lovable提供了一個付費的專案審閱功能，方便使用者邀請同事或上級對專案成果進行反饋；NoCode目前則缺少此協作環節。
在版本管理的入口設計上，NoCode將其置於頁面右側顯眼位置，Lovable則選擇將其收納在二級選單中。
互動體驗的差異在修改專案元素時尤為明顯。Lovable允許使用者直接在需要調整的頁面元素旁調出AI對話方塊進行交流，操作直觀且上下文清晰；而NoCode使用者仍需返回左側的主Chat欄進行溝通。
2025年的 AI 程式設計江湖，已然清晰分野：一邊是 Trae、Cursor 這類“超級協作者”，讓程式設計師變身“程式碼指揮官”；另一邊是 NoCode、Lovable 這些“夢想實現機”，實現每個人的專案夢想。
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演進路線：從AI原生IDE，到AI程式設計團隊
借鑑自動駕駛的分級體系，AI程式設計工具也可以從L1到L5進行劃分，每個等級代表了不同程度的自動化能力和技術成熟度。
L1：程式碼“快捷鍵”專家
核心技能是程式碼補全，幫你快速輸入常見片段。Tabnine、Kite 就是代表，它們作為IDE外掛已經相當成熟了。
L2：你的程式設計小搭檔
這一層主打任務自動化：用自然語言告訴AI“寫段程式碼”或“修個bug”，它就能幹活。ChatGPT、Claude 是典型代表——你只需在輸入框裡描述需求或貼上程式碼，它就會生成答案。不過，你還得手動把生成的程式碼搬回IDE執行。
L2.5/原生AI IDE：更聰明的搭檔
當L2的能力直接融入IDE（VS Code安裝Cursor），體驗就升級了：生成的程式碼可以直接執行，AI還能借助上下文更懂你，寫出更貼合的程式碼。像Trae這種IDE本身就內建大模型，不用額外裝外掛，堪稱“原生AI IDE”。
L3：專案級“自動導航”
目標是專案自動化！它能從需求文件直接生成初步程式碼骨架，還能連線專案管理工具和程式碼平臺，部分實現需求到部署的自動化流程。目前Claude Code在這個領域比較領先。
L4 & L5：未來可期
這兩個級別還在萌芽階段。相關產品要麼在內測（普通人想用？得排遙遙無期的等候名單），要麼還停留在概念或論文裡（比如MetaGPT）。
前文中提到的主流AI程式設計工具大部分都是L2-L3級別，而少數像Lovable來到了L4級別。
但無論形態如何，核心就一條：AI真的可以寫程式碼了，在專案中AI正在變得越來越有用。這個成為了一個最確定性的方向，很多事情會因此改變。