Herramienta IA para programación y depuración
En los últimos meses se han probado numerosos asistentes de IA en la vida diaria del proyecto, desde autocompletar hasta agentes que corrigen errores de forma autónoma. La pregunta central es qué herramienta de IA, al programar y depurar, ayuda de la manera más fiable, adaptada a la IDE correspondiente, al stack y a las normas de privacidad. Desde septiembre de 2025, el Coding-Agent de GitHub Copilot está disponible para todos, lo que expande significativamente su alcance. Al mismo tiempo, Amazon Q Developer, JetBrains AI Assistant, Sourcegraph Cody, Cursor y Tabnine ofrecen fortalezas específicas, especialmente en la búsqueda de errores, la explicación del código y la integración con el equipo.
Quelle: Representación propia
Introducción y visión general
Una herramienta de IA para programar hoy en día abarca tres funciones principales: Autocompletado (completaciones en el editor), Chat (preguntas sobre el código) y Agentes (tareas de varios pasos, incluidas pruebas y refactorizaciones). Copilot Chat Responde preguntas de codificación, pruebas y depuración directamente en el editor o en GitHub. En Visual Studio y VS Code Copilot comprende las pilas de llamadas y variables al depurar y propone correcciones específicas. Amazon Q Developer explica, refactoriza y corrige las secciones de código marcadas, genera pruebas y optimiza el código directamente desde el IDE. JetBrains AI Assistant explica el código y errores de compilación y SQL, y propone correcciones concretas. Sourcegraph Cody extrae contexto de repositorios locales y remotos y, por lo tanto, ofrece respuestas precisas en bases de código grandes. Cursor integra agentes directamente en una IDE AI-first, incluyendo asignación de tareas y cambios multiarchivo.
GitHub Copilot inició 2021 en la vista previa técnica y fue 2022 disponible para todos. En 2025 siguió el modo agente en VS Code/Visual Studio, que realiza tareas de varios pasos. Desde el 25 de septiembre de 2025, el Copilot Coding Agent está disponible para todos. Amazon Q Developer se estableció paralelamente como un asistente de IDE centrado en la explicación de código, pruebas, actualizaciones y depuración. JetBrains AI Assistant ha ampliado las funciones de explicación y corrección para errores de compilador y SQL. Sourcegraph introdujo 'agentic chat', que recopila activamente el contexto de código, shell y web. Copilot Workspace, un entorno experimental de desarrollo de agentes, fue descontinuado.
Análisis detallado de las herramientas
Los proveedores empujan hacia agentes para convertir sugerencias puntuales en 'compañeros de trabajo' que asuman cadenas completas de tareas – desde la corrección pasando por las pruebas hasta la Pull Request. GitHub positioniert Copilot abierto a varios modelos e integraciones. Amazon optimiert Q Developer para flujos de trabajo de AWS, hasta prácticas de seguridad y asignación consciente de permisos. Sourcegraph spielt seine Stärke bei großflächigem Kontext aus, lo que es crucial al depurar sistemas distribuidos. JetBrains adressiert typische Fehlersituationen en sus IDEs, con botones directos de explicación y corrección. La “mejor” herramienta depende en gran medida de si uno trabaja centrado en GitHub (Copilot), Es orientada a AWS (Amazon Q), JetBrains utiliza (AI Assistant), tiene repos grandes/heterogéneos (Cody), o una IDE AI-first con agentes (Cursor).
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El clip muestra claramente cómo el Copilot Coding Agent planea tareas, cambia código y automatiza correcciones, útil como información adicional sobre el principio del agente.
Se ha demostrado que Copilot beim Debuggen hilft, Call-Stacks und Frames versteht und Fix-Vorschläge in Visual Studio liefert. El chat responde preguntas de depuración. Amazon Q Developer explica y repara el código marcado, genera pruebas y admite refactorizaciones directamente desde la IDE. Cody hat Kontext auf lokaler Repo-Ebene und aus entfernten Repositories; agentic chat sammelt aktiv relevanten Kontext. JetBrains AI Assistant explica errores de compilación y SQL y propone correcciones. El Copilot Coding Agent está disponible para todos.
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La pregunta sobre la calidad del código es central a la hora de elegir herramientas de IA para la programación.
La afirmación de que una herramienta es objetivamente la mejor para todos los equipos no está clara, ya que depende de la IDE, la base de código, el cumplimiento y la pila de nube. Los proveedores persiguen diferentes fortalezas ( Copilot, Amazon Q, Cody, JetBrains AI Assistant). La afirmación de que con IA no se necesitan revisiones/pruebas ya no es correcta. Todos los proveedores enfatizan la supervisión humana y las mejores prácticas; Amazon Q warnt explizit vor unbedachten Tool-Berechtigungen. GitHub verweist auf verantwortungsvolle Nutzung und Trust-Center-Schutzmaßnahmen.
Implicaciones prácticas
Los desarrolladores informan de aumentos de productividad, pero también de propuestas erróneas, especialmente en rutas de código complejas. GitHubs eigene Studie zeigt signifikante Effekte, betont aber methodische Grenzen. Legalmente hay resistencia: Die Copilot-Klage rund um Trainingsdaten und Lizenzen läuft seit 2022, si bien los tribunales han desestimado gran parte de las reclamaciones. Estratégicamente, los proveedores están ampliando el enfoque de agentes y la selección de modelos, etwa GitHub mit einer Multi-Model-Strategie und Partnern.
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ChatGPT como una herramienta versátil para la generación de código y el apoyo al desarrollo.
Para equipos centrados en GitHub y VS Code, es Copilot (inklusive Debug-Guides) der pragmatischste Start. En entornos orientados a AWS, entrega Amazon Q Developer starke Debug- und Upgrade-Flows in IDE und CLI, teniendo en cuenta permisos, flujo de datos y configuraciones regionales ( Datenspeicherung, Sicherheit). Al usar IDEs de JetBrains, es el AI Assistant nahtlos integriert und hilft bei konkreten Fehlersituationen. Las grandes bases de código fragmentadas se benefician de Cody-Kontext und agentischem Chat. En requisitos estrictos de protección de datos, son Tabnines No-Train/No-Retain-Politik und Optionen für private Installationen zu prüfen.
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La breve guía muestra cómo configurar Amazon Q Developer en VS Code y utilizarlo para depurar; una buena adición para equipos de AWS.
Las preguntas abiertas se refieren a la medición realista de la calidad (correcciones más rápidas, menos regresiones, compilaciones más estables), y a métricas de equipo y comparaciones A/B que requieren ( GitHub-Studie). También es relevante el desarrollo del marco legal en torno a datos de entrenamiento y licencias ( Copilot-Klage). En agentes en la nube como Amazon Q Developer, hay que aclarar el control de modelos, regiones y retención, incluyendo opciones de exclusión y rutas de almacenamiento ( Datenspeicherung, Datenschutz). Finalmente deben definirse límites para los agentes en producción, como permisos, sandboxes y revisiones obligatorias ( Sicherheit, FAQ).
Conclusiones y perspectivas
La “mejor” herramienta de IA para programar y depurar es aquella que se ajusta a la realidad de cada caso: Copilot für den GitHub-/VS-Code-Standard und agentische Workflows, Amazon Q Developer für AWS-zentrische Entwicklung und sichere Tool-Kontrolle, JetBrains AI Assistant für tief integrierte IDE-Hilfen, Cody für riesige Codebasen mit starkem Kontext, Cursor für AI-first-Agenten y Tabnine bei strikter Datenhoheit. Lo cruciales son la IDE, el tamaño del repositorio, el cumplimiento y el grado de madurez de las pruebas/revisiones. Entonces la IA pasa de ser un truco a convertirse en un compañero fiable de depuración.
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El futuro del desarrollo de software: programar con inteligencia artificial.