用于编程和调试的 AI 工具
在过去的几个月里，已经测试了大量在项目日常中的 AI 助手，从自动完成到能够自行修复错误的代理。核心问题是在编程和调试时，哪个 AI 工具最可靠，需根据各自的 IDE、技术栈和数据隐私要求进行调整。自 2025 年 9 月起，GitHub Copilot 的 Coding-Agent 已广泛可用，功能显著扩展。同时，Amazon Q Developer、JetBrains AI Assistant、Sourcegraph Cody、Cursor 和 Tabnine 提供了各自的强项，尤其在故障排查、代码解释和团队集成方面。
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介绍与概览
如今用于编程的 AI 工具主要包含三大功能：自动完成（编辑器中的自动补全）、聊天（对代码提问）以及代理（包含测试和重构的多步任务）。 Copilot Chat 在编辑器内或 GitHub 上直接回答编码、测试和调试问题. 在 Visual Studio 和 VS Code 中 Copilot 在调试时能理解调用栈和变量，并提出有针对性的修复建议. Amazon Q Developer 解释、重构并修复标记的代码段，生成测试并直接在 IDE 中优化代码. JetBrains AI Assistant 解释代码以及构建和 SQL 错误，并给出具体的修正建议. Sourcegraph Cody 从本地和远程代码库获取上下文，因此在大型代码库中提供更精准的答案. Cursor 将代理直接集成到以 AI 为先的 IDE 中，包括任务分配和多文件修改.
GitHub Copilot 启动 2021 年在技术预览阶段 并且成为 2022 年正式可用. 2025 年，VS Code/Visual Studio 中推出了 Agent 模式, 它能够执行多步任务. 自 2025 年 9 月 25 日起，Copilot-Coding-Agent 已正式可用. Amazon Q Developer 并行确立为以代码解释、测试、升级和调试为重点的 IDE 助手. JetBrains AI Assistant 扩展了对编译器和 SQL 错误的解释与修复功能. Sourcegraph 引入了“agentic chat”，它会主动从代码、Shell 和网络收集上下文. Copilot Workspace, 一个实验性 Agent-Dev-Environment 已被停止使用.
工具的详细分析
供应商推动代理，意在把零散的建议转变为‘同事’般的代理，承担整条工作链—— 从修复、测试到拉取请求. GitHub positioniert Copilot 对多种模型与集成开放. Amazon optimiert Q Developer 覆盖 AWS 工作流直至安全相关的最佳实践与明确的权限分配. Sourcegraph spielt seine Stärke bei großflächigem Kontext aus, 在调试分布式系统时至关重要的因素. JetBrains adressiert typische Fehlersituationen 在其 IDE 中提供直接的解释和修复按钮. “最佳”工具在很大程度上取决于你是否 以 GitHub 为中心工作（Copilot）, 以 AWS 为先（Amazon Q）, JetBrains 使用（AI 助手）, 拥有大型/异构代码库（Cody）, 或 想要以 AI 为先的带代理的 IDE（Cursor）.
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该片段直观地展示了 Copilot-Coding-Agent 如何规划任务、修改代码并自动化修复——作为对代理原理的有用附注信息。
有证据表明， Copilot beim Debuggen hilft, Call-Stacks und Frames versteht und Fix-Vorschläge in Visual Studio liefert. 聊天功能直接回答调试问题. Amazon Q Developer 解释并修复已标记的代码，生成测试并在 IDE 中直接支持重构. Cody hat Kontext auf lokaler Repo-Ebene und aus entfernten Repositories; agentic chat sammelt aktiv relevanten Kontext. JetBrains AI Assistant 解释构建与 SQL 错误并给出修正建议. Copilot-Coding-Agent 已广泛可用.
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在选择用于编程的 AI 工具时，代码质量是核心问题。
声称某个工具对所有团队都是客观最佳并不清楚，因为这取决于 IDE、代码库、合规性和云端堆栈。各供应商侧重的优势各不相同（ Copilot, Amazon Q, Cody, JetBrains AI Assistant). 关于使用 AI 不再需要代码评审/测试的说法是错误的。所有供应商都强调人工监督和最佳实践； Amazon Q warnt explizit vor unbedachten Tool-Berechtigungen. GitHub verweist auf verantwortungsvolle Nutzung und Trust-Center-Schutzmaßnahmen.
实际影响
开发人员报告生产率提升，但也有错误建议，特别是在复杂的代码路径中。 GitHubs eigene Studie zeigt signifikante Effekte, betont aber methodische Grenzen. 在法律层面存在反对声音： Die Copilot-Klage rund um Trainingsdaten und Lizenzen läuft seit 2022, 其中法院已驳回大部分索赔. 从战略角度，供应商在扩展代理方法和模型选择， etwa GitHub mit einer Multi-Model-Strategie und Partnern.
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ChatGPT 作为用于代码生成与开发支持的多功能工具。
对于以 GitHub 和 VS Code 为重点的团队来说，是 Copilot (inklusive Debug-Guides) der pragmatischste Start. 在以 AWS 为主的环境中提供 Amazon Q Developer starke Debug- und Upgrade-Flows in IDE und CLI, 同时需要注意权限、数据流和区域设置（ Datenspeicherung, Sicherheit). 在使用 JetBrains IDE 时，是 AI Assistant nahtlos integriert und hilft bei konkreten Fehlersituationen. 大型、碎片化的代码库将从中受益于 Cody-Kontext und agentischem Chat. 在严格的数据隐私要求下， Tabnines No-Train/No-Retain-Politik und Optionen für private Installationen zu prüfen.
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简短的演练演示了如何在 VS Code 中设置 Amazon Q Developer 并用于调试——对 AWS 团队是不错的补充。
未解答的问题涉及对质量的现实衡量（更快的修复、更少的回归、更加稳定的构建）、需要团队指标和 A/B 对比（ GitHub-Studie). 关于训练数据与许可的法律框架发展也相关（ Copilot-Klage). 对于像 Amazon Q Developer 这样的云代理，需要明确对模型、区域和数据保留的控制，包括退出选项和存储路径（ Datenspeicherung, Datenschutz). 最后必须为生产中的代理设定边界，如权限、沙盒和强制性评审（ Sicherheit, FAQ).
结论与展望
最“佳”的用于编程和调试的 AI 工具，是能与各自现实情况相匹配的那个： 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 和 Tabnine bei strikter Datenhoheit. 关键在于 IDE、代码仓库大小、合规性以及测试/评审的成熟度。如此，AI 将从花招转变为可靠的调试伙伴。
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软件开发的未来：与人工智能一起编程。