AI編碼工具井噴！開發者面臨選擇：增強現有IDE（VS Code + GitHub Copilot），擁抱“智能IDE”（Cursor, Warp），或轉向云原生IDE（Replit, Amazon CodeCatalyst）。云原生工具如Cog, Modal簡化AI開發。關注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

現在幾乎每個編碼工具都融入了 AI，開發人員越來越多地問自己：現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，我調查了開發工具領域，并挑選出了一些值得開發人員關注的趨勢。首先，讓我們評估一下開發人員在適應 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 驅動的合作開發者，而不是簡單的自動完成助手。這些環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：一些開發人員沒有選擇傳統的桌面 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環境中。

5. 使用 AI 驅動的終端：如果你經常使用命令行，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人員選擇完全避免 AI 輔助編碼，更喜歡以傳統方式編寫代碼（公平地說，對于知識淵博的開發人員來說，這種方式在幾十年里一直運行良好）。

一款開發工具，統治一切

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人員 唯一 需要的 AI 輔助編碼工具。

我最近與 Warp 的創始人兼 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。“你知道，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。”可能是 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 AI 功能不同，Cursor 將 AI 功能直接嵌入到開發環境中[18]。與 Warp 想要實現的目標類似，使用 Cursor，你幾乎可以在應用程序內部完成所有開發者任務。

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環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 相關的工具。

這種“一個應用程序統治一切”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。

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。但是，當 我與它的 CEO Eric Simons 交流時[21]，他承認許多開發者仍然希望使用像 VS Code 這樣的 IDE 或任何 JetBrains 的選項。

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

“我們現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者市場擴展到專業開發者之外。更不用說兩者都有能力大規模擴展他們的 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 的創建者 Ben Firshman 創建了一種 將 AI 模型包裝到容器中[23] 的技術——它被稱為 Cog，Fishman 將其描述為“機器學習的 Docker”。在此基礎上，他與人共同創立了一家名為 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。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 和數據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者。

Modal playground.

結論

感覺我們正處于 AI 編碼工具的轉折點。雖然我預計大多數經驗豐富的開發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），但我們應該關注的是初級開發者和下一波開發者。

許多最近或新進入開發者就業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，我們將繼續在 The New Stack 上跟蹤這些 AI 開發工具的趨勢。

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環境中: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/