Топ-5 ИИ-инструментов для программистов в 2025 году

Что Вы узнаете:

1. Какие ИИ-инструменты станут самыми популярными среди программистов к 2025 году?
2. Как эти инструменты помогут ускорить разработку и улучшить качество кода?
3. Какие функции делают эти ИИ-решения уникальными и полезными для разработчиков?
4. Как выбрать подходящий ИИ-инструмент для своих задач?
5. Какие тренды в ИИ для программистов стоит учитывать уже сейчас?

Программистам важно всегда быть в курсе всех тенденций из мира IT. Ведь для того, чтобы справляться с новыми вызовами, нужно работать с современными инструментами. В этой статье мы расскажем о лучших нейросетях для программирования, которые стоит изучить в 2025 году.

Такие инструменты помогают автоматизировать ежедневные простые задачи, улучшать качество кода. Да и в целом, с помощью внедрения AI-инструментов ускоряется процесс разработки — от написания программы до ее тестирования и развёртывания.

• ИИ теперь может предсказывать успех в карьере и образовании по одному изображению лица — Нейросети и искуственный интеллект для всех: новости, обучение и практические решения (14.02.2025)
• 10 мифов или заблуждений об искусственном интеллекте — Нейросети и искуственный интеллект для всех: новости, обучение и практические решения (14.02.2025)
• Нейросеть Dream­Face заставляет котов и собак петь песни — как сделать такое видео со своим питомцем — Нейросети и искуственный интеллект для всех: новости, обучение и практические решения (14.02.2025)
• Как перевести рукописные заметки в печатный текст с помощью ИИ — Нейросети и искуственный интеллект для всех: новости, обучение и практические решения (14.02.2025)

№1 — GitHub Copilot

GitHub Copilot — помощник на основе искусственного интеллекта, созданный на основе API OpenAI Codex. Инструмент интегрируется с редактором кода и помогает писать быстрее и лучше с помощью функций автодополнения и генерации.

К плюсам этой нейросети для программирования можно отнести 3 основных особенности: Copilot предложит продолжение строк кода на основе контекста вашего файла, предложит варианты внедрения функций и алгоритмов, основываясь на названиях функций. Ещё один плюс — поддержка всех языков программирования: от джавы, пайтона и тайпскрипта до самых малоизвестных и новых языков.

Рассмотрим на примере принцип работы Copilot. У нас есть задача — настроить автодополнение функции.

Решение:

def find_max(numbers):
    max_value = numbers[0]
    for number in numbers:
        if number > max_value:
            max_value = number
    return max_value

Здесь Copilot использует функцию find_max и переменную numbers.

Задача — создать функцию для вычисления Фибоначчи чисел до n

Решение:

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return []
    elif n == 1:
        return [0]
    sequence = [0, 1]
    while len(sequence) < n:
        sequence.append(sequence[-1] + sequence[-2])
    return sequence

Плюсы:

• Поддержка 50+ языков, включая Python, Java, TypeScript.
• Ускоряет работу с новыми фреймворками.

Ограничения:

• Иногда предлагает неоптимальные решения.
• Риски безопасности: код может содержать уязвимости из обучающих данных.

Совет: Всегда проверяйте сгенерированный код — не доверяйте слепо нейросети.

№2 — Tabnine

Tabnine — ещё один инструмент для автодополнения кода на основе искусственного интеллекта. Он может предлагать целые фрагменты, функции и даже классы, что в разы ускорит разработку и уменьшит количество возможных ошибок.

Основная задача Tabnine — создать для разработчиков «интуитивные подсказки» на основе контекста и стиля написания кода. С помощью ML Tabnine изучает поведение программиста. Он рассматривает примеры кода, написанного лично вами, и постепенно начинает мимикрировать под ваш стиль написания.

Tabnine в Python:

def calculate_area(radius):
    return 3.14 * radius ** 2

либо:

def calculate_circumference(radius):
    return 2 * 3.14 * radius

Здесь Tabnine автоматически предлагает подходящее завершение блока в зависимости от определения предыдущих функций.

Пожалуй, к одной из самых сильных сторон Tabnine можно отнести интеграцию с разными интегрированными средами разработки: Visual Studio Code, IntelliJ IDEA, PyCharm, Sublime Text, Atom. Поэтому Tabnine — хороший выбор для разработчиков самых разных специализаций; для тех, кто работает с разными IDE и разными языками программирования.

Преимущества:

• Интеграция с 20+ IDE (VS Code, PyCharm, Sublime Text).
• Поддерживает редкие языки вроде Rust и Kotlin.

№3: ChatGPT и Claude

ChatGPT и Claude тоже могут в разы ускорить разработку на всех этапах благодаря фиче генерировать блоки кода на основе текстовых запросов. Это будет полезно программисту при работе с повторяющимися ежедневными задачами или при создании шаблонного кода.

Например, если вам нужно написать функцию для сортировки массива в Python, то так и пишите промт:

«Напиши функцию для сортировки массива в Python»

Ответом будет:

def sort_array(arr):
    return sorted(arr)

Основная проблема работы с кодом — не только исправление возможных ошибок, но и вопрос, почему и как эти ошибки вообще появились. Здесь ChatGPT и Claude (прямо как Чип и Дейл) помогут.

Например, в коде допущена ошибка класса TypeError — unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’.

Приходите к искусственному интеллекту с промтом: «Что означает ошибка TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’?»

А искусственный интеллект вам отвечает: «Эта ошибка означает, что вы пытаетесь сложить число (int) со строкой (str), что недопустимо. Чтобы исправить это, приведите строку к числу или наоборот».

Фишки:

• Подсказывает параметры функций в реальном времени.
• Учит работать с новыми API за счет анализа документации.

А вот ещё несколько примеров хороших промтов:

• Создай класс в Python для управления списком задач с методами добавления и удаления задач;
• Найди ошибку в этом коде Python;
• Объясни ошибку IndexError: list index out of range на Python;
• Как оптимизировать этот алгоритм поиска в списке Python?
• Помоги интегрировать библиотеку NumPy в существующий проект на Python.

Чем более подробный промт вы сформулируете, тем более подходящий ответ получите.

• 7 простых способов расшифровать видео c YouTube в текстовый формат — Нейросети и искуственный интеллект для всех: новости, обучение и практические решения (11.01.2025)
• Как защитить веб-версию WhatsApp паролем для дополнительной безопасности — Нейросети и искуственный интеллект для всех: новости, обучение и практические решения (11.01.2025)
• Как на iPhone по отдельности настроить громкость сообщений, звонков и мультимедиа — Нейросети и искуственный интеллект для всех: новости, обучение и практические решения (11.01.2025)
• Почему iPhone через CarPlay не подключается к автомобилю и как это исправить — Нейросети и искуственный интеллект для всех: новости, обучение и практические решения (11.01.2025)

№4 — Kite

Kite — среда автодополнения, которая использует «силы» искусственного интеллекта для анализа кода и предлагает лучшие варианты его реализации.

У Kite есть серьёзное преимущество перед другими инструментами на основе искусственного интеллекта. И это автоподсказки по написанию кода. С помощью машинного обучения и собственных огромных баз данных Kite помогает программистам писать код быстрее и с меньшим количеством ошибок.

Ещё один плюс нейросети для программирования Kite в том, что он может интегрироваться с разными редакторами кода: VS Code, Atom, Sublime Text и другими.

Пример использования Kite:

import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])
mean_value = array.mean()
print(mean_value)

Алгоритмы искусственного интеллекта Kite автоматически подскажут нужные функции и их параметры на основе кода, который вы отправите. Например, при вводе «array» Kite предложит список методов, доступных для объекта «numpy array». Это упрощает работу с фреймворками и API.

Как и Tabnine, Kite учится на ваших фрагментах кода с помощью машинного обучения. Система анализирует ваш стиль написания, структуру проекта, часто используемые библиотеки, стиль именования переменных и адаптирует свои подсказки под ваши предпочтения. Плюс Kite — в персонализированных подсказках и фрагментах кода.

Ещё с помощью нейросетки можно научиться работать с новым фреймворком. Искусственный интеллект будет адаптироваться под него и предлагать подсказки на основе его API.

№5 — IntelliCode от Microsoft

IntelliCode — одна из лучших нейросетей. Это интегрированный помощник внутри Visual Studio на базе искусственного интеллекта. IntelliCode даёт персонализированные и релевантные рекомендации, которые помогают разработчикам писать код быстрее и с меньшим количеством ошибок.

InteliCode точно так же, как Tabnine и Kite, обучается с помощью ML. Инструмент анализирует ваш стиль написания, всю информацию о загруженном файле с кодом и даёт рекомендации на основе файла или фрагмента.

Пример кода с использованием рекомендаций IntelliCode:

{
    public void ExampleMethod()
    {
        var numbers = new List { 1, 2, 3, 4, 5 };
        
        var evenNumbers = numbers.Where(n => n % 2 == 0).ToList();

        Console.WriteLine("Четные числа:");
        foreach (var num in evenNumbers)
        {
            Console.WriteLine(num);
        }
    }
}

Здесь IntelliCode предлагает использовать LINQ-запросы для фильтрации списка чисел.

Рекомендательная система IntelliCode обучается на основе проверенных решений из открытых репозиториев GitHub. Основная функция инструмента — это именно рекомендации по улучшению кода и повышению его эффективности.

А ещё IntelliCode анализирует не только текущий проект, но и учитывает вообще все изменения вашего стиля программирования. И не только вашего. Так система может предлагать самые актуальные и лучшие решения.

Инструменты и умные помощники на базе искусственного интеллекта давно вошли в рабочую жизнь многих разработчиков. Не нужно вручную перепроверять весь код на предмет ошибки, ведь системы могут предложить фрагмент/функцию проще и лучше.

Существуют и другие инструменты с поддержкой искусственного интеллекта для улучшения работы с кодом. Напишите в комментариях, обзор каких инструментов вы бы хотели увидеть.