最近几年，AI编程工具。发展很快。尤其是2021年6月，GitHub和OpenAI合作。发布了GitHub Copilot技术预览之后，AI辅助编程。一下子成了大家热议的话题，很多程序员。都在讨论，AI会不会取代程序员。AI编程工具，到底好不好用，能不能提升效率。

我自己，也是一个喜欢尝试新工具的人。从Copilot发布技术预览开始，我就申请了试用资格。后来，又试用了其他几款AI编程工具。用了几个月，有一些自己的体会和感受。

总的来说，AI编程工具。现在还处于发展的早期阶段，还不是很成熟。还有很多问题。比如，生成的代码。不一定正确，不一定最优。有时候会有bug，有时候会生成很奇怪的代码。还有版权、安全等方面的争议。但不可否认的是，这些工具。确实能在一定程度上，提升编程效率。减少重复劳动，让程序员。能把更多的时间，花在更有创造性的事情上。

今天，写这篇文章。推荐几款目前处于预览阶段的AI编程Copilot工具，包括GitHub Copilot、Tabnine、Kite、Codeium等。聊聊它们的特点、优缺点、使用体验，以及怎么用这些工具。提升编程效率，希望能给大家一些参考。

先说明一下，这些工具。目前大部分都还处于预览阶段，功能还在不断更新和完善。我使用的时间也有限。可能理解得不够深入，评价也不一定客观。仅供大家参考。如果有说得不对的地方，欢迎大家指正。

一、什么是AI编程Copilot

在推荐工具之前，先简单介绍一下，什么是AI编程Copilot。

Copilot，直译过来。就是"副驾驶"的意思，AI编程Copilot。就是AI编程副驾驶，也就是用AI技术。辅助程序员写代码，就像一个副驾驶。坐在你旁边，帮你看路。帮你导航，帮你做一些辅助性的工作。但主驾驶，还是你自己。

具体来说，AI编程Copilot。一般是作为编辑器的插件，安装在VS Code、JetBrains系列IDE、Vim等编辑器里，当你写代码的时候，它会根据你写的代码、注释、函数名等上下文，实时地给你提示，自动补全代码。甚至生成整个函数、整个类。

它的原理。一般是基于大规模的语言模型，用海量的开源代码。进行训练，让模型。学会了代码的语法、模式、常见的写法。然后，根据上下文。预测接下来应该写什么代码，给你提示。

和传统的代码补全工具。比如IDE自带的补全，相比。AI编程Copilot，最大的区别。就是它能理解上下文，能生成更长、更复杂的代码。而不只是补全一个变量名、一个函数名。比如，你写一个函数名。加一句注释，它就能生成整个函数的实现；你写一个测试用例的开头。它就能生成整个测试用例；你写一个类的定义，它就能生成整个类的方法。

这就是AI编程Copilot的强大之处，它能大大减少重复劳动。提高编程效率，让程序员。能把更多的时间，花在更有创造性的事情上。比如架构设计、业务逻辑、问题排查等，而不是花在写重复的样板代码上。

当然，它也不是万能的。它生成的代码，不一定正确。不一定最优，有时候会有bug。有时候会生成很奇怪的代码。所以。需要程序员，自己去判断。去审查，去修改。不能完全依赖它。它只是一个辅助工具。一个副驾驶，主驾驶，还是程序员自己。

二、GitHub Copilot

首先，推荐的第一款，也是目前最火、最受关注的一款，就是GitHub Copilot。

基本介绍

GitHub Copilot，是GitHub和OpenAI合作开发的AI编程工具。2021年6月，发布技术预览。目前，还处于技术预览阶段。需要申请试用资格。通过之后，才能使用。它基于OpenAI的Codex模型。这个模型，是GPT-3的后代。专门用海量的开源代码，进行了训练，擅长生成代码。

GitHub Copilot，支持很多编辑器，包括VS Code、JetBrains系列IDE（IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm等）、Neovim等，支持很多编程语言，包括Python、JavaScript、TypeScript、Java、Go、C++、Ruby、PHP等，几乎所有主流的编程语言，都支持。

使用体验

我自己，用GitHub Copilot。用了几个月，主要是在VS Code里。写Python和JavaScript，整体的体验，还是很惊艳的。

它的补全，非常智能。能根据上下文，生成很长的代码。比如。我写一个函数名，加一句注释。说明这个函数要做什么，它就能生成整个函数的实现。包括参数、返回值、异常处理。甚至注释，都能生成。很多时候。它生成的代码，和我自己想写的。几乎一模一样。甚至比我自己写的，还要好，还要规范。

比如，我写一个函数。叫calculate_average，注释写"计算列表中所有数字的平均值"，它就能生成：

def calculate_average(numbers):
    """计算列表中所有数字的平均值"""
    if not numbers:
        return 0
    return sum(numbers) / len(numbers)

连边界情况的处理，都考虑到了，非常贴心。

再比如，我写一个测试用例。写了函数名，它就能生成整个测试用例。包括各种边界情况的测试，非常方便。

它还能根据你写的代码，自动生成注释。自动生成文档字符串，自动生成类型提示。这些，都能大大提高编程效率。

而且，它的学习能力很强。用得越久，它就越了解你的编码风格。生成的代码，就越符合你的习惯，越好用。

优点

  1. 补全智能，生成的代码质量高，能生成很长、很复杂的代码，甚至整个函数、整个类。
  2. 支持的语言和编辑器多，几乎所有主流的编程语言和编辑器，都支持。
  3. 学习能力强，用得越久，越了解你的编码风格，生成的代码，越符合你的习惯。
  4. 和GitHub深度集成，能利用GitHub上海量的开源代码，训练模型，生成的代码，质量有保障。
  5. 界面友好，和编辑器的集成度高，使用起来，很自然，很流畅。

缺点

  1. 目前还处于技术预览阶段，需要申请试用资格，不是所有人都能用，而且，未来可能会收费，价格还不确定。
  2. 生成的代码，不一定正确，不一定最优，有时候会有bug，有时候会生成很奇怪的代码，需要自己审查和修改。
  3. 有版权和安全方面的争议，因为它是用开源代码训练的，生成的代码，可能和某些开源代码，高度相似，可能会有版权问题；而且，生成的代码，可能会有安全漏洞，需要自己审查。
  4. 有时候会生成一些没用的、重复的代码，或者生成的代码，不符合项目的规范，需要自己修改。
  5. 对网络要求高，因为是云端的模型，需要联网才能用，网络不好的时候，会卡顿，或者用不了。

适合人群

GitHub Copilot，适合那些，经常写重复的样板代码，想提高编程效率，减少重复劳动的程序员。尤其是写Python、JavaScript、TypeScript等动态语言的程序员，因为这些语言，Copilot的支持最好，生成的代码质量最高。

如果你是写Java、C++等静态语言的，Copilot也能用。但效果。可能不如动态语言那么好，因为这些语言，样板代码更多，类型系统更复杂，Copilot生成的代码。可能会有更多的类型错误。需要自己修改。

总的来说，GitHub Copilot。是目前最好的AI编程工具之一，虽然还有一些问题。但它的补全能力。确实很惊艳，能大大提高编程效率，值得一试。

三、Tabnine

第二款，推荐的是Tabnine。这是一款比较老牌的AI代码补全工具，比GitHub Copilot，出现得更早。

基本介绍

Tabnine，以前叫Codota。是一家以色列公司开发的AI代码补全工具，2019年左右。就开始做AI代码补全了，比GitHub Copilot。早了好几年。它基于自己的AI模型，用海量的开源代码训练，支持很多编程语言和编辑器。

Tabnine，有免费版和付费版。免费版，功能有限。只能做基本的补全；付费版，功能更强大。能生成更长的代码，支持更多的语言，还有团队版、企业版等。

Tabnine，支持的编辑器。比GitHub Copilot还多，几乎所有主流的编辑器。都支持，包括VS Code、JetBrains系列、Eclipse、Vim、Emacs、Sublime Text等。支持的编程语言，也很多。几乎所有主流的语言，都支持。

使用体验

我用Tabnine，用的时间不长。主要是在Copilot出来之前，用过一段时间。后来，Copilot出来之后。就用得少了。但最近，又重新用了一下，感觉它也进步了很多。

Tabnine的补全，也很智能。能生成比较长的代码，虽然。整体的补全能力，不如GitHub Copilot那么惊艳。生成的代码，长度和复杂度，都不如Copilot。但它也有自己的优势。

比如，它的补全速度。很快，因为它有本地的模型。不需要完全依赖云端，网络不好的时候。也能用。而且，延迟很低，补全很流畅。

比如，它的隐私性。更好，因为它支持本地运行模型。代码不需要上传到云端，对于那些。对代码隐私要求高的企业和个人来说，这是一个很大的优势。

比如，它的免费版。就能用，虽然功能有限。但基本的补全。还是有的，对于那些。不想花钱。或者申请不到Copilot试用资格的人来说，是一个不错的选择。

而且，最近。Tabnine也更新了自己的模型，推出了Tabnine AI。补全能力，比以前强了很多。能生成更长的代码。甚至整个函数，和Copilot的差距，在慢慢缩小。

优点

  1. 比较老牌，发展成熟，稳定性好，支持的编辑器和语言，非常多，几乎所有主流的，都支持。
  2. 有本地模型，补全速度快，延迟低，网络不好的时候，也能用，隐私性好，代码不需要上传到云端。
  3. 有免费版，基本功能就能用，不需要申请试用资格，门槛低。
  4. 付费版，价格相对合理，还有团队版、企业版，适合企业使用。
  5. 不断更新，模型越来越强，补全能力，越来越好，和Copilot的差距，在慢慢缩小。

缺点

  1. 整体的补全能力，不如GitHub Copilot，生成的代码，长度和复杂度，都不如Copilot，智能程度，也稍逊一筹。
  2. 免费版，功能有限，只能做基本的补全，想体验完整的功能，需要付费。
  3. 界面和交互，不如Copilot友好，用起来，没有Copilot那么流畅，那么自然。
  4. 学习能力，不如Copilot，对个人编码风格的学习，没有Copilot那么好，生成的代码，有时候，不符合你的习惯。
  5. 文档和社区，不如GitHub Copilot活跃，遇到问题，能找到的资料，相对少一些。

适合人群

Tabnine，适合那些，对代码隐私要求高，不想把代码上传到云端。或者网络不好。需要本地运行模型的程序员；也适合那些，申请不到Copilot试用资格。或者不想等，想马上用AI代码补全工具的程序员。可以先用Tabnine的免费版，体验一下。

如果你已经在用GitHub Copilot了，那Tabnine。可能就不是必须的了。因为Copilot的补全能力，确实更强一些。但如果你。对隐私和本地运行有要求，那Tabnine，是一个不错的选择。

四、Kite

第三款，推荐的是Kite。这也是一款比较老牌的AI代码补全工具，和Tabnine，差不多同时期。

基本介绍

Kite，是一家美国公司开发的AI代码补全工具，2016年左右，就开始做了，也是比较早的AI代码补全工具之一。它基于自己的AI模型，叫Kite Engine，用海量的开源代码训练，支持Python、JavaScript、TypeScript、Java、Go、C/C++等编程语言。

Kite，主要支持VS Code和JetBrains系列的编辑器，也支持其他一些编辑器，但支持得最好的，还是VS Code和JetBrains。

Kite，有免费版和付费版。免费版，功能有限。只能做基本的补全；付费版，叫Kite Pro。功能更强大，能生成更长的代码，有更多的功能。

使用体验

我用Kite，用的时间也不长。主要是在Python开发的时候，用过一段时间。因为Kite，对Python的支持。是最好的，它最早。就是做Python的AI补全的，后来，才慢慢支持其他语言。

Kite的补全，也很智能。尤其是在Python方面。补全的准确率，很高。能生成比较长的代码。而且，它还有一个很有特色的功能。就是"代码示例"，当你写一个函数的时候。它会给你显示，这个函数。在开源代码中，是怎么用的。有哪些常见的用法，这对于学习新的库。新的API，非常有帮助。

比如，你用requests库。写requests.get的时候，它会给你显示。requests.get的常见用法，有哪些参数。怎么传，返回值怎么处理。还有很多实际的代码示例，这对于新手来说。非常友好，能快速学会怎么用这个库。

但Kite，也有一些问题。比如。它的免费版，广告比较多。经常会弹出一些提示，让你升级到Pro版。有点烦人；比如，它的资源占用。比较高，因为它要在本地运行模型。会占用比较多的内存和CPU，电脑配置不好的话。可能会有点卡；比如。它支持的语言，相对少一些。主要是Python和JavaScript，其他语言的支持，不如Tabnine和Copilot。

而且，最近。Kite的发展，好像有点慢。更新不如以前频繁了，和Tabnine、Copilot相比。竞争力，好像在下降。

优点

  1. 对Python的支持，非常好，补全准确率高，功能丰富，是Python开发的好帮手。
  2. 有"代码示例"功能，能显示函数和库的常见用法，对于学习新库、新API，非常有帮助。
  3. 有本地模型，补全速度快，隐私性好，代码不需要上传到云端。
  4. 有免费版，基本功能就能用，门槛低。
  5. 界面友好，和编辑器的集成度高，使用起来，比较流畅。

缺点

  1. 支持的语言，相对少一些，主要是Python和JavaScript，其他语言的支持，不如Tabnine和Copilot。
  2. 免费版，广告比较多，经常弹出升级提示，有点烦人。
  3. 资源占用，比较高，本地运行模型，占用较多的内存和CPU，电脑配置不好的话，可能会卡。
  4. 整体的补全能力，不如GitHub Copilot，生成的代码，长度和复杂度，都不如Copilot。
  5. 最近发展较慢，更新不频繁，竞争力，在下降。

适合人群

Kite，适合那些。主要做Python开发，想提高Python编程效率。尤其是想学习新库、新API的程序员。它的代码示例功能，非常有帮助。

如果你是做其他语言开发的，那Kite。可能就不是最好的选择了，因为它对其他语言的支持，不如Tabnine和Copilot。

五、Codeium

第四款，推荐的是Codeium。这是一款比较新的AI代码补全工具，最近几年，才出来的。但发展很快。

基本介绍

Codeium，是一家美国的初创公司开发的AI代码补全工具。2021年左右，才出来的。比较新。但发展很快，功能也越来越强大。它基于自己的AI模型。用海量的开源代码训练，支持很多编程语言和编辑器。

Codeium，最大的特点。就是它的个人版，是完全免费的。而且。功能没有限制，和付费版的功能。差不多，这对于个人开发者来说。是一个很大的福利。它也有团队版和企业版，是收费的，针对企业用户。

Codeium，支持的编辑器。也很多，包括VS Code、JetBrains系列、Vim、Emacs、Sublime Text等。支持的编程语言，也很多。几乎所有主流的语言，都支持。

使用体验

我用Codeium，用的时间不长。是最近才开始用的，因为它是新出的。而且个人版免费。所以。就试了一下，整体的体验。还是很不错的，有点超出我的预期。

它的补全能力，很强。虽然，整体上。还是不如GitHub Copilot。但差距，已经不大了。能生成很长的代码。甚至整个函数。而且，准确率。也很高，很多时候。生成的代码，都能直接用。或者只需要稍微修改一下。

而且，它的补全速度。很快，延迟很低。用起来，很流畅。很自然，和Copilot的体验，差不多。

它还有一些，很有特色的功能。比如。支持自然语言生成代码，你用自然语言。写一段注释，描述你想要什么功能。它就能生成对应的代码；比如，支持代码搜索。你可以用自然语言，搜索代码库中的代码；比如。支持代码解释，你选中一段代码。它能给你解释，这段代码是做什么的。这些功能。都很实用，很有特色。

最重要的是，它的个人版。是完全免费的，功能没有限制。这对于个人开发者来说，真的是太香了。相当于，免费使用一个。和Copilot差不多的AI代码补全工具，非常划算。

优点

  1. 个人版完全免费，功能没有限制，对于个人开发者来说，非常划算，是最大的优势。
  2. 补全能力强，和GitHub Copilot的差距不大，能生成很长的代码，准确率高。
  3. 补全速度快，延迟低，用起来，流畅，自然，体验好。
  4. 有特色功能，比如自然语言生成代码、代码搜索、代码解释等，很实用。
  5. 支持的编辑器和语言多，几乎所有主流的，都支持，而且，更新很快，功能越来越强。

缺点

  1. 比较新，发展时间短，稳定性，不如老牌的工具，偶尔会有一些小问题。
  2. 整体的补全能力，还是不如GitHub Copilot，在一些复杂的场景下，生成的代码，质量不如Copilot。
  3. 学习能力，不如Copilot，对个人编码风格的学习，没有Copilot那么好。
  4. 文档和社区，不如GitHub Copilot和Tabnine活跃，遇到问题，能找到的资料，相对少一些。
  5. 企业版的功能，还不够完善，和成熟的企业级工具相比，还有差距。

适合人群

Codeium，非常适合那些。个人开发者，想免费使用AI代码补全工具。不想花钱。或者申请不到Copilot试用资格的人，它的个人版。完全免费，功能没有限制。补全能力也很强，非常值得一试。

如果你是企业用户，想给团队采购AI代码补全工具。那Codeium的企业版，也可以考虑。但因为它比较新。企业级的功能，还不够完善。可能需要再观察一段时间。

六、怎么用好AI编程Copilot工具

推荐了这么多工具，最后。聊聊怎么用好这些AI编程Copilot工具，让它们真正成为。提升效率的利器，而不是，帮倒忙的累赘。

1. 把它当成助手，不是替代品

首先，最重要的一点。就是要把AI编程Copilot，当成助手。当成副驾驶，而不是替代品。不是主驾驶。它生成的代码。只能作为参考。不能直接用。必须经过你自己的审查、测试、修改，确认没问题了，才能用。

因为，它生成的代码。不一定正确，不一定最优。有时候会有bug，有时候会有安全漏洞。有时候会不符合项目的规范，如果你不审查。直接用。可能会引入很多问题，反而降低了效率。甚至造成严重的后果。

所以，一定要记住。你是程序员，你是主驾驶。AI只是助手，只是副驾驶。最终的决定权，在你手里。你要对自己写的代码，负责。

2. 写好注释和函数名

AI编程Copilot，是根据上下文。来生成代码的，上下文越清晰。越明确，它生成的代码。就越准确，越符合你的需求。所以。写好注释和函数名，非常重要。

比如，你写一个函数。函数名，要能清晰地表达。这个函数是做什么的；注释，要详细地描述。这个函数的功能、参数、返回值、注意事项。这样，AI就能根据这些信息，生成更准确、更符合你需求的代码。

如果你函数名，写得很模糊。注释也不写，那AI。就不知道你想做什么，生成的代码。可能就和你想要的。差得很远。需要你反复修改，反而降低了效率。

所以，用好AI编程Copilot的第一步。就是写好注释和函数名，让上下文，清晰明确。

3. 从小处开始，逐步生成

不要指望，AI能一下子。生成整个项目，整个系统的代码。那不现实，也不可靠。最好的方式。是从小处开始，逐步生成。一个函数一个函数地写，一个模块一个模块地写。每生成一部分，就审查一部分。测试一部分，确认没问题了，再继续下一部分。

比如，你要写一个功能。先写函数名和注释，让AI生成函数的实现。审查、测试、修改，确认没问题了。再写下一个函数，这样。一步步来，既保证了代码的质量，又提高了效率。

如果你一下子，让AI生成很多代码。那里面。可能会有很多问题，你审查起来。也很麻烦，反而不如。一步步来，效率高。

4. 用它做重复劳动，创造性的工作自己做

AI编程Copilot，最擅长的。是做重复的、样板式的代码。比如，数据模型的定义、CRUD操作、测试用例、简单的工具函数等。这些代码，模式固定。重复度高，AI生成的准确率。很高，能大大提高效率。

而那些，创造性的、复杂的、需要深入思考的工作。比如。架构设计、核心业务逻辑、复杂的算法、性能优化、安全设计等，这些。AI是做不好的，还是需要你自己来做。因为，这些。需要深入的思考。需要对业务和技术的深刻理解。AI，目前还做不到。

所以，最好的方式。是把重复的、样板式的工作，交给AI。让它帮你做，提高效率；把创造性的、复杂的工作。留给自己，深入思考。做好做精。这样，既能提高效率，又能保证质量。

5. 不断学习，提升自己的能力

最后，也是最重要的。就是要不断学习，提升自己的能力。AI编程工具。再强大，也只是工具。它能帮你写代码。但不能帮你思考。不能帮你设计。不能帮你解决复杂的问题。最终，决定你能走多远的。还是你自己的能力，你的技术水平。你的业务理解，你的问题解决能力。

所以。不要因为有了AI编程工具，就不学习了。就不思考了，就依赖它了。相反。你要更努力地学习，更深入地思考。不断提升自己的能力，这样。你才能更好地使用AI工具，让它成为你的得力助手。而不是，被它牵着鼻子走。

而且，AI编程工具。发展很快，新的工具。新的功能，不断涌现。你也要不断学习，了解新的工具。新的用法，不断提升自己的效率。

七、写在最后

AI编程Copilot工具，是最近几年。软件开发领域，最令人兴奋的进展之一。它代表了，AI在软件开发领域的应用。已经从概念，走向了实用。开始真正地，帮助程序员。提高效率，减少重复劳动。

虽然，这些工具。目前还处于发展的早期阶段，还不是很成熟。还有很多问题。比如，生成的代码。不一定正确，不一定最优。还有版权、安全等方面的争议。但不可否认的是，它们确实能在一定程度上。提升编程效率，改变我们的编程方式。

未来，随着AI技术的不断发展。这些工具，会越来越强大。越来越智能，能做的事情。也会越来越多。可能会，彻底改变我们的编程方式。甚至，改变整个软件开发行业。

但不管工具怎么变，有一点。是不会变的，那就是。程序员的价值，不在于写代码。而在于思考，在于解决问题。在于创造。AI，能帮你写代码。但不能帮你思考。不能帮你解决复杂的问题。不能帮你创造新的东西。所以。不用担心，AI会取代程序员。至少，在可预见的未来。不会。相反。AI，会成为程序员的得力助手。让程序员，能把更多的时间，花在更有创造性、更有价值的事情上。

所以，我建议。每一个程序员，都可以尝试一下。这些AI编程Copilot工具，体验一下。AI能给我们的工作，带来什么样的改变。然后。学会用好它们，让它们成为，提升我们效率的利器。

当然，在使用的过程中。也要保持理性。不要盲目依赖，要记住。你是主驾驶，AI只是副驾驶。最终的决定权，在你手里。你要对自己写的代码，负责。

最后，用一句话结束本文：AI编程工具。是利器。不是替代品，用好它。能让你如虎添翼；用不好。可能会帮倒忙。希望每一个程序员，都能用好这些工具。提升自己的效率，写出更高质量的代码。

祝你编程愉快，效率满满！