2025 年，10000 個 AI coding 工具正在井噴。
這是一個注定作為 "AI Coding 元年 " 載入技術史冊的年份。 一批創新工具正以前所未有的方式重塑編程范式。
這些產品快速滲透進實際生產環境，在能力上也迅速告別簡單的代碼補全，進化為能自主理解需求、規劃任務、甚至編寫完整應用的 "AI 程序員 "。
開發者角色也在經歷歷史性轉變：從 " 寫代碼 " 轉向 " 審代碼 "，以及某種品味導向的創造工作："Vibe Coding" 一詞異軍突起，迅速成為硅谷乃至全球開發者社區最炙手可熱的概念。
我們整理了最近密集更新和發布的 AI 編程工具，涵蓋國內外主流大廠與創業團隊的產品，把它們的基本信息整理，并嘗試對這些眼花繚亂的產品的一些設計思路和細節進行拆解，看看它們之間到底有個區別。
（我們也在建立更加細分的討論組，最近以 AI agent 為主題的新社群正在歡迎感興趣的朋友加入，我們會經常提供最新產品的試用和內測名額，以及與開發這些產品的團隊的直接交流機會，比如，最近我們在評測 Kimi Researcher，并為社群成員提供內測名額，歡迎添加我們的微信，加入群聊）
AI 編程大亂斗
在國內，AI Coding 是大廠幾乎全部都已布局的方向，同時一些有想法的創業公司和產品也有了雛形。
字節 -Trae
定位 " 真正的 AI 工程師 "，Trae 以 Builder 模式顛覆流程 . 用戶用自然語言描述需求，AI 自動拆解任務、生成文件結構并實現代碼。原生中文支持，集成 Claude 3.7、GPT-4o 及國產大模型，月活用戶已突破 100 萬。
近期更新開放 MCP 工具協議，實現設計工具（如 Figma）與代碼的無縫銜接，讓設計圖直接 " 生長 " 出應用。
插件下載量突破 1500 萬，累計生成代碼超 30 億行，月采納量增速達 20%-30%。其 AI 原生 IDE Lingma 深度集成 Qwen3 大模型，并接入國內最大魔搭 MCP 市場（3000+ 工具庫），構建智能開發生態。
專注 "Vibe Coding" 理念，通過自然語言多輪對話生成可部署應用。即將升級 UI/UX、強化協同編輯與后端能力，并構建極速調度容器系統，實現依賴安裝、數據存儲的秒級響應。
Zulu 瞄準專業開發者，以多模態理解（設計圖 / 文檔→代碼）為核心，自主調用工具鏈完成環境配置與全棧開發，實現從需求到部署的端到端自動化，兼容主流 IDE，實現需求→代碼→驗證。
秒噠定位非技術用戶，通過多智能體協作（策劃 agent、設計 agnet、開發 agent），實現純對話式應用生成，踐行李彥宏 " 讓想法直接變成產品 " 的理念，達成零代碼開發。
近期，文心快碼的獨立 AI 原生開發環境工具—— Comate AI IDE 也正式發布
由月之暗面前產品負責人明超平操刀，這個 AI 編程社區專治 " 有想法做不出網頁 " 的難題。技術小白 or 老手，都能快速上手，把靈感火花變成可分享的網站或前端作品。大幅降低實現門檻，想法到作品快人一步，更有熱鬧社區和激勵機制，讓創作成為一件持續上癮的事。
AIGCode 的核心產品 Autocoder 是全球首個 LLM-native 的 "Autopilot" 自動編程工具。與傳統 Copilot 類工具僅輔助程序員不同，Autocoder 旨在實現端到端的軟件生成——用戶無需編程基礎，通過自然語言描述需求即可直接生成完整應用（含前端界面、后端邏輯及數據庫）。
AIGCode 的終極目標是推動 " 個人化應用（Personal App）" 生態，讓用戶像 3D 打印一樣定制專屬軟件（如小微企業定制化管理工具）。
開發者的云端開發搭檔，讓 Agentic AI 真正替你寫代碼。作為一款專為開發者設計的云端開發環境，Clacky AI 的核心是打造具備 L3 級別自主能力 的智能編程助手。
它全面支持主流開發棧（Python、Node.js、Golang、Ruby、Java 等），助你高效地將創意火花變成可運行的系統。Clacky AI 的秘訣在于：結構化任務拆解、多線程協作推進以及自我排查與修復能力。這些特性顯著提升開發效率，降低技術門檻，是團隊協作和快速迭代項目的理想選擇。更有 " 時光機 " 功能 保駕護航，讓你隨時回溯開發歷程中的關鍵節點
AI 編程領域的先行者，定位為 "AI 高效協作助手 "，是全球增長最快的開源友好型代碼編輯器。Cursor 采用 GPT-4 Turbo 和 Claude 3.7 Max 雙模型驅動，支持超長上下文處理和復雜工具鏈調度，顯著提升了人機協同編程的效率。其獨有的 Composer 模式能夠自動拆解需求并跨文件編輯代碼，有效提升全棧開發效率。
專注于復雜系統級聯重構的 " 自治式 "AI 原生 IDE。其核心突破在于全代碼庫動態索引技術，實現了項目級上下文感知。Windsurf 的 Cascade Engine 能自動分析代碼變更的級聯影響，例如修改一個 API 參數可觸發十個關聯文件的智能更新，將大型重構任務所需時間從天級縮短至小時級。
工業級代碼生成引擎，是大模型編程的重要基礎。作為 GPT 系列的直接衍生產品，其 Zero-Shot 泛化能力支持 180 多種編程語言，尤其擅長生成 Python、JavaScript 和 TypeScript 的復雜邏輯。
由 AI 頭部公司 Anthropic 推出的命令行智能編程工具，定位為 " 開發者終端助手 "。深度整合了 Claude Opus 4 大模型能力，用戶可通過自然語言指令直接操作代碼庫、運行測試與提交 Git，實現 " 對話即編程 "。
截至 2025 年 6 月，它已成為處理大型復雜項目的標桿工具，電商樂天驗證其可連續工作 7 小時完成全棧重構任務。
谷歌推出的編程助手，支持所有公開領域的編程語言，基于 Gemini 模型，提供代碼補全、生成、調試和代碼審查等功能。同時也能在在 vscode 等 IDE 中使用。
近期發布的 Gemini Cli，支持用戶在命令行中進行自然語言輸入。并且開放 100 萬 token 上下文窗口，相當于 150 萬漢字，再厚的需求 Gemini Cli 都能讀。此外 Gemini Cli 最高支持每分鐘 60 次，每天 1000 次的模型請求，堪稱業界良心。
不寫一行代碼就能生成網頁。v0 是 Vercel 推出的一款基于自然語言生成 UI 元件的 AI 工具，專注于簡化前端開發流程，通過文本描述快速生成可定制的 React 組件代碼。目前僅支持 React + Tailwind CSS，暫未兼容 Vue、Angular 等框架或其他 CSS 庫。
近期，V0 更新了設計模式，可以快速對網頁內容進行編輯，包括排版、布局、顏色等。
全球增長最快的 " 對話式無代碼開發平臺 "，主打 " 自然語言建站 "（Vibe Coding）。Lovable 以聊天交互為核心，用戶通過自然語言描述需求（如 " 開發寵物電商 App，集成 PayPal 支付 "），AI 即可自動生成 React Native 應用代碼并完成部署，其用戶中非技術人員占比高達 82%。
2025 年第二季度，其月活躍用戶突破 3030 萬，付費用戶超過 3 萬，創下了 "15 人團隊 3 個月營收 1.7 億 " 的顯著增長記錄。
30 秒極速建站生成器，堪稱無代碼領域的 "AI 版 Vercel"。Bolt.new 融合了 WebContainers 和 LLM 智能體技術，用戶輸入需求（如 " 做一個寵物電商站，支持 PayPal 支付 "），AI 便會自動生成 React 前端、Node 后端及部署腳本，并實時托管至邊緣網絡。
產品形態：AI Coding 的兩種形態
目前，主流的 AI 編程工具就兩個類型，IDE 形態和對話形態。
以字節跳動的 Trae 和美團 NoCode 的初始界面為例。兩者雖然都配備了用于自然語言交互的輸入框，允許用戶通過指令驅動 AI 編程，但其設計理念卻大相徑庭：
Trae 呈現出經典 IDE 的樣貌，功能集成度高，顯然是為專業程序員量身打造。而 NoCode 則弱化了傳統工具感，更像是一位隨時待命的 "AI 程序員 "，致力于降低技術門檻。
當要求兩者 " 生成一個貪吃蛇游戲 " 時，Trae 會按部就班地生成代碼。若涉及外部 Python 庫，它會主動提示用戶下載。AI 修改代碼后，也會提請用戶審查，工作流程嚴謹規范。相比之下，NoCode 更傾向于 " 全權委托 "：用戶輸入需求后，靜待 AI 輸出結果即可。
后續修改環節也體現了交互邏輯的不同——在 Trae 中需通過右側的 Chat 欄與 AI 溝通，而在 NoCode 中則使用左側的對話框。
這種界面布局的差異并非偶然。正如 Trae 產品負責人石揚所闡釋：考慮到人類從左至右的視覺習慣，并預見到未來與 AI 的交互將成為核心工作流，Trae 刻意將交互區（Chat）置于左側，而將代碼編輯等工具區安排在右側。
主流 AI IDE 產品（如 Cursor、Trae、Lingma）在界面布局上呈現出高度的趨同性，乍看之下不易分辨。它們普遍采用經典的三欄結構：左側整合了資源管理器、代碼大綱和時間線導航；中央是核心的代碼編輯區域；右側則固定為與 AI 對話的 Chat 欄。
這種設計的合理性在于，作為專業生產力工具，熟悉的界面范式能極大降低程序員的上手難度，提升效率。
三者都提供了兩種核心功能：在右側 Chat 欄進行問答式交流，如同使用一個智能聊天助手；以及在代碼編輯器中，支持用戶選中代碼片段，直接調用 AI 進行修改或將其關聯至 Chat 欄進行深入討論。
例如，國內 Python 用戶若想將包下載源切換至清華鏡像，通常需記憶復雜的命令。在 Cursor 終端中，只需輸入 " 把下載源改成清華源 "，AI 便能自動生成并執行相應命令。而在 Trae 中，同類操作仍需跳轉至 Chat 欄完成。
以 NoCode 和 Lovable 為代表的對話式編程平臺，將 " 一句話編程 " 的理念變為現實。
它們的首頁設計極其簡潔，且差不多：一個醒目的對話框占據核心位置，輔以用戶已部署的項目和精選的社區案例展示。
頂部菜單欄則集中了查看源代碼、部署項目、連接數據庫等關鍵操作（NoCode 通常需要申請使用權限，Lovable 的相關高級功能則需要付費）。
在版本管理的入口設計上，NoCode 將其置于頁面右側顯眼位置，Lovable 則選擇將其收納在二級菜單中。
交互體驗的差異在修改項目元素時尤為明顯。Lovable 允許用戶直接在需要調整的頁面元素旁調出 AI 對話框進行交流，操作直觀且上下文清晰；而 NoCode 用戶仍需返回左側的主 Chat 欄進行溝通。
演進路線：從 AI 原生 IDE，到 AI 編程團隊
借鑒自動駕駛的分級體系，AI 編程工具也可以從 L1 到 L5 進行劃分，每個等級代表了不同程度的自動化能力和技術成熟度。
核心技能是代碼補全，幫你快速輸入常見片段。Tabnine、Kite 就是代表，它們作為 IDE 插件已經相當成熟了。
L2：你的編程小搭檔
這一層主打任務自動化：用自然語言告訴 AI" 寫段代碼 " 或 " 修個 bug"，它就能干活。ChatGPT、Claude 是典型代表——你只需在輸入框里描述需求或粘貼代碼，它就會生成答案。不過，你還得手動把生成的代碼搬回 IDE 運行。
L2.5/ 原生 AI IDE：更聰明的搭檔
當 L2 的能力直接融入 IDE（VS Code 安裝 Cursor），體驗就升級了：生成的代碼可以直接運行，AI 還能借助上下文更懂你，寫出更貼合的代碼。像 Trae 這種 IDE 本身就內置大模型，不用額外裝插件，堪稱 " 原生 AI IDE"。
L3：項目級 " 自動導航 "
目標是項目自動化！它能從需求文檔直接生成初步代碼骨架，還能連接項目管理工具和代碼平臺，部分實現需求到部署的自動化流程。目前 Claude Code 在這個領域比較領先。
L4 & L5：未來可期
這兩個級別還在萌芽階段。相關產品要么在內測（普通人想用？得排遙遙無期的等候名單），要么還停留在概念或論文里（比如 MetaGPT）。
前文中提到的主流 AI 編程工具大部分都是 L2-L3 級別，而少數像 Lovable 來到了 L4 級別。
但無論形態如何，核心就一條：AI 真的可以寫代碼了，在項目中 AI 正在變得越來越有用。這個成為了一個最確定性的方向，很多事情會因此改變。
