Ultimátní průvodce AI nástroji pro programování v roce 2025: Co je horké téma, co je jen humbuk a co přijde dál

GitHub Copilot byl v této oblasti průkopníkem a stále dominuje s více než 15 miliony vývojářů, kteří jej používají k roku Build 2025.Podporuje širokou škálu jazyků a je hluboce integrován do editorů.Hlavní předností Copilotu je jeho plynulé doplňování kódu v řádku, vylepšené o AI chat rozhraní („Copilot Chat“) pro vysvětlování kódu nebo generování větších bloků na požádání.V roce 2025 GitHub výrazně rozšířil schopnosti Copilota:

AI nástroje pro programování v roce 2025: Funkce, trendy a expertní postřehy

Oblast vývoje softwaru je v roce 2025 překypující AI nástroji pro programování, které slibují výrazné zvýšení produktivity. Od AI párových programátorů navrhujících kód v reálném čase, přes inteligentní roboty kontrolující pull requesty, generující dokumentaci, píšící testy, až po zajišťování ladicích relací – možnosti dramaticky vzrostly. V tomto komplexním průvodci prozkoumáme všechny hlavní AI nástroje využívané při programování v klíčových kategoriích, se zaměřením na jejich funkce, podporované jazyky, ceny, silné a slabé stránky, zajímavé novinky roku 2025 a expertní vhledy.

Ať už vás zajímá, jak GitHub Copilotův nový agent dokáže implementovat kód za vás, jak si Amazon CodeWhisperer vede v oblasti zabezpečení, nebo které AI poháněné IDE jako Replit Ghostwriter, Cursor či JetBrains AI Assistant udávají směr – máme pro vás odpovědi. Pojďme na to.

AI asistenti pro generování kódu (Vaši „AI pároví programátoři“)

AI generátory kódu fungují jako virtuální pároví programátoři, kteří na základě kontextu a přirozených jazykových zadání dokončují řádky nebo celé funkce. Jsou přímo integrovány do editorů pro rychlejší psaní kódu. Velká jména – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – se v roce 2025 dočkala zásadních novinek. Níže je rychlé srovnání předních nástrojů pro generování kódu:

• Copilot X a Agent Mode: Na základě vize Copilot X z roku 2023 GitHub představil programátorského agenta Copilota. Tento agent jde nad rámec návrhů – dokáže autonomně implementovat celé úkoly. Vývojáři mohou přiřadit Copilotovi issue (žádost o funkci, opravu chyby apod.) a agent spustí cloudové vývojové prostředí, napíše kód a otevře pull request s úpravami. „Implementace funkcí nikdy nebyla jednodušší: stačí přiřadit úkol nebo issue Copilotovi… [on] vyniká při úlohách s nízkou až střední složitostí v dobře otestovaných kódových základnách, od přidání funkcí a oprav chyb po rozšiřování testů a vylepšování dokumentace.“ Tento agentní režim (kódové označení Project Padawan) využívá zabezpečené běhové prostředí GitHub Actions k provádění práce na pozadí a za vás pushuje commity. Stále je nutná lidská kontrola před sloučením, ale jde o zásadní posun v automatizaci únavných programovacích úkolů. Jak uvedl DevEx Lead společnosti EY: „Programátorský agent Copilot otevírá vývojářům možnost mít vlastní tým poháněný agenty… zadávat úkoly, které by obvykle odváděly pozornost od hlubší práce.“. (Tento pokročilý agent je dostupný pro předplatitele Copilot Enterprise a nové Pro+.)
• Vylepšené chatování a porozumění kódu: Copilot Chat získal lepší povědomí o kontextu vašeho projektu. Ve Visual Studiu a VS Code Microsoft zavedl načítání dat z lokálního kódu (např. příklady z podobných souborů, volající funkce apod.), takže odpovědi a doplňování Copilotu lépe odpovídají vašemu skutečnému kódovacímu prostředí. Například při přepisování metody nyní Copilot automaticky najde podobnou implementaci v příbuzné třídě, aby lépe navrhl řešení. To snižuje rozdíly ve “zdánlivě neinformovaných” AI nápovědách – běžná stížnost, kterou Copilot adresoval v aktualizacích 2025. Také byla integrována dokumentace Microsoft Learn do Copilotových odpovědí pro .NET; pokud model nezná nové API, dokáže získat informace z MS Learn dokumentace a nabídnout aktuální návod.
• Copilot pro pull requesty (code reviews): (Více v sekci Code Review.) Koncem roku 2024 GitHub začal s předběžným uvedením Copilot Code Review – AI recenzenta, kterého lze požádat o revizi pull requestu. V roce 2025 se funkce výrazně rozšířila a je dostupná i na mobilu. Na PR diffy přidává AI generované komentáře k recenzi, často i s tipem na opravu na jedno kliknutí. Pomáhá tak zachytit problémy ještě před lidskou kontrolou. Frank X. Shaw z Microsoftu poznamenal, že „funkce jako agent mode a code review zefektivňují způsob, jakým [vývojáři] programují, ověřují, nasazují a řeší potíže.“.
• Open source a rozšíření: Microsoft oznámil, že uvolní rozšíření GitHub Copilot pro VS Code jako open source, a tím učiní tohoto AI asistenta „ústředním bodem zážitku ve VS Code“. Jde o závazek k transparentnosti a zapojení komunity do vývoje Copilotu. Copilot je také integrován do dalších IDE – JetBrains, Eclipse, dokonce Xcode přes pluginy – což rozšiřuje jeho dostupnost.

Přednosti Copilotu spočívají v jeho bezproblémové integraci (působí jako přirozené rozšíření editoru) a stále se zlepšující inteligenci s každou novou verzí modelu (nyní využívá například nejnovější GPT-4 od OpenAI). Exceluje ve frontendovém a všeobecném programování – vývojáři si pochvalují, že u UI kódu jim „čte myšlenky“, a dokáže navrhnout i optimalizace výkonu zcela bez pobídky. Omezení zahrnují občasné chybné nápovědy (zejména v méně častých jazycích a oblastech) a stále nezná všechny nejnovější API (pokud není zapnutá integrace s dokumentací jako MS Learn). Důležitá je i otázka soukromí – Copilot odesílá váš zadaný kód do cloudu k analýze, což některé podniky odrazuje (Copilot for Business slibuje, že váš kód nebude použit k dalšímu trénování modelů, čímž se řeší obavy o data). Celkově Copilot zůstává lídrem v oboru, i když konkurence výrazně sílí.

Amazon CodeWhisperer se profiluje jako silná alternativa ke Copilotu, zejména pro vývojáře zaměřené na AWS. Podporuje hlavní jazyky (Python, Java, JavaScript/TypeScript, C# atd.) a nově přidává jazyky pro infrastrukturu jako kód (AWS CloudFormation YAML/JSON, Terraform HCL, AWS CDK skripty), se kterými Copilot i další dosud zápasily. Klíčové funkce a novinky CodeWhispereru:

• Skenování zabezpečení a náprava: CodeWhisperer byl vytvořen s ohledem na „bezpečnost na prvním místě“. Automaticky skenuje generovaný kód na zranitelnosti nebo úniky tajných údajů. Na konci roku 2023 zašel ještě dál a zavedl AI-poháněnou nápravu kódu – když detekuje problém (například AWS přihlašovací údaje v kódu nebo riziko SQL injection), navrhne opravu této zranitelnosti. Tyto návrhy jsou přizpůsobené vašemu kódu a lze je přijmout jedním kliknutím. Například pokud máte otevřenou S3 bucket policy, CodeWhisperer může navrhnout její zpřísnění. Tento přístup „Security Sentinel“ (termín, který Amazon interně používá) aktivně zachytává problémy „během psaní kódu, nejen po dokončení“, což je velká výhoda. Podporované jazyky pro skenování zabezpečení byly rozšířeny o TypeScript, C# a IaC šablony, nejen Python/Java.
• Integrace s Amazon Q (konverzační AI): V letech 2024–2025 Amazon spojil CodeWhisperer do širšího AI asistenta pro vývojáře s názvem Amazon Q Developer. Amazon Q je jako chatGPT pro AWS: může diskutovat o vašich zdrojích, analyzovat chyby v AWS konzoli, generovat kód a dokonce transformovat nebo upgradovat váš kód (např. migrovat Java 8 aplikaci na Java 17). Všechny možnosti automatického doplňování CodeWhispereru jsou nyní součástí Q Developer, který rovněž zavedl chatové ladění a instrukce. To znamená, že AWS vývojáři se mohou ptát například „Proč moje Lambda vypršela?“ nebo „Optimalizuj tento DynamoDB dotaz“ a získat vedenou pomoc spojující návrhy kódu s AWS znalostmi. Integrace také přináší funkce jako „Amazon Q Code Transformation (Agent pro upgrady)”, která umožňuje převádět vaše kódové základny na novější frameworky (podobně jako Copilotova modernizace aplikací pro .NET/Java).
• Podpora VS Code, Visual Studio & CLI: Kromě AWS Cloud9 a JetBrains se CodeWhisperer v roce 2025 stal dostupným i ve Visual Studio 2022 (preview) pro C# vývojáře, což znamená rozšíření Amazonu do prostředí Microsoftu. Také představili CLI nástroj – „CW pro příkazovou řádku“ – který navrhuje shellové příkazy a zobrazuje inline dokumentaci pro použití CLI (např. může navrhnout správný git nebo awscli příkaz na základě přirozeného dotazu). To odráží trend, kdy AI pomáhá nejen při psaní aplikačního kódu, ale také při vytváření build skriptů, terminálových příkazů a konfiguračních souborů.
• Free Tier a cena: CodeWhisperer je zdarma pro jednotlivé vývojáře (strategický krok oznámený při GA v dubnu 2023). Stačí mít AWS Builder ID. Free tier je velkorysý – neomezené doplňování kódu a až 50 skenů zabezpečení měsíčně. Profesionální úroveň (součást placené nabídky AWS) přidává organizační funkce, vyšší limity a administrativní kontroly za 19 USD/uživatel/měsíc (stejné jako Copilot Business). Pozoruhodné je, že Amazonův free tier je oproti Copilotově placenému plánu výhodnější, což dělá CodeWhisperer atraktivním pro hobby uživatele nebo ty, kteří si nemohou předplatné dovolit.

Silné stránky CodeWhisperer: zvláště dobře si vede v backendovém a cloudovém programování. Uživatelé jej označili za „prakticky připravený do produkce“ při generování kódu v Java/Spring Boot nebo při práci s AWS SDK, kdy dokáže hravě zvládnout nudné části kódu „které by normálně zabraly 10 minut, během vteřin.“ Také je velmi dobrý v kódu pro NoSQL databáze a integrace s AWS – což není vzhledem k tréninku na datech Amazonu překvapením. Například navrhne efektivní dotazy pro DynamoDB či MongoDB a v případě složitějších dotazů i navrhne vytvoření vhodných indexů. CodeWhisperer také výslovně označuje každou nabídku, která se může podobat licencovanému kódu (uvede OSS licenci a odkaz), což je výborný compliance prvek, který konkurence často nemá. Mezi omezení patří, že návrhy pro front-end/UI zaostaly (Copilot dominuje zejména ve scénářích s React/TypeScript). Podpora nových frameworků a jazykových funkcí může být také pomalejší; „Copilot se nové API naučí během týdnů, zatímco CodeWhispereru to trvá měsíc nebo dva,“ jak uvádí jedno srovnání v roce 2025. Amazon ale rychle vylepšuje a integrace do Amazon Q naznačuje dlouhodobý plán, kde CodeWhisperer bude jedním z prvků větší AI platformy pro vývojáře.

Tabnine se vyvinul z čistě automatického doplňovače kódu na komplexní AI platformu pro vývojáře, přičemž klade důraz na firemní potřeby jako je ochrana soukromí, možnosti přizpůsobení nebo provozování on-premise. Tabnine podporuje širokou škálu jazyků (přes 30) a funguje téměř v každém IDE. V roce 2025 Tabnine přišel s několika novinkami:

• Zavedli rozhraní AI Chat a AI Agenty integrované do vývojových workflow. Například Tabnine’s Code Review Agent dokáže analyzovat diff v pull requestu a navrhnout vylepšení, zatímco Test Generation Agent vytvoří základní unit testy k zadané funkci (tyto pokročilé agenty jsou součástí firemního tarifu Tabnine Enterprise).
• Personalizace & Vlastní modely: Tabnine umožňuje týmům použít vlastní modely nebo si vybrat z více AI modelů. Dokáže orchestrálně kombinovat Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, otevřené modely jako Meta (Llama-2) a interní „Protected“ model Tabnine (natrénovaný na filtrovaných datech pro bezpečné návrhy z pohledu IP). Tato flexibilita modelů je unikátní předností – firma může směrovat citlivé požadavky na malý on-prem model a ostatní na výkonný model v cloudu, čímž balancuje ochranu soukromí a výkon. V březnu 2025 na NVIDIA GTC Tabnine oznámil podporu NVIDIA AI stacku a vlastních LLM, ukazujíce integrace s Llama-3 i Alibaba Qwen. Stručně řečeno, Tabnine sází na „totální kontrolu, totální flexibilitu“ pro firmy, které jej využívají.
• Kontext a integrace: Tabnine vytvořil „Kontextový engine”, který nesleduje jen aktuální soubor, ale indexuje celý kódový repozitář, historii PR, dokumentaci či tikety v nástrojích typu Jira, čímž poskytuje relevantnější návrhy. To mu umožňuje vynutit dodržování týmových standardů či architektonických vzorů. Například Tabnine se naučí pojmenovací konvence projektu nebo časté vzory funkcí a zajistí, že návrhy budou konzistentní, což snižuje počet připomínek při review. Dokonce se napojil na Atlassian Jira, aby AI agent mohl psát kód přímo z ticketů (např. agent „Jira to code“, který přečte popis ticketu a vygeneruje nový modul dle zadání).
• Změna cen: Jakmile se Tabnine přeorientoval na podnikový segment, zrušil svou starou plně bezplatnou verzi. V dubnu 2025 „ukončili Tabnine Basic“ (který nabízel omezené bezplatné doplňování kódu). Nyní mají vývojáři 14denní Dev Preview a poté je nutný placený tarif. Individuální Dev plán stojí 9 $/měsíc (s robustní sadou funkcí včetně chatu, doplňování kódu, generování testů). Podnikový plán za 39 $/uživatel/měsíc zpřístupňuje všechny pokročilé agenty, kontext napříč repozitáři, SSO, self-hosting a další. To znamená, že Tabnine míří na seriózní týmy a organizace, nikoli na příležitostné individuální uživatele.

Silné stránky Tabnine spočívají v jeho bezpečnosti a přizpůsobitelnosti – je to preferované řešení, pokud potřebujete AI asistenta pro psaní kódu, který může běžet on-premises nebo v izolovaných prostředích. Nikdy neukládá váš kód a dokonce poskytuje původ a atribuci pro návrhy, aby se předešlo problémům s duševním vlastnictvím (dokáže určit, zda návrh pochází doslova ze známého open-source projektu). Pro velké firmy s přísnými pravidly (finanční sektor, obrana atd.) je to zásadní. Co se týče čisté kvality kódovacích návrhů, jsou návrhy Tabnine solidní, i když podle některých vývojářů nejsou tak „chytře vynalézavé“ jako ty od Copilota (protože modely Tabnine historicky nebyly tak velké jako modely OpenAI). Nicméně díky možnosti využít GPT-4 nebo Claude mohou uživatelé Tabnine Pro/Enterprise získat stejný výkon při větší kontrole. Omezením je ale cena a složitost – již se nesoustředí na levnou či plug-and-play zkušenost pro jednotlivce a nastavení vlastních modelů nebo zdrojů kontextu může být složité. Také kvůli absenci bezplatné verze se do ní noví uživatelé pravděpodobně nepustí, pokud jim ji neposkytne zaměstnavatel.

Codeium/Windsurf je dalším výrazným hráčem. Codeium vznikl jako bezplatná alternativa ke Copilotu a v roce 2024 se přejmenoval na Windsurf, čímž zdůraznil AI-posílený IDE přístup. Windsurf nabízí:

• Vlastní IDE založené na VS Code (se špičkovým uživatelským rozhraním), které obsahuje „Supercomplete“ automatické doplňování kódu (zpočátku neomezené pro bezplatné uživatele) a chatovacího asistenta přímo v editoru bez tvrdých omezení počtu zpráv.
• Jeho hlavní funkcí je Cascade, AI systém pro agentní workflow. Cascade zvládá vícekrokové úkoly: můžete zadat prompt typu „Přidej přihlašovací formulář s validací“ a systém vytvoří více souborů, upraví routy a dokonce spustí aplikaci pro ověření – efektivně „myslí deset kroků dopředu“ při implementaci funkce. Má také režim Read-only Cascade pro procházení kódu a vyhledávací nástroj Riptide. Windsurf také umí spouštět shell příkazy podobně jako Cursor a Ghostwriter, což pomáhá při sestavování či testování.
• Možná až příliš štědrý na začátku, Windsurf slíbil profesionální funkce zdarma, včetně přístupu ke GPT-4 a Claude pro všechny uživatele během své betaverze. To se změnilo po obrovské poptávce (a vysokých nákladech na servery), kdy přešli na systém kreditů pro bezplatné používání. Do roku 2025 nastaly určité turbulence – uživatelé hlásili nefunkční přidělování kreditů v bezplatné verzi a pomalou podporu, což se ještě zhoršilo, když se rozšířila zpráva, že OpenAI souhlasilo s akvizicí Windsurf/Codeium za ~3 miliardy dolarů reuters.com. To byla dosud největší akvizice OpenAI, která měla „doplnit schopnosti ChatGPT v oblasti programování“. Situace však nabrala obrat: v polovině roku 2025 Google uzavřel dohodu o licencování technologie Windsurf a najmutí jeho klíčových odborníků za 2,4 miliardy dolarů, čímž fakticky zhatil akvizici OpenAI. Tento vysokooktanový firemní boj ukazuje, jak cenná je technologie Codeium v oblasti AI programování.

Pro vývojáře byly silné stránky Codeium/Windsurf jeho bezplatný přístup (zpočátku) a některé inovativní funkce v IDE. Získal si příznivce zejména mezi studenty a open-source vývojáři, kteří potřebovali bezplatné řešení. AI Windsurf je dobrá na boilerplate a rutinní kód – urychluje psaní opakujících se částí. Dále kladl důraz na soukromí (žádné trénování na vašem kódu bez souhlasu atd.), což bylo přitažlivé. Na druhou stranu, udržitelnost se stala problémem (odtud hledání akvizice) a někteří uživatelé zažili nestabilitu aplikace Windsurf a chybové hlášky typu „oops“. Ve skutečnosti tým JetBrains označil Windsurf jako konkurenci a recenze uživatelů porovnávaly jejich vlastní AI s nepříliš lichotivými výsledky v porovnání s Windsurf. S Googlem na palubě zbývá zjistit, zda Windsurf zůstane samostatný, nebo bude integrován do vývojářských nástrojů Googlu (možná do Android Studio nebo Google Cloud).

Sourcegraph Cody je trochu odlišný – zaměřuje se na vyhledávání a porozumění kódu poháněné AI. Cody využívá indexování kódu Sourcegraph k tomu, aby měl AI dlouhodobou paměť na celý váš repozitář. Znamená to, že můžete pokládat obecné otázky („Kde je implementovaná platební logika?“) a dostanete přesné odpovědi s odkazy na soubory. V roce 2025 Sourcegraph zavedl „nekonečný kontext“ integrací modelů jako je Claude od Anthropicu se 100k tokenovými okny. Také představili agentní sběr kontextu, kdy AI Cody dokáže sama rozhodnout, které soubory nebo dokumenty je třeba přečíst k zodpovězení otázky. Uživatel tak nemusí ručně poskytovat úryvky. Cody umí také generovat kód, ale jeho skutečná síla spočívá v refaktorování velkých kódových základen nebo odpovídání na návrhové otázky skrze více souborů – tam, kde si čistý Copilot neporadí. Dostupný je jako rozšíření pro VS Code nebo přes webové rozhraní, a enterprise plány umožňují propojení privátních repozitářů. Například pokud se Codyho zeptáte „Vysvětli, jak funguje ověřování uživatele v tomto repozitáři,“ může shrnout logiku z několika souborů, zatímco jiní asistenti bez indexu by přehlédli mezi-souborové vazby. Omezení spočívá v tom, že Cody je primárně doplňkový nástroj; nemusí automaticky doplňovat kód tak rychle inline (je spíše na požadavky na dotaz). Pro čtení a dokumentaci složitého kódu je však bezkonkurenční.

Replit Ghostwriter si zaslouží zmínku jak zde, tak v sekci o IDE. Ghostwriter je úzce integrovaný do online IDE Replitu a nabízí doplňování kódu, chat a dokonce i automatické generování projektů. Podporuje prakticky jakýkoliv jazyk, který lze spustit na cloudové platformě Replitu (a že jich je hodně). Unikátní je, že Ghostwriter dokáže spouštět kód na pozadí a pomáhat s laděním: když kliknete na „Spustit“ a zobrazí se chyba, chat Ghostwritera detekuje chybovou stopu a navrhne opravu nebo vysvětlení. Je to jako mít Stack Overflow a debugger přímo v editoru. V roce 2025 Replit představil Ghostwriter „Generate“ (Agent), který vám umožní popsat aplikaci běžným jazykem a Replit vytvoří úvodní strukturu projektu a kód. Například „Vytvoř aplikaci pro správu úkolů s přihlašováním uživatelů“ může rovnou vygenerovat funkční kostru aplikace. Cena Ghostwritera je fakticky zahrnuta v tarifu Core od Replitu za $20/měsíc, který také poskytuje výpočetní kredity pro hosting aplikací. Výhoda je velmi úzká smyčka mezi psaním kódu a jeho spuštěním – ideální pro učení i prototypování. Omezení: musíte používat IDE od Replitu (webová verze, což někteří zkušení vývojáři nemusí preferovat pro velké projekty) a přestože se díky partnerstvím (Replit spolupracuje s Googlem a využívá modely jako PaLM 2 a možná i GPT-4) zlepšuje, některé pokročilé návrhy pro specifické technologie nejsou tak silné jako u Copilotu.

Cursor je nováček, který si mezi vývojáři hledajícími nové možnosti rychle získal oblibu. Jako AI-native kódový editor Cursor kombinuje mnoho z výše popsaných myšlenek: nabízí „Tab“ doplňování (běžné automatické doplňování napříč řádky), Agenta pro vícekrokové úlohy, vestavěný chat a rozumí vašemu projektu díky jeho indexování. Vývojáři na Redditu porovnali Cursor vs Copilot a zjistili, že z hlediska funkcí jsou v roce 2025 velmi podobní: oba mají doplňování kódu, chat i agent režim pro automatizaci. Jeden zásadní rozdíl: cena. Cursorův Pro tarif stojí $20/měsíc (což zahrnuje značný objem použití GPT-4/Claude) – efektivně poloviční cena oproti tomu, kdybyste platili zvlášť za editor (zdarma) + Copilot (dalších $10) + ChatGPT Plus ($20). Jeden Redditor v příspěvku „Proč platím polovinu za Cursor“ rozebral, že Cursor Pro mu poskytoval pomoc na úrovni GPT-4 za jednu cenu. Silné stránky Cursoru jsou v rychlých vylepšeních a promyšlených UI integracích: například můžete stisknout <kbd>Ctrl+K</kbd> a přepracovat vybraný kód podle instrukce, nebo vygenerovat nový kód od nuly. Chat dokáže odpovídat na dotazy ohledně vašeho projektu, protože si automaticky najde relevantní soubory (podobně jako Cody). Má dokonce příkaz /web k rychlému vyhledání nebo získání úryvků dokumentace – takže když se zeptáte, „Co znamená tato chyba?“, může stáhnout vysvětlení ze StackOverflow. Další šikovná funkce: můžete přetáhnout obrázek (například screenshot chyby nebo návrh UI) do chatu Cursoru a díky multimodálním vizuálním modelům jej dokáže interpretovat. Například screenshot chybového dialogu převede Cursor na text a vysvětlí. Omezení: jako samostatná aplikace není tak „lehká“ jako rozšíření. Někteří vývojáři zaznamenali výkonnostní problémy u velmi velkých projektů (indexace je náročná). Ačkoliv Cursor nabízí i bezplatnou verzi, je omezená v množství „rychlého“ času na modelech – intenzivní uživatelé nejspíš budou potřebovat Pro tarif. Celkově ale nástup Cursoru ukazuje, že IDE navržené přímo pro AI může nabídnout opravdu plynulý zážitek – a tento přístup se bude pravděpodobně rozšiřovat.

OpenAI’s ChatGPT samo o sobě, ačkoli není pluginem pro IDE, si zaslouží rychlou zmínku, protože jej mnoho vývojářů používá jako pseudo-nástroj pro psaní kódu. S GPT-4 dokáže ChatGPT generovat celé programy, vysvětlit kód a dokonce spouštět kód pomocí Code Interpreteru (nástroj „Advanced Data Analysis“) v sandboxu. Mnoho vývojářů používá ChatGPT v druhém okně, kde žádají o pomoc nebo nechávají generovat šablony (např. regex vzory, konfigurační soubory), které pak vkládají do svého editoru. Krok OpenAI ke koupi Windsurfu (a integraci odbornosti na kód) naznačuje, že ChatGPT se může stát ještě více zaměřeným na programování. Již nyní je běžné vidět otázky a odpovědi jako „Proč je tato funkce pomalá?“ nebo „Napiš jednotkový test pro tuto třídu“, které ChatGPT zvládá velmi dobře. Omezením je nutnost manuálního kopírování a vkládání a absence přímé integrace do vašeho vývojového pracovního postupu, což všechny výše zmíněné nástroje řeší.

Stručně řečeno, asistenti pro generování kódu v roce 2025 jsou silnější a rozmanitější než kdy dříve. Copilot stále vede v propracovanosti a základně uživatelů, zejména díky novým agentním schopnostem. Alternativy jako CodeWhisperer (s důrazem na bezpečnost), Tabnine (s flexibilitou pro podniky) a otevření hráči jako Cursor a Ghostwriter si však vybojovali své místo. Konkurence jednoznačně podpořila inovace: nyní jsou běžné funkce jako povědomí o více souborech, vytvoření projektu na jedno kliknutí nebo úpravy kódu přirozeným jazykem. Jak poznamenal jeden technologický novinář, „Bitva AI coding asistentů brzy způsobí v oboru pořádné otřesy… nástroje budou spravovat deployovací pipeline, navrhovat změny infrastruktury a dokonce sledovat produkční výkon – a tím rozmazávat hranici mezi vývojem a DevOps.“ Jinými slovy, dnešní generátory kódu se rychle vyvíjejí v autonomní vývojová agenta.

AI-asistované ladicí nástroje

Ladění – hledání a oprava chyb v kódu – je časově náročná část vývoje. I zde zasáhla AI, a to dvěma hlavními způsoby: proaktivní prevencí chyb (odhaluje chyby už při psaní kódu) a pomocí při diagnostikování a opravě chyb za běhu nebo selhávajících testů. Mnoho výše uvedených asistentů pro kódování zároveň slouží jako pomocníci při ladění. Podívejme se, jak AI usnadňuje ladění v roce 2025:

• Detekce chyb a opravy přímo v kódu: Moderní AI nástroje pro programování dokážou rozpoznat pravděpodobné chyby ještě před spuštěním kódu. Například funkce Cursor „Loops on Errors“ detekuje chyby lintru nebo kompilace hned po dopsání řádku a automaticky navrhne opravu. Pokud uděláte syntaktickou chybu nebo typový nesoulad, AI ji zvýrazní a navrhne opravený řádek. Podobně Replit Ghostwriter Debugger sleduje výstup vašeho programu; pokud dojde k pádu, Ghostwriter zobrazí stack trace v chatu a často vysvětlí výjimku nebo logickou chybu a nabídne opravený úryvek kódu. Tím se tradiční cyklus „spustit -> vidět chybu -> hledat na webu -> opravit“ stává převážně automatizovanou smyčkou. Jak popsal Replit: „Manuální ladění je zdlouhavý proces… Ghostwriter Debugger jej zkracuje tím, že analyzuje červenou chybu a ihned nabídne řešení.“.
• AI-asistované breakpointy a inspekce: Ve Visual Studiu 2022+ může Copilot dokonce pomáhat s úlohami ladění za běhu. Nová funkce umožňuje Copilotovi navrhnout, kde nastavit breakpointy pro daný scénář chyby. Můžete popsat symptom (např. „výstup je špatný po kroku X“) a Copilot poradí, které proměnné nebo řádky sledovat. Je to jako mít u sebe doučovatele na ladění. Po pozastavení se můžete Copilota v chatu také zeptat „proč je tato proměnná null?“ a on analyzuje aktuální funkci a nedávné změny kódu, aby navrhl možné důvody.
• Vysvětlování chyb a logů: AI chatboti jsou výborní v rozklíčování nesrozumitelných chybových hlášek. Vývojáři běžně vkládají stack traces nebo chyby kompilátoru do ChatGPT nebo Copilot Chatu. AI vypíše vysvětlení chyby v běžné angličtině a často i označí příčinu. JetBrains AI Assistant to nabízí přímo v IDE: pokud váš kód vyhodí výjimku, AI může automaticky stáhnout relevantní dokumentaci nebo informace o známém problému z webového vyhledávání. Pro cloudové aplikace skvěle poslouží Amazon CodeWhisperer (přes Amazon Q) – dokáže diagnostikovat chyby služeb AWS. Například pokud vaše Lambda funkce vyprší časový limit, můžete se AI zeptat a ona odpoví např. „Vaše Lambda překračuje limit 128 MB paměti, což způsobuje její vypršení. Zvažte zvýšení nastavení paměti nebo optimalizaci kódu.“ Tento typ cílených rad by normálně vyžadoval procházení CloudWatch logů.
• Automatické agenty pro opravování chyb: Objevují se i plně automatizovaní agenti pro ladění. Významným příkladem je agent GitHub Copilot – jak už bylo zmíněno, lze mu zadat úkol opravit chybu. Používá techniku podobnou „fault localization“ (spouští testy a sleduje, které selžou, poté zkouší změny), aby opravil chyby nízké až střední složitosti. Mezi prvními případy použití byly např. „Oprav tento nefunkční databázový dotaz“ – agent Copilot upraví dotaz, spustí testy a zkontroluje, zda projdou. JetBrains má svého Junie kódovacího agenta (v produkční verzi v roce 2025), který podobně dokáže v sandboxu IDE spustit a otestovat kód, aby opravil problémy. Junie například může spustit testovací sadu vašeho projektu, identifikovat neprocházející test a navrhnout opravu kódu, aby test prošel. Ladění se tak stává AI-řízeným problémem vyhledávání. Recenzenti si všimli, že Junie poskytovala „kompletnější odpovědi a méně chyb“ než některé předchozí AI nástroje pro ladění, i když při iteraci stále může spotřebovat značnou kvótu (cloudového výpočetního výkonu).
• Preventivní analýza – „shift left“ s AI: Kromě ladění v reálném čase se AI využívá k odhalování chyb ještě před spuštěním kódu. Amazon CodeGuru Reviewer je nástroj od AWS, který využívá strojové učení k analýze kódu (primárně Java a Python) a komentování potenciálních problémů, jako je bezpečnost vláken, validace vstupů či neoptimální postupy. Je integrovaný do workflow code review pro AWS CodeCommit nebo GitHub. I když to není čistě generativní model, jedná se o AI-driven statickou analýzu, která se neustále učí z kódové báze Amazonu. Dalším příkladem je DeepCode (Snyk Code) – AI, která označuje možné chyby či bezpečnostní zranitelnosti během psaní kódu (Snyk DeepCode koupil a lze jej integrovat do kontrol pull requestů). Tyto nástroje doplňují generativní AI jako neustále bděná síť pro kvalitu kódu a nabízejí návrhy na zlepšení kódu či opravu složitých chyb.
• Přirozené dotazování na logy v běžném jazyce: Specifickou, ale rostoucí oblastí je využití AI k analýze logů a chybových dat. Platforma Microsoft Azure zavedla AI „kopilota“ v některých svých monitorovacích nástrojích, kterého můžete požádat v běžné angličtině, například: „Proč došlo ke zhroucení služby aplikace ve 3 ráno?“ a AI vám logy shrne. I když to není nástroj na psaní kódu jako takový, pomáhá vývojářům při odlaďování provozních problémů díky rozpoznávání vzorců v datech (AI projde tisíce řádků logu rychleji než jakýkoli člověk). Předpokládáme, že se tyto schopnosti integrují i do IDE – například IDE by mohlo zobrazit log z posledního pádu a nabídnout tlačítko „Zeptejte se AI“ pro získání analýzy.

V praxi vývojáři zjišťují, že AI ladění šetří čas u rutinních problémů. Chyby způsobené překlepy nebo drobné omyly AI často opraví okamžitě. Samozřejmě existují omezení: AI může chybně diagnostikovat složitou logickou chybu, nebo navrhnout řešení, které neřeší skutečnou příčinu. Je třeba být opatrný především s „automatickými opravami“ – po aplikování AI návrhu vždy spusťte testy. Někteří odborníci varují, že přílišná spoléhavost na AI při ladění by mohla snižovat schopnosti vývojářů hledat a opravovat chyby. Většina ji však vnímá jako zvyšování produktivity. Jak napsal jeden vývojář: „Copilot už nejen píše kód, nyní ho také ladí – někdy najde řešení rychleji než já. Je to jako mít parťáka v programování, který je zároveň gumová kachnička i vyhledávač.“ Příslibem je, že AI zvládne nudné hledání chyb (např. chybějící čárky nebo chyby o jednu při iteraci), zatímco lidé se budou věnovat složitým architektonickým a návrhovým otázkám.

AI nástroje pro code review a zajištění kvality

Code review a udržování kvality kódu jsou zásadní v týmovém vývoji softwaru. AI zde vstupuje do hry a pomáhá lidským recenzentům zachycovat chyby, navrhovat vylepšení a dokonce automatizovat části workflow při recenzi. Níže jsou hlavní AI nástroje a funkce pro code review v roce 2025:

• GitHub Copilot Code Review: Pravděpodobně nejvýznamnějším vývojem je vlastní Copilot for Pull Requests od GitHubu. Od konce roku 2024 začal GitHub nasazovat AI recenzní bota, kterého lze přidat jako recenzenta k vašim pull requestům. Jakmile je aktivován (automaticky pomocí nastavení repozitáře nebo výběrem „Copilot“ v seznamu recenzentů), analyzuje rozdílové změny a zanechá komentáře na konkrétních řádcích stejně jako lidský recenzent. Například pokud jste změnili funkci a zapomněli ošetřit případ s hodnotou null, může okomentovat: „🟡 Potenciální problém: tento kód neošetřuje situaci X, což může vést k Y. Zvažte přidání kontroly.“ V některých případech Copilot nabídne návrh opravy na jedno kliknutí – záplatu, kterou můžete přijmout pro implementaci jeho doporučení. To převádí drobné připomínky z recenze rovnou na konkrétní opravy a šetří čas. V červenci 2025 GitHub oznámil, že Copilot code review je běžně dostupný i na mobilu, což značí důvěru ve stabilitu této funkce. Důležité je zdůraznit, že AI nenahrazuje lidské recenzenty – spíš předává zpětnou vazbu dopředu, takže když člověk otevře PR, jsou už mnohé triviální problémy (styl, drobné chyby) řešeny. Výsledkem jsou rychlejší recenzní cykly. Zpětná vazba od prvních uživatelů: je skvělý na rutinní návrhy, ale u velkých změn může být zahlcující (GitHub jej aktivně vylepšuje, např. aktualizace v červenci 2025 zlepšila práci s velkými PR, aby vývojáře nezatěžovala přílišnou AI komentářovou smrští).
• Amazon CodeGuru Reviewer: Nástroj od Amazonu, který je součástí služeb AWS DevOps, je na trhu už několik let a stále využívá strojové učení (trénované na interním kódu Amazonu a datech z PR) k automatické kontrole kódu. Integruje se s GitHubem, CodeCommit, Bitbucketem atd. CodeGuru se zaměřuje na problémy s výkonem a bezpečností – například může odhalit, že jste v cyklu otevřeli databázové připojení a nezavřeli ho (únik prostředků), nebo označí použití zastaralých API. V letech 2023-2024 se CodeGuru naučil detekovat i pevně zadaná tajemství a některé zranitelnosti. Zjištěné problémy zobrazuje jako komentáře v PR nebo v přehledovém panelu. Nejde o generativní AI (nenapíše za vás nový kód), ale občas navrhne řešení problému nebo odkaz na dokumentaci/best practices AWS. Je to cenný AI „druhý pár očí“ zejména pro Java a Python projekty na AWS. Cena se účtuje za počet analyzovaných řádků kódu (někteří to považují za drahé pro velké kódové báze), ale AWS pravděpodobně některé tyto funkce začlenil do balíčku Amazon Q pro firemní zákazníky.
• Startupy zaměřené na AI code review (CodeRabbit, atd.): Objevilo se několik startupů, které se zaměřují na AI revizi kódu. Například CodeRabbit (open source projekt na GitHubu) dokáže generovat souhrny PR a zpětnou vazbu pomocí LLM a Graphite (nástroj na správu PR) naznačil AI funkce pro sumarizaci změn v kódu. Dalším je Reviewer.ai, jehož cílem je integrace s CI pipeliny pro automatické přidávání AI zpětné vazby. Ne všechny tyto nástroje jsou rozšířené, ale trend je zřejmý: AI bude pomáhat s code review podobně jako lintery a CI testy – bude běžet na pozadí u každého PR.
• Tabnine’s Code Review Agent: Jak už bylo zmíněno výše, Tabnine Enterprise obsahuje AI agenta na code review. Ten běží ve vašem self-hostovaném prostředí a využívá pravidla organizace (můžete si nastavit „pravidla code review“), aby byly AI komentáře v souladu s vašimi stylovými pravidly. Může například automaticky zamítnout PR, který přidává závislost s nepovolenou licencí, nebo označit jakékoli console.log v produkčním kódu, pokud to vaše pravidla zakazují. Tento typ přizpůsobitelné AI kontroly je velmi užitečný pro zajištění konzistence ve velkých týmech.
• Qodana + AI (JetBrains): JetBrains má platformu na statickou analýzu s názvem Qodana, kterou integrují s AI kvůli automatickým opravám nalezených problémů. V roce 2025 může JetBrains AI asistent spolupracovat se skeny z Qodany – například pokud Qodana najde potenciální bug nebo code smell, můžete kliknout na tlačítko „Požádat AI o opravu“ a asistent se pokusí kód přepracovat a problém vyřešit. Tato synergie tradičních linterů a AI auto-oprav je slibným směrem. JetBrains také představil návrhy zpráv ke commitu pomocí AI – když jdete committovat změny v IntelliJ/PyCharm, AI vám může navrhnout zprávu shrnující změny. Je to malý, ale velmi užitečný detail, který revieweři oceňují (protože dobré commit zprávy dělají review jednodušší).
• PR sumarizace: Velkým pomocníkem pro lidské reviewery, kteří mají málo času, jsou AI generované souhrny PR. Nástroje jako GitHubův vlastní “PR description generator” (součást Copilot Labs/experimentální funkce) dokáží vygenerovat markdown pro popis PR na základě diffu. Podobně Amazon CodeCatalyst (DevOps služba AWS) integroval AI, která při otevření pull requestu sepíše shrnutí změn v kódu a zvýrazní, kterých modulů a klíčových změn se to týká. To pomáhá reviewerům získat přehled bez nutnosti číst každý řádek. Dá se očekávat, že do konce roku 2025 to bude standard – už to vidíme v Azure DevOps i jiných platformách.

Celkově je silnou stránkou AI při revizi kódu zrychlení procesu kontroly a schopnost zachytit to, co může člověk přehlédnout (nebo na co nechce ztrácet čas). Studie IBM z roku 2024 zjistila, že AI revizoři dokážou odhalit asi 20–30 % běžných chyb předtím, než kód projde lidskou kontrolou, čímž snižují pracovní zátěž. A Microsoft uvedl, že interní používání Copilotu pro PR výrazně zkrátilo čas ke schválení u rutinních změn.

Je však třeba upozornit na omezení a rizika: AI může chybně označit kód za chybný, i když je v pořádku (falešně pozitivní výsledky), nebo dokonce navrhnout změny, které nenápadně změní funkcionalitu. Neustále je zapotřebí lidský dohled. Například Copilot může navrhnout změnu smyčky na funkcionální styl – to je sice v pořádku, ale nemusí to odpovídat stylu této codebase. Je zde také problém s tím, že AI často nerozumí kontextu: nezná skutečný záměr změny mimo samotný kód, takže nemusí postřehnout zásadní návrhové problémy nebo jemné chyby vyžadující znalost požadavků. Jak poznamenal expert na Redditu, „Copilotova kontrola je jako kombinace supervýkonného linteru a juniorního vývojáře: neúnavně se zabývá formátováním a drobnými problémy, což je super, ale nenahradí zkušeného inženýra, který řekne ‚tato funkcionalita sem nepatří‘ nebo ‚celý přístup bychom měli přehodnotit‘.“ V podstatě je AI kontrola kódu skvělá na drobné chyby a odlehčení revizorům, ale doplňuje spíše než nahrazuje promyšlenou lidskou kontrolu.

Jedna zajímavá fáma z konce roku 2025: slyšeli jsme, že GitHub experimentuje s tím, aby Copilot nejen komentoval PR, ale také pomáhal je slučovat – například automaticky znovu testoval a rebazoval PR, které prošly kontrolou, možná je i nasazoval s feature flagy. Je to součást vize „GitHub Copilot for DevOps“, která naznačuje, že AI by v budoucnu nemusela jen psát a kontrolovat kód, ale skutečně řídit nasazování (pod lidským dohledem). Pravděpodobně o tom uslyšíme víc v roce 2026.

Nástroje pro dokumentaci poháněné AI

Psát kvalitní dokumentaci a komentáře je další oblastí, kde AI usnadňuje život vývojářům. Nástroje pro dokumentaci s AI dokážou generovat docstringy, technickou dokumentaci i uživatelské příručky přímo z kódu. Pomáhají zajistit, že kód je nejen napsaný, ale i vysvětlený. Podívejme se na klíčové nástroje a vývoj:

• AI generátory docstringů: Mnoho editorů kódu dnes umí automaticky vygenerovat docstring pro funkci nebo třídu. Například GitHub Copilot vytvoří docstring, když pod funkci začnete psát komentář a stisknete Tab – shrne účel funkce, parametry i návratovou hodnotu na základě kódu. Tato funkce byla už v raných verzích Copilotu a s vylepšením modelů se neustále zlepšuje. Podobně Amazon CodeWhisperer často vkládá komentáře vysvětlující kód, zejména když ho vyzvete („// explain what the next block does“). Nástroje jako Tabnine a Codeium také podporují generování dokumentace na požádání – například lze napsat / do souboru v Javě a Tabnine vyplní Javadoc šablonu s popisem získaným z kontextu kódu.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: Jedná se o specializované nástroje zaměřené na dokumentaci. Mintlify (spuštěný v roce 2022) má rozšíření pro VS Code, které jediným příkazem vytvoří dokumentační komentář pro funkci v Pythonu, JS, Javě atd. Pomocí AI modelu analyzuje kód a vytvoří stručný popis, navíc přidá anotace @param a @returns. DocuWriter.ai je novější nástroj, který si nárokuje titul „#1 AI nástroj pro dokumentaci kódu“ – dokáže generovat celé Markdown dokumenty či API dokumentaci z kódové základny. Tyto nástroje v podstatě analyzují váš kód, případně ho spouštějí nebo testují, a poté vytvoří lidsky čitelnou dokumentaci. Například DocuWriter dokáže vzít repozitář a vytvořit dokument API reference se všemi třídami a funkcemi popsanými v přirozeném jazyce. To je extrémně užitečné pro projekty bez dokumentace – získáte první návrh, který mohou vývojáři dále vylepšovat.
• Projekt „Auto Wiki“ od Mutable.ai: Mutable.ai, startup zaměřený na AI nástroje pro vývojáře, vydal AutoWiki, který generuje wiki pro vaši kódovou základnu. V nejnovější verzi v2 (2025) AutoWiki dokonce umí vytvářet diagramy ve stylu UML struktury kódu a pomocí AI udržuje wiki aktuální při změnách kódu. Prakticky jde o neustále aktualizovaný návrhový dokument. Promění váš kód v sadu propojených HTML/Markdown stránek (jako Wiki nebo výstup z Doxygenu), ale napsanou přirozenějším jazykem. Řeší tak věčný problém zastaralé dokumentace – AI může pravidelně znovu procházet kód a aktualizovat wiki články. Například pokud refaktorujete funkci, AI wiki aktualizuje její popis i všechny odkazy na ni. Nástroj od Mutable.ai může běžet samostatně nebo v cloudu; firma zdůrazňuje, že „zajišťuje neustálou aktuálnost veškeré dokumentace“.
• Swimm a další pro návody: Swimm je platforma pro dokumentaci, která se integruje s vaším kódem a vytváří návody a průvodce, jež zůstávají aktuální. V roce 2024 Swimm přidal AI asistenta, který umí vytvořit první návrh dokumentace ke kódovému úryvku nebo vygenerovat vysvětlení, které mohou autoři dále upravit. Není to plně automatizované jako AutoWiki, ale výrazně zrychluje psaní onboardingových dokumentů nebo přehledů architektury tím, že nabídne AI-generovaný výchozí text.
• Integrovaná dokumentace formou chatu: Další přístup k dokumentaci představuje použití AI chatu pro odpovídání na otázky ohledně kódu (což slouží jako živá dokumentace). Už jsme zmínili Sourcegraph Cody a Cursorův příkaz @Docs, které umožňují AI na požádání vyhledávat knihovní nebo projektovou dokumentaci. JetBrains AI Assistant má také funkci, kdy po zvýraznění části kódu a dotazu „co to dělá?“ vysvětlí kód přímo v editoru a případně vygeneruje dokumentační komentář přímo do kódu. Vývojáři v roce 2025 začali tyto AI vysvětlení považovat za formu dokumentace: místo vyhledávání návrhových dokumentů požádají AI, aby vysvětlila konkrétní modul. Některé týmy už to zahrnuly do svého procesu – např. po začlenění nové funkce požádají AI, aby vygenerovala krátký dokumentační odstavec, který pak vloží do projektové wiki.
• API dokumentace a překlad komentářů: AI je také užitečná při vytváření externí dokumentace API. Například pokud spravujete knihovnu, nástroje jako OpenAI’s GPT-4 mohou přečíst váš kód a vygenerovat celý README soubor nebo příklady použití. Dokáže také vytvářet vícejazyčné verze dokumentace jejím překladem (překvapivě přesně, je nutná jen drobná lidská kontrola u odborných termínů). GitHub Copilot Labs měl funkci „Explain Code“, která mohla vygenerovat odstavec vysvětlující blok kódu – užitečné při tvorbě tutoriálů nebo komentování složité logiky. Pokud máte dokumentaci, která je zastaralá, AI může přečíst změny v kódu a zvýraznit, které části dokumentace je potřeba aktualizovat.

Silné stránky AI v dokumentaci jsou zřejmé: zvládá úkol, který mnoho vývojářů nemá rádo nebo ho zanedbává – psaní dokumentace – a zvládne to během sekund. Je obzvláště dobrá v tvorbě šablonovité dokumentace (například vypsání všech funkcí v modulu s popisy). Může také zajistit konzistentnost stylu (můžete AI zadat, aby všude používala určitou tóninu nebo formát). Výsledkem je, že i když AI-vygenerovaná dokumentace není dokonalá, poskytuje obrovský náskok. Inženýři pak mohou výstup AI jen upravit místo toho, aby vše psali od nuly, což šetří hodně času.

Nicméně existují omezení a úskalí:

• AI může špatně pochopit záměr kódu: Dokumentuje to, co si myslí, že kód dělá, což může být špatně, pokud kód dělá něco nenápadného nebo je tam chyba v logice. Například AI může napsat „tato funkce vrací věk uživatele ve letech“, i když ve skutečnosti vrací věk v měsících kvůli chybě nebo nejasnému pojmenování. Proto je potřeba, aby dokumentaci od AI zkontrolovali vývojáři.
• Nedostatek kontextu na vyšší úrovni: Komentáře ke kódu, které generuje AI, dobře vysvětlují co kód je, ale ne vždy proč je kód napsaný tímto způsobem. Architektonické důvody nebo návrhová rozhodnutí (klasická „dokumentace“ přidávaná ke kódu) často vyžadují kontext, který v kódu není. AI nemůže magicky vědět o požadavcích nebo omezeních, pokud je jí neposkytnete. AI tedy může vytvořit povrchní dokumentaci, která uvádí zřejmé, ale nevysvětluje důvody. Nejlepší je kombinovat AI s lidsky psanou dokumentací na vyšší úrovni.
• Režie údržby: Pokud budete AI dokumentaci brát jako finální bez procesu, může stejně tak zastarat jako jakákoli dokumentace. Ideálně by se měl generátor dokumentace pravidelně spouštět na nejnovějším kódu. Některé nástroje (například Mutable AutoWiki) se snaží toto automatizovat. Je rozumné zahrnout generování dokumentace do CI pipeline – tedy například denní úlohu, která znovu vygeneruje AI dokumentaci a případně signalizuje, pokud se něco významně změnilo (aby si to technický redaktor mohl prohlédnout v diffu).

Za zmínku stojí, že Atlassian (tvůrci Jira/Confluence) v roce 2025 integroval AI asistenta do Confluence, který dokáže vytvářet technické specifikace nebo uživatelskou dokumentaci na základě zadání. To je spíše na straně uživatele, ale ukazuje to, že psaní textů (uživatelské příručky, poznámky k vydání atd.) také přebírá AI. Vývojář tak může například vložit seznam změn a požádat o návrh poznámek k vydání v uhlazeném formátu – což šetří obrovské množství času.

Souhrnně řečeno, AI se stává dokumentaristou, kterého vývojáři nikdy neměli. S náležitým dohledem zajišťuje, že kód nejen funguje, ale je také vysvětlený. Jak trefně řekl jeden z odborníků: „Směřujeme do světa, kde se coding bootcampy soustředí méně na syntaxi a více na řešení problémů a spolupráci s AI… AI zvládne přes 70 % implementačních detailů a brzy bude dokumentovat i tyto detaily.“ Budoucnost tak může znamenat o hodně méně dřiny při psaní dokumentace, což vývojářům umožní soustředit se více na návrh a logiku, přičemž AI zajistí, že vše bude dobře zdokumentováno i pro ty, kdo přijdou později.

Nástroje pro testování a kvalitu řízené AI

Testování je oblast, kde může AI dramaticky zlepšit pokrytí a včas zachytit chyby. Řada nástrojů nyní využívá AI pro generování testovacích případů, navrhování dalších okrajových případů a dokonce i automatické opravy neúspěšných testů. Zde jsou hlavní novinky ohledně AI v testování:

• Generování unit testů (Diffblue & ostatní): Diffblue Cover je v tomto průkopníkem: jedná se o AI nástroj (vzniklý ze spin-offu Oxfordu), který automaticky generuje JUnit testy pro Java kód. Nahrajte své Java třídy a Diffblue vygeneruje unit testovací kód s cíleným pokrytím (často přes 70 %). Používá kombinaci symbolické AI a neuronových sítí pro tvorbu smysluplných tvrzení (nejen náhodných vstupů). K roku 2025 engine Diffblue zvládá složitější konstrukce a dokonce navrhuje refaktorizace, pokud je kód netestovatelný. Jde o komerční produkt zaměřený na podniky, které potřebují zpětně doplnit testy pro rozsáhlé legacy kódy. Příběh úspěchu: Diffblue byl použit na Java aplikaci o milionu řádků s pouze 20 % testy a během několika dní zvýšil pokrytí na 60 % – což by lidem trvalo měsíce.
• TestGPT od CodiumAI (Qodo): CodiumAI, nově přejmenovaný na Qodo, se zaměřuje na „integritu kódu”. Vyvinuli model TestGPT, který se podívá na funkci a vygeneruje pro ni několik různých unit testovacích scénářů. Nejde jen o jeden příklad – zkouší běžné i okrajové případy a chybové situace. Pro Python, JS a TS (a brzy i Javu) rozšíření CodiumAI pro VS Code vytvoří celý testovací soubor s několika testy. Například pro funkci calculateDiscount(price, customerType) by AI mohla vytvořit testy pro běžného zákazníka, prémiového zákazníka, zápornou hodnotu ceny (očekává chybu), nulovou cenu atd., s tvrzeními pro každý případ. To je nesmírně užitečné pro vývojáře, kteří mají problém si na všechny okrajové případy vzpomenout. Jeden uživatel na Redditu srovnával generování testů nástrojem CodiumAI s ručním psaním a poznamenal, že bylo „překvapivě důkladné, zachytilo rohové případy, na které jsem nepomyslel“, přesto někdy psalo nadbytečné testy. Qodo/Codium se také integruje do workflow pull requestů – po napsání nového kódu může automaticky navrhnout nové testy k přidání do PR.
• Copilot a CodeWhisperer pro testy: I obecní asistenti pro kódování znají oblast testování. Pokud napíšete prompt jako „// napiš test pro výše uvedenou funkci“, Copilot s radostí vygeneruje test (pomocí pravděpodobného testovacího frameworku daného jazyka, např. pytest, Mocha nebo JUnit). GitHub dokonce v ukázkách Copilot X demonstroval, že můžete Copilot Chat požádat „Generuj testy pro tento soubor“ a on vytvoří testovací soubor. Na Build 2025 Microsoft oznámil, že Copilot může autonomně pracovat na zlepšení testovacího pokrytí jako součást režimu agenta – to znamená, že Copilot agent dokáže analyzovat, které řádky kódu nemají testovací pokrytí, vygenerovat pro ně testy a následně otevřít PR s těmito testy. To uzavírá smyčku, kdy AI nejen píše kód, ale i zajišťuje jeho testování. Amazon CodeWhisperer podobně dokáže generovat kód unit testů na vyžádání; AWS při vydání GA dokonce tvrdil, že vytváří bezpečné testy a zvýrazní, pokud se váš kód zdá netestovatelný (nabádá vás k refaktoringu pro lepší testovatelnost).
• Agenti na validaci testů: Kromě generování testů může AI pomoci s interpretací neúspěšných výsledků testů. Některé pokrokové nástroje umožňují zadat AI log neúspěšného testu, která následně určí pravděpodobnou příčinu v kódu. Například pokud test očekával hodnotu 100, ale dostal 99 – AI může vystopovat chybu typu „o jedna vedle“ v kódu a dokonce navrhnout jednorázovou opravu. Junie (JetBrains) obsahuje funkci, kdy sleduje spouštění testů a pokud něco selže, ihned se snaží chybu v kódu opravit, jak již bylo zmíněno. Probíhá také výzkum AI-generovaných vlastnostních testů (property-based tests) – místo konkrétních případů se AI snaží odvodit obecné chování a otestovat širokou škálu náhodných vstupů (podobně jako fuzz testing řízený AI). Tím lze odhalit okrajové případy, které by jednotkové testy s pevnými hodnotami mohly přehlédnout.
• Integrační a end-to-end (E2E) testování: AI také začíná pronikat do vyšších úrovní testování. Objevují se nástroje, které dokážou číst uživatelské rozhraní aplikace (skrze její HTML/JS nebo návrhové specifikace) a automaticky generovat end-to-end testovací skripty (například Selenium nebo Playwright skripty). Existuje nástroj jménem Mabl, který využívá AI k přizpůsobování testů při změnách UI. Ještě dál – představte si, že popíšete uživatelský scénář v přirozeném jazyce („přihlásit se, přidat položku do košíku, přejít k pokladně, ověřit celkovou cenu“) a AI na jeho základě vygeneruje automatizovaný testovací skript. Je to v raných fázích, ale vzhledem k jazykovým schopnostem AI je to realizovatelné. Některé týmy již použily ChatGPT k převodu manuálních popisů testovacích případů do spustitelného testovacího kódu.
• Generování testovacích dat: Dalším nevděčným úkolem je vytváření testovacích fixture nebo dat. AI může pomoci generováním realistických falešných dat, která splňují určité podmínky (například JSON s věrohodným uživatelským profilem nebo obrazová data se specifickými vlastnostmi). Code Interpreter od OpenAI v ChatGPT dokonce zvládne generovat syntetické datové sady na počkání. To pomáhá při integračních testech nebo při plnění vývojových prostředí.

Silnou stránkou AI v testování je jednoznačně zvyšování pokrytí a odhalování regresí dříve. Je to jako mít juniorního QA inženýra, který neúnavně píše základní testy pro každou novou funkci. Mnoho vývojářů nepíše dostatek testů kvůli času; AI tuto mezeru může vyplnit. Díky více testům získávají týmy větší sebevědomí a mohou odvážněji refaktorovat kód (protože testy odhalí, pokud se něco pokazí). AI také může navrhnout okrajové případy, na které lidé zapomínají – což zvyšuje robustnost. Existují důkazy, že AI-generované testy zachytily chyby, které číhaly v kódu: například testy CodiumAI mohou zavolat funkci s None, když vývojář předpokládal, že nikdy None nedostane, čímž odhalily chybu.

Nicméně, omezení stojí za zmínku:

• Kvalita testů: AI může psát testy, které jsou příliš jednoduché nebo dokonce nesprávné. Například může AI špatně pochopit specifikaci a ověřit špatné chování (chybné tvrzení v testu). Pokud vývojáři slepě důvěřují AI testům, mohou ověřovat něco, co je vlastně chyba, jako by to byla vlastnost. Proto je stále potřeba lidská kontrola vygenerovaných testů.
• Údržba: Pokud se kód změní, AI testy je potřeba aktualizovat. Pokud jsou testy vygenerovány jednou a ponechány beze změny, mohou se stát zastaralými a začít selhávat, i když je kód v pořádku. Ideálně by AI, která je vytvořila, měla být schopná je také znovu vygenerovat nebo aktualizovat při změnách (např. integrovaně s rozdíly ve verzovacím systému).
• Nestabilita: To je obecně velký problém v testovací automatizaci – testy, které někdy projdou a jindy selžou. AI může generovat takové testy, pokud si nedává pozor na determinističnost (například spoléháním se na časování nebo externí služby). Zatím si AI není plně vědoma úskalí nestability, takže by lidé měli testy zkontrolovat a případně ji vést („nepoužívej skutečné síťové volání“ apod.).

Jeden zajímavý trend: použití AI k testování vlastních návrhů kódu. Například když Copilot agent napíše záplatu, může pro ni rovnou napsat i testy a spustit je, aby ověřil, zda problém vyřešil a nic dalšího nerozbil. Je to vznikající schopnost, která dělá tyto AI agenty více sebeověřujícími.

Další zvěst z testovací komunity je o nástroji, který umožní vývojářům „konverzační zpřesnění testů“ – v podstatě, po vygenerování testů AI můžete s ní chatovat: „Tyhle testy jsou dobré, ale přidej jeden, kde je vstup záporný“ nebo „parametr X je složitý, ujisti se, že test pokrývá maximální rozsah“. AI pak testy podle toho upraví nebo přidá. Takový druh vysoké úrovně kontroly by mohl dát vývojářům možnost naučit AI své doménově specifické testovací potřeby.

Závěrem lze říci, že AI v testování se ukazuje jako požehnání pro kvalitu softwaru. Snižuje rutinní práci při psaní testů a zvyšuje bezpečnostní síť při změnách kódu. Seniorní inženýr z Googlu byl citován v tiskovém článku, kde řekl: „Měli jsme modul s 5% pokrytím, kterého se nikdo nechtěl dotknout; po použití generování testů pomocí AI jsme ho během jednoho odpoledne dostali na 50 %. První spuštění AI testů dokonce našlo chybu v parsování vstupu, která unikla. Byl jsem přesvědčen.“ To odráží rostoucí názor, že AI se stane nepostradatelným pomocníkem při zajišťování toho, aby náš kód nejen vznikal rychleji, ale také správně fungoval.

Inteligentní IDE a integrovaná vývojová prostředí s AI

Nad rámec jednotlivých funkcí se v roce 2025 prosadily plně integrované IDE a vývojářské platformy s hlubokou AI integrací. Tyto platformy si kladou za cíl nabídnout all-in-one prostředí, kde AI pomáhá v každém kroku – při psaní kódu, ladění, refaktoringu, devops – místo toho, aby byl AI do systému přidán jen jako dodatečný doplněk. Podívejme se na pozoruhodná AI-enhanced IDE a rozšíření:

Replit Ghostwriter (AI v cloudovém IDE)

Replit je online IDE a výpočetní platforma, která postavila AI (Ghostwriter) do samotného jádra svého zážitku. Funkce Ghostwritera v prostředí Replit zahrnují:

• Doplnění kódu během psaní (několik návrhů, ze kterých si můžete vybrat, podobně jako Copilot).
• Ghostwriter Chat, postranní panel, kde se můžete ptát na otázky ohledně vašeho kódu nebo dostat pomoc (s povědomím o vašich otevřených souborech).
• Ladění a oprava chyb: Když váš program vyhodí chybu, Ghostwriter ji zvýrazní a často ji v reálném čase vysvětlí nebo navrhne opravu.
• Generování: Možná nejpůsobivější funkce – můžete Ghostwritera požádat o vygenerování celých projektů nebo více souborových komponent. Předvedli například vytvoření celé hry Snake od začátku prostřednictvím chatu. Ghostwriter dokáže vytvořit potřebné soubory, kód i assety pro splnění zadaného požadavku.

Ghostwriter je skutečně multiplatformní a multi-jazykový – funguje pro webové aplikace, Python skripty, C++ programy apod., vše v prohlížeči. Replit navíc integroval Ghostwritera i do své mobilní aplikace, takže můžete kódovat na cestách s asistencí AI.

Jednou ze silných stránek Ghostwritera je bezproblémová integrace spouštění kódu a AI. Jelikož Replit umožňuje okamžité spouštění kódu, Ghostwriter může spouštět např. testovací případy ověřující kód, který napsal, nebo využívat výsledky běhu k lepším návrhům. Pokud například píšete Python funkci, Ghostwriter ji může spustit s ukázkovými vstupy, aby viděl výstupy a zlepšil svůj návrh (to není oficiálně potvrzeno, ale CEO Replitu se o takových schopnostech na základě jejich sandboxu zmínil).

Omezením Ghostwritera je, že je vázán na prostředí Replit. Profesionální vývojáři pracující na rozsáhlých lokálních kódech ho (zatím) nemohou jednoduše používat ve svých vlastních prostředích (ačkoliv Replit nabízí desktopovou beta aplikaci). Také platí, že pokud máte proprietární kód, možná ho nebudete chtít hostovat v cloudu na Replitu jen kvůli Ghostwriteru. Pro osobní projekty, učení a menší týmové projekty je ale Ghostwriter mimořádně užitečný. Díky tarifu Replit Core je cenově dostupný a zahrnuje i výpočetní kredity – takže v podstatě platíte za AI i za cloudové vývojářské prostředí najednou. Vizí Replitu je nakonec mít workflow „AI softwarového vývoje“, kde popíšete záměry a Ghostwriter se postará o většinu rutiny, zatímco vy budete dohlížet – podobně, jako byste měli juniorního vývojáře v týmu.

Cursor – AI editor kódu

Cursor (od Anysphere) je další plně vybavený editor kódu, který ale neběží v cloudu, nýbrž je to aplikace, kterou spouštíte lokálně (i když pro AI využívá cloudové modely). Cursor v zásadě vychází z jádra VS Code (podle dostupných informací je na něm skutečně postaven) a přidává mu AI schopnosti:

• Má AI Autocomplete, který je velmi responzivní a dokáže provádět dlouhá dokončení na více řádek (podobně jako Tabnine nebo Copilot, ale s jejich vlastními úpravami).
• Cursor Chat je kontextově si vědomý celého vašeho projektu. Můžete se ptát na věci jako „Najdi všechna místa, kde voláme platební API, a ověř, že správně zpracováváme chyby“ — a skutečně to provede načítáním vašich projektových souborů, což by VS Code s Copilotem samotným neudělal snadno.
• Režim agenta (Ctrl+I): Zvýrazníte kód nebo jen spustíte agenta a zadáte instrukci, například „Refaktoruj tuto funkci na asynchronní“ nebo „Implementuj zde rozhraní XYZ“. Agent Cursor provede potřebné změny napříč soubory. Udržuje vás „v obraze“ zobrazením rozdílu (diff), co plánuje udělat, což můžete schválit nebo upravit. Toto působí jako první krok ke skutečně IDE-integrovanému refaktoračnímu AI.
• Integrace nástrojů: Cursor má vestavěnou podporu internetového vyhledávání (@web), obrázků v zadáních (můžete vložit snímek chyby) a dokumentace (@ pro odkaz na kód nebo knihovny). To znamená, že editor umí v reálném čase stahovat externí znalosti – běžně byste kvůli tomu otevírali prohlížeč.
• Lokální vs cloudové modely: Ve výchozím nastavení Cursor používá výkonné cloudové modely (GPT-4, Claude). Tým však tvrdí, že má i vlastní modely. Pravděpodobně menší modely vyladěné pro určité úkoly (například pro rychlé doplnění kódu a úsporu API dotazů). Tyto modely vyvažují mezi rychlostí a cenou. V placeném plánu Cursoru tak máte rozpočet „rychlých“ požadavků (třeba s využitím GPT-4 8k) a poté neomezeně „pomalých“ (například GPT-4 32k nebo Claude, které mohou být více ve frontě). Zkušenost je, že většinou je AI dostupné, když ho potřebujete, bez problémů na pozadí.

Výsledkem je, že mnoho vývojářů, kteří vyzkoušeli Cursor, zaznamenalo nárůst produktivity. Kombinuje role několika nástrojů: místo VS Code + Copilot + webový prohlížeč + terminál máte v Cursoru vše na jednom místě. Někteří jej dokonce popsali jako „IDE, které působí jako párové programování s AI neustále“. A pro lidi, kteří pracují napříč více jazyky či v neznámých kódových základech, je možnost položit editoru otázku a ihned dostat odpověď (třeba „co dělá tento regex?“ nebo „vygeneruj rychlý příklad použití této funkce“) neocenitelná.

Omezení Cursoru: stále je nový, takže mu chybí jisté vylepšení (někteří uživatelé hlásili vysokou spotřebu paměti či občasné pády u velmi velkých projektů). Bezplatná verze je omezená, což může frustrovat ty, kteří ještě nechtějí platit. I když podporuje mnoho jazyků, těžké enterprise jazyky jako COBOL nebo úzce zaměřené frameworky nemusí mít podporu přizpůsobenou víc než jen základní doplnění textu. Další faktor: někteří vývojáři mají své VS Code/IntelliJ prostředí silně přizpůsobené a přechod na nový editor je překážka i přes AI výhody. Cursor se to snaží zmírnit podporou rozšíření VS Code (mnohé fungují hned), ale není to úplně stoprocentní shoda.

JetBrains IDE s AI Asistentem a Junie

JetBrains (tvůrci IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm atd.) si dali s přechodem do AI oblasti na čas, ale v roce 2023 spustili plugin AI Assistant (zpočátku s využitím OpenAI API) a v roce 2025 ho plně zavedli. Nyní, s JetBrains IDE 2025.1:

• AI asistent je vestavěný do IDE (s bezplatnou kvótou pro každého, kdo má licenci na JetBrains IDE). Nabízí vylepšené dokončování kódu, chatovacího asistenta a může přímo v IDE generovat dokumentaci či zprávy pro commit.
• Junie je AI agent od JetBrains (podobně jako agentní režim Copilota). Je navržen pro vícekrokové úkoly: generování kódu, psaní testů, jejich spouštění atd. Junie byla v preview a od dubna 2025 je připravena pro produkci, ale zpočátku jen pro některá IDE (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand k polovině 2025). Junie využívá jak lokální schopnosti IDE, tak cloudové modely. Například může použít překladač IntelliJ a statickou analýzu k nasměrování svých změn – což nástroje nezávislé na editoru nemohou.
• Bezplatné a placené tarify: JetBrains trochu překvapivě zavedl v roce 2025 bezplatný AI tarif pro všechny uživatele. Tento bezplatný tarif poskytuje neomezené využití lokálních modelů (JetBrains umožnil integraci s Ollama a LM Studio, takže můžete na svém počítači spouštět modely založené na LLaMA) a nabízí „malou kvótu” využití cloudové AI. V podstatě hned po instalaci získáte například několik desítek GPT-4 nebo Claude dotazů denně zdarma. Pokud máte All Products Pack (oblíbené předplatné JetBrains pro firmy), automaticky získáváte AI Pro tarif, který tuto cloudovou kvótu výrazně navyšuje. Pro náročné uživatele je tu AI Ultimate za 20 $/měsíc. Tato cenová strategie ukazuje, že JetBrains nechce, aby cena byla překážkou přijetí jejich AI – balí ji do svého řešení, aby vývojáři zůstali na jejich platformě.
• Hlavní funkce: Kromě toho, co už jsme zmínili (úpravy více souborů přes chat, externí kontext přes MCP, offline režim, webové vyhledávání atd.), JetBrains AI asistent nabízí i funkce jako vysvětlování složitého kódu, návrhy kroků pro refaktoring a integraci s vlastními kontrolami JetBrains. Například když statická analýza IDE označí upozornění, můžete se AI zeptat „oprav tuto chybu“ a asistent ji opraví. Krásně kombinuje nástroje založené na pravidlech s AI. Nová beta funkce: Použít úryvky z chatu – pokud AI v chatu poskytne úryvek kódu, můžete kliknout na „Použít“ a IDE tento kód chytrým způsobem vloží na správné místo vašeho zdrojového souboru. To je chytré propojení Q&A s reálným kódováním.

Síla přístupu JetBrains spočívá v tom, že mnoho profesionálních vývojářů už jejich IDE používá; přidání AI do známého pracovního postupu (a napojení na index projektu, překladač, debugger atd.) může být velmi silné. Například JetBrains umožňuje AI-asistované databázové dotazy přímo v DataGrip (představte si „napiš SQL pro zákazníky, kteří poslední měsíc utratili více než X” a dotaz se díky povědomí o schématu a AI sám doplní). Výhodou je také podpora lokálních modelů – vývojáři dbající na soukromí mohou použít lokální LLM (i když tyto modely nejsou tak výkonné jako GPT-4, je to lepší než nic a skvělé pro offline režimy na cestách, v letadle apod.). To, že JetBrains bere AI tak vážně (včetně tvorby vlastního modelového protokolu a pravděpodobně i vlastních AI modelů), zajišťuje, že VS Code/Copilot nebude jedinou možností pro AI-asistované programování.

Počáteční zpětná vazba uživatelů však byla smíšená – jak uvedl DevClass, plugin AI Assistant měl zpočátku nízké hodnocení (2/5), s výhradami k chybám a poznámkami, že Copilot je lepší. Zdá se, že JetBrains tuto zpětnou vazbu vzalo vážně a do roku 2025 zážitek výrazně zlepšilo (pravděpodobně také díky novějším modelům jako GPT-4.1 a Anthropic Claude 3.7, jak sami zmiňují). Nyní je už pravděpodobně vše hladší. Stále tu jsou omezení: AI funkce se liší podle jazyka a IDE – například v polovině roku 2025 Rider (pro .NET) AI neměl kvůli určitým technickým problémům a Community edice měly omezenou podporu lokální AI devclass.com. Takže jednotné to zatím není.

Integrace do Visual Studio a VS Code

Měli bychom také zmínit Microsoft Visual Studio a VS Code mimo samotný GitHub Copilot:

• VS Code má pochopitelně Copilot, ale také spoustu dalších AI rozšíření. Je tu rozšíření od Codeium, Amazon’s AWS Toolkit s CodeWhispererem, rozšíření od Tabnine atd. VS Code tak zůstává nejflexibilnější vývojové prostředí, pokud chcete vyzkoušet různé AI asistenty. Nově je zde i oficiální GitHub Copilot chat pohled, nejen inline návrhy.
• Microsoft také začleňuje AI do Visual Studia (plného IDE) nejen skrze Copilot. Přidal IntelliCode AI refactoringy, které rozpoznají opakované změny a navrhnou jejich aplikaci napříč projektem. Mají i experimentální “Developer AI”, který integruje Azure DevOps – například propojí pracovní položku s kódem a AI kontroluje, jestli změna v kódu daný úkol opravdu řeší. Na Build 2025 Microsoft ukázal funkce ve VS jako “commit message AI”, “Summarize changes” a “Ask AI” prakticky kdekoliv v IDE, přičemž velká část běží na Copilotu. Zajímavým projektem je také Visual Studio IntelliCode Generative, které navrhuje hodnoty vlastností nebo doplňuje kód na základě trénování na vašem kódu (i když to teď Copilot pravděpodobně zastínil).

Ještě jedna nově vznikající kategorie:

• AI v CLI a DevOps: Není to sice IDE, ale stojí za zmínku, např. GitHub CLI teď má gh copilot na dotazování AI přímo ohledně vašeho repozitáře z příkazové řádky (například „gh copilot co se změnilo v tomto PR?“ vám dá AI shrnutí). A CI/CD systémy přidávají AI asistenty pro analýzu chyb buildu nebo navrhování optimalizací pipeline (například Azure Pipelines AI může navrhnout kešovací kroky pro zrychlení buildu). To rozšiřuje AI pomoc dál za hranice editoru kódu do širšího vývojového cyklu.

Stručně řečeno, IDE s podporou AI mají za cíl nativně zahrnout všechny tyto schopnosti. Soutěž v roce 2025 se přiostřila: Replit a Cursor zkoušejí nové přístupy od nuly, JetBrains a Microsoft vylepšují zavedená IDE pomocí AI a dokonce i noví hráči jako Windsurf (Codeium) Editor a další (někteří zmiňují projekt „Stackblitz Cody“, byť není jasné, o co jde). Vývojáři mají více možností než kdy dřív – což znamená, že si mohou vybrat prostředí, které jim nejvíce zvýší produktivitu.

Názory odborníků se liší, co je zde „hype“ a co „horké“: Někteří varují, že přepracovávat celé IDE okolo AI může být přehnané a že rozšíření (jako Copilot ve VS Code) už dnes pokrývají 90 % požadavků. Jiní věří, že AI-nativní IDE mohou odemknout nové pracovní postupy (např. jedním kliknutím agenty přes více souborů), které záplatovaná řešení neumí snadno zvládnout. Jedno je jasné: prakticky všechny velké nástroje (IDE i editory) už nyní mají integraci AI a rychle se to stává standardním očekáváním pro vývojářské nástroje. Jak to shrnul jeden komentátor, „IDE bez AI budou v roce 2027 dinosaury.“ Možná trochu přehnané, ale jasně to ukazuje, že trend směřuje ke stále chytřejším, AI-asistovaným vývojářským prostředím.

Závěr a co přijde dál

Rok 2025 potvrdil, že nástroje pro programování s AI nejsou módní vlna – jsou nezbytné pro moderní vývoj software. Viděli jsme, jak asistenti na generování kódu dospívají a rozrůzňují se, ladění je méně bolestivé, revize kódu zrychlené díky AI spolurecenzentům, dokumentace se píše téměř sama, testování je silnější díky AI-generovaným případům a z našich IDE se stávají skuteční inteligentní partneři.

Co je teď nejžhavější:

• Autonomní kódovací agenti zvládající větší úkoly (GitHubův Copilot agent, JetBrains Junie, Cursorův agent atd.) – ti posouvají hranice tím, že AI zvládá vícekrokové vývojové workflow od plánování přes programování až po testování.
• AI-posílená bezpečnost kódu – nástroje jako bezpečnostní kontroly v CodeWhispereru a chystané funkce „Security Sentinel“ řeší obavy z chyb či zranitelností zaváděných AI tím, že je AI zároveň opravuje a v reálném čase před nimi chrání.
• Plynulá integrace – nejlepší nástroje zapadnou přímo do pracovního postupu (Copilot v editoru, Ghostwriter v Replitu, sjednocené funkce v Cursoru). Neohrabanější zážitky jsou postupně vytlačovány, uživatelé dávají přednost těm plynulým.
• Bezplatné nebo dostupné AI – GitHub Copilot nabízí bezplatný tarif a JetBrains přidává bezplatnou AI úroveň, což znamená, že tyto nástroje budou moci využívat všichni vývojáři, nejen ti, kteří si mohou dovolit předplatné. Tato demokratizace je „horká“, protože s ní přijde ještě širší rozšíření.

Co je hype (na co být opatrní):

• „AI nahradí programátory“ – v roce 2025 vidíme, že AI výrazně pomáhá, ale vývojáře nenahradila. Automatizuje rutinní činnosti a navrhuje řešení, ale lidský vhled je stále potřeba k navrhování systémů, zásadním rozhodnutím a řešení nových problémů. Hype „prostě AI řeknete, co má postavit, a jdete na kafe“ zůstává přehnaný. Práci AI musíte nadále pečlivě kontrolovat – je to spíš velmi rychlý, ale někdy nedbalý junior na vašem týmu než zkušený senior vývojář.
• Univerzální AI pro vše – některé marketingové materiály tvrdí, že jeden nástroj je nejlepší na všechno. Ve skutečnosti, jak náš průvodce ukazuje, různé nástroje mají různé silné stránky. Copilot je nejlepší pro obecné programování, CodeWhisperer pro AWS, Tabnine pro firemní kontrolu atd. Hype o „dokonalém AI nástroji pro vývoj“ ustupuje realitě ekosystému specializovaných možností.
• AI s neomezeným kontextem – některé startupy propagují „nekonečná kontextová okna“, jako by AI rozuměla najednou celé kódové základně vaší firmy. Ve skutečnosti stále existují limity (Claude má kontext 100K, což je hodně, ale není to nekonečné) a vektorové vyhledávání pomáhá, ale vyžaduje dobré zadávání dotazů. Zlepšuje se to, ale dejte si pozor na hype – model s 100K tokeny může mít problém skutečně porozumět milionům řádků kódu bez chytrého rozdělení na části. Pokrok je skutečný (viz pokroky Sourcegraphu), ale mějte realistická očekávání.

Co nás čeká dál:

• Ještě hlubší integrace do IDE: Očekávejte, že Visual Studio, VS Code, JetBrains atd. budou čím dál více stírat hranici mezi psaním kódu a jeho revizí/spouštěním. AI se pravděpodobně propojí s verzovacím systémem (představte si AI-asistované git merge nebo AI, která automaticky vytváří šablony pull requestů na základě změn v kódu). Náznaky jsme už viděli u commit zpráv a shrnutí PR v Copilotu.
• Doménově specifické AI nástroje pro vývoj: Můžeme se dočkat AI programovacích nástrojů vyladěných pro konkrétní oblasti – např. AI asistenti pro datové vědecké notebooky (některé už existují, např. Azure’s AI in Notebooks), nebo pro embedded C programování (kde AI zná omezení paměti). Jelikož LLM modely lze doladit či nastavit pro konkrétní požadavky, specializovaní asistenti mohou v určitých odvětvích překonat obecné nástroje.
• Víc „agentní“ automatizace: Dnešní agenti plní úkoly na požádání. Do budoucna můžeme očekávat AI, která bude naše projekty průběžně sledovat: například AI neustále běžící v CI, která při selhání buildu nebo objevení nové bezpečnostní zranitelnosti v knihovně otevře PR s opravou. GitHub už naznačuje propojení Copilotu s Dependabotem a Actions pro takové scénáře. V podstatě by AI mohla fungovat jako automatizovaný člen týmu, který se stará o rutinní údržbu.
• Spolupráce a vzdělávání: AI nástroje mohou být kolaborativní – například dva vývojáři a AI bot, kteří programují společně v reálném čase. Také ve vzdělávání budou AI nástroje velkým pomocníkem při výuce programování (někteří vyučující už používají GitHub Copilot jako pomůcku nebo ho povolují v úlohách, aby se studenti mohli soustředit na řešení problémů). Můžeme se dočkat „AI mentorů“ pro začínající vývojáře, kteří je provedou úkoly a vysvětlí pojmy (podobně jak to dělá ChatGPT, ale strukturovaněji).
• Regulace a etika: Na obzoru jsou také otázky ohledně open-source licencování a AI-generovaného kódu. Copilot čelil kontroverzi kvůli úryvkům GPL kódu ve svých výstupech. Do roku 2025 mnoho nástrojů (CodeWhisperer, Tabnine atd.) implementovalo filtry a uvádění zdrojů. Možná uvidíme formálnější řešení, například průmyslový standard pro AI, která by uváděla zdroje kódu, nebo dokonce AI, která lze omezit pouze na použití kódu pod určitými licencemi pro návrhy. Existuje i etický rozměr – zajistit, aby AI nástroje nešířily nebezpečné vzory kódu, předsudky nebo špatné postupy. Mluví se o certifikacích nebo standardech souladu pro AI asistenty (zejména pro software kritický z hlediska bezpečnosti). Takže jedním z „příštích kroků“ bude pravděpodobně nějaké řízení kolem AI nástrojů pro kódování v podnicích nebo regulovaných odvětvích.

Na závěr lze říci, že je to neuvěřitelně vzrušující období být softwarovým vývojářem. AI nástroje na kódování v roce 2025 prudce zvyšují produktivitu a zbavují mnoha únavných úkolů, zatímco zároveň umožňují nové pracovní postupy, které dříve nebyly možné. Stejně jako u každé nové technologie existuje určitá křivka učení a potřeba rozvahy v tom, jak ji používáme. Ale mezi odborníky panuje shoda, že ti, kdo tyto AI asistenty přijmou, získají konkurenční výhodu v rychlosti i kvalitě vývoje. Jak jeden viceprezident softwarové společnosti vtipně poznamenal: „Nejde o AI nebo lidi, jde o AI s lidmi – a společně vydáváme nové funkce rychleji než kdy dřív a ještě k tomu s méně chybami.“

Průvodce skutečně ukazuje, co je trendy (praktické, zůstane), co je hype (s rezervou) a co přichází (trendy, které sledovat). Pokud jste některý z těchto nástrojů ještě nevyzkoušeli, teď je ten správný čas – vstupní bariéra je nízká (mnohé jsou zdarma) a potenciální přínosy velké. Přejeme hodně radosti z kódování s vašimi novými AI parťáky!

Zdroje:

• Dohmke, Thomas. „GitHub Copilot: Seznamte se s novým agentem pro kódování.“ GitHub Blog – Product News (květen 2025)
• Thurrott, Paul. „Build 2025: Velké novinky pro GitHub Copilot…“ Thurrott.com (19. května 2025)
• GitHub Changelog. „GitHub Copilot code review… (soukromá ukázka).“ (29. října 2024)
• Irshad Buchh. „Amazon CodeWhisperer nabízí nové AI řešení oprav kódu…“ AWS News Blog (26. listopadu 2023)
• Amazon CodeWhisperer Dokumentace. „CodeWhisperer se stává součástí Amazon Q Developer.“ (květen 2025)
• MetaDesignSolutions. „Copilot X vs. Amazon CodeWhisperer 2025.“ (blogový článek)
• Good, Christopher. „Tabnine na NVIDIA GTC 2025… AI ve velkém měřítku.“ Tabnine Blog (25. března 2025)
• Deshmukh, Ameya. „Enterprise AI ve velkém: Ukončení Tabnine Basic.“ Tabnine Blog (25. března 2025)
• DevClass (Tim Anderson). „JetBrains spouští Junie AI agenta… přidává bezplatnou verzi.“ (16. dubna 2025)
• Maltseva, Anna. „JetBrains AI Assistant: Chytřejší, schopnější a nová bezplatná verze.“ JetBrains Blog (duben 2025)
• Patel, Rhea. „Oznamujeme zdarma GitHub Copilot pro Visual Studio.“ Visual Studio Blog (23. ledna 2025)
• UI Bakery Blog (Dora Gurova). „Co je Cursor AI?… (Vše, co potřebujete vědět).“ (18. dubna 2025)
• Reuters (Chandni Shah). „OpenAI souhlasí s koupí Windsurf (Codeium) za ~3 miliardy dolarů.“ (5. května 2025) reuters.com
• Reuters (Bengalúru). „Google zaplatí 2,4 miliardy dolarů za licenci na technologii Windsurf, uvádí WSJ.“ (11. července 2025)
• Dev.to (Michael Amachree). „Proč je Windsurf nejlepší bezplatný AI editor kódu… (aktualizace frustrací).“ (16. listopadu 2024; aktualizováno 31. května 2025)
• Qodo (dříve CodiumAI) blog. „TestGPT: Generativní AI pro integritu kódu.“ (2024)