Galutinis 2025 m. vadovas apie dirbtinio intelekto programavimo įrankius: kas svarbu, kas pervertinta ir kas laukia ateityje

GitHub Copilot pirmasis pradėjo šią sritį ir toliau dominuoja – juo naudojasi daugiau nei 15 milijonų programuotojų nuo Build 2025.Jis palaiko platų kalbų spektrą ir yra glaudžiai integruotas į redaktorius.Copilot pagrindinė stiprybė yra sklandi kodo užbaigimo eilutėje funkcija, papildyta dirbtinio intelekto pokalbių sąsaja („Copilot Chat“), kuri paaiškina kodą arba pagal poreikį sugeneruoja didesnius kodo fragmentus.2025 m. „GitHub“ žymiai išplėtė „Copilot“ galimybes:

AI programavimo įrankiai 2025 metais: funkcijos, tendencijos ir ekspertų įžvalgos

Programinės įrangos kūrimo pasaulis 2025-aisiais kunkuliuoja AI valdomais programavimo įrankiais, kurie žada didžiulę produktyvumo pažangą. Nuo AI porinių programuotojų, realiu laiku siūlančių kodą, iki išmaniųjų botų, peržiūrinčių pull request’us, generuojančių dokumentaciją, rašančių testus ar net vykdančių derinimo sesijas – galimybės išplėtotos stulbinamai. Šiame išsamiame gide apžvelgsime visus pagrindinius AI programavimui naudojamus įrankius pagrindinėse kategorijose, pabrėždami jų funkcijas, palaikomas kalbas, kainodarą, privalumus ir trūkumus, taip pat 2025 metų naujienas ir ekspertų įžvalgas.

Nesvarbu, ar norite sužinoti, kaip GitHub Copilot naujas agentas gali įgyvendinti kodą už jus, kaip Amazon CodeWhisperer atrodo saugumo klausimais, ar kurie AI integruoti IDE, tokie kaip Replit Ghostwriter, Cursor ar JetBrains AI Assistant, pirmauja rinkoje – viską rasite čia. Pasinerkime giliau.

AI kodo generavimo asistentai (jūsų „AI poriniai programuotojai“)

AI kodo generatoriai veikia kaip virtualūs poriniai programuotojai, automatiškai užbaigiantys eilutes ar funkcijas pagal kontekstą ir natūralios kalbos užklausas. Jie integruojami į redaktorius, kad padėtų greičiau rašyti kodą. Didžiausi vardai – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – visi sulaukė didelių atnaujinimų 2025 metais. Žemiau – trumpa palyginamoji apžvalga populiariausių kodo generavimo įrankių:

• Copilot X ir Agentinis režimas: Remdamasi 2023 metų Copilot X vizija, GitHub pristatė Copilot programavimo agentą. Šis agentas siūlo daugiau nei tik pasiūlymus – jis gali autonomiškai įgyvendinti visą užduotį. Kūrėjai gali priskirti Copilot agentui užduotį (funkcionalumo sukūrimą, klaidos taisymą ir t.t.), ir agentas pats inicijuos debesijos programavimo aplinką, parašys kodą ir atvers pull request’ą su pakeitimais. „Funkcijų įgyvendinimas dar niekada nebuvo toks paprastas: tiesiog priskirkite užduotį ar klausimą Copilot‘ui… [jis] puikiai dirba su žemo ar vidutinio sudėtingumo užduotimis, gerai testuotose bazėse – nuo funkcijų pridėjimo ir klaidų taisymo iki testų išplėtimo ir dokumentacijos gerinimo.“ Šis agentinis režimas (kodas Project Padawan) naudoja saugius GitHub Actions vykdytojus darbams fone atlikti, automatiškai kelia komitus. Visgi reikia žmogaus patvirtinimo prieš sujungiant, bet tai iš esmės keičia pasikartojančių programavimo užduočių automatizavimo procesą. Kaip sako GitHub DevEx vadovas iš EY: „Copilot programavimo agentas atveria naujas galimybes žmonėms programuotojams turėti nuosavą agentų komandą… priskirti užduotis, kurios paprastai trukdytų giluminio darbo procesams.“ (Šis pažangus agentas prieinamas Copilot Enterprise ir naujiems Pro+ prenumeratoriams.)
• Patobulintas pokalbių ir kodo supratimas: Copilot Chat pagerino jūsų projekto konteksto suvokimą. Visual Studio ir VS Code programose „Microsoft“ įdiegė srautų iš vietinio kodo bazės (pvz., gretimų failų pavyzdžiai, funkcijų kvietėjai ir pan.), kad Copilot atsakymai ir užpildymai atitiktų tikrąjį jūsų kodo kontekstą. Pavyzdžiui, perrašant metodą, Copilot dabar automatiškai gali rasti panašią implementaciją susijusioje klasėje ir taip pateikti geresnį pasiūlymą. Taip sumažinamas AI siūlymų „nežinojimo apie jūsų kodą“ disonansas – dažnas nusiskundimas, kurį Copilot sprendė savo 2025 metų atnaujinimuose. Taip pat buvo integruota Microsoft Learn dokumentacija į Copilot atsakymus .NET srityje; jei modelis nežino apie naują API, jis gali paimti informaciją iš MS Learn dokumentų ir pateikti naujausius patarimus.
• Copilot Pull užklausoms (Kodo peržiūrai): (Plačiau apie tai Kodo peržiūros skyriuje.) 2024 pabaigoje „GitHub“ pradėjo testuoti Copilot Code Review – AI peržiūrėtoją, kurį galima iškviesti prie „pull request“ užklausų. 2025 m. ši paslauga tapo tvirtesnė ir net pasiekiama mobiliuosiuose įrenginiuose. Ši AI palieka automatiškai sugeneruotus peržiūros komentarus jūsų PR skirtumų dalyje – dažnai su vienu paspaudimu įgyvendinamais pataisymų pasiūlymais. Tai padeda pastebėti problemas laukiant žmogaus peržiūrėtojo. „Microsoft“ Frank X. Shaw pažymėjo, kad „tokios funkcijos kaip agento režimas ir kodo peržiūra supaprastina kūrėjų darbo eigą – nuo programavimo ir tikrinimo iki diegimo ir problemų sprendimo.“
• Atvirojo kodo ir plėtiniai: „Microsoft“ paskelbė, kad atvers GitHub Copilot VS Code plėtinio kodą, padarydami AI asistentą „centrine VS Code naudojimo dalimi“. Tai atspindi atvirumo ir bendruomenės grįžtamojo ryšio svarbą Copilot vystymui. Copilot taip pat integruojamas į daugiau IDE – JetBrains, Eclipse, net Xcode per papildinius – taip dar labiau išplėsdamas savo pasiekiamumą.

Copilot stiprybės yra sklandi integracija (atrodo natūrali kodo redaktoriaus dalis) ir nuolatinis gebėjimų tobulėjimas su kiekvienu modelio atnaujinimu (dabar naudojamos naujausios OpenAI technologijos, pvz., GPT-4). Jis ypač naudingas frontend ir universaliam kodavimui – programuotojai pastebi, kad Copilot tarsi „perskaito mintis“ kuriant vartotojo sąsajos kodą ir net gali pasiūlyti našumo optimizacijas be papildomų užklausų. Pagrindiniai apribojimai – kartais pasitaiko netikslių pasiūlymų (ypač retesnėse kalbose ar srityse), ir vis dar ne visada žino apie visiškai naujas API (jei nėra įjungta dokumentacijos integracija, pvz., MS Learn). Taip pat svarbus privatumo klausimas – Copilot siunčia jūsų kodo užklausą į debesį analizei, dėl ko kai kurios įmonės dvejoja (Copilot for Business žada nenaudoti jūsų kodo modelių apmokymui, siekiant spręsti duomenų klausimus). Apskritai Copilot išlieka rinkos lyderis, tačiau rimta konkurencija jau artėja.

Amazon CodeWhisperer pozicionuoja save kaip stiprią Copilot alternatyvą, ypač AWS orientuotiems kūrėjams. Jis palaiko pagrindines programavimo kalbas (Python, Java, JavaScript/TypeScript, C# ir kt.), ir išskirtinai siūlo Infrastructure-as-Code kalbų palaikymą (AWS CloudFormation YAML/JSON, Terraform HCL, AWS CDK skriptai), su kuriomis Copilot ir kiti tradiciškai sunkiai susidorojo. Svarbiausios CodeWhisperer funkcijos ir naujienos:

• Saugumo tikrinimas ir šalinimas: CodeWhisperer buvo sukurtas laikantis „saugumas pirmiausia“ principo. Jis automatiškai tikrina generuotą kodą dėl pažeidžiamumų ar slaptos informacijos atskleidimo. 2023 m. pabaigoje buvo žengtas dar vienas žingsnis – pridėtas AI pagrįstas kodo pataisymas: aptikęs problemą (pvz., AWS prisijungimo duomenis kode ar SQL injekcijos riziką), jis pasiūlo kodo pataisymą tam pažeidžiamumui. Šie pasiūlymai yra pritaikyti jūsų kodui ir gali būti priimti vienu spustelėjimu. Pavyzdžiui, jei naudojate atvirą S3 saugyklos politiką, CodeWhisperer gali pasiūlyti ją sugriežtinti. Šis „Saugumo sargybinio“ požiūris (taip šį terminą vartoja pati Amazon) leidžia aktyviai aptikti problemas „kol rašote kodą, o ne tik kai jau baigiate“, o tai yra didelė stiprybė. Saugumo tikrinimo palaikomų kalbų sąrašas išsiplėtė iki TypeScript, C# ir IaC šablonų, be Python ir Java.
• Integracija su Amazon Q (pokalbių AI): 2024–2025 m. Amazon CodeWhisperer integravo į platesnį kūrėjams skirtą AI asistentą, vadinamą Amazon Q Developer. Amazon Q panašus į chatGPT AWS aplinkai: jis gali bendrauti apie jūsų resursus, analizuoti AWS konsolės klaidas, generuoti kodą ir net transformuoti ar atnaujinti jūsų kodą (pvz., perkelti Java 8 programą į Java 17). Visos CodeWhisperer pabaigimo galimybės tapo Q Developer dalimi, kuris taip pat pristatė pokalbių pagrindu veikiančią derinimo ir instrukcijų sistemą. Tai reiškia, kad AWS kūrėjai gali klausti tokių dalykų kaip „Kodėl mano Lambda išeina iš laiko ribų?“ arba „Optimizuok šią DynamoDB užklausą“, ir gauti pagalbą, kurioje derinama kodo pasiūlymai ir AWS srities žinios. Integracija taip pat atneša tokias galimybes kaip „Amazon Q kodo transformacija (agentas atnaujinimams)”, kuri leidžia atnaujinti jūsų kodą į naujesnes platformas (panašu į Copilot programų modernizaciją .NET/Java aplinkose).
• VS Code ir Visual Studio palaikymas & CLI: Be AWS Cloud9 ir JetBrains, CodeWhisperer 2025 m. tapo prieinamas Visual Studio 2022 (peržiūroje) C# programuotojams, žymėdamas Amazon plėtrą į Microsoft sritį. Jie taip pat pristatė CLI įrankį – „CW komandų eilutei“ – kuris siūlo komandų eilutės pasiūlymus ir integruotas instrukcijas CLI naudojimui (pvz., jis gali pasiūlyti tinkamą git arba awscli komandą pagal natūralų tekstą). Tai rodo tendenciją, kad AI padeda ne tik rašant programų kodą, bet ir kuriant „build“ scenarijus, terminalo komandas bei konfigūracinius failus.
• Nemokamas lygis ir kainodara: CodeWhisperer yra nemokamas individualiems kūrėjams (strateginis žingsnis, paskelbtas GA metu 2023 m. balandį). Jums tereikia AWS Builder ID. Nemokamas lygis itin dosnus – neribotos kodo pabaigos ir iki 50 saugumo tikrinimų per mėnesį. Profesionali versija (AWS mokamų paslaugų dalis) suteikia organizacines funkcijas, aukštesnius limitus ir administratoriaus valdymą, už 19 USD vartotojui per mėnesį (tai tiek pat, kiek Copilot Business). Pastebėtina, kad Amazon nemokamas lygis lenkia Copilot mokamą planą, todėl CodeWhisperer yra patrauklus mėgėjams ar tiems, kurie negali apmokėti prenumeratos.

CodeWhisperer stiprybės: jis ypač gerai veikia backend ir debesijos kodo kūrime. Vartotojai pastebėjo, kad jis „beveik paruoštas gamybai“, kai siūlo Java/Spring Boot kodą ar AWS SDK naudojimą, dažnai sugeneruodamas pasikartojantį kodą „kuris paprastai užtruktų 10 minučių, per kelias sekundes.“ Taip pat labai gerai generuoja NoSQL duomenų bazių kodą ir AWS integracijas – tai nenuostabu turint omenyje Amazon mokymo duomenis. Pavyzdžiui, jis pasiūlo efektyvius DynamoDB ar MongoDB užklausų šablonus ir net rekomenduoja sukurti tinkamus indeksus, jei mato sudėtingą užklausą. CodeWhisperer taip pat aiškiai pažymi bet kokį pasiūlymą, kuris gali būti panašus į licencijuotą kodą (nurodydamas OSS licenciją ir nuorodą), kas yra puiki atitikties funkcija, kurios neturi visi konkurentai. Tarp trūkumų – CodeWhisperer pasiūlymai front-end/UI srityje atsilieka (Copilot dažniausiai dominuoja React/TypeScript scenarijuose). Jo palaikymas naujiems karkasams ar kalbų funkcijoms taip pat gali būti lėtesnis; „Copilot prisitaiko prie naujų API per kelias savaites, kai CodeWhisperer prireikia mėnesio ar dviejų,“ kaip pažymėta viename 2025 metų palyginime. Vis dėlto Amazon sparčiai tobulina šią priemonę, o integracija į Amazon Q rodo ilgalaikę viziją, kur CodeWhisperer yra tik viena platesnio AI kūrėjų rinkinio dalis.

Tabnine išsivystė iš paprasto automatinio užbaigimo įrankio į išsamesnę AI kūrimo platformą, ypač orientuotą į verslo poreikius – privatumą, pritaikymą ir galimybę diegti savarankiškai. Tabnine palaiko daugybę programavimo kalbų (daugiau nei 30) ir veikia beveik bet kuriame IDE. 2025 metais Tabnine žengė svarbius žingsnius:

• Jie pristatė AI Chat sąsają ir AI Agentus, integruotus tiesiai į kūrimo procesus. Pavyzdžiui, Tabnine Code Review Agent gali analizuoti pull request skirtumus ir pateikti patobulinimų, o Test Generation Agent sugeneruoja vieneto testus konkrečiai funkcijai (šie išplėstiniai agentai yra Tabnine Enterprise lygio dalis).
• Personalizacija ir individualūs modeliai: Tabnine leidžia komandoms naudoti savo modelius arba rinktis iš kelių AI modelių. Ji gali pasirinktinai naudoti Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, atvirus modelius, pavyzdžiui, Meta Llama-2 pagrįstus modelius, ir Tabnine „Protected“ modelį (mokytą su filtruotu, IP saugių pasiūlymų duomenų rinkiniu). Ši modelių lankstumo funkcija yra unikali stiprybė – įmonės gali jautriems užklausoms naudoti mažesnį vietinį modelį, o kitiems atvejams – galingą debesijos modelį, subalansuodamos privatumą ir galimybes. 2025 m. kovo mėn. per NVIDIA GTC Tabnine paskelbė apie NVIDIA AI rinkinį ir pritaikytų LLM palaikymą, pristatė integraciją su Llama-3 ir Alibaba Qwen modeliais. Trumpai tariant, Tabnine siekia užtikrinti įmonei „visišką kontrolę ir lankstumą“.
• Kontekstas ir integracijos: Tabnine sukūrė „Context Engine“, kuris apžvelgia ne tik dabartinį jūsų failą. Jis indeksuoja visą jūsų kodų bazę, PR istoriją, dokumentaciją, net užduotis tokiose priemonėse kaip Jira, kad pateiktų kontekstualiai aktualesnius pasiūlymus. Tai padeda užtikrinti jūsų komandos programavimo standartų ir architektūros šablonų laikymąsi. Pavyzdžiui, Tabnine gali išmokti jūsų projekto pavadinimų konvencijas arba tipinius funkcijų šablonus ir pasiūlymus priderinti, taip sumažindamas peržiūrų skaičių. Jis netgi integruotas su Atlassian Jira, kad AI agentas galėtų generuoti kodą pagal užduočių bilietus (pvz., „Jira to code“ agentas, kuris perskaito užduoties aprašymą ir sukuria naują modulį pagal specifikaciją).
• Kainų pokytis: Tabnine perėjus prie įmonių segmento, buvo panaikintas senas, visiškai nemokamas planas. 2025 m. balandį jie „uždarė Tabnine Basic“ (kuris siūlė ribotą nemokamą užbaigimą). Dabar programuotojai gauna 14 dienų bandomąją versiją ir vėliau turi įsigyti mokamą planą. Individualus Dev planas kainuoja 9 USD per mėnesį (siūlo platų funkcijų spektrą: pokalbiai, kodo užbaigimas, testų generavimas). Enterprise planas po 39 USD vartotojui per mėnesį atrakina visas pažangias agentų funkcijas, kryžminio repo kontekstą, SSO, diegimą vietoje ir dar daugiau. Tai reiškia, kad Tabnine orientuojasi į rimtas komandas ir organizacijas, o ne pavienius naudotojus.

Tabnine stiprybės slypi saugume ir pritaikomume – tai yra geriausias pasirinkimas, jei reikia AI programavimo asistento, kuris galėtų veikti vietoje arba uždarose (air-gapped) aplinkose. Jis niekada neišsaugo jūsų kodo ir netgi pateikia kilmės ir priskyrimo duomenis pasiūlymams, kad būtų išvengta IP problemų (gali nurodyti, jei pasiūlymas pažodžiui paimtas iš žinomo atviro kodo projekto). Didelėms įmonėms, turinčioms griežtus atitikties reikalavimus (finansai, gynyba ir pan.), tai itin svarbu. Vertinant vien programavimo galimybes, Tabnine siūlomi pasiūlymai yra tvirti, nors kai kurie programuotojai mano, kad jie nėra tokie „išmanūs“ kaip Copilot (nes Tabnine modeliai istoriškai buvo mažesni už OpenAI). Visgi, naudojant GPT-4 arba Claude, Tabnine Pro/Enterprise naudotojai gali pasiekti tą pačią žalią galią, tačiau su didesne kontrole. Trūkumas yra kaina ir sudėtingumas – jis nebėra orientuotas į pigų ar „plug-and-play“ individualų naudojimą, o tinkinant nuosavus modelius ar kontekstinius šaltinius, tenka įdėti pastangų. Taip pat, nesant nemokamo plano, naujokai gali jo neišbandyti, nebent suteiks darbdavys.

Codeium/Windsurf yra dar vienas reikšmingas žaidėjas. Codeium kaip nemokama Copilot alternatyva tapo Windsurf 2024 m. ir dar labiau susitelkė į AI papildytą IDE požiūrį. Windsurf siūlo:

• Individualizuotą VS Code pagrindu veikiantį IDE (su modernia naudotojo sąsaja), apimantį „Supercomplete“ kodo užbaigimą (iš pradžių neribotai nemokamiems naudotojams) ir pokalbių asistentą redaktoriuje be griežtų žinučių limitų.
• Išskirtinė funkcija – Cascade, AI agentinių procesų sistema. Cascade gali atlikti daugiažingsnius veiksmus: pavyzdžiui, galite įrašyti užklausą „Pridėk prisijungimo formą su validacija“ ir ji sukurs kelis failus, pakeis maršrutus, netgi paleis aplikaciją ir patikrins – efektyviai „mąsto 10 žingsnių į priekį“ įgyvendinant funkciją. Taip pat yra Skaitymo režimo Cascade kodui naršyti ir paieškos įrankis Riptide. Windsurf taip pat gali vykdyti shell komandas panašiai kaip Cursor ir Ghostwriter, padėdamas sukompiliuoti/testuoti programą.
• Galbūt per dosnus iš pradžių, Windsurf pažadėjo nemokamas profesionalaus lygio funkcijas, įskaitant GPT-4 ir Claude prieigą visiems naudotojams beta laikotarpiu. Tai pasikeitė po milžiniškos paklausos (ir didelių serverio kaštų), pereinant prie nemokamo naudojimo kreditų sistemos. Iki 2025 m. atsirado tam tikrų sunkumų – naudotojai pranešė apie sutrikusį nemokamų kreditų paskirstymą ir lėtą pagalbą, o šias problemas paaštrino žinia, kad OpenAI sutiko įsigyti Windsurf/Codeium už ~3 mlrd. JAV dolerių reuters.com. Tai buvo didžiausias OpenAI įsigijimas istorijoje, siekiant „papildyti ChatGPT programavimo galimybes“. Tačiau sandoris pasisuko netikėtai: 2025 m. viduryje Google sudarė sandorį dėl Windsurf technologijos licencijavimo ir pagrindinių darbuotojų įdarbinimo už 2,4 mlrd. JAV dolerių, veiksmingai sužlugdydama OpenAI įsigijimą. Šis korporatyvinis kovos lauke pabrėžia, kokia vertinga laikoma Codeium technologija AI programavimo srityje.

Vystytojams pagrindinis Codeium/Windsurf privalumas buvo nemokama prieiga (iš pradžių) ir inovatyvios IDE galimybės. Jis susilaukė populiarumo ypač tarp studentų ir atvirojo kodo kūrėjų, kuriems reikėjo nemokamo sprendimo. Windsurf dirbtinis intelektas puikiai tinka boilerplate ir rutininio kodo generavimui – tai paspartina pasikartojančių fragmentų rašymą. Taip pat buvo sutelktas dėmesys į privatumą (be jūsų leidimo jokie jūsų kodai nebuvo naudojami mokymams ir pan.), kas daugeliui buvo patrauklu. Kita vertus, tvarumas tapo problema (todėl kilo poreikis ieškoti įsigijimo), ir kai kurie naudotojai patyrė nestabilumą Windsurf programėlėje bei „ups“ klaidas. Iš tiesų, JetBrains komanda minėjo Windsurf kaip konkurentą, o naudotojų atsiliepimai ankstyvaisiais metais dažnai lygino jų siūlomą AI nepalankiai Windsurf atžvilgiu. Kadangi dabar įsitraukė Google, liko neaišku, ar Windsurf liks nepriklausomas, ar bus integruotas į Google kūrėjų įrankius (galbūt į Android Studio ar Google Cloud).

Sourcegraph Cody šiek tiek skiriasi nuo ankstesnių – jis orientuotas į dirbtinio intelekto valdomą kodo paiešką ir supratimą. Cody naudoja Sourcegraph kodo indeksavimą, kad dirbtinis intelektas turėtų ilgą atmintį apie visą jūsų kodų bazę. Tai reiškia, kad galite užduoti aukšto lygio klausimus („Kur įgyvendinta mokėjimo logika?“) ir gauti tikslius atsakymus su failų nuorodomis. 2025 m. Sourcegraph pristatė „begalinį kontekstą“, integruodama tokius modelius kaip Anthropic Claude su 100 tūkst. ženklo langais. Jie taip pat įdiegė agentinį konteksto surinkimą, kur Cody dirbtinis intelektas gali savarankiškai nuspręsti, kuriuos failus ar dokumentus perskaityti, kad atsakytų į jūsų klausimą. Tai išlaisvina naudotoją nuo būtinybės ranka pateikti iškarpas. Cody taip pat geba generuoti kodą, bet tikroji jo stiprybė yra didelių kodų bazių refaktoringas ar atsakymai į projektavimo klausimus, naudojant kelis failus – dalykai, kurie įveikia paprastą Copilot. Jis prieinamas kaip VS Code plėtinys arba per žiniatinklio sąsają, o įmonių planuose galima sujungti privačius repozitorijus. Pavyzdžiui, jei paklausite Cody, „Paaiškink, kaip šioje repozitorijoje veikia naudotojo autentifikacija,“ jis gali apjungti logiką iš kelių failų ir pateikti santrauką, kai kitos asistentės, neturinčios indekso, praleistų tarpfailines nuorodas. Ribojimas tas, kad Cody yra iš esmės pagalbinis įrankis; jis gali negražiai užbaigti kodo eilučių vietoje (jis skirtas daugiau pagal prašymą užduodamiems klausimams). Tačiau sudėtingo kodo skaitymui ir dokumentavimui jis neturi lygių.

Replit Ghostwriter nusipelno paminėjimo tiek čia, tiek IDE skiltyje. Ghostwriter yra glaudžiai integruotas į Replit internetinę IDE, siūlo kodo užbaigimą, pokalbių funkciją ir net automatizuotą projektų generavimą. Jis palaiko beveik bet kurią kalbą, kurią galite paleisti Replit debesyje (o jų tikrai daug). Unikalus bruožas – Ghostwriter gali vykdyti kodą fone, kad padėtų derinti klaidas: kai paspaudžiate „Run“ ir gaunate klaidą, Ghostwriter pokalbių langas atpažins klaidos aprašą ir pasiūlys pataisymą arba paaiškinimą. Tai tarsi turėti Stack Overflow ir derintuvą tiesiai jūsų redaktoriuje. 2025 m. Replit pristatė Ghostwriter „Generate“ (Agentą), kuris leidžia jums natūralia kalba aprašyti programą ir Replit sukuria pradinę projekto struktūrą bei kodą. Pavyzdžiui, „Sukurk užduočių sąrašo programėlę su vartotojo prisijungimu“ gali iš karto duoti veikiančią programos struktūrą. Ghostwriter kaina iš esmės įtraukta į Replit Core planą už 20 $/mėn., kuris taip pat suteikia serverio resursų talpinimui. Stiprybė – labai glaudus ryšys tarp kodavimo ir paleidimo – puikiai tinka mokytis ir prototipų kūrimui. Ribojimai: reikia naudoti Replit IDE (internetu pagrįsta, todėl kai kuriems specialistams dideliems projektams gali nepatikti), o nors ji sparčiai tobulėja su partneriais (Replit bendradarbiauja su Google, naudoja tokius modelius kaip PaLM 2 ir galbūt GPT-4), kai kurie sudėtingi pasiūlymai nišinėms technologijų platformoms gali būti ne tokie tikslūs kaip Copilot.

Cursor – naujokas, kuris greitai išpopuliarėjo tarp programuotojų, ieškančių kitos kartos programavimo patirties. Kaip dirbtiniu intelektu paremtas kodo redaktorius, Cursor sujungia daugelį aukščiau minėtų idėjų: čia yra „Tab“ užbaigimai (įprastas automatinis užbaigimas per kelias eilutes), Agentas daugiažingsnių užduotims, integruotas pokalbis, supranta jūsų projektą, nes jį indeksuoja. Reddit vartotojai lygino Cursor ir Copilot – funkcijomis jie labai panašūs iki 2025 m.: abu turi kodo užbaigimą, pokalbių ir agento režimus automatizavimui. Didelis skirtumas – kaina. Cursor Pro planas kainuoja 20 $/mėn. (į kainą įtrauktas gausus GPT-4/Claude naudojimas) – tai iš esmės perpus pigiau, nei atskirai pirkti kodo redaktorių (nemokamą), Copilot (dar 10 $) ir ChatGPT Plus (20 $). Iš tiesų, Reddit vartotojas temoje „Kodėl už Cursor moku perpus mažiau“ išskleidė, kad Cursor Pro jam leido už vieną kainą gauti GPT-4 lygio pagalbą programavimui. Cursor stiprybės – sparčios iteracijos ir sumaniai integruota naudotojo sąsaja: galite paspausti <kbd>Ctrl+K</kbd>, kad pertvarkytumėte pasirinktą kodą pagal instrukciją arba sugeneruotumėte naują kodą nuo nulio. Pokalbių langas gali atsakyti į klausimus apie jūsų kodą, nes gali automatiškai surasti atitinkamus failus (panašiai kaip Cody). Jame netgi yra /web komanda greitai paieškai internete ar dokumentacijos ištraukai – vadinasi, jei paklausite „Ką reiškia ši klaida?“, gali pateikti paaiškinimą iš StackOverflow. Dar viena įdomi funkcija: galite į pokalbių langą nutempti paveikslėlį (pvz., klaidos ar UI maketo ekrano kopiją), ir dėka multimodalinių regos modelių, Cursor gali jį suprasti. Pavyzdžiui, ekrano kopija su klaidos langu gali būti konvertuota į tekstą ir paaiškinta. Ribojimai: būdamas atskira programa, ji nėra tokia lengva kaip plėtinys. Kai kurie programuotojai pastebėjo našumo problemas labai dideliuose projektuose (gali būti apkrovos dėl indeksavimo). Nors Cursor turi nemokamą planą, jis riboja greito modelio naudojimą – dažniems naudotojams tikriausiai reikės Pro plano. Vis dėlto Cursor augimas rodo, kad AI pagrįsta IDE gali suteikti itin sklandžią patirtį, ir tikėtina, pradėsime matyti daugiau tokio tipo sprendimų.

OpenAI „ChatGPT“, nors ir nėra IDE papildinys, verta trumpai paminėti, nes daugelis programuotojų ją naudoja kaip pseudo programavimo įrankį. GPT-4 pagalba „ChatGPT“ gali generuoti visas programas, paaiškinti kodą ir net vykdyti kodą naudodama kodo interpretatorių („Išplėstinės duomenų analizės“ įrankį) smėlio dėžėje. Daugelis programuotojų naudoja „ChatGPT“ antrame lange pagalbos prašymui ar boilerplate generavimui (pvz., regex šablonų, konfigūracijos failų), kuriuos vėliau įklijuoja į savo redaktorių. „OpenAI“ sprendimas įsigyti „Windsurf“ (ir integruoti kodo ekspertizę) rodo, kad „ChatGPT“ gali tapti dar labiau išmanantis kodavimo srityje. Jau dabar įprasta matyti klausimus ir atsakymus, tokius kaip „Kodėl ši funkcija lėta?“ ar „Parašyk vieneto testą šiai klasei“, kurie puikiai atsakomi „ChatGPT“. Ribojimas yra rankinis kopijavimas-įklijavimas ir tiesioginės integracijos trūkumas į jūsų programavimo darbo eigą, kuriuos visos aukščiau paminėtos priemonės išsprendžia.

Apibendrinant, 2025 m. kodo generavimo asistentai yra stipresni ir įvairesni nei bet kada anksčiau. „Copilot“ vis dar lyderiauja pagal išbaigtumą ir naudotojų bazę, ypač su naujais agentiniais gebėjimais. Tačiau tokie alternatyvos kaip „CodeWhisperer“ (su saugumo akcentu), „Tabnine“ (su įmonės lygio lankstumu) ir atviri sprendimai kaip „Cursor“ bei „Ghostwriter“ randa savo nišas. Konkurencija akivaizdžiai paskatino inovacijas: dabar standartinėmis tampa tokios funkcijos kaip kelių failų supratimas, projekto kūrimas vienu mygtuku bei natūralios kalbos kodo redagavimas. Kaip pastebėjo vienas technologijų žurnalistas, „AI programavimo asistentų kova netrukus sukels rimtus pramonės sukrėtimus… įrankiai valdys diegimo pipeline’us, siūlys infrastruktūros pokyčius ir net stebės našumo rezultatus gamyboje – neryškindami ribos tarp kūrimo ir DevOps.“. Kitaip tariant, šiandienos kodo generatoriai greitai virsta autonominiais kūrimo agentais.

Dirbtinio intelekto padedami derinimo įrankiai

Derinimas – klaidų paieška ir taisymas kode – yra daug laiko reikalaujanti kūrimo dalis. Čia taip pat į pagalbą atėjo DI dviem pagrindiniais būdais: proaktyviai užkertant kelią klaidoms (pastebint klaidas, kol rašote kodą) ir padedant diagnozuoti bei ištaisyti vykdymo klaidas ar nepavykusius testus. Daugelis aukščiau išvardytų kodo asistentų taip pat veikia kaip derinimo pagalba. Pažvelkime, kaip DI palengvina derinimą 2025-aisiais:

• Inline klaidų aptikimas ir pataisymai: Šiuolaikiniai DI programavimo įrankiai gali aptikti galimas klaidas dar iki paleidžiant kodą. Pavyzdžiui, Cursor „Loops on Errors“ funkcija aptinka linterio ar kompiliatoriaus klaidas vos tik baigiate rašyti, ir automatiškai pasiūlo taisymą. Jei padarėte sintaksės klaidą ar tipų neatitikimą, DI ją paryškins ir pasiūlys pataisytą eilutę. Panašiai, Replit Ghostwriter derintojas stebi jūsų programos išvestį; jei programa „nulūžta“, Ghostwriter iškart pokalbyje pateikia steko seką ir dažnai paaiškina išimtį ar loginę klaidą bei pasiūlo pataisytą kodo ištrauką. Tai tradicinį ciklą „paleisti –> matyti klaidą –> ieškoti internete –> taisyti“ paverčia beveik visiškai automatizuotu. Kaip apibūdino Replit: „Rankinis derinimas – nuobodus procesas… Ghostwriter derintojas tai sutrumpina, iš karto išanalizavęs raudoną klaidą ir pasiūlęs sprendimą.“.
• AI padedami pertraukos taškai ir inspekcijos: Visual Studio 2022+ Copilot gali net padėti su realaus laiko derinimo užduotimis. Nauja funkcija leidžia Copilot pasiūlyti, kur nustatyti pertraukos taškus esant tam tikram klaidos scenarijui. Galite aprašyti simptomą (pvz., „rezultatas neteisingas po X žingsnio“) ir Copilot patars, kuriuos kintamuosius ar eilutes stebėti. Tai tarsi turėti derinimo dėstytoją šalia savęs. Sustabdžius vykdymą, taip pat galite paklausti Copilot Chat „kodėl šis kintamasis yra nulio reikšmės?“ – ir jis išanalizuos esamą funkciją bei pastarojo meto kodo pakeitimus, kad pateiktų galimas priežastis.
• Klaidų ir žurnalų paaiškinimas: AI pokalbių robotai puikiai supranta neaiškias klaidų žinutes. Kūrėjai dažnai įklijuoja „stack trace“ ar kompiliatoriaus klaidas į ChatGPT arba Copilot Chat. AI pateiks suprantamą klaidos paaiškinimą ir dažnai tiksliai nurodys priežastį. JetBrains AI Assistant tai siūlo IDE viduje: jei jūsų kodas sukelia išimtį, AI gali automatiškai surasti aktualią dokumentaciją ar žinomų problemų informaciją per internetinę paiešką ją paaiškindama. Debesų programoms Amazon CodeWhisperer (per Amazon Q) išsiskiria – jis gali diagnozuoti AWS paslaugų klaidas. Pavyzdžiui, jei jūsų Lambda funkcija pasibaigia laiku neišvykusi, galite klausti AI, ir jis gali atsakyti: „Jūsų Lambda viršija 128 MB atminties limitą, kas sukelia laiko limitą. Pabandykite padidinti atminties nustatymą arba optimizuoti kodą.“ Tokius tikslingus patarimus įprastai tektų ieškoti CloudWatch žurnaluose.
• Automatiniai klaidų šalinimo agentai: Taip pat stebime visiškai automatizuotus derinimo agentus. Vienas žymiausių yra GitHub Copilot agentas – kaip minėta, jis gali būti priskirtas klaidų taisymo užduočiai. Jis naudoja metodą, panašų į „kaltės lokalizavimą“ (vykdo testus, žiūri kurie nepraeina ir tada bando pakeitimus), kad pataisytų žemo ar vidutinio sudėtingumo klaidas. Pradiniai atvejai – „Pataisyk šią neteisingą duomenų bazės užklausą“; Copilot agentas ją paredaguos, paleis testus, patikrins ar jie praeina. JetBrains turi savo Junie kodavimo agentą (gamykloje paruoštas 2025 m.), kuris panašiai gali paleisti ir testuoti kodą IDE smėlio dėžėje, kad pašalintų problemas. Junie, pavyzdžiui, gali paleisti jūsų projekto testų rinkinį, identifikuoti nepavykusį testą ir pasiūlyti pataisą, kad jis pavyktų. Tai paverčia derinimą AI valdomu paieškos procesu. Vertintojai pastebėjo, kad Junie pateikė „išsamesnius atsakymus ir mažiau klaidų“ nei kai kurie ankstesni AI bandymai šalinant klaidas, nors vis dar gali sunaudoti daug kvotos (debesies išteklių) bandant kelis sprendimus.
• Prevencinė analizė – „perkelkime į kairę“ su AI: Be realaus laiko derinimo, AI naudojamas aptikti klaidas prieš kodui pradedant veikti. Amazon CodeGuru Reviewer – AWS įrankis, naudojantis ML analizuoti kodą (daugiausia Java ir Python) ir komentuoti galimas problemas kaip gijų saugumas, įvesties validacija ar neoptimalios praktikos. Jis integruotas į kodo peržiūros procesus AWS CodeCommit ar GitHub. Nors tai nėra generuojantis modelis, jis yra AI valdomas statinis analizatorius, kuris nuolat mokosi iš Amazon kodų bazės. Kitas pavyzdys – DeepCode (Snyk Code), AI, kateri žymi galimas klaidas ar saugumo pažeidžiamumus programavimo metu (Snyk nupirko DeepCode ir gali integruotis į PR patikras). Šie įrankiai papildo generuojančią AI, veikdami kaip nuolatinis kodo kokybės tinklas, siūlydami patobulinimus ar padėdami taisyti sudėtingas klaidas.
• Natūralios kalbos žurnalų užklausos: Tai siaura, bet auganti sritis, kurioje naudojamas dirbtinis intelektas žurnalų ir klaidų duomenų analizavimui. „Microsoft Azure“ platforma pristatė DI „copilotą“ kai kuriuose stebėsenos įrankiuose, kuriam galima užduoti klausimus paprasta anglų kalba, pvz., „Kodėl programos paslauga sugriuvo 3 valandą ryto?“ ir jis apibendrins žurnalus. Nors tai nėra griežtai programavimo įrankis, jis padeda kūrėjams spręsti gamybines problemas pasitelkus DI dėsningumų atpažinimą (galėdamas peržiūrėti tūkstančius žurnalo eilučių greičiau nei bet kuris žmogus). Tikimės, kad šios galimybės ateityje bus integruotos ir į IDE – pvz., IDE galėtų parodyti paskutinio paleidimo klaidos žurnalą ir turėti mygtuką „Klauskite DI“, kad gautumėte analizę.

Praktiškai kūrėjai pastebi, kad DI derinimas sutaupo laiko kasdienėms problemoms spręsti. Rašybos klaidų ar smulkių netikslumų DI dažnai pataiso akimirksniu. Žinoma, lieka ribotumų: DI gali neteisingai diagnozuoti sudėtingą loginę klaidą arba pasiūlyti laikinas išeitis, kurios neišsprendžia pagrindinės priežasties. Atsargumas ypač svarbus naudojant automatinio taisymo pasiūlymus – visada paleiskite savo testus po DI pasiūlytų pataisymų. Kai kurie ekspertai įspėja, kad pernelyg didelis pasitikėjimas DI derinant gali tapti ramentu, silpninančiu pačių programuotojų derinimo gebėjimus. Tačiau dauguma mato tai kaip produktyvumo didinimą. Kaip rašė vienas programuotojas, „Copilot“ ne tik rašo kodą, bet ir jį derina – kartais sprendimą randa greičiau, nei aš pats. Tai tarsi turėti porininką-programuotoją, kuris yra ir „rubber duck“, ir paieškos variklis.“ Pažadas – DI gali atlikti nuobodžias klaidų medžiokles (kaip pamiršti kableliai ar „per vieną“ kilpos), o žmonės imsis sudėtingų architektūros ir projektavimo klausimų.

DI įrankiai kodo peržiūrai ir kokybės užtikrinimui

Kodo peržiūra ir kokybės palaikymas yra itin svarbūs komandiniame programinės įrangos kūrime. DI įsitraukia siekdamas padėti žmonėms peržiūrėtojams – aptinka klaidas, siūlo patobulinimus, netgi automatizuoja dalį peržiūrų proceso. Pateikiame pagrindinius DI valdomus kodo peržiūros įrankius ir funkcijas 2025 metais:

• GitHub Copilot Code Review: Galbūt reikšmingiausias pokytis yra „GitHub“ Copilot for Pull Requests. 2024 metų pabaigoje „GitHub“ pradėjo diegti DI atsiliepimų robotą, kurį galima pridėti kaip peržiūrėtoją prie jūsų „pull requestų“. Jį galite pasitelkti automatiškai per repo nustatymus arba pasirinkti „Copilot“ peržiūrėtojų sąraše, tada jis analizuos skirtumus ir paliks komentarus ties konkrečiomis eilutėmis tarsi tikras žmogus. Pavyzdžiui, jei pakeitėte funkciją ir pamiršote apdoroti null atvejį, jis gali pakomentuoti: „🟡 Galima problema: šiame kode neapdorotas X scenarijus, todėl gali kilti Y. Siūlome pridėti tikrinimą.“ Kai kuriais atvejais Copilot netgi pasiūlys vieno mygtuko sprendimą – paruoštą pataisą, kurią galite pritaikyti jo rekomendacijai įgyvendinti. Tai paverčia smulkius peržiūros komentarus praktiškais pataisymais ir taupo laiką. 2025 metų liepą „GitHub“ paskelbė, kad Copilot code review tapo bendrai prieinamas net ir mobiliuosiuose įrenginiuose, parodydami pasitikėjimą jo stabilumu. Svarbu pažymėti, kad DI neturi pakeisti žmonių peržiūrėtojų – jis iš anksto pateikia grįžtamąjį ryšį, kad tikram žmogui peržiūrėtojui liktų tik svarbesni dalykai (stilius, smulkios klaidos jau ištaisyti). Rezultatas – greitesni peržiūros ciklai. Pirmieji vartotojai pastebi: puikiai tinka rutiniams pasiūlymams, bet gali būti triukšmingas su dideliais skirtumais (GitHub aktyviai tai tobulina, pvz., 2025 m. liepos atnaujinimas pagerino didelių PR apdorojimą, kad kūrėjas nebūtų užverstas per daug DI komentarų).
• Amazon CodeGuru Reviewer: „Amazon“ įrankis, priklausantis AWS DevOps paslaugoms, jau keletą metų naudoja ML (apmokytą su Amazon vidiniu kodu ir PR duomenimis) automatinei kodo peržiūrai. Jis integruojamas su GitHub, CodeCommit, Bitbucket ir kt. CodeGuru daugiausia dėmesio skiria veikimo našumo ir saugumo klausimams – pavyzdžiui, jis gali pastebėti, kad cikle atveriamas duomenų bazės ryšys ir nėra uždaromas (išteklių nutekėjimas), arba pažymėti pasenusias API. 2023–2024 m. CodeGuru taip pat išmoko aptikti koduotus slaptažodžius ir tam tikras spragas. Aptiktos problemos pateikiamos kaip komentarai PR arba valdymo pulte. Nors generatyvumo prasme jis nėra toks pažangus (jis nerašys naujo kodo vietoj jūsų), kartais pasiūlo, kaip išspręsti problemą, arba pateikia nuorodas į AWS dokumentaciją/best practices. Tai – vertinga AI „antra akis“, ypač Java ir Python projektams, vykdomiems AWS. Kaina skaičiuojama už kiekvieną išanalizuotą kodo eilutę (didesniems kodų bazėms kai kas randa šią paslaugą brangia), tačiau AWS tikėtina kai kurias šias funkcijas jau integravo į Amazon Q paketą verslo klientams.
• AI Reviewer Startups (CodeRabbit, ir kt.): Pastaruoju metu atsirado ne viena nauja įmonė, kuri specializuojasi AI pagrindu veikiančioje kodo peržiūroje. Pavyzdžiui, CodeRabbit (atviro kodo projektas GitHub’e) gali generuoti PR suvestines ir pateikti peržiūros pastabas naudodamas LLM, o Graphite (PR įrankis) užsiminė apie AI galimybes apibendrinti kodo pakeitimus. Taip pat yra Reviewer.ai, kuris siekia automatiškai integruoti AI atsiliepimus tiesiai į CI procesus. Nors dauguma jų kol kas nėra plačiai naudojami, tendencija aiški: AI padės kodo peržiūroje taip, kaip dabar padeda linters ar CI testai – veiks fone kiekvienam PR’e.
• Tabnine Code Review Agent: Kaip minėta anksčiau, Tabnine Enterprise siūlo AI kodo peržiūros agentą. Jis veikia jūsų lokaliame serveryje ir remiasi organizacijos taisyklėmis (galite konfigūruoti „Code Review Rules“), kad AI komentarai atitiktų jūsų stilistikos gaires. Pvz., jis automatiškai atmes PR, kuris prideda priklausomybę su neleidžiama licencija arba pažymės console.log naudojimą production kode, jei toks naudojimas draudžiamas jūsų gairėse. Tokia pritaikoma AI peržiūra labai naudinga užtikrinant nuoseklumą didelėse komandose.
• Qodana + AI (JetBrains): JetBrains turi statinės analizės platformą Qodana, kurią integruoja su AI automatinėms klaidų pataisoms. Nuo 2025 m. JetBrains AI Assistant gali dirbti kartu su Qodana patikromis – jei Qodana aptinka galimą klaidą ar „code smell“, galima paspausti mygtuką „Paprašyti AI pataisyti“ ir asistentas bandys pertvarkyti kodą, kad išspręstų problemą. Tokia linters ir AI automatinio taisymo sinergija žada daug. JetBrains taip pat pristatė AI siūlomas commit žinučių formuluotes – kai IntellJ/PyCharm aplinkoje įkeliate pakeitimus, AI gali pasiūlyti commit žinutę, apibendrinančią pakeitimus. Smulki, bet apčiuopiama nauda peržiūrėtojams (gera commit žinutė palengvina peržiūrą).
• PR santraukų generavimas: Naudinga funkcija skubantiems žmogaus peržiūrėtojams – AI sukurtos PR santraukos. Tokie įrankiai kaip GitHub “PR description generator” (Copilot Labs/eksperimentinė dalis) gali sugeneruoti markdown PR aprašymą remiantis difu. Panašiai Amazon CodeCatalyst (AWS DevOps paslauga) turi AI, kuris, atidarius pull request, automatiškai pateikia kodo pakeitimų santrauką, išskirdamas, kurie moduliai paveikti ir pagrindinius pakeitimus. Tai leidžia peržiūrėtojams greitai susidaryti bendrą vaizdą, neskaitant kiekvienos eilutės. Tikėtina, kad iki 2025 pabaigos tai taps standartu – jau dabar tokias funkcijas matome Azure DevOps ir kitose platformose.

Apskritai, dirbtinio intelekto stiprybė kode peržiūroje yra peržiūros proceso spartinimas ir gebėjimas pastebėti tai, ką žmonės gali praleisti (arba nenori gaišti tam laiko). 2024 m. IBM tyrimas parodė, kad DI peržiūrėtojai gali aptikti apie 20–30% dažniausių klaidų prieš žmogui peržiūrint, todėl sumažėja darbo krūvis. O Microsoft teigė, jog naudojantis Copilot viduje PR peržiūroms, patvirtinimo laikas įprastiems pakeitimams ženkliai sumažėjo.

Tačiau būtina įvardyti ribotumus ir rizikas: DI gali neteisingai atpažinti tvarkingą kodą kaip klaidingą (klaidingi teigiami rezultatai) ar net pasiūlyti pakeitimus, kurie subtiliai pakeičia funkcionalumą. Vis tiek privalo prižiūrėti žmogus. Pavyzdžiui, Copilot gali pasiūlyti ciklą perrašyti funkciniu stiliumi – gerai, bet gal šioje kodo bazėje to stiliaus nereikia. Taip pat kyla DI konteksto nesupratimo problema: jis realiai nežino, kokia pakeitimo intencija už kodo, tad gali nepastebėti aukštesnio lygio projektavimo problemų ar subtilių klaidų, reikalaujančių suprasti reikalavimus. Ekspertas peržiūrėtojas Reddit rašė: „Copiloto peržiūra – tarsi turbo linterių ir jaunesnio programuotojo derinys: jis be galo kabinėsis prie formatavimo ir smulkmenų, kas puiku, bet nepakeis vyresnio inžinieriaus, kuris gali pasakyti ‘ši funkcija netinka šiame modulyje’ ar ‘gal visą sprendimą reikia pergalvoti iš naujo’.“ Iš esmės DI kodo peržiūra puikiai tinka „lengvam grobiui“ ir peržiūros krūvio mažinimui, tačiau ji papildo, o ne pakeičia argumentuotą žmogaus peržiūrą.

Vienas įdomus gandas 2025-ųjų pabaigoje: girdime, kad GitHub eksperimentuoja, leisdami Copilot ne tik komentuoti PR, bet ir padėti juos sujungti – pvz., automatiškai iš naujo testuoti ir rebase’inti peržiūrėtus PR, galbūt net iškart išleidžiant su funkcijų ženklais. Tai – „GitHub Copilot for DevOps“ vizijos dalis, rodanti, kad DI gali judėti nuo kodo rašymo ir peržiūros link realaus diegimo koordinavimo (prižiūrint žmogui). Greičiausiai daugiau išgirsime apie tai 2026-aisiais.

DI pagrindu veikiantys dokumentacijos įrankiai

Geros dokumentacijos ir komentarų rašymas – dar viena sritis, kur DI labai palengvina programuotojų kasdienybę. DI dokumentacijos įrankiai gali automatiškai generuoti docstring’us, techninę dokumentaciją ar net naudotojų gidus iš kodo. Jie padeda užtikrinti, kad kodas ne tik parašytas, bet ir paaiškintas. Susipažinkime su pagrindiniais įrankiais ir naujovėmis:

• DI docstring’ų generatoriai: Daug redaktorių dabar geba automatiškai sugeneruoti docstring’ą funkcijai ar klasei. Pavyzdžiui, GitHub Copilot gali sugeneruoti docstring’ą, jei tiesiog po funkcija pradedate rašyti komentarą ir paspaudžiate Tab – jis apibendrins funkcijos paskirtį, parametrus ir grąžinamąją vertę pagal kodą. Tai buvo viena pirmųjų Copilot galimybių ir ji tobulėja kartu su modelių kokybe. Panašiai, Amazon CodeWhisperer dažnai įterps komentarus, paaiškinančius kodą, ypač jei tai nurodysite („// explain what the next block does“). Tokie įrankiai kaip Tabnine ir Codeium taip pat palaiko generavimą pagal pageidavimą – pvz., galite Java faile parašyti / ir Tabnine užpildys Javadoc šabloną aprašymais, paimtais iš kodo konteksto.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: Tai yra specializuoti įrankiai, orientuoti į dokumentaciją. Mintlify (pradėtas 2022 m.) turi VS Code plėtinį, kuris viena komanda gali sukurti dokumentacijos komentarą funkcijai Python, JS, Java ir kt. kalbomis. Jis naudoja dirbtinio intelekto modelį, kuris analizuoja kodą ir pateikia glaustą aprašymą bei @param ir @returns anotacijas. DocuWriter.ai yra naujesnė alternatyva, kuri teigia esanti „#1 DI kodo dokumentavimo įrankis“ – ji gali generuoti visus Markdown ar API dokumentus iš kodo bazės. Iš esmės šie įrankiai analizuoja jūsų kodą, galbūt jį ar jo testus paleidžia, ir tuomet pateikia dokumentaciją žmonių kalba. Pavyzdžiui, DocuWriter gali paimti saugyklą ir sukurti API nuorodos dokumentą, kuriame visi klasės bei funkcijos aprašomos natūralia kalba. Tai itin naudinga projektams, kuriuose trūksta dokumentacijos – gaunate pirminį juodraštį, kurį vėliau gali patobulinti programuotojai.
• Mutable.ai projektas „Auto Wiki“: Mutable.ai, DI programuotojų įrankių startuolis, išleido AutoWiki, kuris sugeneruoja wiki jūsų kodo bazei. Naujausioje v2 (2025) versijoje AutoWiki netgi gali įtraukti UML tipo diagramas apie kodo struktūrą ir naudoja DI Wiki palaikymui, kai kodas keičiasi. Iš esmės, tai kaip nuolat atnaujinamas projektavimo dokumentas. Jis paverčia jūsų kodą į tarpusavyje susijusių HTML/Markdown puslapių rinkinį (kaip Wiki ar Doxygen išvestis), tačiau tekstas rašomas natūralesne, pasakojamąja kalba. Taip sprendžiama įprasta problema – pasenusi dokumentacija: DI periodiškai iš naujo analizuoja kodą ir atnaujina wiki straipsnius. Pvz., jei jūs refaktoruojate funkciją, DI wiki atnaujins ir funkcijos aprašymą, ir visas į ją nuorodas. Mutable.ai įrankis gali būti diegiamas lokaliai arba naudojamas debesyje, ir jie pabrėžia, kad jis „užtikrina nuolatinį dokumentacijos atnaujinimą“.
• Swimm ir kiti vadovams: Swimm – tai dokumentacijos platforma, integruojama su jūsų kodu, kad galėtumėte kurti vadovus ir instrukcijas, kurios visuomet išliktų aktualios. 2024 m. Swimm įdiegė DI pagalbininką, kuris gali sukurti pradinę dokumentaciją kodo fragmentui ar sugeneruoti paaiškinimus, kuriuos vėliau gali paredaguoti autorius. Tai nėra visiškai automatinė sistema kaip AutoWiki, bet ji paspartina naujų darbuotojų instrukcijų ar architektūros apžvalgų kūrimą, pateikdama DI sukurtą pradinį variantą.
• Integruota dokumentacija per pokalbių DI: Kitas dokumentacijos metodas – naudoti DI pokalbius atsakymams į klausimus apie kodą (tai gali veikti kaip gyva dokumentacija). Jau aptarėme Sourcegraph Cody ir Cursor @Docs komandą, kurios leidžia DI gauti bibliotekos ar net projekto dokumentaciją pagal poreikį. JetBrains AI Assistant taip pat turi funkciją, kad jei pažymėsite kodo dalį ir paklausite „ką tai daro?“, ji ne tik paaiškins tiesiogiai, bet prireikus ir sugeneruos dokumentacijos komentarą pačiame kode. 2025 m. programuotojai jau traktuoja tokius DI paaiškinimus kaip dokumentaciją: užuot ieškoję dizaino dokumentacijos, jie paprašo DI paaiškinti modulį. Kai kurios komandos tai integravo į savo procesą – pvz., po funkcijos sujungimo jie paprašo DI sugeneruoti trumpą dokumentacijos pastraipą apie ją ir įkelia ją į projekto wiki.
• API dokumentacija ir komentarų vertimas: Dirbtinis intelektas taip pat labai naudingas kuriant išorinę API dokumentaciją. Pavyzdžiui, jei prižiūrite biblioteką, tokie įrankiai kaip OpenAI GPT-4 gali perskaityti jūsų kodą ir sugeneruoti visą README ar naudojimo pavyzdžius. Jis netgi gali sugeneruoti dokumentacijos versijas keliomis kalbomis, išversdamas tekstą (su stebėtinai geru tikslumu – prireikia tik nedidelės žmogaus peržiūros dėl techninių terminų). GitHub Copilot Labs turėjo funkciją „Paaiškinti kodą“, kuri galėjo pateikti pastraipą su kodo bloko paaiškinimu – naudinga kuriant pamokas ar komentuojant sudėtingą logiką. Taip pat, jei turite pasenusią dokumentaciją, DI gali perskaityti kodo pakeitimus ir išskirti, kurioms dokumentacijos vietoms gali reikėti atnaujinimų.

Dirbtinio intelekto stiprybės dokumentacijoje yra akivaizdžios: jis sprendžia užduotį, kurios daugelis programuotojų nemėgsta ar pamiršta – rašyti dokumentaciją – ir padaro tai per kelias sekundes. DI ypač gerai kuria šabloninę dokumentaciją (pvz., išvardija visas modulio funkcijas su aprašymais). Jis taip pat užtikrina stilių nuoseklumą (galite paprašyti DI naudoti tam tikrą toną ar formatą visai dokumentacijai). Todėl net jei DI sugeneruota dokumentacija nėra tobula, ji suteikia didžiulį startą. Programuotojai gali tik patobulinti DI rezultatą vietoj to, kad rašytų viską nuo nulio – tai sutaupo daug laiko.

Tačiau egzistuoja tam tikri apribojimai ir niuansai:

• DI gali neteisingai interpretuoti kodo paskirtį: Jis dokumentuoja tai, ką mano darant kodą, o tai gali būti netiesa, jei kodas elgiasi netikėtai ar jo logika klaidinga. Pavyzdžiui, DI gali parašyti „ši funkcija grąžina vartotojo amžių metais“, kai iš tikrųjų ji grąžina amžių mėnesiais dėl klaidos ar pavadinimų sumaišties. Taigi, DI sugeneruota dokumentacija vis tiek turi būti patikrinta programuotojų.
• Trūksta aukštesnio lygio konteksto: DI sugeneruoti kodo komentarai puikiai paaiškina, kas yra kodas, bet ne visada kodėl kodas parašytas būtent taip. Architektūriniai sprendimai ar dizaino motyvai (klasikinė „dokumentacija“, kuri lydi kodą) reikalauja konteksto, kurio kode nėra. DI negali stebuklingai žinoti pradinės užduoties ar apribojimų, nebent jūs to nurodysite. Todėl DI gali sugeneruoti paviršutinišką dokumentaciją, kuri tiktai konstatuoja faktus, bet ne argumentaciją. Geriausias rezultatas gaunamas derinant DI ir žmogaus rašytą aukštesnio lygio dokumentaciją.
• Priežiūros našta: Jei DI dokumentaciją laikysite galutine be aiškios tvarkos, ji gali pasenti kaip ir bet kuri kita dokumentacija. Idealu būtų periodiškai paleisti dokumentacijos generatorių su naujausiu kodu. Kai kurie įrankiai (pvz., Mutable AutoWiki) bando šį procesą automatizuoti. Protinga dokumentacijos generavimą įtraukti į CI procesą – pavyzdžiui, kasdieninio darbo užduotį, kuri iš naujo sugeneruoja DI dokumentaciją ir pažymi, jei kas nors reikšmingai pasikeitė (kad techninis rašytojas galėtų peržiūrėti skirtumus).

Ypač įdomu, kad Atlassian (Jira/Confluence kūrėjai) 2025 m. į „Confluence“ integravo dirbtinio intelekto asistentą, galintį pagal užklausas sukurti technines specifikacijas ar naudotojo dokumentaciją. Tai labiau orientuota į galutinius naudotojus, tačiau rodo, kad prozos rašymą (naudotojo vadovus, išleidimo pastabas ir t.t.) taip pat perima DI. Programuotojas galėtų tiesiog įklijuoti pakeitimų žurnalą ir paprašyti parengti išleidimo pastabų juodraštį tvarkingu formatu – didžiulis laiko taupymas.

Apibendrinant, DI tampa dokumentuotoju, kurio programuotojams niekada netrūko. Tinkamai prižiūrint, jis užtikrina, kad kodas ne tik veikia, bet ir yra paaiškintas. Kaip taikliai pasakė vienas ekspertas: „Mes judame link pasaulio, kuriame programavimo stovyklos mažiau dėmesio skiria sintaksei ir daugiau problemų sprendimui bei DI bendradarbiavimui… DI gali pasirūpinti 70 % ir daugiau įgyvendinimo detalių, o netrukus jis dokumentuos ir tas detales.“ Ateityje dokumentacijos rašymas gali pareikalauti daug mažiau nuobodaus darbo, leisdamas programuotojams susitelkti į dizainą ir logiką, o DI užtikrins, kad viskas būtų tinkamai dokumentuota ateities kartoms.

DI pagrįsti testavimo ir kokybės įrankiai

Testavimas – tai sritis, kurioje DI gali žymiai pagerinti padengimą ir anksti aptikti klaidas. Dabar keli įrankiai naudoja DI, kad generuotų testų atvejus, siūlytų papildomus ribinius atvejus ir net automatiškai taisytų nepavykusius testus. Štai svarbiausi DI pasiekimai testavimo srityje:

• Vieneto testų generavimas (Diffblue & kiti): Diffblue Cover čia yra pionierius: tai DI įrankis (iš Oksfordo atskilęs startuolis), automatiškai generuojantis JUnit testus Java kodui. Įkelkite savo Java klases ir Diffblue išves vieneto testų kodą, kuris pasieks norimą padengimą (dažnai 70 % ir daugiau). Jis naudoja simbolinio DI ir neuroninių tinklų kombinaciją, kad sukurtų prasmingus teiginius (ne tik atsitiktinius įvestis). Iki 2025 m. Diffblue variklis jau geba apdoroti sudėtingesnes konstrukcijas ir net pasiūlyti refaktoringą, jei kodas netestuojamas. Tai komercinis produktas, skirtas įmonėms, norinčioms testais padengti didelius senus kodų bazes. Sėkmės istorija: Diffblue buvo panaudota 1 milijono eilučių Java programoje, kur testų buvo tik 20 %. Per kelias dienas padengimą pavyko pakelti iki 60 % – tai žmonėms užimtų mėnesius.
• CodiumAI TestGPT (Qodo): CodiumAI, dabar pervadintas į Qodo, sprendžia „kodo vientisumo“ klausimą. Jie sukūrė modelį TestGPT, kuris analizuoja funkciją ir sugeneruoja keletą vieneto testavimo scenarijų jai. Tai ne vienas pavyzdys – jis tikrina įprastus, ribinius ir klaidos atvejus. Python, JS ir TS (ir netrukus Java) atveju Codium VS Code plėtinys sugeneruos visą testų bylą su keliais testais. Pavyzdžiui, funkcijai calculateDiscount(price, customerType), DI sugeneruos testus įprastam klientui, premium klientui, neigiamos kainos atveju (tikimasi klaidos), nulinės kainos atveju ir t.t., su teiginiais kiekvienam jų. Tai neįtikėtinai naudinga kūrėjams, kuriems sunku sugalvoti visus ribinius atvejus. Vienas Reddit naudotojas palygino CodiumAI testų generavimą su rankiniu rašymu ir pastebėjo, jog jis buvo „stebėtinai išsamus, aptiko kampinius atvejus, apie kuriuos nepagalvojau“, nors kartais parašydavo pasikartojančius testus. Qodo/Codium taip pat integruojasi į PR srautus – parašius naują kodą, automatiškai gali pasiūlyti naujus testus, kuriuos įtraukti į PR.
• Copilot ir CodeWhisperer testams: Net ir bendro pobūdžio kodo asistentai supranta testavimo svarbą. Jei parašysite užklausą, pvz., “// parašyk testą aukščiau esančiai funkcijai”, Copilot mielai sugeneruos testą (naudojant tikėtiną tos kalbos testavimo sistemą, pvz., pytest, Mocha ar JUnit). GitHub net demonstravo Copilot X, kai galėjote paklausti Copilot Chat „Generuok testus šiam failui“ ir jis sukurtų testų failą. „Build 2025“ renginyje Microsoft paskelbė, kad Copilot gali autonomiškai dirbti prie testų aprėpties gerinimo kaip agento režimo dalį – tai reiškia, kad Copilot agentas gali analizuoti, kurios kodo eilutės neturi testų aprėpties, ir tuomet sugeneruoti testus joms padengti, tada sukurti PR su šiais testais. Taip AI uždaro ciklą – jis ne tik rašo kodą, bet ir užtikrina, kad kodas būtų testuojamas. Amazon CodeWhisperer taip pat gali pagal poreikį sugeneruoti vienetinių testų kodą; iš tiesų, AWS teigė GA pristatyme, kad jis gali kurti saugius testus ir net išskirti, jei jūsų kodas atrodo netestuojamas (paskatindamas jus perrašyti jį, kad būtų galima testuoti).
• Testų validavimo agentai: Be testų generavimo, dirbtinis intelektas gali padėti interpretuoti nesėkmingus testų rezultatus. Kai kurie pažangūs įrankiai leidžia įkelti nesėkmingo testo žurnalą į AI – jis tada nurodo tikėtiną klaidos priežastį kode. Pavyzdžiui, jei testas tikėjosi 100, bet gavo 99 – AI gali atsekti klaidą iki „vieneto per daug ar per mažai“ klaidos kode ir netgi pasiūlyti vienos eilutės pataisymą. Junie (JetBrains) turi funkciją, kai ji stebi testų vykdymą ir kažkam nepavykus, tuoj pat imasi taisyti kodą, kaip minėta. Taip pat vyksta tyrimai dėl AI sugeneruotų savybių pagrindo testų – vietoj konkrečių atvejų, AI bando įžvelgti bendrą elgseną ir tada testuoja daugybę atsitiktinių įvesčių (kaip AI valdomas „fuzz testing“). Tai gali aptikti ribinius atvejus, kurių vienetiniai testai su fiksuotomis reikšmėmis nepastebėtų.
• Integracinis ir „end-to-end“ (E2E) testavimas: Dirbtinis intelektas taip pat pradeda žengti aukštesnio lygio testavimo linkme. Pavyzdžiui, atsiranda įrankių, kurie gali nuskaityti programos naudotojo sąsają (per jos HTML/JS ar dizaino specifikacijas) ir automatiškai sugeneruoti end-to-end testų scenarijus (pvz., Selenium ar Playwright scenarijus). Yra įrankis, pavadintas Mabl, kuris naudoja AI testų pritaikymui, kai keičiasi UI. Dar daugiau – įsivaizduokite, kad natūralia kalba aprašote naudotojo eigą („prisijungti, pridėti prekę į krepšelį, eiti į apmokėjimą, patikrinti galutinę kainą“) ir AI sugeneruoja automatizuotą testo scenarijų. Tai dar ankstyvoje stadijoje, bet dėl AI kalbos supratimo – tai įmanoma. Kai kurios komandos jau naudojo ChatGPT, kad paverstų rankiniu būdu aprašytus testų atvejus į vykdomą testų kodą.
• Testų duomenų generavimas: Kita nedėkinga užduotis yra testinių duomenų ar „fixture“ kūrimas. AI gali padėti sugeneruodamas realistiškus bandomuosius duomenis, kurie atitinka tam tikrus apribojimus (pavyzdžiui, įtikimą vartotojo profilio JSON’ą arba vaizdų rinkinį su norimomis savybėmis). OpenAI Code Interpreter ChatGPT galėjo net generuoti sintetinius duomenų rinkinius vos per akimirką. Tai labai padeda vykdant integracinius testus ar kai reikia užpildyti kūrimo aplinkas.

Dirbtinio intelekto stiprybė testavime akivaizdžiai slypi padidintoje aprėptyje ir galimybėje anksčiau aptikti regresijas. Tai panašu į turėti jaunesnį QA inžinierių, kuris nepavargdamas rašo pagrindinius testus kiekvienai naujai funkcijai. Daugelis programuotojų nerašo pakankamai testų dėl laiko stokos; DI gali užpildyti šią spragą. Turint daugiau testų, komandos įgyja daugiau pasitikėjimo ir gali drąsiau refaktoruoti kodą (nes testai aptiks, jei kažkas sugenda). Taip pat DI gali pasiūlyti ekstremalius scenarijus, kurių žmonės pamiršta – didinant patikimumą. Yra įrodyta, kad DI sugeneruoti testai aptiko slėpusius klaidų: pavyzdžiui, CodiumAI testai galėjo iškviesti funkciją su None reikšme, kai programuotojas manė, kad ji niekada nebus None, atskleidžiant klaidą.

Tačiau, apribojimai taip pat yra svarbūs:

• Testų kokybė: DI gali parašyti pernelyg paprastus arba net neteisingus testus. Pavyzdžiui, DI gali neteisingai suprasti specifikaciją ir patvirtinti neteisingą elgesį (klaidingą teiginį teste). Jei programuotojai aklai pasitiki DI testais, jie gali manyti, kad tikrina funkciją, kai iš tiesų tikrina klaidą kaip savybę. Tad žmonių peržiūra sugeneruotiems testams vis dar reikalinga.
• Palaikymas: Jeigu kodas keičiasi, DI testus reikia atnaujinti. Jei kartą sugeneruoti testai paliekami tokie patys, jie gali pasenti ir pradėti neveikti, net jei kodas yra teisingas. Idealiu atveju, tas pats DI, kuris juos sugeneravo, galėtų juos atnaujinti ar perkurti pasikeitus situacijai (pavyzdžiui, integravus su versijų kontrolės skirtumais).
• Nestabilumas (flakiness): Tai – didelė problema automatizuotame testavime: testai, kurie kartais praeina, kartais ne. DI gali sugeneruoti tokius testus, jei jis nėra atidus deterministiniam elgesiui (pavyzdžiui, priklauso nuo laiko ar išorinių paslaugų). Šiuo metu DI dar nėra visiškai sąmoningas apie nestabilumo pavojus, todėl žmonės turi peržiūrėti ir kartais nurodyti („nesinaudok tikrais tinklo užklausimais” ir pan.).

Vienas įdomus trendas: DI naudojimas paties DI siūlomam kodui testuoti. Pavyzdžiui, kai Copilot agentas sukuria pataisą, jis taip pat gali parašyti testus tai pataisai ir juos paleisti, kad patikrintų, ar problema išspręsta ir ar nesugedo kitos vietos. Tai nauja galimybė, padaranti šiuos DI agentus labiau save patikrinančius.

Kitas gandas iš testavimo bendruomenės – įrankis, kuris leis programuotojams atlikti „pokalbinį testų tobulinimą”: kai DI sugeneruoja testus, jūs galite su juo kalbėtis: „Šie testai geri, bet pridėk vieną, kur įvestis yra neigiama” arba „parametras X yra sudėtingas, užtikrink, kad testas apimtų maksimalią reikšmę”. Tuomet DI atitinkamai modifikuos ar pridės testų. Toks aukšto lygio valdymas galėtų leisti programuotojams išmokyti DI savo sričiai būdingų testavimo poreikių.

Apibendrinant, DI testavime iš tiesų tampa dovana programinės įrangos kokybei. Jis sumažina monotoniją rašant testus ir padidina saugos garantiją keičiant kodą. Vyresnysis inžinierius iš Google buvo cituotas spaudoje: „Turėjome modulį su 5% aprėptimi, kurio niekas nenorėjo liesti; pritaikius DI testų generavimą, aprėptis pakilo iki 50% vos per popietę. Pirmas DI testų paleidimas netgi aptiko klaidą įvesties analizėje, kuri buvo praslydusi. Aš buvau įtikintas.” Tai atspindi vis stiprėjančią nuomonę, kad DI taps nepakeičiamu asistentu, užtikrinant, kad mūsų kodas būtų ne tik parašytas greičiau, bet ir veiktų teisingai.

Išmanios IDE ir integruotos kūrimo aplinkos su DI

Be atskirų funkcijų, 2025 metais išaugo pilnai su AI integruotų IDE ir programavimo platformų populiarumas. Jos siekia suteikti visapusišką aplinką, kur dirbtinis intelektas padeda kiekviename žingsnyje – programavime, derinime, refaktorinime, devops – o ne būti pridėtine ar antraeile funkcija. Pažvelkime į reikšmingiausius AI sustiprintus IDE ir plėtinius:

Replit Ghostwriter (AI debesijos IDE)

Replit yra internetinis IDE ir skaičiavimų platforma, kuri AI (Ghostwriter) pavertė savo patirties pagrindu. Ghostwriter galimybės Replit platformoje apima:

• Kodo užpildymas rašant (keletas pasiūlymų, iš kurių galite pasirinkti, panašiai kaip Copilot).
• Ghostwriter pokalbiai – šoninė juosta, kurioje galite užduoti klausimus apie savo kodą arba gauti pagalbos (su žiniomis apie atvertus failus).
• Derintuvas ir klaidų taisymas: kai programa meta klaidą, Ghostwriter ją paryškins ir dažnai paaiškins arba pasiūlys sprendimą realiu laiku.
• Generavimas: Galbūt stebuklingiausia funkcija – galite paprašyti Ghostwriter sugeneruoti visą projektą ar kelių failų komponentus. Jie pademonstravo žaidimo „Gyvatėlė“ kūrimą nuo nulio naudojant pokalbį. Ghostwriter gali sukurti reikiamus failus, kodą ir netgi resursus užklausai įgyvendinti.

Ghostwriter iš tiesų palaiko įvairias programavimo kalbas – jis veikia su žiniatinklio aplikacijomis, Python scenarijais, C++ programomis ir kt., viską naršyklėje. Replit taip pat integravo Ghostwriter į savo mobiliąją programėlę, tad galite programuoti kelyje su AI pagalba.

Viena iš Ghostwriter stiprybių yra sklandi vykdymo ir AI integracija. Kadangi Replit gali tuoj pat vykdyti kodą, Ghostwriter gali atlikti tokius veiksmus kaip testų vykdymas savo parašytam kodui patikrinti arba naudoti vykdymo aplinką pasiūlymams pagerinti. Pavyzdžiui, rašant Python funkciją, Ghostwriter gali ją paleisti su pavyzdiniais įvesties duomenimis, stebėti išvestis ir tobulinti pasiūlymą (tai oficialiai nenurodoma, bet Replit vadovas užsiminė apie tokias galimybes pasitelkiant savo vykdymo smėlio dėžę).

Ghostwriter ribojimas yra tas, kad jis susietas su Replit aplinka. Profesionalūs programuotojai, dirbantys su didelėmis kodų bazėmis vietinėje aplinkoje, dar negali lengvai naudoti Ghostwriter su savo individualiomis aplinkomis (nors Replit turi ir desktop programos beta versiją). Taip pat, kadangi tai debesų sprendimas, jei turite uždarą/proprietarinę kodų bazę, galbūt nenorėsite jos laikyti Replit vien tam, kad naudotumėte Ghostwriter. Vis dėlto, asmeniniams projektams, mokymuisi ar net mažoms komandų užduotims Ghostwriter yra labai naudingas. Replit Core plano kainodara daro jį prieinamą ir svarbu, kad jis suteikia kompiuterinių resursų kreditų – taigi, mokate už AI ir savo debesijos vystymo aplinką viename. Replit vizija – galutinė „AI programavimo“ darbo eiga, kur nurodote aukšto lygio tikslus, o Ghostwriter vis daugiau sunkaus darbo atlieka už jus, o jūs prižiūrite procesą – tarsi turėtumėte jauną programuotoją komandoje.

Cursor – AI kodo redaktorius

Cursor (sukurta Anysphere) yra dar vienas pilnai funkcionalus kodo redaktorius, tačiau, skirtingai nei debesyje, tai programa, kurią paleidžiate vietoje (nors AI naudoja debesijos modelius). Cursor iš esmės paėmė VS Code pagrindą (kaip teigiama, pastatytas ant VS Code) ir suteikė jam AI galias:

• Jame AI automatinis užbaigimas, kuris yra labai jautrus ir gali atlikti ilgus kelių eilučių užbaigimus (panašiai kaip Tabnine ar Copilot, tačiau su savais patobulinimais).
• Cursor Chat yra sąmoningas viso jūsų projekto konteksto. Galite klausti tokių dalykų kaip „Rask visur, kur naudojame mokėjimo API ir įsitikink, kad tvarkome klaidas“, ir jis tai padarys, skaitydamas jūsų projekto failus – ko vien VS Code su Copilot nebūtų lengva padaryti.
• Agent režimas (Ctrl+I): Pažymite šiek tiek kodo arba tiesiog aktyvuojate agentą ir duodate instrukciją, pvz., „Refaktorizuoti šią funkciją, kad būtų asinchroninė“ arba „Įgyvendinti čia sąsają XYZ“. Cursor agentas padarys reikiamus pakeitimus skirtinguose failuose. Jis jus „įtrauks į procesą“, parodydamas, kokius skirtumus planuoja padaryti, ir leis jums patvirtinti ar pakoreguoti. Tai atrodo kaip pirmas žingsnis į tikrai IDE integruotą refaktorizavimo dirbtinį intelektą.
• Įrankių integracijos: Cursor turi įdiegtą interneto paieškos palaikymą (@web), paveikslėlius užklausose (galite įkelti klaidos ekrano nuotrauką) ir dokumentaciją (@ nurodyti kodą ar bibliotekas). Tai reiškia, kad pats redaktorius gali iškart pritraukti išorinę informaciją – ko paprastai reikėtų atsidaryti naršyklę.
• Lokalūs ir debesies modeliai: Pagal nutylėjimą Cursor naudoja galingus debesijos modelius (GPT-4, Claude). Tačiau komanda teigia, kad turi ir nuosavų modelių. Galbūt tai mažesni, tam tikroms užduotims pritaikyti modeliai (pavyzdžiui, greitam užbaigimui, taupant API iškvietimus). Jie derina greitį ir kaštus. Taigi, Cursor mokamame plane turite „greitų“ užklausų biudžetą (naudojant GPT-4 8k, pavyzdžiui), o tada neribotas „lėtas“ (galbūt GPT-4 32k ar Claude, kurie gali būti labiau eilėje). Paprastai AI yra tada, kai jums reikia – sklandžiai.

Rezultatas – daugelis išbandžiusių Cursor programuotojų pajuto produktyvumo šuolį. Jis sujungia kelių įrankių galimybes: vietoj VS Code + Copilot + naršyklės + terminalo, Cursor viską turi vienoje sąsajoje. Kai kurie net apibūdino tai kaip „IDE, kuris visada jaučiasi kaip programavimo poroje su dirbtiniu intelektu“. O tiems, kurie dirba su skirtingomis kalbomis ar nepažįstamu kodu, galimybė klausti redaktoriaus ir iškart gauti atsakymus (pvz., „ką daro šis regex?“ ar „sugeneruok greitą šios funkcijos naudojimo pavyzdį“) yra neįkainojama.

Cursor apribojimai: tai vis dar nauja, tad trūksta šiek tiek išbaigtumo (kai kurie naudotojai pranešė apie didelį atminties naudojimą ar retkarčiais užstringančias labai didelius projektus). Nemokama versija yra ribota, todėl gali erzinti tuos, kurie nenori mokėti. Nors palaikomos daugelis kalbų, sunkios verslo kalbos, kaip COBOL, ar nišiniai karkasai gali neturėti specialaus palaikymo už bazinio teksto užbaigimo ribų. Kitas aspektas: kai kurie programuotojai yra stipriai pritaikę savo VS Code/IntelliJ aplinkas – pereiti prie naujo redaktoriaus sunku, net jei AI siūlo privalumų. Cursor stengiasi tai kompensuoti palaikydamas VS Code plėtinius (daugelis veikia iškart), bet tai nėra 100% atitikmuo.

JetBrains IDE su AI Assistant ir Junie

JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm ir kt. kūrėjai) ilgokai delsė įsitraukti į dirbtinio intelekto sritį, bet 2023 m. paleido AI Assistant papildinį (iš pradžių naudojant OpenAI API), o 2025 m. jis visiškai tapo produktu. Dabar, su JetBrains IDE 2025.1:

• AI Assistant yra integruotas į IDE (su nemokamu kvotu kiekvienam, turinčiam JetBrains IDE licenciją). Jis siūlo geresnį kodo užbaigimą, pokalbių asistentą ir gali generuoti tokius dalykus kaip dokumentacija bei commit žinutės tiesiai IDE aplinkoje.
• Junie yra JetBrains AI agentas (panašiai kaip Copilot agento režimas). Jis sukurtas daugiažingsnėms užduotims: kodo generavimui, testų rašymui, jų paleidimui ir t.t. Junie buvo peržiūros stadijoje ir tapo pilnai parengtas gamybai 2025 m. balandį, bet iš pradžių tik tam tikrose IDE (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand nuo 2025 m. vidurio). Junie naudoja tiek vietinius IDE pajėgumus, tiek debesų modelius. Pavyzdžiui, jis gali naudoti IntelliJ kompiliatorių ir statinę analizę savo pakeitimams nukreipti – to redaktoriui nepriklausomos priemonės padaryti negali.
• Nemokami ir mokami lygiai: JetBrains žengė gana netikėtą žingsnį – 2025 metais visiems pristatė nemokamą AI lygį. Šis nemokamas lygis leidžia neribotai naudoti vietinius modelius (JetBrains įdiegė integraciją su Ollama ir LM Studio, kad galėtumėte tiesiogiai paleisti LLaMA pagrįstus modelius savo kompiuteryje) ir suteikia “nedidelį kvotą” debesų AI naudojimui. Iš esmės, iškart gausite kelias dešimtis GPT-4 ar Claude užklausų per dieną nemokamai. Jei turite All Products Pack (populiari JetBrains prenumerata verslui), automatiškai gaunate AI Pro lygį, kuris reikšmingai padidina debesų kvotą. Dar yra AI Ultimate už 20 $/mėn. tiems, kuriems reikia dar daugiau. Tokia kainodara rodo, kad JetBrains nenori, jog kaina būtų kliūtis naudoti jų AI – jie integruoja jį, kad išlaikytų programuotojus savo platformoje.
• Pagrindinės ypatybės: Be to, ką jau aptarėme (keletos failų redagavimas iš pokalbio, išorinis kontekstas per MCP, darbo neprisijungus režimas, paieška žiniatinklyje ir kt.), JetBrains AI Assistant taip pat gali, pavyzdžiui, paaiškinti sudėtingą kodą, pasiūlyti refaktoringo žingsnius, integruotis su JetBrains patikrinimo įrankiais. Pavyzdžiui, jei IDE statinės analizės įrankis pažymi įspėjimą, galite paprašyti AI „pataisyti šį įspėjimą“ ir jis pritaikys pataisą. Tai puikus taisyklėmis pagrįstų įrankių ir dirbtinio intelekto derinimas. Nauja beta funkcija: Pritaikyti kodo fragmentus iš pokalbio – jei pokalbyje AI pasiūlo kodo fragmentą, galite spustelėti „Pritaikyti“ ir IDE protingai įdės kodą į tinkamą vietą jūsų projekte. Tai sumanus tiltas tarp klausimų-atsakymų ir tikrojo kodavimo.

JetBrains požiūrio stiprybė yra ta, kad daugelis profesionalių programuotojų jau naudoja jų IDE; AI integravimas į pažįstamą darbo srautą (ir susiejimas su projekto indeksu, kompiliatoriumi, derintuvu ir kt.) gali būti labai galingas. Pavyzdžiui, JetBrains leidžia vykdyti AI pagalba pagrįstas duomenų bazės užklausas tiesiogiai DataGrip (įsivaizduokite: „parašyk SQL, kuris surastų visus klientus, kurie per praėjusį mėnesį išleido daugiau nei X“ – užklausa baigiama naudojant schemos supratimą + AI). Jie taip pat turi pranašumą vietinių modelių palaikyme – programuotojai, kurie rūpinasi privatumu, gali naudoti vietinį LLM (nors jis ir ne toks galingas kaip GPT-4, vis tiek geriau nei nieko ir naudinga, kai dirbate be interneto, pvz., lėktuve). JetBrains dabar taip rimtai žiūri į AI (iki tokio lygio, kad kuria savo modelių konteksto protokolą ir galimai net savo modelius ateityje), kad užtikrina jog VS Code/Copilot nebebus vienintelis pasirinkimas AI pagalba grįstai programavimo aplinkai.

Tačiau pradinis naudotojų atsiliepimas buvo prieštaringas – kaip pranešė DevClass, AI Assistant įskiepis pradžioje turėjo žemą įvertinimą (2/5), buvo skundžiamasi klaidomis ir tuo, kad Copilot yra geresnis. Atrodo, kad JetBrains įsiklausė į šią kritiką ir iki 2025 m. gerokai patobulino patirtį (galbūt panaudodama ir naujesnius modelius, kaip GPT-4.1 ir Anthropic Claude 3.7, kaip jie minėjo). Tikėtina, jog dabar naudojimas daug sklandesnis. Visgi išlieka apribojimų: AI funkcionalumai priklauso nuo kalbos ir IDE – pavyzdžiui, 2025 m. viduryje Rider (skirtas .NET) dar neturėjo AI dėl tam tikrų techninių kliūčių, o Community versijose buvo ribota vietinės AI pagalba devclass.com. Taigi dar nėra vienodo palaikymo.

Visual Studio ir VS Code integracijos

Taip pat reikėtų paminėti Microsoft Visual Studio ir VS Code, ne tik GitHub Copilot:

• VS Code žinoma turi Copilot, bet taip pat ir gausybę kitų AI plėtinių. Yra Codeium plėtinys, Amazon AWS Toolkit su CodeWhisperer, Tabnine plėtinys ir t.t. Taigi VS Code išlieka lanksčiausia aplinka, jei norite išbandyti įvairius AI pagalbininkus. Taip pat dabar yra oficialus GitHub Copilot pokalbių langas, ne tik pasiūlymai kodo eilutėse.
• Microsoft taip pat integruoja AI į Visual Studio (visą IDE) ne tik su Copilot. Jie pristatė IntelliCode AI refaktorizacijas, kurios gali aptikti pasikartojančius pakeitimus ir siūlyti pritaikyti juos visame sprendime. Jie turi eksperimentinį „Developer AI“, kuris integruojasi su Azure DevOps – pavyzdžiui, susiejant darbo elementą su kodu ir leidžiant AI įvertinti, ar kodo pakeitimas iš tiesų išsprendė darbo elementą. Per Build 2025 Microsoft pristatė VS funkcijas, tokias kaip „commit message AI“, „Summarize changes“ ir „Ask AI“ bet kurioje IDE vietoje – visa tai iš esmės veikia Copilot pagrindu. Taip pat yra įdomus projektas Visual Studio IntelliCode Generative, kuris gali siūlyti savybių reikšmes ar kodo užbaigimus pagal modelius, išmokytus jūsų pačių kode (nors dabar, tikėtina, Copilot šį projektą nustelbė).

Dar viena nauja tendencija:

• AI CLI ir DevOps srityse: Nors tai nėra IDE, verta paminėti, kad GitHub CLI dabar turi gh copilot, leidžiantį klausti dirbtinio intelekto apie jūsų repozitoriją tiesiog komandinėje eilutėje (pvz., „gh copilot what changed in this PR?“ suteikia AI santrauką). O CI/CD sistemos taip pat prideda AI pagalbininkus, kurie analizuoja build klaidas ar siūlo pipeline optimizacijas (pavyzdžiui, Azure Pipelines AI gali pasiūlyti cache veiksmus, kad spartėtų build procesas). Tai išplečia AI pagalbą už redaktoriaus ribų į platesnį programavimo ciklą.

Apibendrinant, dirbtinio intelekto pagrindu veikiančios IDE siekia integruoti visas šias galimybes natūraliai. 2025 metų konkurencija yra itin arši: Replit ir Cursor bando naujus, visiškai naujus metodus, JetBrains ir Microsoft stiprina gerai žinomas IDE dirbtiniu intelektu, o nauji žaidėjai, kaip Windsurf (Codeium) Editor ir kiti (kai kurie mini projektą „Stackblitz Cody“, nors tai nėra aišku), taip pat jungiasi į kovą. Kūrėjai turi daugiau pasirinkimo nei bet kada anksčiau – tai reiškia, kad jie gali rinktis aplinką, kuri labiausiai padidina jų produktyvumą.

Ekspertų nuomonės išsiskiria dėl to, kas čia yra „perdėta“ ar „karšta“: kai kurie perspėja, kad viso IDE perrašymas dėl dirbtinio intelekto gali būti perteklinis ir jog plėtiniai (tokie kaip Copilot VS Code) jau patenkina 90% poreikių. Kiti mano, kad AI-natyvios IDE gali atrakinti naujus darbo srautus (pavyzdžiui, vieno paspaudimo daugelio failų agentai), kurių „sulipdytos“ sprendimais lengvai neįgyvendinsi. Viena aišku: beveik visos pagrindinės IDE ir redaktoriai dabar turi DI integraciją, ir tai greitai tampa standartiniu lūkesčiu kūrėjų įrankiams. Kaip vienas komentatorius pasakė: „IDE be DI galimybių iki 2027-ųjų bus kaip dinozaurai.“ Tai galbūt šiek tiek perdėta, bet pabrėžia, kad kryptis aiškiai veda į išmanesnes, DI padedamas kūrimo aplinkas.

Išvada ir kas laukia toliau

2025-ieji įtvirtino, kad dirbtinio intelekto programavimo įrankiai nėra eglutės žaisliukas – jie yra esminė šiuolaikinės programinės įrangos kūrimo dalis. Jau matėme, kaip kodo generavimo asistentai išaugo ir tapo įvairiapusiški, klaidų paieška tapo mažiau skausminga, DI bendrakeviai spartino kodo peržiūras, dokumentacija beveik rašosi pati, testavimas sustiprėjo dėl DI sugeneruotų atvejų, o mūsų IDE iš tikrųjų tapo protingais partneriais.

Kas šiuo metu karščiausia:

• Autonominiai programavimo agentai imasi didesnių užduočių (GitHub Copilot agentas, JetBrains Junie, Cursor agentas ir kt.) – šie stumia ribas, leisdami DI tvarkyti daugiapakopius kūrimo procesus nuo planavimo iki kodavimo ir testavimo.
• DI sustiprinta kodo sauga – tokie įrankiai kaip CodeWhisperer saugumo tikrinimai ir būsimos „Security Sentinel“ funkcijos sprendžia problemas, kai DI gali sukelti pažeidžiamumų, tačiau kartu leidžia DI juos taisyti ir saugoti nuo jų realiuoju laiku.
• Sklandi integracija – geriausi įrankiai tampa natūralia kūrimo proceso dalimi (Copilot redaktoriuje, Ghostwriter Replit’e, Cursor vieningos funkcijos). Tie, kurie yra nepatogūs, po truputį dingsta, nes vartotojai renkasi sklandžius sprendimus.
• Nemokamas ar prieinamas DI – kai GitHub Copilot siūlo nemokamą planą, JetBrains įtraukia nemokamą DI lygį, matome judėjimą link to, kad šie įrankiai būtų prieinami kiekvienam programuotojui, ne tik tiems, kurie gali mokėti už prenumeratą. Ši demokratizacija yra „karšta“, nes paskatins dar platesnį priėmimą.

Kas yra labiau „hype“ (ir į ką reikėtų žiūrėti atsargiai):

• „Dirbtinis intelektas pakeis programuotojus“ – iki 2025 m. matome, kad DI labai padeda, tačiau dar nepakeitė programuotojų. Jis automatizuoja pasikartojančius darbus ir siūlo sprendimus, bet žmogiškoji įžvalga vis dar reikalinga projektuoti sistemas, priimti sprendimus ir spręsti naujas problemas. Gandai, kad „tiesiog pasakai DI, ką sukurti, ir eini gerti kavos“, daugiausiai išlieka tik gandais. Vis dar reikia atidžiai tikrinti DI darbą – jis labiau primena labai greitą, bet kartais aplaidų jauną programuotoją komandoje, o ne patyrusį vyresnį inžinierių.
• Vienas DI sprendimas viskam – kai kurie reklamos teiginiai skelbia, kad viena priemonė yra geriausia viskam. Realybėje, kaip rodo mūsų gidas, skirtingos priemonės turi savų stipriųjų pusių. Copilot geriausiai tinka bendrai programavimui, CodeWhisperer – AWS aplinkoje, Tabnine – įmonių kontrolei ir t. t. „Tobulo DI programuotojo įrankio“ hype’ą keičia specializuotų sprendimų ekosistemos realybė.
• DI su neribotu kontekstu – kai kurie startuoliai giriasi „begaliniais konteksto langais“, tarsi DI galėtų suprasti visą jūsų įmonės kodo bazę iš karto. Praktikoje vis dar yra ribos (Claude 100 000 simbolių kontekstas didelis, bet ne begalinis), vektorių paieška padeda, tačiau reikalingi geri užklausos šablonai. Progresas vyksta, bet nereikėtų pervertinti hype’o – 100 000 žodžių modelis vis tiek gali sunkiai susidoroti su milijonais eilučių kodo be pažangaus jų skaidymo. Pažanga tikra (žr. Sourcegraph pasiekimus), bet verta valdyti lūkesčius.

Kas laukia ateityje:

• Dar gilesnė IDE integracija: Tikėtina, kad Visual Studio, VS Code, JetBrains ir kt. dar labiau susilies rašymas, kodo peržiūra ir paleidimas. DI tikriausiai integruosis su versijų valdymu (įsivaizduokite DI padedamus „git“ sujungimus ar automatiškai pagal pakeitimus kuriamus „pull request“ šablonus). Jau matėme to užuominas su Copilot įrašų pranešimais ir PR santraukomis.
• Specifiniams sektoriams pritaikyti DI įrankiai: Galime sulaukti DI programavimo įrankių, pritaikytų konkrečioms sritims – pvz., DI asistentų duomenų mokslui skirtiems užrašams (kai kurie jau egzistuoja, pvz., Azure DI užrašuose) ar įterptinei C programavimui (kur DI žino apie atminties apribojimus). Kadangi LLM galima individualizuoti ar pritaikyti užklausų šablonus, specializuoti asistentai tam tikrose pramonėse gali pranokti bendruosius.
• Daugiau „agentinės“ automatikos: Šiandien agentai atlieka užduotis, kai jų paprašoma. Ateityje DI gali nuolat stebėti mūsų projektus: pavyzdžiui, DI, kuris nuolat veikia CI aplinkoje ir, kai tik nutrūksta surinkimas ar bibliotekose aptinkama nauja saugumo spraga, automatiškai pateikia pataisymų PR. GitHub jau užsimena apie Copilot, siejamą su Dependabot ir Actions būtent tokiems scenarijams. Iš esmės DI galėtų tapti automatizuotu komandos nariu, tvarkančiu rutininę priežiūrą.
• Bendradarbiavimas ir švietimas: DI įrankiai gali tapti kooperaciniai – pvz., du programuotojai ir DI bot’as kartu programuoja realiu laiku. Taip pat švietime DI programavimo įrankiai stipriai keis mokymo metodus (kai kurie informatikos dėstytojai jau naudoja GitHub Copilot kaip pagalbinę priemonę arba leidžia užduotims naudoti, kad daugiau dėmesio liktų problemų sprendimui). Galime sulaukti „DI mentorių“ naujiems programuotojams, padedančių atlikti užduotis ir aiškinančių sąvokas (panašiai kaip dabar daro ChatGPT, tik labiau struktūruotai).
• Reguliavimas ir etika: Kyla klausimų dėl atvirojo kodo licencijavimo ir dirbtinio intelekto generuojamo kodo. Su Copilot kilo diskusijų apie GPL kodo fragmentus jo rezultatuose. Iki 2025 m. daugelis įrankių (CodeWhisperer, Tabnine ir kt.) įdiegė filtrus ir priskyrimą. Galime sulaukti ir formalių sprendimų, pavyzdžiui, pramonės standarto, kuris įpareigotų DI nurodyti kodo šaltinius, arba galbūt DI, kuris pasiūlymus teiktų tik iš kodo, licencijuoto tam tikromis licencijomis. Yra ir etinė pusė – reikia užtikrinti, kad šie DI įrankiai neskatintų nesaugių kodo rašymo modelių, šališkumo ar blogos praktikos. Aptariama sertifikavimo ar atitikties standartų galimybė DI asistentams (ypač kritinės svarbos programinei įrangai). Taigi vienas iš „kas artėja“ – tikėtina, jog atsiras tam tikras DI kodo įrankių reguliavimas įmonėse ar reguliuojamose pramonės šakose.

Apibendrinant – dabar iš tiesų nepaprastai įdomus laikas būti programinės įrangos kūrėju. 2025 m. DI kodo rašymo įrankiai milžiniškai didina produktyvumą ir pašalina rutiniškus darbus, tuo pačiu suteikdami naujų darbo būdų, kurie anksčiau apskritai buvo neįmanomi. Kaip ir su bet kuria nauja technologija, yra mokymosi kreivė ir reikia atsargumo, pasirenkant, kaip ją naudoti. Tačiau ekspertų nuomone, tie, kurie prisijaukins DI asistentus, įgis pranašumą tiek vystymo greityje, tiek kokybėje. Kaip pasakė vienas programinės įrangos viceprezidentas: „Tai ne DI prieš žmones, o DI su žmonėmis – ir kartu mes funkcijas pristatome greičiau nei bet kada anksčiau, su mažiau klaidų.“

Šis išsamus gidas tikrai atskleidžia, kas šiuo metu aktualu (praktika, kuri išliks), kas – triukšmas (reikalauja atsargumo), ir kas – ateina (tendencijos, kurias verta stebėti). Jei dar nebandėte kai kurių iš šių įrankių, dabar pats laikas – pradėti lengva (daug kas siūlo nemokamas galimybes), o galimi laimėjimai – dideli. Sėkmingo programavimo su naujaisiais DI draugais!

Šaltiniai:

• Dohmke, Thomas. „GitHub Copilot: Susipažinkite su nauju kodavimo agentu.“ GitHub Blog – Product News (2025 m. gegužė)
• Thurrott, Paul. „Build 2025: Dideli atnaujinimai GitHub Copilot…“ Thurrott.com (2025 m. gegužės 19 d.)
• GitHub Changelog. „GitHub Copilot kodo peržiūra… (privatus peržiūros etapas).“ (2024 m. spalio 29 d.)
• Irshad Buchh. „Amazon CodeWhisperer pristato naują DI pagrįstą kodo taisymą…“ AWS News Blog (2023 m. lapkričio 26 d.)
• Amazon CodeWhisperer Documentation. „CodeWhisperer tampa Amazon Q Developer dalimi.“ (2025 m. gegužė)
• MetaDesignSolutions. „Copilot X prieš Amazon CodeWhisperer 2025.“ (tinklaraščio straipsnis)
• Good, Christopher. „Tabnine NVIDIA GTC 2025 konferencijoje… DI masteliu.“ Tabnine Blog (2025 m. kovo 25 d.)
• Deshmukh, Ameya. „Įmonių DI mastelis: Tabnine Basic pasitraukimas.“ Tabnine Blog (2025 m. kovo 25 d.)
• DevClass (Tim Anderson). „JetBrains pristatė Junie DI agentą… pridėtas nemokamas lygmuo.“ (2025 m. balandžio 16 d.)
• Maltseva, Anna. „JetBrains DI asistentas: sumanesnis, pajėgesnis ir naujas nemokamas lygmuo.“ JetBrains Blog (2025 m. balandis)
• Patel, Rhea. „Nemokamo GitHub Copilot Visual Studio paskelbimas.“ Visual Studio Blog (2025 m. sausio 23 d.)
• UI Bakery tinklaraštis (Dora Gurova). „Kas yra Cursor AI?… (Viskas, ką reikia žinoti).“ (2025 m. balandžio 18 d.)
• Reuters (Chandni Shah). „OpenAI sutiko įsigyti Windsurf (Codeium) už ~3 mlrd. JAV dolerių.“ (2025 m. gegužės 5 d.) reuters.com
• Reuters (Bengaluru). „Google sumokės 2,4 mlrd. JAV dolerių už Windsurf technologijos licencijavimą, praneša WSJ.“ (2025 m. liepos 11 d.)
• Dev.to (Michael Amachree). „Kodėl Windsurf yra geriausias nemokamas AI kodų redaktorius… (atnaujinta apie nusivylimus).“ (2024 m. lapkričio 16 d.; atnaujinta 2025 m. gegužės 31 d.)
• Qodo (buvęs CodiumAI) tinklaraštis. „TestGPT: generatyvusis AI kodų integralumui.“ (2024 m.)