راهنمای نهایی ابزارهای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در ۲۰۲۵: داغ‌ترین‌ها، اغراق‌ها و آینده پیش رو

GitHub Copilot پیشگام این حوزه بود و همچنان با بیش از ۱۵ میلیون توسعه‌دهنده تا رویداد Build 2025 بر آن تسلط دارد.از مجموعه گسترده‌ای از زبان‌ها پشتیبانی می‌کند و به طور عمیق در ویرایشگرها ادغام شده است.هسته اصلی قدرت کوپایلوت تکمیل کد روان و خطی آن است که توسط یک رابط گفتگوی هوش مصنوعی («گفتگوی کوپایلوت») برای توضیح کد یا تولید بلوک‌های بزرگ‌تر در صورت نیاز تقویت شده است.در سال ۲۰۲۵، گیت‌هاب به طور قابل توجهی قابلیت‌های کوپایلوت را گسترش داد:

ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵: ویژگی‌ها، روندها و دیدگاه‌های کارشناسان

چشم‌انداز توسعه نرم‌افزار در سال ۲۰۲۵ مملو از ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی است که قول افزایش فوق‌العاده بهره‌وری را می‌دهند. از برنامه‌نویسان جفت هوش مصنوعی که در لحظه پیشنهاد کد می‌دهند، تا بات‌های هوشمندی که درخواست‌های pull را بررسی می‌کنند، مستندات تولید می‌کنند، تست می‌نویسند و حتی جلسات دیباگ اجرا می‌کنند – قابلیت‌ها به طرز چشمگیری افزایش یافته‌اند. در این راهنمای جامع، ما تمام ابزارهای اصلی هوش مصنوعی مورد استفاده در کدنویسی را در دسته‌بندی‌های کلیدی بررسی می‌کنیم، ویژگی‌ها، زبان‌های پشتیبانی‌شده، قیمت‌گذاری، نقاط قوت و محدودیت‌ها، همچنین به‌روزرسانی‌های چشمگیر سال ۲۰۲۵ و دیدگاه‌های کارشناسان را برجسته خواهیم کرد.

چه در این فکر باشید که عامل جدید Copilot در GitHub چطور می‌تواند برای شما کد پیاده‌سازی کند، یا ببینید CodeWhisperer آمازون از نظر امنیتی چگونه مقایسه می‌شود، یا کدام محیط‌های توسعه یکپارچه مجهز به هوش مصنوعی مانند Replit Ghostwriter، Cursor یا AI Assistant جت‌برینز پیشرو هستند – ما همه را پوشش داده‌ایم. بیایید وارد جزئیات شویم.

دستیاران تولید کد هوش مصنوعی (برنامه‌نویس جفت هوشمند شما)

تولیدکننده‌های کد هوش مصنوعی مثل برنامه‌نویسان جفت مجازی عمل می‌کنند و خطوط یا توابع کد را بر اساس زمینه و دستورات زبان طبیعی به صورت خودکار تکمیل می‌کنند. آن‌ها در ویرایشگرها ادغام شده‌اند تا به شما کمک کنند سریع‌تر کد بنویسید. نام‌های بزرگ – GitHub Copilot، Amazon CodeWhisperer، Tabnine، Codeium (Windsurf) – همگی در سال ۲۰۲۵ پیشرفت‌های عمده‌ای داشتند. در ادامه مقایسه‌ای سریع از ابزارهای پیشروی تولید کد آمده است:

• Copilot X و حالت Agent: بر پایه چشم‌انداز Copilot X در سال ۲۰۲۳، گیت‌هاب عامل کدنویسی Copilot را عرضه کرد. این عامل فراتر از پیشنهاددهی رفته و می‌تواند به طور خودکار کل وظایف را انجام دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند یک issue (درخواست ویژگی، رفع باگ و غیره) به Copilot اختصاص دهند و عامل، محیط توسعه ابری را راه‌اندازی می‌کند، کد می‌نویسد و یک درخواست pull با تغییرات ایجاد می‌نماید. «پیاده‌سازی ویژگی‌ها هیچ‌گاه به این آسانی نبوده: فقط یک وظیفه یا issue به Copilot واگذار کنید… [این ابزار] در وظایف با پیچیدگی پایین تا متوسط در کدبیس‌های خوب تست شده، از افزودن ویژگی و رفع باگ تا گسترش تست‌ها و بهبود مستندسازی عالی عمل می‌کند.» این حالت agent (با اسم رمز Project Padawan) از runners ایمن GitHub Actions برای انجام کار در پشت صحنه استفاده می‌کند و برای شما commit ارسال می‌کند. هنوز هم برای ادغام نهایی نیاز به بازبینی انسانی دارد، اما تغییردهنده قواعد بازی برای خودکارسازی کارهای کدنویسی خسته‌کننده است. به گفته مدیر تجربه توسعه‌دهنده GitHub در EY: «عامل کدنویسی Copilot در حال باز کردن درهایی برای توسعه‌دهندگان انسانی است تا تیم خود را بر اساس عامل‌ها داشته باشند… و وظایفی را که معمولاً از کار عمیق‌تر آن‌ها می‌کاهد، به عامل اختصاص دهند.» (این عامل پیشرفته برای مشترکین Copilot Enterprise و Pro+ جدید در دسترس است.)
• گفتگو و درک کد بهبود یافته: Copilot Chat درک بهتری از زمینه پروژه شما پیدا کرده است. در Visual Studio و VS Code، مایکروسافت فیدهایی از کدبیس محلی (مانند نمونه فایل‌های همسایه، فراخوانی‌کنندگان توابع و غیره) اضافه کرد تا پاسخ‌ها و تکمیل‌های Copilot با زمینه واقعی کد شما همسو باشند. برای مثال، هنگام override یک متد، Copilot اکنون می‌تواند به طور خودکار پیاده‌سازی مشابهی را در یک کلاس مرتبط جستجو کند تا پیشنهاد خود را راهنمایی کند. این کار عدم هماهنگی پیشنهادهای هوش مصنوعی که “بی‌خبر از کد شما” به نظر می‌رسند را کاهش داده است – شکایتی رایج که Copilot در به‌روزرسانی‌های ۲۰۲۵ به آن پرداخت. همچنین مستندات Microsoft Learn را در پاسخ‌های Copilot برای دات‌نت ادغام کردند؛ در صورتی که مدل از یک API جدید اطلاعی نداشته باشد، می‌تواند اطلاعات را از مستندات MS Learn دریافت کند تا راهنمایی به‌روز ارائه دهد.
• Copilot برای Pull Request (بازبینی کد): (توضیحات بیشتر در بخش بازبینی کد). اواخر ۲۰۲۴، گیت‌هاب پیش‌نمایش Copilot Code Review را آغاز کرد – یک بررسی‌کننده هوش مصنوعی که می‌توان آن را برای Pull Request ها فراخواند. تا سال ۲۰۲۵، این قابلیت قوی‌تر شده و حتی روی موبایل نیز در دسترس قرار گرفت. این ابزار نظرات بازبینی تولید شده توسط هوش مصنوعی را روی تغییرات PR شما می‌گذارد، اغلب با پیشنهادات اصلاح با یک کلیک. این ویژگی کمک می‌کند تا هنگام انتظار برای بازبینی‌کنندگان انسانی، مشکلات شناسایی شوند. فرانک ایکس. شاو از مایکروسافت اشاره کرد که “ویژگی‌هایی مانند حالت عامل و بازبینی کد در حال ساده‌سازی روند کدنویسی، بررسی، استقرار و رفع اشکال هستند.”.
• متن‌باز شدن و افزونه‌ها: مایکروسافت اعلام کرد که افزونه GitHub Copilot برای VS Code را متن‌باز خواهد کرد و این دستیار هوشمند را “به هسته تجربه VS Code” تبدیل می‌کند. این موضوع نشان‌دهنده تعهد به شفافیت و جذب بازخورد جامعه توسعه‌دهندگان درباره توسعه Copilot است. Copilot همچنین در حال ادغام با IDE های بیشتری مانند JetBrains، Eclipse و حتی Xcode (از طریق افزونه‌ها) است – که دامنه نفوذش را گسترش می‌دهد.

نقاط قوت Copilot در ادغام بی‌وقفه آن است (احساس می‌شود که بخشی طبیعی از تجربه کدنویسی در ویرایشگر است) و هوشمندی رو‌به‌رشدش با هر ارتقاء مدل (اکنون با بهره‌گیری از آخرین نسخه‌های OpenAI مانند GPT-4). این ابزار در کدنویسی فرانت‌اند و عمومی بسیار عالی عمل می‌کند – توسعه‌دهندگان می‌گویند که برای کد UI “ذهن آن‌ها را می‌خواند” و حتی می‌تواند به طور خودکار پیشنهادات بهینه‌سازی عملکردی ارائه کند. محدودیت‌های آن شامل ارائه پیشنهادات اشتباه گهگاه (به خصوص در زبان‌ها یا حوزه‌های کمتر متداول) است و همچنان همیشه از APIهای بسیار جدید مطلع نخواهد بود (مگر اینکه ادغام مستنداتی مانند MS Learn فعال باشد). موضوع حریم خصوصی نیز مطرح است – Copilot کد شما را برای تحلیل به فضای ابری ارسال می‌کند که برخی شرکت‌ها نسبت به آن مردد هستند (Copilot for Business وعده داده است که از کد شما برای آموزش مجدد مدل‌ها استفاده نمی‌کند تا نگرانی‌های داده‌ای را رفع کند). در مجموع، Copilot همچنان رهبر صنعت است، اما رقابت جدی نیز در حال شکل‌گیری است.

Amazon CodeWhisperer خود را به عنوان جایگزینی قوی برای Copilot معرفی کرده است، به ویژه برای توسعه‌دهندگان محور AWS. این ابزار از زبان‌های اصلی (پایتون، جاوا، جاوااسکریپت/تایپ‌اسکریپت، سی‌شارپ و غیره) پشتیبانی می‌کند و به طور قابل‌توجهی زبان‌های Infrastructure-as-Code (مانند AWS CloudFormation YAML/JSON، Terraform HCL، اسکریپت‌های AWS CDK) را نیز اضافه نموده است که Copilot و سایر ابزارها پیش‌تر با آن مشکل داشتند. ویژگی‌ها و به‌روزرسانی‌های کلیدی برای CodeWhisperer:

• اسکن و رفع اشکالات امنیتی: CodeWhisperer با رویکردی «امنیت‌محور» ساخته شده است. این ابزار به طور خودکار کد تولید شده را برای شناسایی آسیب‌پذیری‌ها یا افشای اطلاعات محرمانه اسکن می‌کند. در اواخر سال ۲۰۲۳ این قابلیت‌ها فراتر رفت و رفع اشکالات کد با هوش مصنوعی اضافه شد – زمانی که مشکلی (مانند وجود یک اعتبارنامه AWS در کد یا ریسک تزریق SQL) را تشخیص دهد، پیشنهاد اصلاح کد متناسب با آن آسیب‌پذیری ارائه می‌کند که می‌توانید با یک کلیک آن را بپذیرید. به عنوان مثال، اگر سیاست دسترسی S3 شما بیش از حد باز باشد، CodeWhisperer ممکن است یک سیاست محدودکننده‌تر را پیشنهاد کند. این رویکرد «نگهبان امنیت» (اصطلاحی که آمازون به کار می‌برد) به شکل فعال مشکلات را «در حین نوشتن کد، نه صرفاً پس از اتمام کار» شکار می‌کند که یک مزیت مهم به شمار می‌آید. زبان‌های پشتیبانی‌شده برای اسکن امنیتی حالا شامل TypeScript، #C و قالب‌های IaC نیز هستند، نه فقط Python/Java.
• ادغام با Amazon Q (هوش مصنوعی مکالمه‌ای): در سال ۲۰۲۴ تا ۲۰۲۵، آمازون CodeWhisperer را درون دستیار هوش مصنوعی جامع‌تری به نام Amazon Q Developer ترکیب کرد. Amazon Q شبیه چت‌جی‌پی‌تی برای AWS است: می‌تواند در مورد منابع شما گفتگو کند، خطاهای کنسول AWS را تحلیل نماید، کد تولید کند و حتی کد شما را تبدیل یا ارتقا دهد (مثلاً انتقال یک برنامه جاوا ۸ به جاوا ۱۷). حالا همه قابلیت‌های تکمیل کد CodeWhisperer در Q Developer ترکیب شده‌اند که به علاوه اشکال‌زدایی و راهنمایی مبتنی بر گفتگو را هم معرفی کرده است. این یعنی توسعه‌دهندگان AWS می‌توانند سوالاتی مانند «چرا Lambda من تایم اوت می‌شود؟» یا «این کوئری DynamoDB را بهینه کن» بپرسند و راهنمایی‌هایی دریافت کنند که هم پیشنهاد کد و هم دانش دامنه AWS را ترکیب می‌کند. این ادغام همچنین قابلیت‌هایی مانند «Amazon Q Code Transformation (Agent for upgrades)» را ارائه می‌دهد که می‌تواند کد شما را به فریم‌ورک‌های جدیدتر ارتقا دهد (مشابه رویکرد Copilot برای نوسازی برنامه‌های .NET/Java).
• پشتیبانی از VS Code و Visual Studio و خط فرمان: فراتر از AWS Cloud9 و JetBrains، CodeWhisperer در سال ۲۰۲۵ برای Visual Studio 2022 (نسخه پیش‌نمایش) برای برنامه‌نویسان #C نیز عرضه شد که نشان‌دهنده گسترش آمازون به قلمروی مایکروسافت است. همچنین یک ابزار خط فرمان معرفی کردند – «CW برای Command Line» – که پیشنهادات دستورات شل و مستندات خطی برای استفاده از CLI ارائه می‌دهد (مثلاً می‌تواند فرمان درست git یا awscli را بر اساس یک پرامپت طبیعی پیشنهاد دهد). این روندی را نشان می‌دهد که هوش مصنوعی فقط در نوشتن کد برنامه، بلکه در نوشتن اسکریپت‌های ساخت، دستورات ترمینال و فایل‌های پیکربندی نیز کمک می‌کند.
• لایه رایگان و قیمت‌گذاری: CodeWhisperer برای توسعه‌دهندگان انفرادی رایگان است (یک حرکت استراتژیک که هنگام عرضه عمومی در آوریل ۲۰۲۳ اعلام شد). فقط کافی است AWS Builder ID داشته باشید. لایه رایگان سخاوتمندانه است – تکمیل نامحدود کد و حداکثر ۵۰ اسکن امنیتی در ماه. لایه حرفه‌ای (بخشی از خدمات پولی AWS) امکانات سازمانی، محدودیت‌های بالاتر و کنترل مدیریتی را با ۱۹ دلار برای هر کاربر در ماه (همانند Copilot Business) ارائه می‌دهد. جالب اینکه لایه رایگان آمازون از طرح پولی Copilot ارزان‌تر است و CodeWhisperer را برای علاقه‌مندان یا کسانی که امکان پرداخت اشتراک ندارند جذاب می‌سازد.

نقاط قوت CodeWhisperer: این ابزار به‌ویژه در کدنویسی بک‌اند و مرتبط با فضای ابری عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد. کاربران دریافتند که هنگام پیشنهاد کد Java/Spring Boot یا استفاده از AWS SDK، «تقریباً آماده تولید» است و اغلب بخش‌های تکراری کد را در چند ثانیه انجام می‌دهد «که معمولاً ۱۰ دقیقه طول می‌کشد». همچنین در زمینه کد پایگاه‌داده‌های NoSQL و ادغام با AWS بسیار قدرتمند است – که با توجه به داده‌های آموزشی آمازون، تعجب‌آور نیست. به عنوان مثال، پیشنهادهای بهینه برای کوئری‌های DynamoDB یا MongoDB ارائه می‌کند و حتی اگر کوئری سنگینی تشخیص دهد، توصیه به ساخت ایندکس مناسب می‌کند. CodeWhisperer به طور صریح هر پیشنهادی که ممکن است شبیه کد مجوزدار باشد را علامت‌گذاری می‌کند (همراه با مجوز OSS و لینک)، که این ویژگی تطابق با قوانین را دارد و همه رقبا آن را ندارند. در بخش محدودیت‌ها، پیشنهادها در زمینه رابط کاربری/فرانت‌اند کمی عقب‌تر است (در سناریوهای React/TypeScript معمولاً Copilot پیشتاز است). پشتیبانی از فریم‌ورک‌های جدید یا ویژگی‌های زبان هم ممکن است با تأخیر انجام شود؛ همان‌طور که یکی از مقایسه‌های سال ۲۰۲۵ اشاره می‌کند: «Copilot ظرف چند هفته خود را با APIهای جدید وفق می‌دهد، اما CodeWhisperer یک تا دو ماه زمان می‌برد.» با این حال، آمازون به سرعت در حال بهبود آن است و ادغام آن در Amazon Q نشان‌دهنده یک چشم‌انداز بلندمدت است که CodeWhisperer تنها بخشی از یک مجموعه جامع توسعه‌دهنده مبتنی بر هوش مصنوعی است.

Tabnine از یک موتور تکمیل خودکار ساده به یک پلتفرم جامع توسعه‌دهنده مبتنی بر هوش مصنوعی تکامل یافته است، با تمرکز فراوان بر نیازهای سازمانی مانند حفظ حریم خصوصی، شخصی‌سازی و قابلیت میزبانی داخلی. Tabnine از طیف وسیعی از زبان‌ها (بیش از ۳۰ زبان) پشتیبانی می‌کند و تقریباً در هر IDE قابل استفاده است. در سال ۲۰۲۵، Tabnine گام‌های بزرگی برداشت:

• رابط گفتگوی هوش مصنوعی (AI Chat) و عوامل هوشمند (AI Agents) را در فرایند توسعه ادغام کرد. برای مثال، عامل بازبینی کد Tabnine می‌تواند یک تفاوت Pull Request را تحلیل کرده و پیشنهاد بهبود دهد، و عامل تولید تست می‌تواند برای یک تابع معین، تست واحد بنویسد (این عوامل پیشرفته در نسخه سازمانی Tabnine ارائه می‌شوند).
• شخصی‌سازی و مدل‌های سفارشی: Tabnine به تیم‌ها اجازه می‌دهد مدل اختصاصی خود را داشته یا از بین چند مدل انتخاب کنند. این ابزار می‌تواند بین Anthropic Claude، OpenAI GPT-4، مدل‌های متن‌باز مانند مدل‌های مبتنی بر Llama-2 متا و مدل «Protected» Tabnine (که روی داده‌های فیلترشده برای پیشنهادهای ایمن از نظر مالکیت فکری آموزش دیده است) ارکستراسیون انجام دهد. این انعطاف‌پذیری مدل نقطه قوتی منحصربه‌فرد است – سازمان‌ها می‌توانند پرسش‌های حاوی کد حساس را به مدل کوچک‌تر روی سرورهای داخلی ارسال کنند و سایر پرسش‌ها را به مدل قدرتمند ابری، تا بین حفظ حریم خصوصی و قدرت تعادل برقرار شود. در مارس ۲۰۲۵ در رویداد NVIDIA GTC، Tabnine پشتیبانی از پشته هوش مصنوعی NVIDIA و مدل‌های زبانی سفارشی را اعلام کرد و ادغام با مدل‌های Llama-3 و Qwen علی‌بابا را نمایش داد. به طور خلاصه، Tabnine برای هر سازمان «کنترل کامل، انعطاف کامل» را در اولویت قرار می‌دهد.
• زمینه و ادغام‌ها: Tabnine یک «موتور زمینه (Context Engine)» ساخته که فقط به فایل فعلی شما نگاه نمی‌کند؛ بلکه کل کدبیس، تاریخچه PRها، مستندات و حتی تیکت‌ها در ابزارهایی مثل Jira را ایندکس می‌کند تا پیشنهادهایی متناسب با زمینه ارائه دهد. این کار باعث می‌شود استانداردها و الگوهای معماری کدنویسی تیم شما بهتر رعایت شوند. برای مثال، Tabnine می‌تواند نام‌گذاری‌ها یا الگوهای رایج پروژه را بیاموزد و پیشنهادها را مطابق آن ارائه دهد و بازنگری‌ها را کاهش دهد. حتی با Atlassian Jira ادغام شده تا یک عامل هوش مصنوعی بتواند از روی تیکت‌ها کد بنویسد (مثلاً عامل «از Jira به کد» که توضیحات یک تیکت را می‌خواند و طبق مشخصات، ماژول جدیدی تولید می‌کند).
• تغییر قیمت: با تغییر رویکرد تب‌ناین به سمت سازمانی، لایهٔ کاملاً رایگان قبلی خود را حذف کرد. در آوریل ۲۰۲۵ آن‌ها «Tabnine Basic را غیرفعال کردند» (که تکمیل محدود رایگان ارائه می‌داد). حالا توسعه‌دهندگان فقط یک پیش‌نمایش ۱۴ روزه دریافت می‌کنند و پس از آن نیاز به خرید پلن دارند. پلن Dev فردی با قیمت ۹ دلار در ماه ارائه می‌شود (با مجموعه قابلیت‌های قوی از جمله چت، تکمیل کُد، تولید تست). پلن سازمانی با ۳۹ دلار برای هر کاربر در ماه همه عامل‌های پیشرفته، زمینه میان مخزن‌ها، SSO، میزبانی شخصی و موارد دیگر را باز می‌کند. این یعنی تب‌ناین اکنون روی تیم‌ها و سازمان‌های جدی تمرکز دارد، نه استفاده فردی تفریحی.

نقاط قوت تب‌ناین در امنیت و قابلیت سفارشی‌سازی آن است – اگر دستیار برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌خواهید که بتواند روی سرورهای داخلی یا محیط‌های ایزوله اجرا شود، بهترین گزینه است. این سرویس هرگز کُد شما را نگه نمی‌دارد و حتی منبع و ارجاعات پیشنهادهای خود را ارائه می‌دهد تا از مشکلات مالکیت معنوی جلوگیری کند (مثلاً اگر پیشنهادی دقیقاً از یک پروژه متن‌باز شناخته‌شده باشد، آن را مشخص می‌کند). برای شرکت‌های بزرگ با الزامات سختگیرانه مانند حوزه مالی و دفاعی، این مسئله بسیار مهم است. از نظر قدرت برنامه‌نویسی صرف، پیشنهادهای تب‌ناین قابل‌اعتماد هستند، اگرچه برخی توسعه‌دهندگان معتقدند که به اندازهٔ Copilot «هوشمندانه» نیستند (زیرا مدل‌های تب‌ناین تاریخیاً کوچک‌تر از مدل‌های OpenAI بودند). با این حال، با امکان استفاده از GPT-4 یا Claude، کاربران Pro/Enterprise تب‌ناین می‌توانند همان قدرت خام را با کنترل بیشتر داشته باشند. محدودیت این سرویس هزینه و پیچیدگی آن است – دیگر بر روی تجربه ارزان یا آماده برای افراد تمرکز ندارد و پیکربندی مدل‌های سفارشی یا منابع زمینه می‌تواند پیچیده باشد. همچنین، بدون لایه رایگان، ممکن است افراد جدید فقط در صورتی آن را امتحان کنند که کارفرمای‌شان آن را فراهم کند.

کُدیوم/ویندسرف یکی دیگر از بازیگران قابل توجه است. کُدیوم به عنوان جایگزین رایگان Copilot راه‌اندازی شد و در سال ۲۰۲۴ به Windsurf تغییر برند داد و تمرکز بیشتری بر رویکرد IDE تقویت‌شده با هوش مصنوعی گذاشت. Windsurf ارائه می‌دهد:

• یک IDE مبتنی بر VS Code (با رابط کاربری جذاب) که شامل قابلیت «Supercomplete» برای تکمیل کد (نامحدود برای کاربران رایگان در ابتدا) و یک دستیار چت درون‌ویرایشگر بدون محدودیت پیام است.
• ویژگی برجسته آن Cascade است، یک سیستم گردش کار عامل‌محور هوش مصنوعی. Cascade می‌تواند کارهای چند مرحله‌ای انجام دهد: برای مثال، می‌توانید یک درخواست وارد کنید تا «یک فرم ورود با اعتبارسنجی اضافه کن» و آن چندین فایل ایجاد می‌کند، روترها را تغییر می‌دهد و حتی برنامه را اجرا می‌کند تا صحت را بررسی کند – در واقع «۱۰ قدم جلوتر فکر می‌کند» تا یک ویژگی را پیاده‌سازی کند. همچنین حالت Cascade فقط‌خواندنی برای پیمایش کدبیس و ابزار جستجویی به نام Riptide دارد. Windsurf همچنین می‌تواند دستورات شِل را مانند Cursor و Ghostwriter اجرا کند و در اجرای build/test کمک کند.
• شاید در ابتدا بیش از حد سخاوتمندانه بود؛ ویندسرف قول امکانات حرفه‌ای رایگان را داد، از جمله دسترسی به GPT-4 و Claude برای همه کاربران در دوران بتا. این شرایط پس از افزایش شدید تقاضا (و هزینه‌های بالای سرور) تغییر کرد و سیستم اعتباری برای استفاده رایگان برقرار شد. تا سال ۲۰۲۵، ویندسرف با مشکلاتی روبه‌رو شد — کاربران گزارش دادند که تخصیص اعتبار در نسخه رایگان آسیب دیده و پشتیبانی کند شده است؛ مشکلاتی که با پخش خبر توافق OpenAI برای خرید ویندسرف/کدیوم به مبلغ تقریبی ۳ میلیارد دلار تشدید شد reuters.com. این بزرگترین خرید تاریخ OpenAI بود که با هدف «تکمیل قابلیت‌های کدنویسی ChatGPT» انجام شد. اما معامله شکل تازه‌ای گرفت: در اواسط سال ۲۰۲۵، گوگل توافقی امضا کرد برای دریافت مجوز فناوری ویندسرف و استخدام استعدادهای کلیدی آن به مبلغ ۲.۴ میلیارد دلار و عملاً خرید OpenAI را نابود کرد. این کشمکش بزرگ شرکتی نشان می‌دهد فناوری کدیوم تا چه اندازه در حوزه هوش مصنوعی کدنویسی ارزشمند تلقی می‌شود.

برای توسعه‌دهندگان، نقاط قوت کدیوم/ویندسرف، دسترسی رایگان (در ابتدا) و برخی قابلیت‌های نوآورانه در IDE بود. این ابزار به‌ویژه در میان دانشجویان و توسعه‌دهندگان متن‌باز که به راه‌حلی رایگان نیاز داشتند، محبوبیت پیدا کرد. هوش مصنوعی ویندسرف در کدهای ابتدایی و تکراری بسیار خوب عمل می‌کند و نگارش بخش‌های تکراری را سرعت می‌بخشد. بر حریم خصوصی نیز تمرکز داشت (هیچ آموزش‌دهی بر روی کد شما بدون اجازه، و غیره) که جذابیت زیادی داشت. نقطه مقابل، بحث پایداری مالی بود (که همین امر باعث جست‌وجوی گزینه واگذاری شد) و برخی کاربران مشکلات پایداری و ارورهای “اوه” را در برنامه ویندسرف تجربه کردند. حتی تیم JetBrains هم ویندسرف را رقیب دانسته و کاربران در نقد خود، هوش مصنوعی JetBrains را در ابتدای کار نسبتاً ضعیف‌تر معرفی می‌کردند. اکنون که گوگل وارد میدان شده، باید دید ویندسرف مستقل باقی می‌ماند یا در ابزارهای توسعه‌دهندگان گوگل (مانند اندروید استودیو یا گوگل کلاد) ادغام می‌شود.

سورس‌گراف کودی (Sourcegraph Cody) کمی با موارد قبلی متفاوت است – تمرکزش بر جست‌وجو و درک کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی است. کودی با استفاده از نمایه‌سازی کد سورس‌گراف به هوش مصنوعی خود حافظه طولانی برای کل کدبیس شما می‌دهد. یعنی می‌توانید سوالات سطح بالا بپرسید («منطق پرداخت کجا پیاده‌سازی شده است؟») و پاسخ‌های دقیق همراه با ارجاع به فایل بگیرید. در سال ۲۰۲۵، سورس‌گراف با ادغام مدل‌هایی مانند کلود آنتروپیک با پنجره ۱۰۰ هزار توکنی، «کانتکست نامحدود» را معرفی کرد. همچنین جمع‌آوری زمینه عاملی را عرضه کردند؛ هوش مصنوعی کودی می‌تواند خودش تصمیم بگیرد برای پاسخ به سؤال شما کدام فایل‌ها یا اسناد را بخواند، و لازم نیست کاربر به‌صورت دستی بخش‌هایی را در اختیارش قرار دهد. کودی همچنین می‌تواند کد تولید کند، اما قدرت واقعی آن در بازسازی کدبیس‌های بزرگ یا پاسخ به سوالات طراحی با استفاده از چندین فایل است – موضوعاتی که کپی‌لایت ساده را به چالش می‌کشد. این ابزار از طریق افزونه VS Code یا رابط کاربری وب در دسترس است و برنامه‌های سازمانی اجازه اتصال به مخزن‌های خصوصی را می‌دهند. نقطه قوت: اگر از کودی بپرسید «پروسه احراز هویت کاربر در این ریپو چگونه عمل می‌کند؟» ممکن است منطق را از چند فایل جمع‌آوری کرده و خلاصه‌ای ارائه دهد، در حالی که سایر دستیارها بدون نمایه‌سازی مناسب، ارجاعات بین فایل را از دست می‌دهند. محدودیت کودی این است که عمدتاً به‌عنوان یک ابزار همراه ارائه می‌شود؛ احتمال دارد تکمیل کد در خط را به سرعت انجام ندهد (بیشتر برای سؤال‌های درخواستی است). اما در خواندن و مستندسازی کدهای پیچیده، بی‌رقیب است.

Replit Ghostwriter هم شایسته اشاره در این بخش است و هم در بخش IDE. Ghostwriter به طور عمیقی با IDE آنلاین Replit یکپارچه شده و تکمیل کد، چت و حتی تولید خودکار پروژه را ارائه می‌دهد. این ابزار تقریباً از هر زبانی که بتوانید روی فضای ابری Replit اجرا کنید (که تعداد زیادی هستند) پشتیبانی می‌کند. یک ویژگی منحصربه‌فرد این است که Ghostwriter می‌تواند کد را در پس‌زمینه اجرا کند تا در اشکال‌زدایی کمک کند: وقتی بر روی “Run” کلیک می‌کنید و خطایی دریافت می‌کنید، چت Ghostwriter خطای رخداده را تشخیص داده و راه‌حل یا توضیحی پیشنهاد می‌دهد. این مثل داشتن Stack Overflow و اشکال‌زدا به طور هم‌زمان در ویرایشگر شماست. در سال ۲۰۲۵، Replit ویژگی Ghostwriter “Generate” (Agent) را معرفی کرد که به شما اجازه می‌دهد یک اپلیکیشن را به زبان طبیعی توصیف کنید و Replit ساختار اولیه پروژه و کد آن را بسازد. مثلاً با درخواست “یک اپلیکیشن لیست کارها با ورود کاربر بساز” می‌توانید یک اسکلت کاری از اپلیکیشن را یکجا دریافت کنید. قیمت‌گذاری Ghostwriter عملاً در پلن Core با قیمت ۲۰ دلار در ماه Replit گنجانده شده است، که اعتبار اجرای اپلیکیشن نیز به شما می‌دهد. نقطه قوت آن حلقه بسیار سریع بین کدنویسی و اجراست – که برای یادگیری و نمونه‌سازی عالی است. اما محدودیت‌ها: باید از IDE خود Replit (که مبتنی بر وب است و شاید برخی حرفه‌ای‌ها برای پروژه‌های بزرگ آن را نپسندند) استفاده کنید، و با اینکه با همکاری‌ها (مانند همکاری با گوگل برای استفاده از مدل‌هایی نظیر PaLM 2 و احتمالاً GPT-4) رو به بهبود است، پیشنهادهای پیشرفته برای استک‌های خاص فناوری شاید به قوت Copilot نباشد.

Cursor تازه‌واردی است که به سرعت میان توسعه‌دهندگان به دنبال تجربه کدنویسی نسل بعدی محبوب شده است. به عنوان یک ویرایشگر کد بومی مبتنی بر هوش مصنوعی، Cursor بسیاری از ایده‌های بالا را ترکیب می‌کند: دارای تکمیل خودکار “تب” (کامل‌کردن معمولی چندخطی)، یک Agent برای کارهای چندمرحله‌ای، چت داخلی و درک پروژه با ایندکس کردن است. برنامه‌نویسان در Reddit با مقایسه Cursor و Copilot دریافتند که از نظر امکانات تا سال ۲۰۲۵ بسیار مشابه‌اند: هر دو تکمیل کد، چت و حالت Agent برای خودکارسازی دارند. یک تفاوت بزرگ: قیمت. پلن Pro Cursor تنها ۲۰ دلار در ماه است (که شامل مقدار زیادی استفاده از GPT-4/Claude می‌شود) – عملاً نصف قیمتی که اگر برای هرکدام از یک ویرایشگر (رایگان) + Copilot (۱۰ دلار دیگر) + ChatGPT Plus (۲۰ دلار دیگر) جداگانه بپردازید. حتی یک کاربر ردیت با تیتر “چرا من نصف قیمت را برای Cursor می‌پردازم” توضیح داده که Cursor Pro همان سطح کمک کدنویسی GPT-4 را با یک مبلغ ارائه می‌دهد. نقاط قوت Cursor تکرار سریع و یکپارچگی هوشمندانه UI آن است: می‌توانید با فشردن Ctrl+K کد انتخابی را با یک دستور بازنویسی یا از ابتدا تولید کنید. چت آن می‌تواند به سوالات مربوط به کد شما پاسخ دهد چون فایل‌های مرتبط را به طور خودکار واکشی می‌کند (مشابه Cody). حتی فرمان /web برای جستجوی سریع وب یا دریافت بخش‌هایی از مستندات را دارد – یعنی اگر بپرسید “این خطا یعنی چه؟” ممکن است توضیحی از StackOverflow بیاورد. ویژگی جالب دیگر: می‌توانید یک تصویر (مثلاً اسکرین‌شات خطا یا ماکاپ رابط کاربری) را به چت Cursor بکشید و با مدل‌های چندوجهی بینایی، آن را تفسیر کند. مثلاً یک اسکرین‌شات از دیالوگ خطا می‌تواند به متن تبدیل و توضیح داده شود. اما محدودیت‌ها: به عنوان یک اپلیکیشن مستقل، به سبکی یک افزونه نیست. برخی توسعه‌دهندگان در پروژه‌های خیلی بزرگ با کندی مواجه شدند (فرآیند ایندکس سنگین است). همچنین، Cursor پلن رایگان دارد، اما میزان دسترسی به مدل “سریع” محدود است – کاربران حرفه‌ای احتمالاً نیاز به پلن Pro دارند. به طور کلی، رشد Cursor نشان می‌دهد که یک IDE ساخته‌شده حول هوش مصنوعی می‌تواند تجربه‌ای بسیار روان ایجاد کند و احتمالاً در آینده بیشتر شاهد این رویکرد خواهیم بود.

خود ChatGPT شرکت OpenAI، اگرچه افزونه IDE نیست، شایسته اشاره‌ای کوتاه است زیرا بسیاری از توسعه‌دهندگان از آن به عنوان یک ابزار شبه‌کدنویسی استفاده می‌کنند. با GPT-4، ChatGPT می‌تواند برنامه‌های کامل تولید کند، کد را توضیح دهد و حتی کد را با استفاده از Code Interpreter (یک ابزار «تحلیل پیشرفته داده») در یک محیط ایزوله اجرا کند. بسیاری از توسعه‌دهندگان ChatGPT را در یک پنجره ثانویه باز می‌کنند تا برای درخواست کمک یا تولید کد پایه‌ای (مثل الگوهای regex، فایل‌های تنظیمات) استفاده کنند و سپس کد را در ویرایشگر خود قرار می‌دهند. حرکت OpenAI برای خرید Windsurf (و یکپارچه‌سازی تخصص در زمینه کد) نشان می‌دهد که ChatGPT حتی می‌تواند در زمینه برنامه‌نویسی حرفه‌ای‌تر شود. اکنون مشاهده پرسش و پاسخ‌هایی مانند «چرا این تابع کند است؟» یا «برای این کلاس یک تست واحد بنویس» که به‌خوبی توسط ChatGPT پاسخ داده می‌شوند، رایج است. محدودیت کار، نیاز به کپی-پیست دستی و نبود یکپارچگی مستقیم با جریان کاری برنامه‌نویسی است که تمام ابزارهای فوق این مشکل را حل می‌کنند.

در خلاصه، دستیاران تولید کد در سال ۲۰۲۵ از همیشه قدرتمندتر و متنوع‌تر شده‌اند. Copilot همچنان از نظر پرداختگی و تعداد کاربران پیشرو است، به‌خصوص با قابلیت‌های عامل‌گونه جدید خود. اما رقبایی مثل CodeWhisperer (با تمرکز بر امنیت)، Tabnine (با انعطاف‌پذیری سازمانی) و بازیگران بازمتنی مانند Cursor و Ghostwriter نیز جایگاه خود را پیدا کرده‌اند. رقابت به وضوح موجب نوآوری شده است: اکنون شاهد ویژگی‌هایی مانند آگاهی چندفایلی، ایجاد پروژه با یک کلیک و ویرایش کد با زبان طبیعی به عنوان استاندارد هستیم. همان‌طور که یک روزنامه‌نگار فناوری اشاره کرد، «نبرد دستیاران کدنویسی هوشمند به زودی تحولات جدی در صنعت ایجاد خواهد کرد… ابزارها خطوط استقرار پروژه را مدیریت می‌کنند، تغییرات زیرساختی پیشنهاد می‌دهند و حتی عملکرد محیط عملیاتی را رصد می‌کنند – مرز توسعه و DevOps را کمرنگ‌تر می‌کنند.» به عبارت دیگر، تولیدکننده‌های کد امروزی به‌سرعت در حال تبدیل شدن به عامل‌های توسعه خودمختار هستند.

ابزارهای اشکال‌زدایی با کمک هوش مصنوعی

اشکال‌زدایی – پیدا کردن و رفع خطاها در کد – بخش زمان‌بر توسعه است. هوش مصنوعی در این بخش نیز وارد عمل شده است، به دو شیوه اصلی: با پیشگیری فعالانه از باگ‌ها (گرفتن اشتباهات هم‌زمان با نوشتن کد) و با کمک به شناسایی و رفع خطاهای زمان اجرا یا تست‌های ناموفق. بسیاری از دستیاران کدنویسی نام برده بالا همزمان نقش ابزار اشکال‌زدایی را دارند. بیایید ببینیم هوش مصنوعی در ۲۰۲۵ چگونه اشکال‌زدایی را آسان‌تر می‌کند:

• شناسایی و رفع خطاهای درون‌خطی: ابزارهای هوشمند کدنویسی امروزی می‌توانند خطاهای احتمالی را حتی پیش از اجرای کد شناسایی کنند. برای مثال، ویژگی “Loops on Errors” در Cursor بلافاصله پس از پایان تایپ، خطاهای linter یا کامپایل را شناسایی و راه‌حلی خودکار پیشنهاد می‌دهد. اگر خطای نحوی یا ناسازگاری نوع داده‌ای داشته باشید، هوش مصنوعی آن را برجسته و سطر اصلاح‌شده را پیشنهاد می‌کند. به همین ترتیب، اشکال‌زدا در Ghostwriter Replit خروجی برنامه شما را زیر نظر می‌گیرد؛ اگر برنامه شما کرش کند، Ghostwriter رد خطا (stack trace) را در چت نمایش می‌دهد و اغلب استثنا یا اشکال منطقی را توضیح می‌دهد و یک قطعه‌کد اصلاح‌شده پیشنهاد می‌کند. این کار چرخه سنتی «اجرا -> مشاهده خطا -> جستجو در وب -> رفع خطا» را عمدتاً به حلقه‌ای خودکار تبدیل می‌کند. همانطور که Replit توصیف کرده است: «اشکال‌زدایی دستی فرآیندی خسته‌کننده است… Ghostwriter Debugger با تحلیل خط قرمز و ارائه فوری راه‌حل، این روند را کوتاه می‌کند.».
• نقاط توقف و بازرسی‌های کمک‌شده توسط هوش مصنوعی: در Visual Studio 2022+، Copilot حتی می‌تواند در وظایف دیباگینگ زمان اجرا نیز کمک کند. یک ویژگی جدید به Copilot اجازه می‌دهد که پیشنهاد کند در یک سناریوی باگ خاص کجا باید نقطه توقف (Breakpoint) قرار دهید. شما می‌توانید یک علامت (مثلاً “خروجی پس از مرحله X اشتباه است”) توصیف کنید و Copilot به شما خواهد گفت که کدام متغیرها یا خطوط را باید مشاهده کنید. این شبیه داشتن یک مربی دیباگینگ کنار دست شماست. پس از توقف برنامه، همچنین می‌توانید از Copilot Chat بپرسید «چرا این متغیر مقدار null دارد؟» و آن عملکرد فعلی و تغییرات اخیر کد را تحلیل می‌کند تا دلایل احتمالی را حدس بزند.
• توضیح خطاها و لاگ‌ها: چت‌بات‌های هوش مصنوعی در درک پیام‌های مبهم خطا بسیار عالی عمل می‌کنند. توسعه‌دهندگان معمولاً رد خطا (Stack trace) یا خطاهای کامپایلر را در ChatGPT یا Copilot Chat قرار می‌دهند. هوش مصنوعی یک توضیح ساده از خطا ارائه می‌دهد و اغلب دلیل آن را مشخص می‌کند. دستیار هوش مصنوعی JetBrains این قابلیت را داخل محیط IDE ارائه می‌دهد: اگر کد شما استثنا ایجاد کند، هوش مصنوعی می‌تواند به طور خودکار اسناد مرتبط یا اطلاعات Known Issue را از طریق جستجوی وب به منظور توضیح آن بیاورد. برای برنامه‌های ابری، Amazon CodeWhisperer (از طریق Amazon Q) برجسته است – این ابزار می‌تواند خطاهای سرویس AWS را تشخیص دهد. به طور مثال، اگر تابع Lambda شما تایم‌اوت شود، می‌توانید از هوش مصنوعی بپرسید و ممکن است این پاسخ را بدهد: «عملیات Lambda شما از حد حافظه ۱۲۸ مگابایت بیشتر شده و باعث تایم‌اوت شده است. حافظه را افزایش دهید یا کد را بهینه کنید.» این نوع راهنمایی دقیق معمولاً مستلزم جستجو میان لاگ‌های CloudWatch است.
• عوامل اتوماتیک رفع باگ: همچنین شاهد ظهور عوامل کاملاً خودکار برای دیباگینگ هستیم. یکی از مشهورترین‌ها عامل GitHub Copilot است – همانطور که ذکر شد، می‌توان به آن وظیفه رفع یک باگ را سپرد. این عامل با استفاده از روشی مشابه «مکان‌یابی خطا» (اجرای تست‌ها و بررسی موارد خطا، سپس تلاش برای تغییرات) باگ‌هایی با پیچیدگی کم تا متوسط را رفع می‌کند. نمونه‌های اولیه کاربردش شامل مواردی مانند «این کوئری خراب پایگاه داده را درست کن» است – عامل Copilot کوئری را ویرایش کرده، تست‌ها را اجرا می‌کند و بررسی می‌کند که آیا گذرانده‌اند یا نه. JetBrains همچنین عامل کدنویسی Junie را دارد (که در 2025 آماده انتشار محصولی شد) که به طور مشابه می‌تواند کد را در یک محیط ایزوله IDE اجرا و تست کند تا مشکلات را برطرف کند. برای مثال، Junie می‌تواند مجموعه تست‌های پروژه شما را اجرا کند، تست ناموفق را شناسایی کند، و سپس یک پچ کد برای حل آن پیشنهاد دهد. این فرآیند، دیباگینگ را به یک مسئله جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. بازبینی‌کنندگان اشاره کردند که Junie «پاسخ‌های کامل‌تر و با باگ کمتر» نسبت به برخی تلاش‌های قبلی هوش مصنوعی در دیباگینگ ارائه داده، هرچند هنوز می‌تواند مقدار قابل توجهی از سهمیه (محاسبات ابری) را برای تکرار مصرف کند.
• تحلیل پیشگیرانه – «شیفت چپ» با هوش مصنوعی: فراتر از دیباگینگ بلادرنگ، هوش مصنوعی برای کشف باگ‌ها قبل از اجرای کد استفاده می‌شود. Amazon CodeGuru Reviewer ابزاری از AWS است که با استفاده از یادگیری ماشین، کد (عمدتاً Java و Python) را تحلیل می‌کند و درباره مسائلی مانند ایمنی نخ، اعتبارسنجی ورودی یا روش‌های نامطلوب نظر می‌دهد. این ابزار در جریان بازبینی کد برای AWS CodeCommit یا GitHub یکپارچه شده است. گرچه مدل زایشی محسوب نمی‌شود، اما یک تحلیل ایستای مبتنی بر هوش مصنوعی است که مدام از پایگاه کد آمازون یاد می‌گیرد. نمونه دیگر DeepCode (Snyk Code) است – یک هوش مصنوعی که به هنگام کدنویسی، باگ‌های احتمالی یا آسیب‌پذیری‌های امنیتی را علامت می‌زند (Snyk شرکت DeepCode را خریداری کرده و آن را در جریان بررسی PR قابل ادغام است). این ابزارها با ایفای نقش یک تور ایمنی دائمی کیفیت کد، مکمل هوش مصنوعی زایشی هستند و پیشنهادهایی برای بهبود کد یا رفع باگ‌های دشوار ارائه می‌دهند.
• پرس‌وجوی لاگ به زبان طبیعی: یک حوزه خاص اما در حال رشد، استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل لاگ‌ها و داده‌های خطا است. پلتفرم Azure مایکروسافت یک “کاپیلات” هوش مصنوعی را در برخی از ابزارهای نظارتی خود معرفی کرده که می‌توانید به صورت انگلیسی ساده از آن سؤال بپرسید؛ مثلاً “چرا سرویس اپلیکیشن ساعت ۳ صبح خراب شد؟” و آن خلاصه‌ای از لاگ‌ها را ارائه می‌دهد. اگرچه این ابزار مستقیماً ابزاری برای کدنویسی محسوب نمی‌شود، اما با استفاده از شناسایی الگوها توسط هوش مصنوعی (جستجو در هزاران خط لاگ بسیار سریع‌تر از هر انسان)، به توسعه‌دهندگان در رفع اشکال مسائل تولید کمک می‌کند. ما پیش‌بینی می‌کنیم این قابلیت‌ها با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDEها) نیز ادغام شوند؛ به عنوان مثال، یک IDE می‌تواند لاگ کرش اجرای قبل را نمایش دهد و یک دکمه “پرسش از هوش مصنوعی” برای دریافت تحلیل قرار دهد.

در عمل، توسعه‌دهندگان دریافته‌اند که اشکال‌زدایی با هوش مصنوعی در صرفه‌جویی زمان در مشکلات روتین موثر است. ایرادات تایپی یا اشتباهات کوچک اغلب بلافاصله توسط هوش مصنوعی رفع می‌شوند. البته، محدودیت‌هایی نیز وجود دارد: ممکن است هوش مصنوعی یک اشکال منطقی پیچیده را اشتباه تشخیص دهد یا اصلاحی موقتی پیشنهاد کند که مشکل اصلی را حل نمی‌کند. به ویژه در مورد پیشنهادات “رفع خودکار” باید احتیاط کرد – همیشه پس از اعمال پیشنهاد هوش مصنوعی، تست‌های خود را اجرا کنید. برخی کارشناسان هشدار می‌دهند که تکیه بیش از حد به هوش مصنوعی در دیباگینگ می‌تواند باعث تضعیف مهارت‌های رفع اشکال خود توسعه‌دهندگان شود. اما بیشتر افراد آن را افزایش‌دهنده بهره‌وری می‌دانند. همانطور که یکی از توسعه‌دهندگان نوشت: «کاپیلات فقط کدنویسی نمی‌کند، بلکه اکنون کد را نیز رفع اشکال می‌کند – گاهی راه‌حلی سریع‌تر از من می‌یابد. مثل داشتن یک هم‌برنامه که هم‌زمان مثل اِردک پلاستیکی و موتور جستجو عمل می‌کند.» وعده این است که هوش مصنوعی می‌تواند شکار باگ‌های خسته‌کننده (مانند ویرگول جاافتاده یا حلقه‌های خارج از بازه) را انجام دهد، در حالی که انسان‌ها مسائل پیچیده معماری و طراحی را حل می‌کنند.

ابزارهای هوش مصنوعی برای بازبینی کد و تضمین کیفیت

بازبینی کد و حفظ کیفیت کد در توسعه نرم‌افزار تیمی بسیار مهم است. هوش مصنوعی وارد عمل شده تا به بازبین‌های انسانی کمک کند با شناسایی باگ‌ها، پیشنهاد بهبود و حتی خودکارسازی بخش‌هایی از روند بازبینی. در اینجا مهم‌ترین ابزارها و قابلیت‌های بازبینی کد مبتنی بر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ را می‌بینید:

• بازبینی کد GitHub Copilot: شاید مهم‌ترین پیشرفت، Copilot برای درخواست‌های Pull در GitHub باشد. از اواخر ۲۰۲۴، گیت‌هاب شروع به ارائه یک بات بازبینی هوش مصنوعی کرد که می‌تواند به‌عنوان بازبین در درخواست‌های pull شما افزوده شود. پس از فراخوانی (چه به صورت خودکار از طریق تنظیمات مخزن یا با انتخاب «Copilot» در فهرست بازبین‌ها)، این بات تفاوت کدها (diff) را تحلیل می‌کند و مانند یک بازبین انسانی، روی خطوط خاص نظر می‌گذارد. مثلاً اگر تابعی را تغییر داده باشید و فراموش کرده باشید حالت null را مدیریت کنید، ممکن است کامنت بگذارد: “🟡 مشکل احتمالی: این کد سناریوی X را مدیریت نمی‌کند که ممکن است به Y منجر شود. بررسی افزوده شدن یک بررسی را در نظر بگیرید.” در برخی موارد، Copilot حتی یک پیشنهاد اصلاح با یک کلیک ارائه می‌دهد – وصله‌ای که می‌توانید با پذیرش آن، پیشنهاد را اعمال کنید. این فرآیند، نظرات جزئی بازبینی را به اصلاحات اجرایی تبدیل می‌کند و در زمان صرفه‌جویی می‌شود. تا ژوئیه ۲۰۲۵، گیت‌هاب اعلام کرد بازبینی کد کاپیلات حتی روی موبایل به صورت عمومی ارائه شده و این نشان‌دهنده اعتماد آن‌ها به پایداری ابزار است. توجه به این نکته مهم است که هوش مصنوعی جایگزین بازبین انسانی نشده – بلکه بازخورد اولیه را به گونه‌ای ارائه می‌دهد که تا زمان رسیدگی بازبین انسانی به PR، بسیاری از مسائل جزئی (سبک کدنویسی، باگ‌های کوچک) برطرف شده‌اند. نتیجه، چرخه‌های بازبینی سریع‌تر است. نظر کاربران اولیه: برای پیشنهادهای روتین عالی است اما در بازبینی کدهای بزرگ (diff های حجیم) کمی نویز ایجاد می‌کند (گیت‌هاب در حال بهبود آن است؛ برای مثال، به‌روزرسانی جولای ۲۰۲۵ مدیریت PR های بزرگ را بهتر کرده تا با تعداد زیاد کامنت‌های هوش مصنوعی، توسعه‌دهنده را خسته نکند).
• Amazon CodeGuru Reviewer: ابزار آمازون، که بخشی از خدمات AWS DevOps است، چند سالی است که وجود دارد و همچنان از یادگیری ماشین (آموزش دیده بر روی کدها و داده‌های PR داخلی آمازون) برای بازبینی خودکار کد استفاده می‌کند. این ابزار با GitHub، CodeCommit، Bitbucket و غیره یکپارچه می‌شود. CodeGuru بر روی مسائل عملکرد و امنیت تمرکز دارد – به عنوان مثال، ممکن است متوجه شود شما یک اتصال پایگاه داده را در یک حلقه باز کرده و آن را نمی‌بندید (نشت منابع)، یا استفاده از APIهای منسوخ را علامت‌گذاری کند. در سال‌های ۲۰۲۳-۲۰۲۴، CodeGuru همچنین توانست شناسایی اطلاعات محرمانه هاردکد شده و برخی آسیب‌پذیری‌ها را یاد بگیرد. یافته‌ها را به صورت کامنت روی PRها یا در یک داشبورد نمایش می‌دهد. اگرچه تولیدی نیست (برای شما کد جدید نمی‌نویسد)، گاهی پیشنهادهایی برای رفع مشکل ارایه می‌دهد یا به مستندات/best practices آمازون لینک می‌دهد. این ابزار به‌ویژه برای پروژه‌های Java و Python در AWS، یک جفت چشم دوم هوشمند و ارزشمند است. قیمت‌دهی بر اساس تعداد خطوط کد بررسی شده است (برخی آن را برای کدبیس‌های بزرگ گران می‌دانند)، اما احتمالاً AWS بخشی از این قابلیت را در مجموعه Amazon Q برای مشتریان سازمانی ادغام کرده است.
• استارتاپ‌های مرورگر هوشمند کد (مانند CodeRabbit و غیره): تعدادی از استارتاپ‌ها ظاهر شده‌اند که تمرکز آن‌ها روی بازبینی کد با هوش مصنوعی است. به عنوان مثال، CodeRabbit (یک پروژه متن باز در گیت‌هاب) می‌تواند با استفاده از یک مدل زبانی بزرگ (LLM)، خلاصه PR و بازخورد بازبینی ایجاد کند و Graphite (یک ابزار PR) نیز به قابلیت‌های هوش مصنوعی برای خلاصه‌سازی تغییرات کد اشاره کرده است. مورد دیگر Reviewer.ai است که هدفش ادغام با خطوط CI برای افزودن خودکار بازخورد AI است. هرچند همه آن‌ها فراگیری کامل نیافته‌اند، روند واضح است: هوش مصنوعی همانند ابزارهایی چون لینتر و تست‌های CI، به کمک بازبینی کد خواهد آمد – و به طور خودکار روی هر PR اجرا می‌شود.
• عامل بازبینی کد Tabnine: همانطور که پیش‌تر اشاره شد، نسخه Enterprise از Tabnine شامل یک عامل هوشمند بازبینی کد است. این ابزار روی محیط خودمیزبان اجرا می‌شود و از قوانین سازمان شما (شما می‌توانید “قوانین بازبینی کد” تعریف کنید) برای اطمینان از تطابق کامنت‌های AI با راهنماهای سبک شما بهره می‌برد. مثلاً می‌تواند به طور خودکار یک PR که وابستگی با مجوز غیرمجاز اضافه می‌کند را رد کند، یا افزودن هرگونه console.log در کد پروداکشن را اگر راهنمای شما ممنوع کرده باشد، علامت بزند. این نوع بازبینی شخصی‌سازی شده با هوش مصنوعی برای حفظ انسجام در تیم‌های بزرگ بسیار مفید است.
• Qodana + هوش مصنوعی (JetBrains): جت‌برینز یک پلتفرم تحلیل ایستا به نام Qodana دارد که آن را با هوش مصنوعی برای رفع خودکار مشکلات ترکیب می‌کند. در سال ۲۰۲۵، دستیار هوشمند JetBrains می‌تواند با اسکن‌های Qodana همکاری کند – مثلاً اگر Qodana یک اشکال بالقوه یا بوی بد کد پیدا کند، می‌توانید دکمه “رفع توسط AI” را فشار دهید و دستیار تلاش خواهد کرد کد را برای رفع خطا بازنویسی کند. این هم‌افزایی بین لینترهای سنتی و رفع خودکار با هوش مصنوعی، مسیری نویدبخش است. جت‌برینز همچنین پیشنهادهای متنی AI برای پیام Commit را معرفی کرده است – زمانی که می‌خواهید تغییرات را در IntelliJ/PyCharm کامیت کنید، AI می‌تواند پیام کامیت را به طور خلاصه بر اساس تغییرات بنویسد. این یک بهبود کوچک اما ارزشمند است که بازبین‌ها آن را دوست دارند (زیرا پیام خوب کامیت بازبینی را آسان‌تر می‌کند).
• خلاصه‌سازی PR: قابلیتی مفید برای بازبین‌های انسانی که وقت کافی ندارند، خلاصه‌های تولیدشده توسط AI برای PR است. ابزارهایی مثل “تولیدکننده توضیحات PR” اختصاصی GitHub (بخشی از Copilot Labs/آزمایشی) می‌توانند مارک‌داون توضیح PR را بر اساس تفاوت‌ها پیش‌نویس کنند. به همین صورت، Amazon CodeCatalyst (خدمت DevOps آمازون) یک AI را ادغام کرده که هنگام باز شدن Pull Request خلاصه‌ای از تغییرات کد می‌نویسد و ماژول‌های متاثر و تغییرات کلیدی را برجسته می‌کند. این کار کمک می‌کند تا بازبین بدون نیاز به مرور خط‌به‌خط، نمای کلی را دریافت کند. احتمالاً تا اواخر ۲۰۲۵ این یک استاندارد خواهد شد – در Azure DevOps و سایر پلتفرم‌ها همین روند را شاهدیم.

در کل، نقطه قوت هوش مصنوعی در بازبینی کد سرعت بخشیدن به فرآیند بازبینی و شناسایی مواردی است که انسان‌ها ممکن است از آن‌ها غافل شوند (یا وقت کافی برای آن صرف نکنند). یک مطالعه IBM در سال ۲۰۲۴ نشان داد که بازبین‌های هوش مصنوعی می‌توانند حدود ۲۰ تا ۳۰ درصد از باگ‌های رایج را قبل از بازبینی انسانی شناسایی کنند و بار کاری را کاهش دهند. همچنین مایکروسافت اعلام کرد استفاده داخلی از Copilot برای pull requestها زمان تأیید تغییرات عادی را به طور قابل توجهی کاهش داده است.

اما باید به محدودیت‌ها و ریسک‌ها توجه کنیم: هوش مصنوعی می‌تواند کدی را به اشتباه باگ‌دار تشخیص دهد (موارد مثبت کاذب)، یا حتی تغییراتی پیشنهاد کند که عملکرد را به طور نامحسوس تغییر دهد. همچنان یک انسان باید نظارت داشته باشد. مثلاً Copilot ممکن است پیشنهاد دهد یک حلقه را به سبک فانکشنال تغییر دهید – خوب است، اما شاید با سبک این کدبیس همخوان نباشد. نگرانی دیگری نیز وجود دارد: هوش مصنوعی از قصد اصلی تغییرات، فراتر از خود کد، اطلاعی ندارد؛ پس ممکن است مسائلی در سطح طراحی کلان یا باگ‌هایی که نیاز به درک نیازمندی‌ها دارند را تشخیص ندهد. یک بازبین خبره در ردیت گفته بود: «بازبینی Copilot مثل یک ترکیب سوپرشارژ شده از لینترها و توسعه‌دهنده جونیور است: بی‌وقفه به مسائل قالب‌بندی و جزئیات گیر می‌دهد که عالی است، اما جای مهندس ارشدی را نمی‌گیرد که بتواند بگوید “این قابلیت نباید در این ماژول باشد” یا “بهتر است کل رویکرد را بازنگری کنیم”.» در اصل، بازبینی کد هوشمند برای بررسی مسائل سطحی و کاهش بار بازبین انسانی عالی است، اما مکمل بازبینی متفکرانه انسانی است، نه جایگزین آن.

یک شایعه هیجان‌انگیز در اواخر ۲۰۲۵: شنیده‌ایم گیت‌هاب در حال آزمایش این است که Copilot نه تنها روی PRها نظر بدهد، بلکه در ادغام آن‌ها هم کمک کند – مثلاً به طور خودکار PRهایی که بازبینی را گذرانده‌اند، دوباره تست و ری‌بیس کند، یا حتی آن‌ها را با feature flagها عرضه کند. این بخشی از چشم‌انداز “GitHub Copilot for DevOps” است و نشان می‌دهد ممکن است هوش مصنوعی فراتر از نوشتن و بازبینی کد، به مدیریت استقرار هم ورود کند (البته با نظارت انسان). احتمالاً اخبار بیشتری درباره این موضوع را در سال ۲۰۲۶ خواهیم شنید.

ابزارهای مستندسازی مبتنی بر هوش مصنوعی

نوشتن مستندات و کامنت‌های خوب، حوزه دیگری است که هوش مصنوعی زندگی توسعه‌دهندگان را راحت‌تر کرده است. ابزارهای مستندسازی هوشمند می‌توانند docstring، مستندات فنی و حتی راهنمای کاربر را از روی کد تولید کنند. این ابزارها کمک می‌کنند کد نه فقط نوشته، بلکه توضیح هم داده شود. بیایید با ابزارها و پیشرفت‌های کلیدی آشنا شویم:

• تولیدکننده‌های docstring با هوش مصنوعی: بسیاری از ویرایشگرهای کد اکنون توانایی تولید خودکار docstring برای توابع یا کلاس‌ها را دارند. برای مثال، GitHub Copilot اگر زیر یک تابع کامنت را شروع کنید و کلید Tab را بزنید، یک docstring تولید می‌کند که هدف، پارامترها و مقدار بازگشتی تابع را بر اساس کد خلاصه می‌کند. این ویژگی از روزهای ابتدایی Copilot وجود داشت و با ارتقای مدل، کیفیت آن بهتر شده است. به همین شکل، Amazon CodeWhisperer اغلب توضیحاتی درباره کد درج می‌کند، به‌خصوص اگر آن را درخواست کنید (“// توضیح بخش بعدی کد را بنویس”). ابزارهایی مثل Tabnine و Codeium نیز پشتیبانی از تولید مستندات به صورت آنی دارند – مثلاً اگر در یک فایل جاوا / را بنویسید، Tabnine قالب Javadoc را با توصیف‌هایی که از متن کد برداشت کرده، تکمیل خواهد کرد.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: این‌ها ابزارهای تخصصی متمرکز بر مستندسازی هستند. Mintlify (که در سال ۲۰۲۲ راه‌اندازی شد) افزونه‌ای برای VS Code دارد که با یک فرمان، می‌تواند یک کامنت مستند برای یک تابع در Python، JS، Java و غیره ایجاد کند. این ابزار با استفاده از یک مدل هوش مصنوعی کد را تحلیل و یک توضیح مختصر به همراه یادداشت‌های @param و @returns ارائه می‌دهد. DocuWriter.ai ابزاری جدیدتر است که ادعا می‌کند “ابزار شماره ۱ مستندسازی کد با هوش مصنوعی” است – این ابزار می‌تواند کل مستندات Markdown یا مستندات API را از یک کدبیس تولید کند. اساساً این ابزارها کد شما را تجزیه می‌کنند، شاید آن را اجرا کرده یا تست‌هایش را بررسی کرده و سپس مستندات قابل خواندن توسط انسان تولید می‌کنند. برای مثال DocuWriter می‌تواند یک مخزن را گرفته و یک سند مرجع API با توصیف همه کلاس‌ها و توابع به زبان طبیعی بسازد. این برای پروژه‌هایی که مستندات ندارند بسیار مفید است – شما یک پیش‌نویس اولیه دریافت می‌کنید که توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را اصلاح کنند.
• پروژه “Auto Wiki” توسط Mutable.ai: استارتاپ Mutable.ai، که ابزار توسعه با هوش مصنوعی تولید می‌کند، AutoWiki را منتشر کرده است که یک ویکی برای کدبیس شما تولید می‌کند. در نسخه جدید v2 (۲۰۲۵)، AutoWiki حتی می‌تواند نمودارهایی شبیه UML از ساختار کد اضافه کند و با استفاده از هوش مصنوعی ویکی را همزمان با تغییر کد به‌روزرسانی کند. در اصل مثل داشتن یک سند طراحی به‌روز و پیوسته است. این ابزار کد شما را به مجموعه‌ای از صفحات HTML/Markdown به هم متصل (مثل ویکی یا خروجی Doxygen) تبدیل می‌کند، اما با زبان طبیعی روایی‌تر. این راه‌حلی برای مشکل همیشگی مستندات قدیمی است – هوش مصنوعی می‌تواند هر چند وقت یک بار کد را مجدداً اسکن و مقالات ویکی را به‌روزرسانی کند. مثلاً اگر تابعی را بازآرایی کنید، ویکی هوشمند توصیف آن تابع و همه ارجاعات به آن را به‌روز می‌کند. ابزار Mutable.ai هم به صورت خودمیزبان و هم ابری قابل اجرا است و تأکید دارد که “همه مستندات همیشه به‌روز می‌ماند”.
• Swimm و ابزارهای مشابه برای راهنماها: Swimm یک پلتفرم مستندسازی است که با کد شما یکپارچه شده و آموزش‌ها و راهنماهایی تولید می‌کند که همیشه به‌روز باقی می‌مانند. در سال ۲۰۲۴، Swimm یک دستیار هوش مصنوعی اضافه کرد که می‌تواند پیش‌نویس اولیه مستند یک تکه کد را بنویسد یا توضیحی تولید کند تا نویسندگان آن را ویرایش کنند. این ابزار کاملاً خودکار مانند AutoWiki نیست، اما با فراهم کردن یک نقطه شروع تولیدشده توسط هوش مصنوعی، روند نوشتن مستندات راه‌اندازی یا مرور معماری را تسریع می‌کند.
• مستندسازی یکپارچه از طریق چت: رویکرد دیگری برای مستندسازی، استفاده از چت هوش مصنوعی برای پاسخ به سوالات مربوط به کد (که خود می‌تواند مستندسازی زنده باشد) است. قبلاً درباره Sourcegraph Cody و فرمان @Docs در Cursor صحبت کردیم که اجازه می‌دهد هوش مصنوعی مستندات کتابخانه‌ها یا حتی مستندسازی ویژه پروژه را بر اساس نیاز واکشی کند. دستیار هوشمند JetBrains هم قابلیتی دارد که اگر قطعه‌ای از کد را انتخاب کنید و بپرسید “این چه می‌کند؟”، نه تنها آن را توضیح می‌دهد، بلکه می‌تواند یک کامنت مستند در کد درج کند. توسعه‌دهندگان در ۲۰۲۵ شروع به استفاده از این توضیحات هوش مصنوعی به عنوان نوعی مستندات کرده‌اند: به جای جستجوی سند طراحی، از هوش مصنوعی می‌خواهید ماژول را شرح دهد. برخی تیم‌ها این کار را در فرایند کاری خود قرار داده‌اند – مثلاً پس از ادغام یک قابلیت، از هوش مصنوعی می‌خواهند یک پاراگراف کوتاه درباره آن برای مستندات پروژه تولید کند و آن را به ویکی اضافه می‌کنند.
• مستندسازی API و ترجمه توضیحات: هوش مصنوعی همچنین برای تولید مستندات خارجی API بسیار مفید است. برای مثال، اگر یک کتابخانه دارید، ابزارهایی مانند GPT-4 از OpenAI می‌توانند کد شما را بخوانند و یک فایل README کامل یا نمونه‌هایی از نحوه استفاده تولید کنند. حتی می‌تواند نسخه‌های چندزبانه‌ای از اسناد را با ترجمه (با دقتی شگفت‌انگیز و نیاز به بازبینی جزئی انسانی برای اصطلاحات فنی) ارائه دهد. GitHub Copilot Labs یک قابلیت “توضیح کد” داشت که می‌توانست پاراگرافی برای توضیح یک بلوک کد ایجاد کند – ابزاری مفید برای ساخت آموزش‌ها یا کامنت‌گذاری منطق‌های پیچیده. همچنین اگر اسناد فعلی‌تان قدیمی شده‌اند، هوش مصنوعی می‌تواند تغییرات کد را بخواند و بخش‌هایی از اسناد که نیاز به به‌روزرسانی دارند را مشخص کند.

نقاط قوت هوش مصنوعی در مستندسازی آشکار است: کاری را انجام می‌دهد که بسیاری از توسعه‌دهندگان از آن هراس دارند یا نادیده می‌گیرند – نوشتن مستندات – و آن را در عرض چند ثانیه انجام می‌دهد. این فناوری به ویژه در ایجاد مستندات پایه‌ای (مثلاً فهرست کردن تمام توابع یک ماژول با توضیحات) بسیار خوب عمل می‌کند. همچنین می‌تواند تداوم سبک نوشتاری را تضمین کند (می‌توانید به هوش مصنوعی بگویید از لحن یا قالب خاصی برای تمام مستندات استفاده کند). در نتیجه حتی اگر مستندات تولیدشده توسط هوش مصنوعی بی‌نقص نباشد، به عنوان نقطه شروع بسیار بزرگی محسوب می‌شود. مهندسان سپس فقط خروجی هوش مصنوعی را اصلاح کرده و دیگر نیاز به نوشتن از ابتدا ندارند—این کار زمان زیادی صرفه‌جویی می‌کند.

با این حال، محدودیت‌ها و هشدارهایی وجود دارد:

• هوش مصنوعی ممکن است منظور واقعی کد را اشتباه تفسیر کند: آنچه را که فکر می‌کند کد انجام می‌دهد مستند می‌کند که ممکن است اشتباه باشد، مخصوصاً اگر منطق کد غیرفعال یا دارای اشکال باشد. برای مثال، هوش مصنوعی ممکن است بگوید “این تابع سن کاربر را به سال برمی‌گرداند” در صورتی که در واقع به دلیل یک باگ یا نام‌گذاری گیج‌کننده، سن را به ماه برمی‌گرداند. بنابراین مستندات هوش مصنوعی همچنان به بازبینی توسعه‌دهندگان نیاز دارد.
• کمبود زمینه سطح‌بالا: کامنت‌های کد ایجادشده توسط هوش مصنوعی برای توضیح چیستی کد خوب‌اند اما همیشه چرایی کد را بیان نمی‌کنند. دلایل معماری یا تصمیمات طراحی (همان “مستندات” کلاسیک همراه با کد) اغلب به زمینه‌هایی نیاز دارند که در کد وجود ندارد. هوش مصنوعی تا زمانی که اطلاعات مورد نیاز را به آن نداده باشید، نمی‌تواند به طور جادویی الزامات یا محدودیت‌های اولیه را بداند. بنابراین ممکن است مستندات سطحی تولید کند که فقط موارد بدیهی را بیان می‌کند، نه دلایل را. ترکیب اسناد تولیدشده توسط هوش مصنوعی با مستندات سطح‌بالای نوشته‌شده توسط انسان بهترین راهکار به نظر می‌رسد.
• بار نگهداری از اسناد: اگر مستندات هوش مصنوعی را به عنوان خروجی نهایی بدون روند بررسی تلقی کنید، مانند سایر اسناد، ممکن است به‌سرعت منسوخ شوند. در حالت ایده‌آل، باید هر از چندگاهی ژنراتور مستندات را روی آخرین نسخه کد اجرا کرد. برخی ابزارها (مانند Mutable AutoWiki) سعی می‌کنند این فرایند را خودکار کنند. عاقلانه است که تولید مستندات را در لوله‌های CI بگنجانید – مثلاً یک کار روزانه که اسناد را از ابتدا با هوش مصنوعی بازسازی کند و اگر تغییر مهمی رخ داد (تا یک نویسنده فنی تغییرات را بازبینی کند) هشدار دهد.

لازم به ذکر است که آتلسین (سازنده‌های Jira/Confluence) در سال ۲۰۲۵ یک دستیار هوش مصنوعی در Confluence اضافه کرد که می‌تواند مشخصات فنی یا مستندات کاربر را از طریق دستورات متنی ایجاد کند. این قابلیت بیشتر برای بخش کاربرمحور است، اما نشان می‌دهد که نوشتن متن (برای راهنمای کاربران نهایی، یادداشت‌های انتشار و…) نیز به تدریج در حال واگذاری به هوش مصنوعی است. یک توسعه‌دهنده می‌تواند به سادگی فهرست تغییرات را وارد کند و یک پیش‌نویس یادداشت‌های انتشار را با قالبی حرفه‌ای دریافت کند—صرفه‌جویی بزرگی در زمان.

در جمع‌بندی، هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به سندنگاری است که توسعه‌دهندگان هرگز نداشتند. با نظارت مناسب، اطمینان حاصل می‌کند که کدها نه تنها اجرا می‌شوند، بلکه توضیح داده می‌شوند. همان‌طور که یک کارشناس به‌خوبی بیان کرد: «ما به‌سمت جهانی پیش می‌رویم که بوت‌کمپ‌های برنامه‌نویسی کمتر روی سینتکس و بیشتر بر حل مسئله و همکاری با هوش مصنوعی تمرکز دارند… هوش مصنوعی می‌تواند بیش از ۷۰٪ جزئیات پیاده‌سازی را مدیریت کند و به‌زودی مستندسازی همین جزئیات را نیز انجام خواهد داد.» آینده ممکن است شامل زحمت کمتری در نوشتن مستندات باشد و به توسعه‌دهندگان اجازه دهد روی طراحی و منطق تمرکز کنند، در حالی که هوش مصنوعی تضمین می‌کند همه چیز برای کسانی که بعداً می‌آیند، به‌خوبی مستندسازی شده است.

ابزارهای تست و کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی

تست بخشی است که هوش مصنوعی می‌تواند به طور چشمگیری پوشش آن را افزایش داده و باگ‌ها را زودتر شناسایی کند. چندین ابزار امروزه از هوش مصنوعی برای تولید تست کیس، پیشنهاد موارد لبه‌ای بیشتر، و حتی رفع خودکار تست‌های ناموفق استفاده می‌کنند. در اینجا مهم‌ترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی در زمینه تست آمده است:

• تولید تست واحد (Diffblue و سایرین): Diffblue Cover پیشرو در این زمینه است: این ابزار هوش مصنوعی (از یک اسپین‌آف دانشگاه آکسفورد) تست‌های JUnit را برای کدهای جاوا به‌صورت خودکار تولید می‌کند. کافی است کلاس جاوای خود را به آن بدهید تا Diffblue کد تست واحدی ایجاد کند که به پوشش موردنظر (معمولاً بالای ۷۰٪) می‌رسد. این ابزار با ترکیب هوش مصنوعی نمادین و شبکه‌های عصبی، اظهارنظرهای معناداری ایجاد می‌کند (نه فقط ورودی‌های تصادفی). تا سال ۲۰۲۵، موتور Diffblue به حدی پیشرفت کرده که ساختارهای پیچیده‌تری را پشتیبانی کرده و حتی برای کدهای غیرقابل تست، پیشنهاد بازساخت هم ارائه می‌دهد. این محصول تجاری برای شرکت‌هایی است که می‌خواهند برای کدبیس‌های بزرگ و قدیمی تست اضافه کنند. یک داستان موفقیت: Diffblue روی برنامه جاوای یک میلیون خطی که تنها ۲۰٪ تست داشت استفاده شد و در عرض چند روز، پوشش تست را به ۶۰٪ رساند – چیزی که برای انسان‌ها ماه‌ها طول می‌کشید.
• TestGPT (Qodo) از CodiumAI: CodiumAI که اکنون با نام Qodo شناخته می‌شود، به طور خاص موضوع «یکپارچگی کد» را هدف قرار داده است. آن‌ها مدلی به نام TestGPT توسعه داده‌اند که به یک تابع نگاه می‌کند و چندین سناریوی تست واحد برای آن تولید می‌کند. فقط یک مثال نیست – بلکه موارد نرمال، لبه‌ای و خطا را آزمایش می‌کند. برای پایتون، JS و TS (و به زودی جاوا)، افزونه Codium در VS Code کل فایل تست را با چندین تست تولید می‌کند. مثلاً برای تابع calculateDiscount(price, customerType)، هوش مصنوعی ممکن است تست‌هایی برای مشتری معمولی، مشتری ویژه، ورودی قیمت منفی (انتظار خطا)، قیمت صفر و غیره با اظهارنظر مناسب برای هرکدام تولید کند. این قابلیت برای توسعه‌دهندگانی که همه موارد لبه‌ای را در ذهن ندارند، فوق‌العاده مفید است. یکی از کاربران ردیت تولید تست CodiumAI را با نوشتن دستی تست مقایسه کرد و گفت که «به طرز شگفت‌انگیزی کامل بود و موارد گوشه‌ای را پوشش داد که به ذهنم نرسیده بود»، البته گاهی تست‌های تکراری می‌نوشت. Qodo/Codium همچنین به جریان PR متصل می‌شود – بعد از نوشتن کد جدید، به طور خودکار تست‌های جدید را برای افزودن به PR پیشنهاد می‌دهد.
• کاپایلوت و کدویسپرر برای تست‌ها: حتی دستیارهای کدنویسی عمومی نیز به آزمون‌نویسی آگاه هستند. اگر پرامپتی مانند «// یک تست برای تابع بالا بنویس» وارد کنید، Copilot با خوشحالی یک تست تولید می‌کند (با استفاده از یک فریم‌ورک تست محتمل برای زبان مورد نظر، مثلاً pytest یا Mocha یا JUnit). گیت‌هاب حتی در دموهای Copilot X نشان داد که می‌توانید از Copilot Chat بخواهید «برای این فایل تست تولید کن» و آن یک فایل تست ایجاد می‌کند. در Build 2025، مایکروسافت اعلام کرد که Copilot می‌تواند به طور خودکار روی بهبود پوشش تست‌ها در حالت عامل کار کند – به این معنی که عامل Copilot می‌تواند تحلیل کند که کدام خطوط کد بدون تست هستند و سپس برای آن‌ها تست تولید کرده و بعد یک PR با این تست‌ها باز کند. این حلقه هوش مصنوعی را کامل می‌کند: نه تنها کد می‌نویسد، بلکه اطمینان می‌دهد کد تست شده است. Amazon CodeWhisperer نیز به همین ترتیب می‌تواند به صورت آنی کد تست واحد تولید کند؛ حتی AWS هنگام عرضه عمومی ادعا کرد می‌تواند تست‌های امن تولید کند و حتی اگر کد شما قابل تست نباشد این را مشخص می‌کند (و پیشنهاد ریفکتور برای تست‌پذیری می‌دهد).
• عوامل اعتبارسنجی تست: فراتر از تولید تست، هوش مصنوعی می‌تواند به تفسیر نتایج تست‌های شکست‌خورده کمک کند. برخی ابزارهای پیشرو اجازه می‌دهند لاگ یک تست ناموفق را به هوش مصنوعی بدهید تا دلیل احتمالی را در کد بیابد. مثلاً اگر یک تست مقدار ۱۰۰ انتظار داشت اما ۹۹ بازگشت، هوش مصنوعی می‌تواند آن را به یک خطای آف-بای-وان (off-by-one) ردیابی کند و حتی راه‌حل یک خطی پیشنهاد دهد. Junie (JetBrains) ویژگی‌ای دارد که اجرای تست را مشاهده می‌کند و اگر چیزی شکست بخورد، وارد عمل می‌شود تا کد را اصلاح کند. همچنین پژوهش‌هایی در زمینه تولید تست‌های مبتنی بر ویژگی توسط هوش مصنوعی در حال انجام است – به جای موارد خاص، هوش مصنوعی سعی می‌کند رفتار کلی را استنباط کند و سپس دامنه گسترده‌ای از ورودی‌های تصادفی را تست کند (مانند fuzz testing هدایت‌شده توسط AI). این می‌تواند موارد لبه‌ای را که تست‌های واحد با مقادیر ثابت از دست می‌دهند، کشف کند.
• تست مجتمع و سرتاسری (E2E): هوش مصنوعی همچنین به تست‌های سطح بالاتر ورود پیدا کرده است. به عنوان مثال، ابزارهایی پدید آمده‌اند که می‌توانند رابط کاربری یک برنامه (از طریق HTML/JS یا از طریق مشخصات طراحی) را بخوانند و به صورت خودکار اسکریپت‌های تست سرتاسری (مانند اسکریپت‌های Selenium یا Playwright) تولید کنند. ابزاری به نام Mabl وجود دارد که با استفاده از هوش مصنوعی تست‌ها را هنگام تغییر UI تطبیق می‌دهد. اما مستقیم‌تر، تصور کنید یک گردش کار کاربر را به زبان طبیعی توصیف می‌کنید («ورود، افزودن یک آیتم به سبد، رفتن به پرداخت، بررسی مجموع قیمت») و هوش مصنوعی برای آن یک اسکریپت تست خودکار می‌سازد. این فرایند هنوز در مراحل ابتدایی است، اما با توجه به درک زبانی هوش مصنوعی، امکان‌پذیر است. برخی تیم‌ها حتی اکنون از ChatGPT برای تبدیل توضیحات تست‌های دستی به کد تست اجرایی استفاده می‌کنند.
• تولید داده تست: یکی دیگر از کارهای کم‌ارزش تولید فیچر یا داده تست است. هوش مصنوعی می‌تواند با ایجاد داده‌های ساختگی واقعی که برخی محدودیت‌ها را رعایت می‌کند (مثلاً یک JSON با پروفایل کاربر محتمل یا یک مجموعه داده تصویری با ویژگی‌های خاص) کمک کند. Code Interpreter شرکت OpenAI در ChatGPT حتی می‌تواند مجموعه داده‌های مصنوعی را به صورت آنی تولید کند. این موضوع هنگام تست‌های مجتمع یا پر کردن محیط‌های توسعه مفید است.

قدرت هوش مصنوعی در تست به طور واضح در افزایش پوشش تست و شناسایی زودهنگام رگرسیون‌هاست. این مانند داشتن یک مهندس QA مبتدی است که بی‌وقفه برای هر تابع جدید تست‌های پایه می‌نویسد. بسیاری از توسعه‌دهندگان به دلیل کمبود وقت به اندازه کافی تست نمی‌نویسند؛ هوش مصنوعی می‌تواند این خلأ را پر کند. با داشتن تست‌های بیشتر، تیم‌ها اعتماد به نفس بیشتری پیدا می‌کنند و می‌توانند با جسارت بیشتری کدها را بازسازی کنند (چون اگر چیزی خراب شود، تست‌ها آن را شناسایی می‌کنند). همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند موارد لبه‌ای را که انسان‌ها فراموش می‌کنند پیشنهاد دهد – و این باعث افزایش مقاوم‌سازی می‌شود. شواهدی وجود دارد که تست‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی، باگ‌هایی را شناسایی کرده‌اند که پنهان مانده بودند: برای مثال، تست‌های CodiumAI ممکن است تابعی را با مقدار None صدا بزنند در حالی که توسعه‌دهنده فرض می‌کرد هرگز None دریافت نمی‌کند و این باعث آشکار شدن یک باگ می‌شود.

با این حال، محدودیت‌ها قابل توجه‌اند:

• کیفیت تست‌ها: ممکن است هوش مصنوعی تست‌هایی بیش از حد ساده یا حتی نادرست بنویسد. برای مثال، یک هوش مصنوعی ممکن است توضیحات را اشتباه متوجه شده و رفتار اشتباهی را مورد تأیید قرار دهد (یک بیان اشتباه در تست). اگر توسعه‌دهندگان بدون بررسی تست‌های هوش مصنوعی را قبول کنند، ممکن است چیزی را که خودش یک باگ است به عنوان یک ویژگی تأیید نمایند. بنابراین، همچنان نیاز به بازبینی انسانی در تست‌های تولید شده وجود دارد.
• نگهداری: اگر کد تغییر کند، تست‌های هوش مصنوعی نیز باید به‌روزرسانی شوند. اگر تست‌ها یک‌بار تولید شوند و سپس به همان صورت باقی بمانند، ممکن است منسوخ شده و حتی زمانی که کد درست است، شروع به شکست شوند. ایده‌آل این است که هوش مصنوعی تولیدکننده این تست‌ها بتواند هنگام تغییر موارد، تست‌ها را بازتولید یا به‌روزرسانی کند (شاید با ادغام با تفاوت‌های کنترل نسخه).
• ناپایداری: این یک مشکل بزرگ در اتوماسیون تست به طور کلی است – تست‌هایی که گاهی موفق می‌شوند و گاهی شکست می‌خورند. اگر هوش مصنوعی نسبت به تعیین‌پذیری (مانند تکیه بر زمان یا خدمات خارجی) دقت نکند، ممکن است چنین تست‌هایی ایجاد کند. فعلاً هوش مصنوعی به‌طور کامل از تله‌های ناپایداری آگاه نیست، پس انسان‌ها باید بررسی و شاید راهنمایی کنند (“از تماس‌های واقعی شبکه استفاده نکن”، و غیره).

یکی از روندهای هیجان‌انگیز: استفاده از هوش مصنوعی برای تست پیشنهادات کد خود هوش مصنوعی است. مثلاً وقتی عامل Copilot یک پچ می‌نویسد، می‌تواند تست‌هایی هم برای آن پچ بنویسد و آنها را اجرا کند تا مطمئن شود مشکل حل شده و بقیه چیزها خراب نشده‌اند. این قابلیتی نوظهور است که باعث می‌شود این عوامل هوش مصنوعی خودشان اعتبارسنج بیشتری داشته باشند.

شایعه دیگری در جامعه تست نرم‌افزار وجود دارد که ابزاری خواهد آمد که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد “بازنگری گفتگومحور تست‌ها” انجام دهند – به این شکل که بعد از تولید تست توسط هوش مصنوعی، می‌توانید با آن چت کنید: «این تست‌ها خوب هستند، اما یکی را اضافه کن که ورودی منفی باشد» یا «پارامتر X حساس است، مطمئن شو یک تست بیشینه بازه را پوشش بدهد». سپس هوش مصنوعی مطابق خواسته تست‌ها را تغییر می‌دهد یا اضافه می‌کند. این نوع کنترل در سطح بالا می‌تواند راهی برای آموزش نیازهای تست دامنه‌محور هر توسعه‌دهنده به هوش مصنوعی باشد.

در نتیجه، هوش مصنوعی در تست به یک نعمت برای کیفیت نرم‌افزار تبدیل شده است. کار طاقت‌فرسای نوشتن تست‌ها را کاهش می‌دهد و باعث افزایش شبکه ایمنی برای تغییرات کد می‌شود. یکی از مهندسان ارشد گوگل در یک مطلب مطبوعاتی نقل شد که گفت: «ما یک ماژول داشتیم با ۵٪ پوشش که هیچ‌کس دوست نداشت به آن دست بزند؛ بعد از اعمال تولید خودکار تست با هوش مصنوعی، در یک بعدازظهر پوشش را به ۵۰٪ رساندیم. اولین اجرای تست هوش مصنوعی حتی یک باگ در تجزیه ورودی پیدا کرد که از چشم‌ها جا مانده بود. قانع شدم.» این بازتابِ نگرشی رو به افزایش است که هوش مصنوعی به یک دستیار ضروری برای تضمین اینکه کدمان نه‌تنها سریع‌تر نوشته می‌شود بلکه درست کار می‌کند، تبدیل خواهد شد.

محیط‌های توسعه هوشمند و IDEهای یکپارچه با هوش مصنوعی

فراتر از ویژگی‌های فردی، سال ۲۰۲۵ شاهد ظهور محیط‌های توسعه یکپارچه کامل و پلتفرم‌های توسعه عمیقاً ادغام‌شده با هوش مصنوعی بوده است. هدف این محیط‌ها ارائه بستری یکپارچه است که در آن هوش مصنوعی در هر مرحله یاری‌رسان است – برنامه‌نویسی، اشکال‌زدایی، بازسازی کد، دیوآپس – نه اینکه هوش مصنوعی تنها به عنوان مکمل اضافه شود. بیایید به IDEها و افزونه‌های شاخص تقویت‌شده با هوش مصنوعی نگاهی بیندازیم:

Replit Ghostwriter (هوش مصنوعی در محیط کدنویسی ابری)

Replit یک محیط توسعه آنلاین و پلتفرم محاسباتی است که هوش مصنوعی (Ghostwriter) را در قلب تجربه خود قرار داده است. امکانات Ghostwriter در Replit شامل موارد زیر است:

• تکمیل کد هنگام تایپ (با چند پیشنهاد مختلف که می‌توانید انتخاب کنید، مشابه Copilot).
• گفتگو با Ghostwriter، یک نوار کناری که می‌توانید در آن درباره کدتان سؤال بپرسید یا کمک بگیرید (با درک فایل‌های باز شما).
• اشکال‌زدا و رفع خطا: زمانی که برنامه شما خطا می‌دهد، Ghostwriter خطا را برجسته می‌کند و معمولاً آن را توضیح داده یا به صورت آنی پیشنهادی برای رفع آن ارائه می‌دهد.
• تولید: شاید جادویی‌ترین ویژگی آن این است که می‌توانید از Ghostwriter بخواهید پروژه کامل یا اجزای چندفایلی تولید کند. مثلاً آن‌ها ایجاد یک بازی مار را از صفر از طریق چت نمایش دادند. Ghostwriter می‌تواند فایل‌ها، کد و حتی دارایی‌های موردنیاز را برای پاسخ به یک درخواست ایجاد کند.

Ghostwriter واقعاً چندزبانه است – برای برنامه‌های وب، اسکریپت‌های پایتون، برنامه‌های ++C و غیره، همه در مرورگر کار می‌کند. Replit همچنین Ghostwriter را در اپلیکیشن موبایل خود ادغام کرده است، تا بتوانید در هرجا با کمک هوش مصنوعی کدنویسی کنید.

یکی از نقاط قوت Ghostwriter، یکپارچگی بی‌وقفه بین اجرا و هوش مصنوعی است. از آنجا که Replit می‌تواند کد را فوراً اجرا کند، Ghostwriter می‌تواند کارهایی مانند اجرای موارد تست برای صحت کد تولیدشده یا استفاده از زمان اجرا جهت بهبود پیشنهاداتش را انجام دهد. برای مثال، اگر یک تابع پایتون بنویسید، Ghostwriter ممکن است آن را با ورودی‌های نمونه اجرا کند تا خروجی‌ها را ببیند و پیشنهادش را دقیق‌تر نماید (این به صورت رسمی ذکر نشده، اما مدیرعامل Replit به وجود چنین قابلیت‌هایی با استفاده از sandbox اجرایی خود اشاره داشته است).

محدودیت Ghostwriter این است که به محیط Replit وابسته است. توسعه‌دهندگان حرفه‌ای که بر روی پروژه‌های بزرگ و کدبیس‌های محلی کار می‌کنند، فعلاً به‌راحتی نمی‌توانند از Ghostwriter در تنظیمات سفارشی خود استفاده کنند (هر چند Replit نسخه آزمایشی دسکتاپ را ارائه کرده است). همچنین، به دلیل ماهیت ابری اگر کد شما مالکیتی است، شاید تمایلی به قرار دادن آن روی Replit فقط برای استفاده از Ghostwriter نداشته باشید. اما برای پروژه‌های شخصی، یادگیری و حتی پروژه‌های کوچک تیمی، Ghostwriter فوق‌العاده کاربردی است. طرح Core Replit که Ghostwriter را ارائه می‌دهد، قیمت مقرون‌به‌صرفه‌ای دارد و دارای اعتبار محاسباتی نیز هست – بنابراین در واقع برای هوش مصنوعی و محیط توسعه ابری خود در یک طرح هزینه می‌کنید. چشم‌انداز Replit این است که در نهایت به یک فرآیند «توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی» برسد که در آن شما اهداف سطح بالا را شرح می‌دهید و Ghostwriter به تدریج کارهای روتین بیشتری را انجام می‌دهد و شما فقط ناظر هستید – شبیه حضور یک توسعه‌دهنده تازه‌کار در تیم.

Cursor – ویرایشگر کدنویسی هوشمند

Cursor (توسط Anysphere) ویرایشگر کد کامل دیگری است، اما به جای آنکه ابری باشد، یک اپلیکیشن نصبی است که به صورت محلی اجرا می‌شود (هرچند مدل‌های ابری را برای هوش مصنوعی به کار می‌گیرد). Cursor اساساً هسته VS Code را برداشت (در حقیقت طبق گزارش‌ها روی VS Code ساخته شده) و به آن قابلیت‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی افزوده است:

• دارای تکمیل خودکار هوشمند (AI Autocomplete) است که بسیار پاسخگو بوده و می‌تواند تکمیل‌های چندخطی طولانی انجام دهد (مشابه Tabnine یا Copilot، اما با تغییرات خاص خودشان).
• گفتگوی Cursor (Cursor Chat) نسبت به کل پروژه شما آگاه است. می‌توانید سوالاتی مانند “همه جاهایی که به API پرداخت فراخوانی می‌کنیم را پیدا کن و اطمینان حاصل کن که خطاها را مدیریت می‌کنیم” بپرسید و این کار را با خواندن فایل‌های پروژه انجام می‌دهد – چیزی که VS Code به تنهایی با Copilot به راحتی نمی‌تواند انجام دهد.
• حالت Agent (Ctrl+I): می‌توانید بخشی از کد را انتخاب کنید یا فقط نماینده (Agent) را فعال کنید و یک دستور بدهید، مثلاً “این تابع را به async بازنویسی کن” یا “اینجا interface XYZ را پیاده‌سازی کن”. نماینده Cursor تغییرات لازم را در فایل‌ها انجام می‌دهد. شما را در جریان قرار می‌دهد و تفاوت تغییرات پیشنهادی را نشان می‌دهد تا بتوانید تأیید یا اصلاح کنید. این احساس قدم اول به سمت بازآرایی واقعی مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط توسعه را ایجاد می‌کند.
• یکپارچه‌سازی ابزارها: Cursor پشتیبانی داخلی از جستجو در اینترنت (@web)، تصاویر در درخواست‌ها (می‌توانید اسکرین‌شات خطا را جای‌گذاری کنید) و مستندسازی (@ برای ارجاع به کد یا کتابخانه‌ها) دارد. این یعنی خود ویرایشگر می‌تواند دانش بیرونی را به سرعت وارد کند – کاری که معمولاً مجبور بودید برایش مرورگر باز کنید.
• مدل‌های محلی در مقابل ابری: به طور پیش‌فرض، Cursor از مدل‌های قدرتمند ابری (GPT-4، Claude) استفاده می‌کند. اما تیم ادعا می‌کند برخی مدل‌های اختصاصی نیز دارند. احتمالاً مدل‌های کوچک‌ترِ تنظیم‌شده برای وظایف خاص (شاید برای تکمیل سریعتر و صرفه‌جویی در هزینه API). آن‌ها این موارد را برای سرعت و هزینه متعادل می‌کنند. پس در پلن پولی Cursor شما بودجه‌ای برای درخواست‌های “سریع” دارید (مثلاً با GPT-4 8k) و سپس درخواست‌های “کند” نامحدود (مثلاً GPT-4 32k یا Claude که شاید بیشتر در صف قرار بگیرد). این تجربه است که معمولاً تقریباً همیشه هوش مصنوعی در دسترس شماست و بی‌دردسر عمل می‌کند.

در نتیجه بسیاری از توسعه‌دهندگانی که Cursor را امتحان کردند، احساس کردند که افزایش بهره‌وری داشته‌اند. نقش چندین ابزار را ترکیب می‌کند: به جای VS Code + Copilot + مرورگر وب + ترمینال، Cursor همه را در یک رابط جمع کرده است. بعضی حتی آن را “محیط توسعه‌ای که در تمام مدت مثل جفت برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی احساس می‌شود” توصیف کردند. و برای کسانی که با زبان‌های متعدد یا پایه‌کدهای ناآشنا کار می‌کنند، قابلیت پرسیدن سوال از ویرایشگر و دریافت جواب فوری (مثلاً “این regex چه‌کاری انجام می‌دهد؟” یا “یک مثال سریع از کاربرد این تابع بساز”) بسیار ارزشمند است.

محدودیت‌های Cursor: هنوز جدید است، پس بعضی ریزه‌کاری‌ها کامل نیست (برخی کاربران گزارش مصرف سنگین حافظه یا گاهی کرش‌کردن در پروژه‌های بسیار بزرگ داده‌اند). نسخه رایگان محدودیت‌هایی دارد که ممکن است برای کسانی که هنوز مایل به پرداخت نیستند، آزاردهنده باشد. و اگرچه از بسیاری زبان‌ها پشتیبانی می‌کند، اما زبان‌های سازمانی سنگین مانند COBOL یا فریم‌ورک‌های تخصصی احتمالاً فراتر از تکمیل ساده کد پشتیبانی اختصاصی ندارند. نکته دیگر: بعضی توسعه‌دهندگان محیط‌های VS Code یا IntelliJ کاملاً سفارشی‌شده‌ای دارند و مهاجرت به ویرایشگر جدید حتی با وجود مزایا، چالش محسوب می‌شود. Cursor سعی دارد این مشکل را با پشتیبانی از افزونه‌های VS Code کاهش دهد (بسیاری بدون مشکل کار می‌کنند)، اما تطابق کامل ندارد.

محیط‌های JetBrains با دستیار هوش مصنوعی و Junie

JetBrains (سازنده IntelliJ IDEA، PyCharm، WebStorm و غیره) مدتی طول کشید تا وارد عرصه هوش مصنوعی شود اما در سال ۲۰۲۳ افزونه دستیار هوش مصنوعی را (در ابتدا با API اوپن‌ای‌آی) عرضه کرد و در ۲۰۲۵ آن را کاملاً محصول‌محور کرد. اکنون، با محیط‌های JetBrains نسخه 2025.1:

• دستیار هوش مصنوعی به‌صورت داخلی در محیط توسعه یکپارچه (IDE) وجود دارد (و سهمیه رایگان برای هر کسی که لایسنس IDE جت‌برینز دارد، شامل می‌شود). این ویژگی بهبودهای تکمیل کد، یک چت‌بات کمکی، و امکان تولید مستندات و پیام‌های commit را مستقیماً در IDE ارائه می‌دهد.
• جونی عامل هوش مصنوعی جت‌برینز است (مشابه حالت agent در Copilot). جونی برای کارهای چندمرحله‌ای طراحی شده: تولید کد، نوشتن تست‌ها، اجرا کردن آن‌ها و غیره. جونی قبلاً در حالت پیش‌نمایش بود و در آوریل ۲۰۲۵ آماده بهره‌برداری شد، اما در ابتدا فقط برای برخی IDEها (IntelliJ، PyCharm، WebStorm، GoLand تا اواسط ۲۰۲۵) در دسترس قرار گرفت. جونی از قابلیت‌های داخلی IDE و مدل‌های ابری بهره می‌گیرد. برای مثال می‌تواند از کامپایلر IntelliJ و آنالیز ایستا برای هدایت تغییرات خود استفاده کند؛ چیزی که ابزارهای غیر وابسته به ویرایشگر نمی‌توانند انجام دهند.
• سطوح رایگان و پولی: جت‌برینز حرکت نسبتاً غافلگیرکننده‌ای انجام داد و سطح رایگان هوش مصنوعی را برای همه کاربران در سال ۲۰۲۵ معرفی کرد. این سطح رایگان استفاده نامحدود از مدل‌های محلی را فراهم می‌کند (جت‌برینز یکپارچگی با Ollama و LM Studio برقرار کرد تا بتوانید مدل‌های مبتنی بر LLaMA را روی دستگاه خود اجرا کنید) و همچنین یک «سهمیه کوچک» از استفاده ابری هوش مصنوعی را می‌دهد. اساساً، به طور پیش‌فرض روزانه چند ده پرسش GPT-4 یا Claude به رایگان دریافت می‌کنید. اگر بسته All Products Pack (اشتراک محبوب جت‌برینز برای کسب‌وکارها) را داشته باشید، به طور خودکار سطح AI Pro را نیز به‌دست می‌آورید که سهمیه ابری را به‌طور قابل توجهی افزایش می‌دهد. و یک AI Ultimate با قیمت ۲۰ دلار در ماه برای کاربران سنگین‌تر نیز وجود دارد. این استراتژی قیمت‌گذاری نشان می‌دهد جت‌برینز نمی‌خواهد هزینه مانعی برای پذیرش هوش مصنوعی آن‌ها باشد – آن‌ها آن را در کنار ابزارهای خود عرضه می‌کنند تا توسعه‌دهندگان را در پلتفرم خود نگه دارند.
• برجسته‌ترین قابلیت‌ها: علاوه بر مواردی که پوشش دادیم (ویرایش چندفایلی از طریق چت، بافت خارجی از طریق MCP، حالت آفلاین، جستجوی وب و …)، دستیار هوش مصنوعی جت‌برینز می‌تواند کارهایی مانند توضیح کدهای پیچیده، پیشنهاد گام‌های بازسازی کد و ادغام با بازرسی‌های خود جت‌برینز را انجام دهد. برای مثال، اگر آنالایزر استاتیک IDE هشداری را نشان دهد، می‌توانید از هوش مصنوعی بخواهید «این اخطار را رفع کن» و هوش مصنوعی رفع مشکل را اعمال می‌کند. این یک ترکیب هوشمندانه از ابزارهای قانون‌محور با هوش مصنوعی است. یک قابلیت جدید در نسخه بتا: اعمال قطعه‌کد از چت – اگر در چت هوش مصنوعی یک قطعه کد پیشنهاد کند، می‌توانید روی «اعمال» کلیک کنید و IDE‌ آن کد را هوشمندانه در محل مناسب سورس قرار می‌دهد. این یک پل جذاب میان پرسش و پاسخ و کدنویسی عملی است.

نقطه قوت رویکرد جت‌برینز این است که بسیاری از توسعه‌دهندگان حرفه‌ای همین حالا هم از IDEهای آن استفاده می‌کنند؛ افزودن هوش مصنوعی به گردش کاری آشنا (و اتصال آن به ایندکس پروژه، کامپایلر، دیباگر و …) می‌تواند آن را بسیار قدرتمند کند. مثلاً جت‌برینز می‌تواند پرس‌وجوی پایگاه داده با کمک هوش مصنوعی را مستقیماً در DataGrip انجام دهد (تصور کنید بنویسید «یک SQL برای پیدا کردن همه مشتریانی که ماه گذشته بیش از X خرج کرده‌اند» و آن با آگاهی از شِما و هوش مصنوعی آن را کامل کند). آن‌ها همچنین در پشتیبانی از مدل محلی دارای مزیت هستند – توسعه‌دهندگانی که دغدغه حریم خصوصی دارند می‌توانند از یک مدل LLM محلی استفاده کنند (گرچه این مدل‌ها قدرت مدل GPT-4 را ندارند، اما از هیچ چیز بهتر است و برای موقعیت‌های آفلاین مثل هواپیما عالی است). اینکه جت‌برینز تا این حد در حوزه هوش مصنوعی جدی شده (تا جایی‌ که پروتکل زمینه مدل خود را ساخته و احتمالاً مدل‌های خاص خود را نیز عرضه خواهد کرد) تضمین می‌کند که VS Code/Copilot تنها گزینه موجود برای توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی نباشد.

با این حال، بازخورد اولیه کاربران متفاوت بود – همانطور که DevClass گزارش داد، افزونه AI Assistant در ابتدا امتیازات پایینی داشت (۲ از ۵) و کاربران از وجود خطاها و بهتر بودن Copilot گلایه داشتند. به نظر می‌رسد JetBrains این بازخوردها را جدی گرفته و تا سال ۲۰۲۵ تجربه کاربری را به شدت بهبود داده است (و احتمالاً با استفاده از مدل‌های جدیدتر مانند GPT-4.1 و Anthropic Claude 3.7 همانطور که ذکر کرده‌اند). اینک احتمالاً تجربه کاربری بسیار روان‌تر شده است. البته هنوز محدودیت‌هایی وجود دارد: قابلیت‌های AI بسته به زبان برنامه‌نویسی و محیط توسعه (IDE) متغیر است – مثلاً تا اواسط ۲۰۲۵، Rider (برای .NET) به دلیل چالش‌های فنی هنوز AI نداشت و نسخه‌های Community پشتیبانی محدودی از هوش مصنوعی محلی داشتند devclass.com. پس این قابلیت‌ها هنوز یکپارچه نشده‌اند.

ادغام با Visual Studio و VS Code

همچنین لازم است از Microsoft Visual Studio و VS Code نیز صحبت کنیم، جدای از خود GitHub Copilot:

• VS Code طبیعتاً Copilot را دارد، اما همچنین انبوهی از افزونه‌های AI دیگر را هم داراست. افزونه Codeium، مجموعه AWS Toolkit آمازون با CodeWhisperer، افزونه Tabnine و غیره. بنابراین برای کسانی که دوست دارند انواع راهکارهای هوش مصنوعی را امتحان کنند، VS Code انعطاف‌پذیرترین محیط باقی مانده است. همچنین اکنون نمای چت رسمی GitHub Copilot به آن افزوده شده که فقط پیشنهادات خطی نیست.
• مایکروسافت همچنین در حال افزودن AI به Visual Studio (محیط توسعه کامل) است، فراتر از Copilot. آنها بازآفرینی‌های IntelliCode AI را ارائه کرده‌اند که می‌تواند تغییرات تکراری را تشخیص داده و پیشنهاد دهد که این تغییرات در کل پروژه اعمال شوند. حتی یک قابلیت آزمایشی با عنوان “Developer AI” ایجاد کرده‌اند که با Azure DevOps یکپارچه می‌شود – مثلاً آیتم کاری را به کد مرتبط می‌کند و با کمک هوش مصنوعی بررسی می‌کند که آیا آن تغییر واقعاً مشکل را حل کرده است یا نه. در Build 2025، مایکروسافت ویژگی‌هایی مانند “پیام کامیت هوشمند”، “خلاصه‌سازی تغییرات” و “پرسش از AI” را در هر جای IDE به نمایش گذاشت که بسیاری از آنها توسط Copilot پشتیبانی می‌شود. همچنین پروژه جالبی به نام Visual Studio IntelliCode Generative وجود دارد که می‌تواند مقادیر property یا تکمیل کد را بر اساس مدل‌های تعلیم داده شده روی کد خودتان پیشنهاد دهد (گرچه احتمالاً اکنون Copilot جای آن را گرفته است).

یک حوزه نوظهور دیگر:

• هوش مصنوعی در خط فرمان و DevOps: اینها IDE نیستند اما قابل توجه هستند، مثلاً دستور خط فرمان GitHub اکنون gh copilot را برای پرسیدن سوالات AI درباره مخزن شما ارائه می‌دهد (مثلاً “gh copilot چه چیزی در این PR تغییر کرده؟” یک خلاصه هوشمند ارائه می‌دهد). همچنین سیستم‌های CI/CD دستیارهای هوشمند اضافه می‌کنند تا خطاهای build را تحلیل یا بهینه‌سازی مراحل pipeline را پیشنهاد دهند (مثلاً، Azure’s Pipelines AI ممکن است مراحل کش کردن را برای تسریع build پیشنهاد دهد). این ابزارها کمک‌های AI را فراتر از محیط ویرایشگر کد به کل چرخه توسعه گسترش می‌دهند.

خلاصه اینکه محیط‌های برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی هدف دارند که همه این قابلیت‌ها را به صورت بومی ارائه دهند. رقابت در سال ۲۰۲۵ شدیدتر شده است: ری‌پلیت و کرسر رویکردهای جدید و کاملاً نو را امتحان می‌کنند، جت‌برینز و مایکروسافت محیط‌های مطرح را با هوش مصنوعی بهبود می‌دهند و حتی بازیگران جدیدی مانند ویندسرف (کودیوم) ادیتور و دیگران ظاهر شده‌اند (عده‌ای از پروژه‌ای به نام “Stackblitz Cody” هم نام می‌برند که هنوز مشخص نیست). توسعه‌دهندگان بیشتر از هر زمان دیگری حق انتخاب دارند – یعنی می‌توانند محیطی را انتخاب کنند که بهره‌وری‌شان را بیشتر می‌کند.

نظر متخصصان درباره اینکه چه چیز «هیجان بی‌مورد» است و چه چیز واقعاً داغ، متفاوت است: برخی هشدار می‌دهند که بازنویسی کامل محیط‌های برنامه‌نویسی حول محور هوش مصنوعی ممکن است افراط باشد و افزونه‌هایی (مثل Copilot در VS Code) همین حالا ۹۰٪ نیازها را برطرف می‌کنند. برخی دیگر معتقدند محیط‌های بومی هوش مصنوعی می‌توانند جریان کاری جدیدی را فعال کنند (مانند ایجنت‌های چندفایلی با یک کلیک) که راهکارهای وصله‌پینه‌ای به سادگی توان انجام آن را ندارند. یک چیز روشن است: تقریباً همه محیط‌ها و ویرایشگرهای مطرح حالا هوش مصنوعی را در خود دارند و این موضوع به‌سرعت تبدیل به یک انتظار استاندارد برای ابزارهای توسعه‌دهندگان شده است. همان‌طور که یکی از مفسران گفت، «محیط‌های برنامه‌نویسی بدون هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۷ شبیه دایناسورها خواهند بود.» شاید کمی اغراق‌آمیز باشد، اما نشان می‌دهد جریان غالب قطعاً به سوی محیط‌های برنامه‌نویسی هوشمند و مبتنی بر هوش مصنوعی پیش می‌رود.

جمع‌بندی و آینده پیش رو

سال ۲۰۲۵ این حقیقت را قطعی کرد که ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی فقط یک موج گذرا نیستند – آن‌ها به بخش اساسی توسعه نرم‌افزار مدرن تبدیل شده‌اند. دیده‌ایم که دستیاران تولید کد پخته‌تر و متنوع‌تر شده‌اند، اشکال‌زدایی آسان‌تر شده، بازبینی کد با کمک همکار هوش مصنوعی سریع‌تر پیش می‌رود، مستندسازی تقریباً به طور خودکار انجام می‌شود، تست با نمونه‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی قوی‌تر شده و محیط‌های برنامه‌نویسی ما به شریک‌های هوشمند واقعی تبدیل می‌شوند.

موارد داغ فعلی:

• ایجنت‌های خودکار کدنویسی که وظایف بزرگ‌تری را بر عهده می‌گیرند (ایجنت Copilot گیت‌هاب، Junie جت‌برینز، ایجنت کرسر و غیره) – این ابزارها مرزهای جدیدی را در سپردن گردش‌کارهای چندمرحله‌ای توسعه (از برنامه‌ریزی تا کدنویسی و تست) به هوش مصنوعی، جابه‌جا می‌کنند.
• امنیت کد تقویت‌شده با هوش مصنوعی – ابزارهایی مثل اسکن‌های امنیتی CodeWhisperer و قابلیت‌های جدید “Security Sentinel” در حال پاسخ‌گویی به نگرانی آسیب‌پذیری‌های ایجادشده توسط هوش مصنوعی هستند، چون همین هوش مصنوعی می‌تواند هم‌زمان آن‌ها را شناسایی و رفع کند.
• یکپارچگی بی‌دردسر – بهترین ابزارها کاملاً در جریان کاری برنامه‌نویس حل شده‌اند (Copilot در ویرایشگر، Ghostwriter در Replit، ویژگی‌های یکپارچه کرسر). تجربه‌های کُند و گسسته به تدریج کم می‌شوند، چون کاربران به سمت راه‌حل‌های روان‌تر می‌روند.
• هوش مصنوعی رایگان یا در دسترس – با ارائه پلن رایگان توسط GitHub Copilot و ساخت پلن هوش مصنوعی رایگان در جت‌برینز، روندی به سمت ایجاد دسترسی همگانی برای این ابزارها وجود دارد تا برای همه توسعه‌دهندگان؛ نه فقط کسانی که می‌توانند هزینه اشتراک بدهند. این دموکراتیزه شدن «داغ» است، چون منجر به گسترش هرچه بیشتر استفاده می‌شود.

چه چیزهایی بیشتر جنبه تبلیغ دارند (و باید مراقب بود):

• «هوش مصنوعی جایگزین برنامه‌نویسان خواهد شد» – تا سال ۲۰۲۵، می‌بینیم که هوش مصنوعی کمک زیادی می‌کند اما هنوز جایگزین توسعه‌دهندگان نشده است. هوش مصنوعی کارهای تکراری را خودکار می‌کند و راه‌حل‌هایی پیشنهاد می‌دهد، اما همچنان بینش انسانی برای معماری سیستم‌ها، اتخاذ تصمیمات و مدیریت مشکلات جدید لازم است. شایعه اینکه «تنها به هوش مصنوعی می‌گویید چه چیزی بسازد و می‌روید قهوه می‌خورید» هنوز بیشتر شایعه است. همچنان باید با دقت کار هوش مصنوعی را بازبینی کنید – این ابزار بیشتر شبیه یک توسعه‌دهنده جونیور سریع و گاهی شلخته در تیم شماست تا یک مهندس ارشد خبره.
• هوش مصنوعی یکپارچه برای همه نیازها – برخی بازاریابی‌ها ادعا می‌کنند یک ابزار برای همه چیز بهترین است. در واقعیت، همان‌طور که راهنمای ما نشان می‌دهد، ابزارهای مختلف نقاط قوت متفاوتی دارند. کوپایلوت برای کدنویسی عمومی بهتر است، کودویسپرر برای AWS، تب‌ناین برای کنترل سازمانی و غیره. شایعه «ابزار ایده‌آل توسعه هوش مصنوعی» جای خود را به واقعیت یک اکوسیستم گزینه‌های تخصصی داده است.
• هوش مصنوعی با زمینه نامحدود – برخی استارت‌آپ‌ها از «پنجره‌های زمینه بی‌نهایت» سخن می‌گویند؛ انگار هوش مصنوعی می‌تواند کل کدبیس شرکت شما را یکجا بفهمد. در عمل هنوز محدودیت وجود دارد (کانتکست ۱۰۰ هزار توکنی کلود چشمگیر است اما بی‌نهایت نیست) و جستجوی برداری کمک می‌کند اما نیاز به پرامپت خوب دارد. پیشرفت در جریان است اما مراقب زیاده‌گویی باشید – یک مدل ۱۰۰ هزار توکنی ممکن است واقعاً در فهم میلیون‌ها خط کد بدون تقسیم‌بندی هوشمند دچار مشکل شود. پیشرفت واقعی است (نگاه کنید به دستاوردهای سورس‌گراف)، اما باید انتظارات را مدیریت کرد.

موارد پیش رو:

• ادغام عمیق‌تر با محیط‌های توسعه (IDE): انتظار داشته باشید Visual Studio، VS Code، JetBrains و سایر محیط‌ها مرز بین نوشتن، بازبینی و اجرای کد را کمرنگ‌تر کنند. احتمالاً هوش مصنوعی با کنترل نسخه‌ها ترکیب می‌شود (تصور کنید ادغام کد یا ساخت قالب درخواست مرج به صورت خودکار با کمک هوش مصنوعی بر اساس تغییرات کد). نشانه‌های این را با پیام‌های کامیت و خلاصه‌های PR کوپایلوت دیده‌ایم.
• ابزارهای توسعه هوش مصنوعی ویژه دامنه‌ها: ممکن است شاهد ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی تخصصی برای حوزه‌های مختلف باشیم – مثلاً دستیارهای هوش مصنوعی برای نوت‌بوک‌های داده‌کاوی (برخی وجود دارند، مثل AI در نوت‌بوک‌های آژور)، یا برای برنامه‌نویسی C امبدد (جایی که هوش مصنوعی محدودیت‌های حافظه را می‌داند). از آنجا که مدل‌های زبانی را می‌توان ویژه‌سازی یا پرامپت تونینگ کرد، دستیارهای تخصصی می‌توانند در برخی صنایع از عمومی‌ها عملکرد بهتری داشته باشند.
• اتوماسیون «عاملی» بیشتر: مامورهای امروزی وقتی به آنها دستور داده می‌شود کارها را انجام می‌دهند. در آینده ممکن است هوش مصنوعی پروژه‌ها را به طور پیوسته مانیتور کند: مثلاً یک هوش مصنوعی که همیشه در CI اجرا می‌شود و هرگاه ساخت برنامه شکست خورد یا آسیب‌پذیری امنیتی جدیدی در کتابخانه پیدا شد، یک PR با رفع مشکل باز کند. گیت‌هاب هم اشاره‌هایی به ترکیب کوپایلوت با Dependabot و Actions برای این سناریوها داشته است. اساساً، هوش مصنوعی می‌تواند به یک عضو خودکار تیم برای انجام امور روزمره تبدیل شود.
• همکاری و آموزش: ابزارهای هوش مصنوعی ممکن است مشارکتی شوند – مثلاً دو برنامه‌نویس و یک ربات هوش مصنوعی به صورت همزمان جفت‌برنامه‌نویسی کنند. همچنین در آموزش، ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی نقش مهمی در شیوه آموزش کدنویسی خواهند داشت (برخی اساتید علوم کامپیوتر هم‌اکنون از GitHub Copilot به عنوان دستیار آموزش یا در تکالیف برای تمرکز بر حل مسئله استفاده می‌کنند). ممکن است برای توسعه‌دهندگان تازه‌کار «منتورهای هوش مصنوعی» داشته باشیم که گام‌به‌گام راهنمایی‌شان کنند و مفاهیم را توضیح دهند (کمی شبیه ChatGPT ولی ساخت‌یافته‌تر).
• قوانین و اخلاق: در افق پیش رو، پرسش‌هایی درباره مجوزهای متن‌باز و کد تولیدشده توسط هوش مصنوعی نیز مطرح است. کوپایلوت در گذشته بابت گنجاندن بخش‌هایی از کد GPL در خروجی‌هایش مورد مناقشه قرار گرفت. تا سال ۲۰۲۵، بسیاری از ابزارها (کدویسپرر، تب‌نین و غیره) فیلترها و نسبت‌دهی را پیاده‌سازی کرده‌اند. ممکن است شاهد راه‌حل‌های رسمی‌تری باشیم، مانند یک استاندارد صنعتی برای نسبت‌دهی منابع کد توسط هوش مصنوعی، یا شاید هوش مصنوعی که بتوان آن را محدود کرد فقط از کد تحت مجوزهای خاصی برای پیشنهاد استفاده کند. همچنین جنبه اخلاقی هم وجود دارد – اطمینان از اینکه این ابزارهای هوش مصنوعی الگوهای ناامن کد، تعصب یا شیوه‌های اشتباه برنامه‌نویسی را ترویج نمی‌کنند. صحبت‌هایی از صدور گواهی یا استانداردهای رعایت الزامات برای دستیارهای هوشمند (خصوصاً برای نرم‌افزارهای حساس به ایمنی) مطرح است. بنابراین یکی از احتمالات آینده، وجود نوعی حاکمیت و قانونمندی پیرامون ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی در شرکت‌ها یا صنایع تحت نظارت خواهد بود.

در نهایت، این روزها زمان فوق‌العاده هیجان‌انگیزی برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار است. ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ باعث افزایش چشمگیر بهره‌وری شده و کارهای تکراری را حذف می‌کنند، در حالی‌که فرآیندهای کاری جدیدی را معرفی می‌کنند که قبلاً ممکن نبودند. مانند هر فناوری جدیدی، یادگیری و تشخیص در نحوه استفاده از آن ضروری است. اما اتفاق‌نظر میان کارشناسان این است که کسانی که این دستیارهای هوشمند را بپذیرند در سرعت و کیفیت توسعه مزیت رقابتی خواهند داشت. همان‌طور که یکی از معاونان نرم‌افزاری با طنز گفت، «موضوع انسان یا هوش مصنوعی نیست، بلکه انسان همراه با هوش مصنوعی است – و با هم ویژگی‌های جدید را سریع‌تر از همیشه و با اشکالات کمتر ارائه می‌دهیم.»

این راهنمای نهایی دقیقاً نشان می‌دهد چه چیزهایی واقعاً داغ است (کاربردی و ماندنی)، چه چیزهایی اغراق‌آمیزند (نیازمند احتیاط) و چه چیزهایی در راه است (روندهایی که باید رصد شوند). اگر تابحال برخی از این ابزارها را امتحان نکرده‌اید، الان زمان مناسبی است – ورود به آن ساده است (بسیاری رایگان‌اند)، و دستاوردهای بالقوه آن زیاد. برنامه‌نویسی خوش با دوستان جدید هوشمندتان!

منابع:

• تومس دوهامکه. «گیت‌هاب کوپایلوت: ملاقات با دستیار جدید برنامه‌نویسی.» بلاگ گیت‌هاب – اخبار محصول (مه ۲۰۲۵)
• پل توروت. «بیلد ۲۰۲۵: به‌روزرسانی‌های بزرگ برای گیت‌هاب کوپایلوت…» Thurrott.com (۱۹ مه ۲۰۲۵)
• گیت‌هاب چنج‌لاگ. «بررسی کد گیت‌هاب کوپایلوت … (پیش‌نمایش خصوصی)» (۲۹ اکتبر ۲۰۲۴)
• ارشاد بوچ. «آمازون کدویسپرر ویژگی اصلاح هوشمند کد را ارائه می‌کند …» بلاگ AWS (۲۶ نوامبر ۲۰۲۳)
• مستندات آمازون کدویسپرر. «کدویسپرر بخشی از آمازون Q دولوپر می‌شود.» (مه ۲۰۲۵)
• MetaDesignSolutions. «کوپایلوت X در مقابل آمازون کدویسپرر ۲۰۲۵.» (مقاله وبلاگ)
• کریستوفر گود. «تب‌نین در رویداد NVIDIA GTC 2025 … هوش مصنوعی در مقیاس.» بلاگ تب‌نین (۲۵ مارس ۲۰۲۵)
• امیا دشموخ. «افزایش مقیاس هوش مصنوعی سازمانی: پایان سرویس تب‌نین بیسیک.» بلاگ تب‌نین (۲۵ مارس ۲۰۲۵)
• دف‌کلاس (تیم اندرسون). «جت‌برینز با دستیار هوشمند Junie AI آنلاین شد … لایه رایگان اضافه شد.» (۱۶ آوریل ۲۰۲۵)
• آنا مالتسوا. «دستیار هوشمند جت‌برینز: هوشمندتر، توانمند‌تر و لایه رایگان جدید.» بلاگ جت‌برینز (آوریل ۲۰۲۵)
• ریا پاتل. «ارائه کوپایلوت رایگان گیت‌هاب برای ویژوال استودیو.» بلاگ ویژوال استودیو (۲۳ ژانویه ۲۰۲۵)
• بلاگ UI Bakery (دورا گورووا). «Cursor AI چیست؟… (همه چیزهایی که باید بدانید).» (۱۸ آوریل ۲۰۲۵)
• رویترز (چاندنی شاه). «OpenAI توافق کرد Windsurf (Codeium) را با قیمت تقریبی ۳ میلیارد دلار بخرد.» (۵ مه ۲۰۲۵) reuters.com
• رویترز (بنگلور). «گوگل ۲.۴ میلیارد دلار برای مجوز تکنولوژی Windsurf پرداخت می‌کند، WSJ گزارش داد.» (۱۱ ژوئیه ۲۰۲۵)
• Dev.to (مایکل اماکری). «چرا Windsurf بهترین ویرایشگر کد رایگان هوش مصنوعی است… (به‌روزرسانی ناامیدی‌ها).» (۱۶ نوامبر ۲۰۲۴؛ به‌روزرسانی ۳۱ مه ۲۰۲۵)
• بلاگ Qodo (قبلاً CodiumAI). «TestGPT: هوش مصنوعی مولد برای یکپارچگی کد.» (۲۰۲۴)