A végső 2025-ös útmutató az AI kódolási eszközökhöz: Mi menő, mi a felhajtás, és mi jön legközelebb

Eszköz	Támogatott nyelvek	Szerkesztő/platform integráció	Árazás (2025)	Figyelemre méltó 2025-ös frissítések
GitHub Copilot	20+ (Python, JS, TS, Go, Java, C#, C++, stb.)	VS Code, Visual Studio, JetBrains IDE-k, Neovim, stb.	Ingyenes szint (2k kiegészítés + 50 csevegés/hó); Pro 10 USD/hó; Üzleti 19 USD/hó	Bevezette a Copilot kódolási ügynököt feladat automatizálásra; Kódellenőrző AI GitHub PR-ekben; Nyílt forráskódú VS Code bővítmény.
Amazon CodeWhisperer	15+ (Python, Java, JS, TS, C#, C/C++, stb.plus Infrastruktúra mint kód nyelvek)	VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm, stb.), Visual Studio (előzetes), AWS Cloud9, CLI	Egyéni felhasználóknak ingyenes (korlátlan, napi limitekkel); Profi $19/fő/hó	Új AI kódjavítás (sebezhetőségek automatikus javítása); IaC támogatás CloudFormation, CDK, Terraform számára; Mostantól az Amazon Q (chat & ügynökök) platform része.
Tabnine	30+ (Python, JS/TS, Java, C#, Ruby, Go, stb.)	Több IDE (VS Code, IntelliJ család, Vim/Neovim, stb.)	Fejlesztő $9/hó; Nagyvállalat $39/fő/hó (önálló hosztolással elérhető)	Elindította az AI Chat & Agents (tesztgenerálás, Jira-integráció); Egyedi modellek integrálhatók (Claude, GPT-4, Mistral); A régi ingyenes csomag megszűnik, a vállalati megoldásokra fókuszálva.
Codeium (Windsurf)	20+ (Python, JS/TS, Java, Ruby, Go, PHP, stb.)	VS Code, JetBrains, Vim (plugin) és a Windsurf IDE (egyedi VS Code fork)	Ingyenes csomag (kreditalapú; kezdetben korlátlan automatikus kiegészítés); Pro csomag (korábban ~$10/hó, jelenleg bizonytalan)	Bemutatta a Cascade ügynököt többlépéses kódszerkesztéshez és terminál parancsokhoz; Felvásárlási dráma: az OpenAI beleegyezett, hogy megvásárolja a Windsurföt 3 milliárd dollárért reuters.com, de a Google közbelépett, hogy 2,4 milliárd dollárért licencelje a Windsurf technológiát – mindez kiemeli, mennyire keresett ez a technológia.
Sourcegraph Cody	10+ (Python, Go, JS/TS, Java, C/C++, stb.)	VS Code és JetBrains (kiegészítő), böngészős app	Ingyenes nyilvános repókhoz; Vállalatoknak egyedi (Sourcegraph licenc)	Végtelen kontextus kódbázis indexelésével; Ügynöki kontextusgyűjtés a releváns fájlok automatikus betöltéséhez; Csúcskategóriás LLM-ek (Claude 100k token, stb.), amelyek képesek teljes repó áttekintéssel válaszolni kód kérdésekre.
Replit Ghostwriter	30+ (szinte bármilyen nyelv, ami futtatható a Repliten: Python, JS, C/C++, Java, Ruby, stb.)	Replit online IDE (böngészőben) és Replit mobilalkalmazás	Benne van a Replit Core csomagban ($20/hó vagy $15/hó éves előfizetésben) replit.com; Ingyenes csomag alap AI funkciókkal	Új Ghostwriter Agents funkciók önálló alkalmazásépítéshez promptok alapján; Valós idejű hibakeresés chatben (futásidejű hibák automatikus javítása); Együttműködés a Google-lel modellfrissítésekhez (GPT-4 és mások, pl.„GPT-4o”).
Cursor (AI kódszerkesztő)	Sokféle (JS/TS, Python, Go, Java, C#, stb.)	Cursor IDE (önálló alkalmazás Mac/Win/Linux rendszerekre, a VS Code-ra építve)	Ingyenes (korlátozott: ~2k kiegészítés + 50 GPT-4/Claude lekérdezés); Pro $20/hó (500 gyors GPT-4/Claude lekérdezés); Üzleti $40/hó (csapatfunkciók)	2024-ben új AI-alapú szerkesztőként indult; Kínál kódbázis-érzékeny csevegést és szerkesztést (a repódat indexeli a mélyebb összefüggésért); Agent mód több lépéses változtatásokhoz (Ctrl+I a feladatok végrehajtásához); Beépített webes keresés (@web) és vizuális (képkontekstes) támogatás.
OpenAI ChatGPT (plusz Code Interpreter)	Sokféle (nem IDE-integrált, böngészőben használható)	Webes felület (ChatGPT), néhány IDE-bővítmény elérhető	Ingyenes (GPT-3.5); ChatGPT Plus $20/hó (GPT-4, Code Interpreter béta)	Nem IDE bővítmény, de széles körben használják kód kérdések és generálás céljából.A Kódértelmező (2023–24) lehetővé tette kód futtatását a ChatGPT sandbox környezetében elemzési és hibakeresési feladatokhoz – ezzel hidat képezve a programozás és az adattudomány között.

GitHub Copilot úttörő volt ezen a területen, és továbbra is uralja a piacot, több mint 15 millió fejlesztővel, akik a Build 2025-ös rendezvény időpontjában használják.

Széles körű nyelvtámogatással rendelkezik, és mélyen integrált a szerkesztőkbe.A Copilot fő erőssége a folyamatos, beágyazott kódkiegészítés, amelyet egy MI-alapú csevegőfelület (“Copilot Chat”) egészít ki a kód magyarázatához vagy igény szerinti nagyobb kódrészek generálásához.2025-ben a GitHub jelentősen bővítette a Copilot képességeit:

AI kódoló eszközök 2025-ben: Funkciók, trendek és szakértői betekintések

A szoftverfejlesztés világa 2025-ben hemzseg az AI-alapú kódoló eszközöktől, amelyek a produktivitás felpörgetését ígérik. Az élőben kódot javasló AI párosprogramozóktól kezdve, az intelligens botokon át, amelyek felülvizsgálják a pull requesteket, generálnak dokumentációt, írnak teszteket, sőt, akár hibakeresési munkameneteket is futtatnak — a képességek drámaian kibővültek. Ebben az átfogó útmutatóban minden jelentős AI eszközt bemutatunk a kódolásban főbb kategóriák szerint, kiemelve funkcióikat, támogatott nyelveiket, árazásukat, előnyeiket és korlátaikat, valamint a 2025-ös fontos frissítéseket és szakértői véleményeket.

Akár arra vagy kíváncsi, hogyan képes a GitHub Copilot új ügynöke magától kódot implementálni, hogyan teljesít az Amazon CodeWhisperer biztonsági szempontból, vagy hogy mely AI-alapú IDE-k – mint a Replit Ghostwriter, Cursor vagy a JetBrains AI Assistant – vezetik a mezőnyt; nálunk minden választ megtalálsz. Merüljünk el benne együtt!

AI kódgeneráló asszisztensek (Az ön „AI párosprogramozója”)

Az AI kódgenerátorok virtuális párosprogramozóként működnek, és a kontextus vagy természetes nyelvű utasítások alapján egészítenek ki sorokat vagy függvényeket. Ezeket beépítik a szerkesztőkbe, hogy gyorsabban írhass kódot. A legnagyobb nevek – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – mind komoly fejlesztéseken estek át 2025-ben. Az alábbiakban a vezető kódgeneráló eszközök gyors összehasonlítása látható:

• Copilot X és Agent Mode: A 2023-as Copilot X víziójára építve, a GitHub elindította a Copilot kódoló ügynökét. Ez az ügynök túlmutat a javaslatokon – képes teljes feladatokat önállóan végrehajtani. A fejlesztők egy feladatot (funkció-kérés, hibajavítás stb.) hozzárendelnek Copilothoz, az ügynök pedig elindít egy felhő alapú fejlesztői környezetet, megírja a kódot, majd létrehoz egy pull requestet a változtatásokkal. „Soha nem volt még ilyen egyszerű funkciókat implementálni: csak rendelj hozzá egy feladatot vagy problémát a Copilothoz… [ő] kiváló az alacsony vagy közepes komplexitású feladatokban jól tesztelt kódbázisokban, funkciók hozzáadásától és hibajavítástól a tesztbővítésen át a dokumentáció javításáig.” Ez az ügynökmód (fedőnevén Project Padawan) biztonságos GitHub Actions futtatók segítségével végzi a háttérmunkát, és helyetted tolja be a commiteket. Még mindig szükséges emberi ellenőrzés az egyesítéshez, de forradalmi újítás a monoton programozási feladatok automatizálásában. Ahogy a GitHub DevEx vezetője az EY-nál megfogalmazta: „A Copilot kódoló ügynök ajtókat nyit a fejlesztők előtt, hogy saját ügynökalapú csapatuk legyen… olyan feladatokat adhatnak át, amelyek általában elvonnák őket a mélymunkától.”. (Ez a fejlett ügynök a Copilot Enterprise és az új Pro+ előfizetők számára érhető el.)
• Fejlettebb chat és kódértés: A Copilot Chat jobb kontextusérzékelést nyert a projektedhez. A Visual Studio és VS Code alkalmazásokban a Microsoft helyi kódbázisból származó információforrásokat vezetett be (például testvérfájl példák, függvényhívók stb.), így a Copilot válaszai és kiegészítései jobban igazodnak a tényleges kód kontextusához. Például metódus felüldefiniáláskor a Copilot mostantól automatikusan megkereshet egy hasonló megvalósítást egy kapcsolódó osztályban, hogy javaslatot tegyen. Ez csökkenti azoknak a mesterséges intelligencia-alapú javaslatoknak a disszonanciáját, amelyek „mintha nem lennének tisztában” a kódoddal – ezt a Copilot a 2025-ös frissítésekben kezelte. Emellett a Microsoft Learn dokumentációt is integrálták a Copilot válaszaiba .NET esetén; ha a modell nem ismeri az új API-t, az MS Learn dokumentációból képes információt szerezni, hogy naprakész útmutatást adjon.
• Copilot pull requestekhez (kódellenőrzésekhez): (Erről bővebben a Kódellenőrzés részben.) 2024 végén a GitHub előzetesen bemutatta a Copilot Code Review szolgáltatást, amely egy AI-ellenőrzőként kérhető pull requestekhez. 2025-re ez robusztusabbá vált és még mobilon is elérhető. AI-alapú észrevételeket hagy a PR diffeken, gyakran egykattintásos javítási javaslatokkal. Ez segít a hibák kiszűrésében, miközben emberi ellenőrzésre várakozol. A Microsoft Frank X. Shaw kiemelte, hogy „az olyan funkciók, mint az agent mode és a code review, egyszerűsítik a fejlesztők számára a kódolás, ellenőrzés, telepítés és hibaelhárítás folyamatát.”
• Nyílt forráskód és bővítmények: A Microsoft bejelentette, hogy nyílt forráskódúvá teszi a GitHub Copilot VS Code bővítményt, így az AI-asszisztens „központi eleme lesz a VS Code élménynek”. Ez a transzparencia és a közösségi visszajelzések iránti elkötelezettséget tükrözi a Copilot fejlesztésében. A Copilot egyre több fejlesztőkörnyezetbe is bekerül – JetBrains, Eclipse, akár Xcode pluginokon keresztül – bővítve a lefedettségét.

A Copilot erősségei közé tartozik a zökkenőmentes integráció (olyan, mintha a szerkesztő természetes kiterjesztése lenne a fejlesztésnek) és a folyamatosan fejlődő intelligencia minden új modellverzióval (jelenleg már a legújabb, például a GPT-4 motorral dolgozik). Kiemelkedik frontend és általános célú kódírásban – a fejlesztők szerint „olvas a gondolataikban” a UI kódnál, sőt, néha teljesítményoptimalizálásokat is javasol kérés nélkül. Korlátai között szerepelnek az időnként hibás javaslatok (főleg ritkább nyelvekben vagy szakterületeken), és továbbra sem mindig ismeri a legfrissebb API-kat (hacsak nincs bekapcsolva az olyan dokumentációintegráció, mint az MS Learn). Az adatvédelem is szempont: a Copilot a promptod kódját a felhőbe küldi elemzésre, amitől néhány vállalati ügyfél tartózkodik (a Copilot for Business ígéri, hogy nem használja a kódodat a modellek újratanításához, így kezelve az adatbiztonsági aggályokat). Összességében a Copilot változatlanul iparági vezető, de komoly verseny kezd kialakulni.

Az Amazon CodeWhisperer erős Copilot alternatívaként pozicionálta magát, különösen az AWS-központú fejlesztők számára. Támogatja a legelterjedtebb nyelveket (Python, Java, JavaScript/TypeScript, C# stb.), és különösen kiemeli az infrastruktúra-ként-kód nyelveket (AWS CloudFormation YAML/JSON, Terraform HCL, AWS CDK szkriptek), amikkel a Copilot és mások történelmileg kevésbé boldogultak. A CodeWhisperer főbb tulajdonságai és frissítései:

• Biztonsági vizsgálat és elhárítás: A CodeWhisperer „biztonság az első” szemlélettel készült. Automatikusan átvizsgálja a generált kódot sebezhetőségek vagy titkos adatok kiszivárgásának szempontjából. 2023 végén továbbfejlesztették, és bevezették a MI-alapú kódjavítást – ha problémát észlel (például AWS hozzáférési adatokat a kódban vagy SQL injection kockázatot), javaslatot tesz a sebezhetőség javítására. Ezek a javaslatok igazodnak a te kódodhoz, és egy kattintással elfogadhatók. Például ha egy S3 bucket nyitott hozzáférési szabályzata van, a CodeWhisperer szigorúbb szabályzatot javasolhat. Ez a „Security Sentinel” megközelítés (amit az Amazon belsőleg így nevez) proaktívan észleli a problémákat „már kódolás közben, nem csak utólag”, ami nagy előnyt jelent. A biztonsági vizsgálatok támogatott nyelvei kibővültek TypeScriptre, C#-ra és IaC sablonokra is, nem csak Pythonra/Java-ra.
• Integráció az Amazon Q-val (beszélgető MI): 2024–2025-ben az Amazon a CodeWhisperert egy átfogóbb fejlesztői MI-asszisztensbe, az Amazon Q Developer-be olvasztotta. Az Amazon Q olyan, mint egy chatGPT az AWS-hez: beszélgetni tud az erőforrásaidról, elemzi az AWS konzol hibáit, generál kódot és akár át is alakítja vagy frissíti a kódodat (pl. Java 8 alkalmazás migrálása Java 17-re). A CodeWhisperer összes kiegészítő funkciója már része a Q Developer-nek, mely chat-alapú hibakeresést és utasításokat is bevezetett. Ez azt jelenti, hogy az AWS-fejlesztők kérdezhetnek például így: „Miért fut ki az időből a Lambda-m?” vagy „Optimalizáld ezt a DynamoDB lekérdezést”, és olyan útmutatást kapnak, amely ötvözi a kódjavaslatokat az AWS szakértelemmel. Az integráció olyan funkciókat is elhoz, mint az „Amazon Q Code Transformation (frissítő ügynök)”, amely képes a kódbázisokat újabb keretrendszerekre emelni (hasonló a Copilot alkalmazásmodernizációjához .NET/Java esetében).
• VS Code, Visual Studio támogatás és CLI: Az AWS Cloud9 és JetBrains mellett a CodeWhisperer 2025-ben Visual Studio 2022-höz (próba verzió) is elérhetővé vált C# fejlesztőknek, ezzel az Amazon belépett a Microsoft területére is. Külön CL-eszközt is bemutattak – „CW for Command Line” –, amely shell parancssori javaslatokat és inline dokumentációt ad CLI használathoz (pl. javaslatot tesz a helyes git vagy awscli parancsra természetes nyelvi kérésből). Ez azt mutatja, hogy az MI már nemcsak alkalmazáskód írásában, hanem build script, terminálparancsok és konfigurációs fájlok létrehozásában is segíthet.
• Ingyenes csomag és árazás: A CodeWhisperer ingyenes egyéni fejlesztőknek (stratégiai lépésként ezt 2023 áprilisi végleges kiadáskor jelentették be). Csak AWS Builder ID szükséges hozzá. Az ingyenes csomag bőkezű – korlátlan kódkiegészítés és havonta legfeljebb 50 biztonsági vizsgálat. A professzionális (fizetős) csomag szervezeti funkciókat, magasabb limiteket és adminisztrációs lehetőségeket ad, 19 USD/fő/hó áron (ez megegyezik a Copilot Business árával). Fontos, hogy az Amazon ingyenes szintje olcsóbb alternatíva a Copilot fizetős csomagjánál, ezért a CodeWhisperer vonzó lehet hobbifejlesztőknek vagy azoknak, akik nem tudják elszámolni az előfizetést.

A CodeWhisperer erősségei: különösen jól teljesít backend és felhőalapú kódolásban. A felhasználók „gyakorlatilag éles indulásra késznek” találták, amikor Java/Spring Boot kódsorokat vagy AWS SDK használatot javasolt, gyakran elintézi a sablonokat „amelyekhez 10 perc kellett volna, másodpercek alatt.” Kiemelkedően jó NoSQL adatbázis-kódok és AWS-integrációk esetén is – ami nem meglepő az Amazon tanító adatai alapján. Például hatékony DynamoDB vagy MongoDB lekérdezési mintákat javasol, sőt, ha intenzív lekérdezést észlel, javasolhat index létrehozást is. A CodeWhisperer továbbá külön megjelöli azokat a javaslatokat, amelyek hasonlítanak licencelt kódokra (megadja az OSS-licencet és a linket), ami kifejezetten jó megfelelőségi funkció, amivel nem minden vetélytárs rendelkezik. A korlátok oldalon a CodeWhisperer front-end/UI javaslatai lemaradnak (a Copilot dominál React/TypeScript környezetben). Az új frameworkök vagy nyelvi funkciók támogatása szintén késhet kissé; „A Copilot heteken belül alkalmazkodik az új API-khoz, míg a CodeWhisperernek ehhez egy-két hónap kell” – jegyezte meg egy 2025-ös összehasonlítás. Azonban az Amazon gyorsan fejleszti, és az Amazon Q-ba integrálása hosszú távú víziót jelez, ahol a CodeWhisperer a nagyobb AI fejlesztői suite egy része.

Tabnine tisztán autokompletáló motorból átfogóbb AI fejlesztési platformmá fejlődött, erős fókuszt helyezve a vállalati igényekre, mint az adatvédelem, a testreszabhatóság és az önálló üzemeltetés. A Tabnine számos nyelvet támogat (több mint 30-at), és szinte bármilyen IDE-ben működik. 2025-ben a Tabnine nagy lépéseket tett:

• Bevezették az AI Chat felületet és az AI Agenteket, amelyek integrálódnak a fejlesztési folyamatokba. Például a Tabnine Code Review Agent képes egy pull request diff elemzésére és fejlesztési javaslatokat tesz, a Test Generation Agent pedig egységteszteket generál egy adott függvényhez (ezek a fejlett agentek a Tabnine Enterprise csomagjának részei).
• Személyre szabás & Egyedi modellek: A Tabnine lehetővé teszi a csapatok számára, hogy saját modelljeiket használják, vagy többféle AI modell közül válasszanak. Képes koordinálni a Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, nyílt modellek, például a Meta Llama-2-alapú modellek és a Tabnine „Protected” modellje (IP-biztos javaslatokhoz szűrt adathalmazon tanítva) között. Ez a modellrugalmasság egyedi erősség – a vállalatok az érzékeny kódra saját, helyben futó kisebb modellt, más helyzetekben pedig nagy teljesítményű felhőmodellt használhatnak, így kiegyensúlyozva az adatvédelmet és a teljesítményt. 2025 márciusában az NVIDIA GTC-n a Tabnine bejelentette a NVIDIA AI stack és egyedi LLM támogatását, például Llama-3 és az Alibaba Qwen modellek integrációját. Röviden: a Tabnine az „teljes kontroll, teljes rugalmasság” elvét helyezi előtérbe a cégek számára.
• Kontextus és Integrációk: A Tabnine kifejlesztett egy „Context Engine” megoldást, ami nemcsak az aktuális fájlt vizsgálja, hanem indexeli a teljes kódbázist, PR-előzményeket, dokumentációt, sőt, a Jira-szerű jegyeket is, így relevánsabb javaslatokat ad. Ez hozzájárul, hogy a csapat kódolási szabványait és architektúráját következetesen betartsa. Például a Tabnine megtanulja a projekt elnevezési szabályait vagy gyakori függvénysémáit, majd ezekhez igazítja a javaslatokat, csökkentve a review köröket. Még az Atlassian Jira integráció is elérhető: az AI agent képes Jira-jegy alapján kódot generálni (például „Jira to code” agent, amely elolvassa az issue leírását és specifikáció alapján létrehoz egy új modult).
• Árazási váltás: Ahogy a Tabnine az üzleti szféra felé fordult, megszüntette régi, teljesen ingyenes csomagját. 2025 áprilisában “kivezették a Tabnine Basic-et” (ami korlátozott, ingyenes kódkiegészítést nyújtott). Most a fejlesztők egy 14 napos Dev előnézetet kapnak, ezután pedig előfizetéses csomagra van szükség. Az egyéni Dev csomag ára 9 USD/hó (amely robusztus funkciókínálatot tartalmaz, beleértve a chatet, kódkiegészítést, tesztgenerálást). Az Enterprise csomag 39 USD/felhasználó/hó áron minden fejlett ügynököt felold, kereszt-repozitórium kontextust, SSO-t, saját üzemeltetést, és még sok mást. Ez azt jelenti, hogy a Tabnine inkább a komoly csapatokat és szervezeteket célozza, nem pedig az alkalmi, egyéni felhasználókat.

A Tabnine erősségei a biztonság és a testreszabhatóság – ez az ideális megoldás, ha olyan AI kódasszisztenst keresel, amely helyben, vagy akár légmentesen elzárt környezetben is futtatható. Soha nem tárolja el a kódodat, és eredetigazolást és forrásmegjelölést is ad a javaslatokhoz, elkerülve a szellemi tulajdon sértést (meg tudja mondani, ha egy javaslat szóról szóra egyezik egy ismert open-source projekttel). Nagyvállalatoknál, ahol szigorú megfelelés szükséges (pl. pénzügy, hadipar), ez óriási előny. Kódolási képességeit tekintve a Tabnine javaslatai erősek, bár egyes fejlesztők szerint nem olyan „okosak”, mint a Copiloté (mivel a Tabnine modelljei történetileg kisebbek voltak, mint az OpenAI-éi). Ugyanakkor, ha hozzáférsz a GPT-4-hez vagy a Claude-hoz, a Tabnine Pro/Enterprise felhasználók ugyanazt a nyers teljesítményt kapják nagyobb kontroll mellett. Hátránya a költség és a komplexitás – már nem az olcsó vagy „plug-and-play” egyéni élményre fókuszál, a testreszabott modellek vagy kontextusforrások konfigurálása pedig összetett lehet. Ingyenes csomag hiányában pedig az újoncok nem biztos, hogy kipróbálják, hacsak a munkáltatójuk nem biztosítja számukra.

Codeium/Windsurf szintén egy figyelemreméltó szereplő. A Codeium ingyenes Copilot alternatívaként indult, majd 2024-ben Windsurf néven újra márkázta magát, és az AI-megerősített IDE megközelítésre helyezte a hangsúlyt. A Windsurf az alábbiakat kínálja:

• Egy egyedi, VS Code-alapú IDE-t (modern felhasználói felülettel), amely “Supercomplete” kódkiegészítéseket kínál (kezdetben ingyenes és korlátlan a felhasználóknak), illetve egy szerkesztőn belüli chat-asszisztenst kemény üzenetküldési limit nélkül.
• Kiugró tulajdonsága a Cascade, egy AI agentikus munkafolyamat rendszer. A Cascade több lépéses feladatokat is végre tud hajtani: például, ha megadsz egy utasítást, hogy “Adj hozzá egy bejelentkezési űrlapot ellenőrzéssel”, akkor létrehoz több fájlt, módosítja az útvonalakat, sőt még futtatja is az alkalmazást ellenőrzésképpen – így “10 lépéssel előre gondolkodik” egy funkció implementálásakor. Van egy Csak olvasható Cascade módja is a kódbázis böngészéséhez, valamint egy Riptide nevű keresőeszköze. A Windsurf képes parancssori utasításokat is futtatni, hasonlóan, mint a Cursor és a Ghostwriter, segítve az építési/teszt futtatásokat.
• Talán túl nagylelkű volt kezdetben, a Windsurf ingyenes, profi szintű funkciókat ígért, beleértve a GPT-4 és Claude hozzáférést minden felhasználó számára a béta időszakban. Ez a hatalmas kereslet (és magas szerverköltségek) miatt megváltozott, és egy kreditalapú rendszerre álltak át az ingyenes használathoz. 2025-re azonban némi viharfelhő gyülekezett – a felhasználók arról számoltak be, hogy hibás a szabad szintű kreditek kiosztása, valamint lassú az ügyfélszolgálat, amit tovább súlyosbított, amikor napvilágot látott, hogy az OpenAI megállapodott a Windsurf/Codeium felvásárlásáról mintegy 3 milliárd dollárért reuters.com. Ez volt az OpenAI eddigi legnagyobb felvásárlása, amelynek célja az volt, hogy „kiegészítse a ChatGPT kódolási képességeit”. Azonban a történet csavarral folytatódott: 2025 közepén a Google megállapodást kötött a Windsurf technológiájának licencelésére, valamint a kulcsemberek felvételére 2,4 milliárd dollárért, ezzel gyakorlatilag meghiúsítva az OpenAI tervezett akvizícióját. Ez a nagy téttel bíró vállalati huzavona jól mutatja, mennyire értékesnek tartják a Codeium technológiáját az AI-kódolás területén.

A fejlesztők számára a Codeium/Windsurf erősségei közé tartozott a (kezdetben) ingyenes hozzáférés és néhány innovatív IDE-funkció. Különösen népszerű volt diákok és nyílt forráskódú fejlesztők körében, akiknek ingyenes megoldásra volt szükségük. A Windsurf AI-ja kiválóan kezeli a boilerplate és rutinfeladatokat – felgyorsítja az ismétlődő kódrészek írását. Emellett hangsúlyt fektettek a magánélet védelmére (nem tanul az ön kódján engedély nélkül stb.), ami szimpatikussá tette. Hátrányként viszont a fenntarthatóság problémát jelentett (ezért is kerestek vevőt), és egyes felhasználók instabilitást, illetve „hoppá” hibákat tapasztaltak a Windsurf appban. Valójában a JetBrains csapata is versenytársnak tekintette a Windsurfot, és a felhasználói vélemények kedvezőbben hasonlították saját AI-jukkal szemben a korai időkben. Most, hogy a Google is képbe került, kérdéses, hogy a Windsurf önálló marad-e, vagy beolvad a Google fejlesztői eszközeibe (esetleg Android Studio-ba vagy Google Cloud-ba).

Sourcegraph Cody kissé különbözik a fentiektől – elsősorban AI-alapú kódkeresésre és kódértelmezésre fókuszál. A Cody a Sourcegraph kódindexelését használja, hogy az MI-nek hosszú memóriát biztosítson az egész kódbázisról. Így magas szintű kérdéseket tehetünk fel („Hol van implementálva a fizetési logika?”), és pontos válaszokat kapunk fájl-hivatkozásokkal. 2025-ben a Sourcegraph bevezette az „végtelen kontextust” olyan modellek integrálásával, mint az Anthropic Claude-ja 100 ezer tokenes ablakokkal. Elindították továbbá az agentikus kontextusgyűjtést, amely során Cody MI-je önállóan eldöntheti, mely fájlokat vagy dokumentumokat olvasson el a válaszhoz. Ez leveszi a terhet a felhasználóról, hogy manuálisan küldjön részleteket. Cody képes kódgenerálásra is, de igazi ereje a nagyméretű kódbázisok refaktorálása vagy a többrészes tervezési kérdések megválaszolása – ezekkel a vanilla Copilot nem tud versenyezni. Elérhető a VS Code kiegészítőjeként vagy webes UI-n keresztül, vállalati csomagokban privát repók összekötésére is van mód. Példa erősségeire: ha megkérdezzük Cody-t, „Magyarázd el, hogyan működik a felhasználóazonosítás ebben a repóban,” több fájlból is kigyűjtheti a logikát, és összefoglalót készíthet, míg más asszisztensek indexelés nélkül nem tudnák összekapcsolni a referenciákat. Hátránya, hogy Cody elsősorban kísérőeszköz; a kód automatikus kiegészítésében kevésbé gyors (inkább lekérdezés-alapú). Ugyanakkor összetett kód olvasásában, dokumentálásában páratlan.

Replit Ghostwriter mindkét helyen, itt és az IDE szekcióban is említést érdemel. A Ghostwriter szorosan integrálva van a Replit online IDE-jébe, és kódkiegészítést, csevegést és akár automatikus projektgenerálást is kínál. Gyakorlatilag bármilyen nyelvet támogat, amit a Replit felhőjében futtatni lehet (és ez sok nyelv). Egyedülálló jellemzője, hogy a Ghostwriter háttérben tud kódot futtatni a hibakereséshez: amikor a „Futtatás” gombra kattintasz, és hibát kapsz, a Ghostwriter csevegése felismeri a hibanyomot, és javítási javaslatot vagy magyarázatot ad. Olyan, mintha a Stack Overflow és egy hibakereső összegyúrva az editorodban lenne. 2025-ben a Replit bemutatta a Ghostwriter „Generate” (Agent) funkciót, amellyel természetes nyelven írhatod le, hogy milyen alkalmazást szeretnél, és a Replit elkészíti az induló projektstruktúrát és a kódot. Például a „Készíts egy feladatlista alkalmazást felhasználói bejelentkezéssel” parancs egy működő appvázat eredményezhet egy lépésben. A Ghostwriter ára gyakorlatilag a Replit havi 20 dolláros Core csomagjában van benne, amelyben számítási krediteket is kapsz appok hosztolására. Az erősség egy nagyon szoros ciklus a kódolás és futtatás között – kiváló tanulásra és prototípus-készítésre. A korlátok: a Replit IDE-jét kell használnod (webes, amit néhány profi nem preferál nagyobb projektekhez), és bár folyamatosan fejlődik a partnerségek révén (pl. Google-partneri kapcsolat, PaLM 2 és talán GPT-4 modellek használata), bizonyos speciális technológiai stackeknél a fejlett javaslatok talán nem olyan erősek, mint a Copilot esetében.

Cursor az új szereplő a piacon, amely gyorsan népszerűvé vált azok körében, akik következő generációs kódolási élményre vágynak. AI-alapú kódszerkesztőként a Cursor sok korábban említett ötletet ötvöz: kínál „Tab” kiegészítéseket (normál automatikus kódbefejezés több soron át), van Agent mód több lépéses feladatokra, beépített chat, és indexeli a projekted, így érti azt. A Redditen fejlesztők sorra hasonlították össze a Cursor-t és a Copilot-ot, és azt tapasztalták, hogy 2025-re szolgáltatásokban nagyon hasonlóak: mindkettő kínál kódkiegészítést, chatet és automatizálási ügynök módot. Egy nagy különbség: az ár. A Cursor Pro csomagja havi 20 dollár (ami rengeteg GPT-4/Claude használatot tartalmaz) – lényegében feleannyi, mintha külön fizetnél egy kódszerkesztőért (ingyenes) + Copilotért (még 10 dollár) + ChatGPT Plusért (20 dollár). Egy Reddit-felhasználó például „Miért fizetek fél árat a Cursorért” címmel azt írta, hogy a Cursor Pro egy áron biztosít GPT-4 szintű kódolási segítséget. A Cursor erőssége a gyors újítás és az okos UI integrációk: például a <kbd>Ctrl+K</kbd> lenyomásával új kódot generálhatsz vagy meglévőt refaktorálhatsz egy utasítással. A chat a projektedről is tud válaszolni, mert automatikusan be tudja hívni a releváns fájlokat (hasonlóan a Codyhoz). Van /web parancs is, amivel gyors webes keresést vagy dokumentáció részleteket kérhetsz – vagyis ha azt kérdezed: „Mit jelent ez a hiba?”, akár StackOverflow-ról is húzhat magyarázatot. Egy másik menő funkció: húzhatsz egy képet (például egy hibaképernyő vagy UI látványterv screenshotját) a Cursor chatbe, és hála a multimodális látás modelleknek, ezt értelmezni tudja. Például egy hibadoboz screenshotját képes szöveggé alakítani és elmagyarázni. Korlátok: mivel önálló alkalmazás, nem olyan könnyű, mint egy bővítmény. Egyes fejlesztők teljesítménybeli gondokat tapasztaltak nagyon nagy projekteknél (az indexelés erőforrásigényes lehet). Bár van ingyenes Cursor csomag is, ez korlátozott „gyors” modellidőt ad – aki sokat használja, annak valószínűleg kell a Pro. Összességében azonban a Cursor gyors térnyerése azt mutatja, hogy egy AI köré épített fejlesztői környezet igazán gördülékeny élményt tud nyújtani, és valószínűleg egyre több ilyen megoldással fogunk találkozni.

OpenAI ChatGPT-je maga, bár nem egy IDE-bővítmény, megérdemel egy gyors megjegyzést, mivel sok fejlesztő használja pszeudo-kódolási eszközként. A GPT-4 segítségével a ChatGPT teljes programokat képes generálni, kódot magyarázni, sőt még kódot is futtatni a Code Interpreter-rel (egy „Fejlett adat-elemzési” eszköz) sandboxban. Sok fejlesztő tartja megnyitva a ChatGPT-t egy másodlagos ablakban, hogy segítséget kérjen vagy sablonkódokat generáljon (pl. regex minták, konfigurációs fájlok), majd utána bemásolja ezeket a szerkesztőbe. Az OpenAI Windsurf felvásárlása (és a kódolási szakértelem integrálása) azt mutatja, hogy a ChatGPT még inkább kódolás-orientáltá válhat. Már most is gyakran látni olyan kérdezz-felelek példákat, mint „Miért lassú ez a függvény?” vagy „Írj egységtesztet ehhez az osztályhoz”, amelyeket jól megválaszol a ChatGPT. A hátránya a manuális másolás-beillesztés, illetve a közvetlen integráció hiánya a fejlesztési munkafolyamatodba – amit viszont a fentebb említett eszközök mind megoldanak.

Összefoglalva, a 2025-ös kódkiegészítő asszisztensek erősebbek és sokszínűbbek, mint valaha. A Copilot továbbra is vezet letisztultságban és felhasználói bázisban, különösen az új ügynök-alapú képességeivel. Azonban olyan alternatívák, mint a CodeWhisperer (biztonsági fókuszával), a Tabnine (vállalati rugalmasságával), valamint a nyílt szereplők, például a Cursor és a Ghostwriter is saját helyet vívtak ki maguknak. A verseny egyértelműen ösztönzi az innovációt: mostanra olyan funkciók váltak alapértelmezetté, mint a több fájlt átlátó működés, az egykattintásos projektlétrehozás, vagy a természetes nyelvű kódmódosítás. Ahogy egy tech újságíró megjegyezte: „Az AI kódolási asszisztensek harca komoly iparági átalakulásokat indít el… az eszközök kezelni fogják a kiépítési folyamatokat, javasolnak infrastrukturális változtatásokat, sőt monitorozzák az éles teljesítményt is – elmosva a fejlesztés és a DevOps határvonalát.” Másképp fogalmazva: a mai kódgenerálók gyorsan autonóm fejlesztési ügynökökké fejlődnek.

MI által támogatott hibakereső eszközök

A hibakeresés – vagyis a hibák feltárása és javítása a kódban – az egyik legidőigényesebb fejlesztési fázis. A mesterséges intelligencia itt is szerephez jutott, főként két módon: aktívan megelőzi a hibákat (azonnal észreveszi az elírásokat, amint írod a kódot), illetve segíti a futásidejű hibák vagy elbukó tesztek diagnosztizálását és javítását. A fenti kódasszisztensek közül sokan hibakereső eszközként is működnek. Lássuk, hogyan könnyíti meg az MI a hibakeresést 2025-ben:

• Beépített hibafelismerés és javítás: A modern MI-alapú kódolási eszközök már akkor észlelik a várható hibákat, mielőtt lefuttatnád a kódot. Például a Cursor „Loops on Errors” funkciója már gépelés közben észleli a linter vagy a fordítási hibákat, és automatikusan javítási javaslatot tesz. Ha szintaktikai hibád vagy típusegyezési problémád van, a MI kiemeli ezt, és egy javított sort javasol helyette. Ugyanígy, a Replit Ghostwriter Debugger figyeli a programod kimenetét; ha leáll a program, a Ghostwriter a chatben megmutatja a hibakövetési naplót, gyakran elmagyarázza a kivételt vagy logikai hibát, és javított kódrészletet kínál. Ez a hagyományos „futtatás -> hiba észlelése -> webes keresés -> javítás” ciklust nagyrészt automatizált folyamattá változtatja. Ahogy a Replit ezt megfogalmazta: „A manuális hibakeresés fáradságos folyamat… a Ghostwriter Debugger ezt rövidre zárja azzal, hogy azonnal elemzi a piros hibát, és egyből megoldást kínál.”.
• AI-asszisztált töréspontok és ellenőrzések: A Visual Studio 2022+ verzióban a Copilot még a futásidejű hibakeresési feladatokban is segíthet. Egy új funkció lehetővé teszi, hogy a Copilot javaslatot tegyen, hova érdemes töréspontot elhelyezni egy adott hibaszcenárióban. Leírhatod a tünetet (pl. „a kimenet helytelen az X. lépés után”), és a Copilot tanácsot ad, mely változókat vagy sorokat érdemes figyelni. Olyan, mintha egy hibakereső oktató ülne melletted. Ha a futás megáll, Copilot Chatben azt is megkérdezheted: „miért null ez a változó?”, és az aktuális függvény és a közelmúltbeli kódmódosítások elemzésével próbál magyarázatot adni.
• Hibák és naplók magyarázata: Az AI chatrobotok kiválóak az érthetetlen hibák értelmezésében. A fejlesztők rendszeresen bemásolják a stack trace-eket vagy fordítási hibákat a ChatGPT-be vagy a Copilot Chatbe. Az AI közérthető magyarázatot ad a hibáról, és gyakran rámutat az okára is. A JetBrains AI Assistant ezt IDE-n belül kínálja: ha a kódod kivételt dob, az AI automatikusan lekérheti a releváns dokumentációt vagy ismert hibákra vonatkozó információkat webes kereséssel. Felhőalkalmazások esetén az Amazon CodeWhisperer (az Amazon Q-n keresztül) emelkedik ki – képes AWS szolgáltatási hibák diagnosztizálására. Például, ha egy Lambda függvény időtúllépéssel leáll, megkérdezheted az AI-t, és lehet, hogy azt válaszolja: „A Lambda meghaladja a 128 MB memóriakorlátot, ezért következik be az időtúllépés. Fontold meg a memória bővítését vagy a kód optimalizálását.” Az ilyen célzott tanácsok egyébként a CloudWatch naplók alapos átböngészését igényelnék.
• Automatikus hibajavító ügynökök: Megjelentek teljesen automatizált hibakereső ügynökök is. Az egyik legismertebb a GitHub Copilot ügynöke – ahogyan már említettük, rábízható hibajavítási feladat. Egy „hibalokalizáción” alapuló technikát alkalmaz (teszteket futtat, megnézi, melyik bukik el, majd módosításokat próbál), hogy alacsony vagy közepes összetettségű hibákat javítson. Korai példák: „Javítsd ezt a hibás adatbázis-lekérdezést” – a Copilot ügynök módosítja a lekérdezést, futtatja a teszteket, és ha átmennek, kész. A JetBrains saját fejlesztése a Junie kódoló ügynök (2025-től élesben elérhető), amely hasonlóan IDE „homokozóban” futtatja és teszteli a kódot a hibák javításához. A Junie például lefuttatja a projekt tesztcsomagját, azonosít egy elbukott tesztet, majd javaslatot tesz a kód javítására. Ez az AI-vezérelt hibakeresés keresési problémává alakítja a folyamatot. A vélemények szerint a Junie „teljesebb válaszokat, kevesebb hibát” adott, mint korábbi AI hibakereső próbálkozások, bár a cloud kvótát (felhő erőforrásokat) elég gyorsan fogyaszthatja az iteráció során.
• Preventív analízis – „shift left” az AI-jal: A valós idejű hibakeresésen túl az AI-t már a hibák futás előtti felderítésére is használják. Az Amazon CodeGuru Reviewer egy AWS-es eszköz, amely gépi tanulással elemzi a kódot (elsősorban Java és Python), és megjegyzéseket fűz a lehetséges problémákhoz, mint például szálbiztonság, bemeneti validáció, vagy nem optimális megoldások. Beépítették AWS CodeCommit vagy GitHub kódfelülvizsgálati folyamataiba. Bár nem generatív modell, AI-vezérelt statikus elemzésről van szó, amely folyamatosan tanul az Amazon kódbázisából. Másik példa a DeepCode (Snyk Code) – egy AI, amely még gépelés közben figyelmeztet potenciális hibákra vagy biztonsági sérülékenységekre (a Snyk felvásárolta a DeepCode-ot, és integrálható az ellenőrzési folyamatba). Ezek az eszközök kiegészítik a generatív AI-t, mint egy mindent figyelő minőségbiztosi háló, és javaslatokat tesznek a kód javítására vagy trükkös hibák kiküszöbölésére.
• Természetes nyelvű naplólekérdezés: Egy rétegzett, de növekvő terület az AI alkalmazása naplók és hibák elemzésére. A Microsoft Azure platformján például bevezettek egy AI „copilotot” egyes monitorozó eszközökben, amelynek egyszerű angol nyelven lehet kérdést feltenni, pl. „Miért omlott össze az alkalmazás szolgáltatás hajnali 3-kor?”, és ez összefoglalja a naplókat. Bár nem kódolási eszköz szigorúan véve, segíti a fejlesztőket a gyártási hibák elhárításában az AI mintafelismerésével (ezrek log sorai között is gyorsabban keres, mint bármelyik ember). Előrevetítjük, hogy ezek a képességek integrálva lesznek az IDE-kbe is – például az IDE megmutathatja az utolsó futás összeomlási naplóját, és megjelenik egy „Kérdezd az AI-t” gomb egy gyors elemzésért.

Gyakorlatban a fejlesztők azt tapasztalják, hogy az AI hibakeresés időt takarít meg rutinszerű problémák esetén. Gépelési hibákat, apró bakikat gyakran azonnal javít az AI. Természetesen vannak korlátok: az AI félreismerheti az összetett logikai hibákat, vagy javasolhat olyan „sebtapasz” megoldást, amely nem kezeli a probléma gyökerét. Óvatosságra intenek különösen az „autofix” javaslatoknál – mindig futtasd le a teszteket, miután AI javaslatot alkalmaztál. Néhány szakértő arra figyelmeztet, hogy az AI-ra való túlzott támaszkodás a hibakeresésben mankóvá válhat, csökkentve a saját hibakeresési képességeket. A legtöbben azonban termelékenységnövekedést látnak benne. Ahogy egy fejlesztő írta: „A Copilot nemcsak kódot ír, most már hibát is keres – néha gyorsabban megtalálja a megoldást, mint én. Olyan, mintha páros programozót kapnék, aki egyszerre gumibaba és keresőmotor is.” Az ígéret az, hogy az AI elintézi az unalmas hibavadászatot (például elhagyott vesszők vagy egynel eltolt ciklusok), míg az ember a bonyolult architektúra- és tervezési problémákra koncentrálhat.

AI eszközök kódellenőrzéshez és minőségbiztosításhoz

A kódellenőrzés és a kódminőség fenntartása kulcsfontosságú a csapatmunkán alapuló szoftverfejlesztésben. Az AI segíti az emberi ellenőröket, mert hibákat talál, javaslatokat tesz a fejlesztésre, sőt akár automatizálja is az ellenőrzési folyamat egyes részeit. Íme, a főbb AI-alapú kódellenőrző eszközök és szolgáltatások 2025-ben:

• GitHub Copilot Code Review: Talán a legjelentősebb fejlesztés a GitHub saját Copilot for Pull Requests eszköze. 2024 végén a GitHub bevezette az AI ellenőrző botot, amelyet a pull requestekhez lehet hozzáadni ellenőrként. Amint aktiválják (akár automatikusan a repo beállításaiban, akár úgy, hogy kiválasztják a „Copilot”-ot az ellenőrök listájában), elemzi a diffet, és megjegyzést hagy az egyes soroknál, mint egy emberi ellenőr. Például, ha megváltoztattál egy függvényt, de elfelejtetted lekezelni a null esetet, ezt írhatja: „🟡 Potenciális hiba: ez a kódrészlet nem kezeli az X szituációt, ami Y-hoz vezethet. Érdemes lenne egy ellenőrzést hozzáadni.” Bizonyos esetekben a Copilot egy kattintásos javítási javaslatot is kínál – egy foltot, amelyet elfogadhatsz a javítás érdekében. Így a jelentéktelen megjegyzésekből azonnal cselekvőképes javítás lesz, ami időt takarít meg. 2025 júliusában a GitHub bejelentette, hogy a Copilot code review általánosan elérhetővé vált mobilon is, ami a stabilitásba vetett bizalmat jelzi. Fontos kiemelni, hogy az AI nem váltja le az emberi ellenőröket – inkább időben előrehozza a visszajelzéseket, így amikor az emberi fenntartó átnézi a PR-t, sok apró hiba (stílus, kisebb bakik) már orvosolva van. Az eredmény: gyorsabb ellenőrzési ciklus. Korai felhasználók visszajelzése: kiváló rutinszerű javaslatokra, de nagy diffelemeknél túl „zajos” lehet (a GitHub folyamatosan javítja, pl. 2025 júliusi frissítés óta jobban kezeli a nagy PR-okat, hogy ne terhelje túl a fejlesztőt túl sok AI-megjegyzéssel).
• Amazon CodeGuru Reviewer: Az Amazon eszköze, amely az AWS DevOps szolgáltatások része, már néhány éve létezik, és továbbra is gépi tanulást használ (az Amazon belső kódján és PR adatain betanítva) a kód automatikus átvizsgálására. Integrálható a GitHubbal, CodeCommittel, Bitbuckettel stb. A CodeGuru teljesítmény- és biztonsági problémákra fókuszál – például észreveheti, ha egy ciklusban nyitottál adatbázis-kapcsolatot, de nem zárod le (erőforrás-szivárgás), vagy elavult API-k használatára hívja fel a figyelmet. 2023-2024-ben a CodeGuru már képes volt keménykódolt titkokat és bizonyos sebezhetőségeket is felismerni. A találatokat PR-megjegyzések formájában vagy egy irányítópulton jeleníti meg. Nem generatív (nem ír új kódot), de néha javaslatokat tesz a hibák javítására, vagy az AWS dokumentációjára/legjobb gyakorlatokra mutató linkeket ad. Értékes AI „második szem” különösen Java és Python projektek esetén az AWS-en. Az árak a vizsgált kódsorok számától függnek (egyesek drágának tartják nagy kódbázisoknál), de valószínűleg az AWS már beolvasztotta egyes funkciókat a vállalati Amazon Q csomagba.
• AI Reviewer Startupok (CodeRabbit, stb.): Számos startup jelent meg, amelyek AI-alapú kódátvizsgálásra koncentrálnak. Például a CodeRabbit (egy nyílt forráskódú projekt a GitHubon) LLM segítségével képes PR-összefoglalókat és átvizsgálási visszajelzéseket generálni, a Graphite (egy PR eszköz) pedig AI funkciókat ígér a kódváltozások összefoglalásához. Egy másik példa a Reviewer.ai, amely CI folyamatokkal integrálódva automatikus AI visszajelzést ad. Bár nem mindegyik terjedt el tömegesen, a trend világos: az AI a kódátvizsgálásban is segíteni fog, akárcsak a linters vagy a CI tesztek – minden PR-nál a háttérben futva.
• Tabnine Code Review Agent: Ahogy korábban említettük, a Tabnine Enterprise tartalmaz egy AI Code Review agentet. Ez önállóan futtatható a saját környezetedben, és a szervezet szabályai szerint működik (testreszabható „Code Review szabályok”), hogy az AI megjegyzések megfeleljenek a stílusirányelveidnek. Például automatikusan elutasíthat egy PR-t, amely tiltott licencű függőséget ad hozzá, vagy megjelöli, ha a console.log parancsot tesznek éles kódba, ha az irányelv ezt tiltja. Ez a fajta testreszabható AI-átvizsgálás nagyon hasznos, hogy nagy csapatoknál is biztosítsuk a konzisztenciát.
• Qodana + AI (JetBrains): A JetBrains egy Qodana nevű statikus analízis platformot fejleszt, amelyet AI-jal integrálnak az automatikus hibajavításért. 2025-re már elérhető a JetBrains AI Assistant, amely együttműködik a Qodana ellenőrzésekkel – ha például a Qodana lehetséges hibát vagy „code smell”-t talál, megnyomható a „Kérd meg az AI-t a javításra” gomb, és az asszisztens megpróbálja refaktorálni a kódot a probléma megszüntetésére. Ez a hagyományos linters és az AI automatikus javítások szinergiája ígéretes irány. A JetBrains bevezette a Commit Message AI javaslatokat is – amikor változásokat committolnál IntelliJ/PyCharm-ban, az AI egy összefoglaló commit üzenetet javasol a változásokról. Ez apró, de hasznos funkció a review-k során (hiszen a jó commit üzenetek megkönnyítik az átvizsgálást).
• PR összefoglalás: Egy hasznos funkció, ha az emberi átvizsgálóra kevés idő jut, az AI által generált PR összefoglaló. Olyan eszközök, mint a GitHub saját „PR description generatora” (a Copilot Labs/experimental része) képesek a diff alapján markdown PR leírást írni. Hasonlóan, az Amazon CodeCatalyst (az AWS DevOps szolgáltatása) integrált egy AI-t, amely egy pull request megnyitásakor összefoglalja a kódváltozásokat, kiemelve az érintett modulokat és a fontosabb módosításokat. Ez segít, hogy az átvizsgálók átfogó képet kapjanak anélkül, hogy minden sort el kellene olvasni. Valószínű, hogy 2025 végére ez már alapfunkció lesz – jelenleg is látható Azure DevOpsban és más platformokon.

Összességében az MI ereje a kódfelülvizsgálatban abban rejlik, hogy felgyorsítja a felülvizsgálati folyamatot, és észreveszi azokat a hibákat, amelyeket az emberek esetleg figyelmen kívül hagynának (vagy nem akarnának időt szánni rájuk). Egy 2024-es IBM tanulmány szerint az MI-felülvizsgálók a gyakori hibák körülbelül 20-30%-át képesek elcsípni még az emberi felülvizsgálat előtt, így csökkentve a terhelést. A Microsoft pedig arról számolt be, hogy a Copilot belső használata során a PR-eknél jelentősen csökkent a jóváhagyási idő a rutinszerű változtatások esetén.

Fontos azonban megemlíteni az MI korlátait és kockázatait is: előfordulhat, hogy az MI tévesen hibásnak ítél egy kódrészletet, amikor az valójában helyes (fals pozitív), vagy akár olyan változtatásokat javasol, amelyek alattomos módon módosítják a működést. Emberi felügyelet továbbra is elengedhetetlen. Például a Copilot javasolhatja, hogy egy ciklust funkcionális stílusban írj át – ez önmagában nem baj, de lehet, hogy nem illik az adott kódbázis elvárt stílusához. Az MI-nél az is aggály, hogy hiányzik számára a kontextus: nem tudja igazán, mi a változtatás valódi célja a kódon túl, így nem biztos, hogy felismeri a magasabb szintű tervezési hibákat vagy azokat a rejtett hibákat, amelyek a követelmények mélyebb ismeretét igénylik. Egy Reddit-es szakértői vélemény szerint: „A Copilot felülvizsgálata olyan, mintha egy szuperfelturbózott linter + junior fejlesztő kombinációját kapnád: fáradhatatlanul beleköt a formázásba és apró hibákba, ami klassz, de nem fogja helyettesíteni azt a szenior mérnököt, aki azt mondja: ‘ennek a funkciónak nem ebben a modulban lenne a helye’ vagy ‘lehet, hogy teljesen újra kellene gondolnunk a megközelítést.’” Végső soron az MI-alapú kódreview fantasztikus a „low-hanging fruit” típusú könnyen kiszúrható hibák kiszűrésére és a felülvizsgálók terhének csökkentésére, de kiegészíti, nem pedig kiváltja az átgondolt emberi felülvizsgálatot.

Egy izgalmas pletyka 2025 végéről: úgy hallani, hogy a GitHub kísérletezik azzal, hogy a Copilot ne csak megjegyzéseket írjon a PR-ekhez, hanem segítsen azok egyesítésében is – például automatikusan újratesztelje és rebaselje azokat a PR-eket, amelyek átmentek a felülvizsgálaton, sőt, akár feature flaggel rolloutolja is őket. Ez része a „GitHub Copilot for DevOps” koncepciónak, amely azt sugallja, hogy az MI szerepe túlterjeszkedhet a kódíráson és -ellenőrzésen, s valóban a telepítés (humán felügyelettel) vezénylésébe is beléphet. Valószínűleg 2026-ban erről még többet fogunk hallani.

MI-alapú dokumentációs eszközök

A jó dokumentáció és megjegyzések írása egy másik olyan terület, ahol az MI megkönnyíti a fejlesztők életét. Az MI dokumentációs eszközök képesek automatikusan generálni docstringeket, technikai dokumentációt, vagy akár felhasználói útmutatókat is a kódból. Segítenek abban, hogy a kód ne csak elkészüljön, hanem magyarázat is társuljon hozzá. Lássuk a kulcseszközöket és fejlesztéseket:

• MI docstring generátorok: Sok kódszerkesztő ma már képes automatikusan docstringet generálni egy függvényhez vagy osztályhoz. Például a GitHub Copilot képes docstringet írni, ha egyszerűen egy megjegyzéssel indítod a függvény alatt, majd megnyomod a Tab-ot – így összefoglalja a függvény célját, paramétereit és visszatérési értékét a kód alapján. Ez a funkció már a Copilot korai szakaszában is jelen volt, és a modellek javulásával egyre jobb lett. Hasonlóan, az Amazon CodeWhisperer gyakran szúr be magyarázó megjegyzéseket a kódhoz, főként ha erre utasítod („// magyarázd el mit csinál ez a blokk”). Az olyan eszközök, mint a Tabnine és Codeium is támogatják az igény szerinti dokumentáció-generálást – például ha egy Java fájlban beírod, hogy /, a Tabnine kitölti a Javadoc sablont a kódból kinyert leírással.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: Ezek speciális eszközök, amelyek a dokumentációra fókuszálnak. A Mintlify (amely 2022-ben indult) egy VS Code-bővítményt kínál, amellyel egyetlen paranccsal dokumentációs megjegyzést hozhatunk létre egy Python, JS, Java stb. függvényhez. Egy MI-modell elemzi a kódot, és tömör leírást, valamint @param és @returns annotációkat készít. A DocuWriter.ai egy újabb szereplő, amely azt állítja, hogy ő az “#1 MI alapú kóddokumentációs eszköz” – képes teljes Markdown vagy API dokumentációkat generálni egy kódbázisból. Ezek az eszközök lényegében elemzik a kódot, akár futtatják is annak tesztjeit, majd emberi érthetőségű dokumentációt készítenek. Például a DocuWriter egy repositoryból API reference dokumentumot generál, amelyben minden osztály és függvény természetes nyelven le van írva. Ez rendkívül hasznos a dokumentáció hiányában szenvedő projektek esetén – kapsz egy első vázlatot, amit a fejlesztők finomíthatnak.
• Project “Auto Wiki” by Mutable.ai: A Mutable.ai, egy MI-fejlesztői eszköz startup kiadta az AutoWiki projektet, amely egy wikit generál a kódbázisodhoz. A legújabb v2-es verzióban (2025) az AutoWiki már UML-szerű diagramokat is képes készíteni a kód szerkezetéről, valamint MI-t használ a wiki karbantartására a kód változásaival együtt. Ez lényegében olyan, mintha egy folyamatosan frissülő tervezési dokumentumod lenne. A kódodat összefüggő HTML/Markdown oldalhalmazzá alakítja (mint egy Wiki vagy a Doxygen kimenete), de részletesebb, természetes nyelvű leírásokkal. Ez megoldja az örök problémát, az elavult dokumentációt: az MI időnként újra átvizsgálja a kódot, és frissíti a wiki cikkeket. Például ha átnevezel vagy átalakítasz egy függvényt, az MI wikipédia frissíti annak leírását és minden hivatkozást rá. A Mutable.ai eszköze önállóan is futtatható vagy felhőben, és hangsúlyozzák, hogy “biztosítja, hogy minden dokumentáció mindig naprakész legyen”.
• Swimm és mások útmutatókhoz: A Swimm egy olyan dokumentációs platform, amely a kóddal integrálva oktatóanyagokat és útmutatókat készít, amelyek naprakészek maradnak. 2024-ben a Swimm egy MI-alapú segédet is bevezetett, amely elkészíti egy kódrészlet kezdeti dokumentációját, vagy magyarázatokat generál, amelyeket a szerzők szerkeszthetnek. Nem teljesen automatizált mint az AutoWiki, de jelentősen felgyorsítja a bevezető vagy architektúra dokumentációk elkészítését egy MI által generált kiindulási ponttal.
• Integrált dokumentáció chat-en keresztül: Egy másik megközelítés a dokumentációban az MI-alapú chat használata arra, hogy válaszoljon a kódra vonatkozó kérdésekre (ami élő dokumentációként szolgálhat). Már említettük a Sourcegraph Cody és Cursor’s @Docs parancsokat, amelyekkel az MI elő tudja keresni a könyvtár vagy projekt-specifikus dokumentációkat igény szerint. A JetBrains AI Assistant-ban is van olyan funkció, hogy ha kijelölsz egy kódrészletet és megkérdezed “mit csinál ez?”, akkor nemcsak magyarázatot ad közvetlenül, hanem kérésre dokumentációs kommentet is generál a kódba. 2025-ben a fejlesztők már dokumentációként tekintenek ezekre az MI-magyarázatokra: tervezési dokumentum keresése helyett megkérik az MI-t, magyarázza el a modult. Egyes csapatok ezt már be is építették a munkafolyamatukba – például egy funkció behúzása (merge) után megkérik az MI-t, generáljon róla egy rövid dokumentációs bekezdést, amit aztán a projekt wikin is elhelyeznek.
• API dokumentáció és megjegyzésfordítás: Az AI szintén hasznos külső API dokumentációk elkészítéséhez. Például, ha egy könyvtárat tartasz karban, olyan eszközök, mint az OpenAI GPT-4 képesek elolvasni a kódodat és létrehozni egy teljes README-t vagy használati példákat. Akár többnyelvű dokumentációkat is generálhat, mivel egész jó pontossággal fordítja le azokat (csak kisebb emberi átnézés szükséges a technikai kifejezéseknél). A GitHub Copilot Labs-ban volt egy „Explain Code” funkció, amely egy kódrészletet magyarázó bekezdést adott – ez hasznos oktatóanyagok készítésénél vagy bonyolultabb logika kommentálásánál. Ha pedig a meglévő dokumentáció elavult, az AI képes elolvasni a kódbeli változtatásokat, és kiemeli, mely részek szorulnak frissítésre.

Az AI erősségei a dokumentációban nyilvánvalóak: elvégzi azt a feladatot, amit sok fejlesztő rettegettnek tart vagy elhanyagol – vagyis a dokumentáció írását – és ezt másodpercek alatt. Különösen jó az alapdokumentáció létrehozásában (pl. egy modul összes függvényének felsorolása leírásokkal). Emellett biztosítani tudja a stílusbeli következetességet is (megadhatod, hogy az AI milyen hangnemben vagy formátumban írja meg az összes dokumentációt). Így, még ha az AI által generált dokumentáció nem is tökéletes, óriási kezdőlökést ad. A mérnököknek már csak finomítaniuk kell az AI eredményét, nem a nulláról kell írniuk, ezzel jelentős időt takarítanak meg.

Azonban korlátok és megjegyzések vannak:

• Az AI félreértelmezheti a kód szándékát: Azt dokumentálja, amit gondol, hogy a kód csinál, ami téves lehet, ha a kód valami nem nyilvánvalót csinál, vagy a logika hibás. Például az AI azt írhatja, hogy „ez a függvény visszaadja a felhasználó életkorát években”, miközben valójában hónapokban adja vissza, egy hiba vagy névadási zavar miatt. Tehát az AI-dokumentációknak továbbra is szüksége van fejlesztői átnézésre.
• Magas szintű kontextus hiánya: Az AI által generált kódsorokhoz fűzött kommentek jók elmagyarázni, mi a kód, de nem mindig azt, miért olyan a kód. Az architekturális megfontolások vagy döntések (az úgynevezett „docs”, amelyek a kódhoz tartoznak) gyakran olyan kontextust igényelnek, ami nincs a kódban. Az AI nem tudja varázsütésre az eredeti követelményeket vagy korlátokat, hacsak nem adod meg neki ezt az információt. Így az AI felszínes dokumentációkat állíthat elő, amelyek a nyilvánvalót közlik, de nem magyarázzák el az okokat. Az AI és az ember által írt magas szintű dokumentáció kombinációja tűnik a legjobb megközelítésnek.
• A karbantartás többletterhe: Ha az AI dokumentációját véglegesnek tekinted folyamat nélkül, az éppúgy elavulhat, mint bármely dokumentáció. Ideális esetben időnként újra kell futtatni a dokumentációgenerátort a legfrissebb kódon. Néhány eszköz (mint a Mutable AutoWiki) próbálja ezt automatizálni. Érdemes beépíteni a dokumentáció generálását a CI folyamatba – például egy napi feladat, ami újragenerálja az AI-dokumentációkat, és esetleg jelzi, ha valami jelentősen változott (így egy technikai író átnézheti a különbségeket).

Külön említendő, hogy az Atlassian (a Jira/Confluence fejlesztői) 2025-ben AI-asszisztenst integráltak a Confluence-be, amely képes technikai specifikációkat vagy felhasználói dokumentációt készíteni utasítások alapján. Ez inkább a felhasználóközpontú oldal, de mutatja, hogy a szövegírás (felhasználói útmutatók, kiadási jegyzetek stb.) területén is egyre inkább átveszi az AI az irányítást. Egy fejlesztő akár bemásolhat egy változásnaplót, és kérhet egy formázott, igényes kiadási jegyzet tervezetet – ami hatalmas időmegtakarítás.

Összefoglalva, az MI azzá a dokumentátorrá válik, amelyre a fejlesztőknek mindig is szükségük lett volna. Megfelelő felügyelet mellett biztosítja, hogy a kód ne csak működjön, hanem magyarázattal is el legyen látva. Ahogy egy szakértő találóan megfogalmazta: „Egy olyan világ felé haladunk, ahol a programozó bootcampek már kevésbé a szintaxisra, sokkal inkább a problémamegoldásra és az MI-vel való együttműködésre fókuszálnak… Az MI már most a megvalósítási részletek több mint 70%-át képes kezelni, és hamarosan ezek dokumentációját is magára vállalja.” A jövőben a dokumentáció írásának monotóniája sokkal kisebb lehet, így a fejlesztők a tervezésre és a logikára fókuszálhatnak, miközben az MI gondoskodik arról, hogy minden jól dokumentált legyen a később érkezők számára.

MI-alapú tesztelés és minőségügyi eszközök

A tesztelés egy olyan terület, ahol az MI drámaian javíthatja a lefedettséget, és korán elkaphatja a hibákat. Számos eszköz használ már MI-t arra, hogy teszteseteket generáljon, további szélsőséges eseteket javasoljon, sőt akár automatikusan kijavítsa a sikertelen teszteket is. Íme a legfontosabb fejlemények az MI-tesztelés területén:

• Unit teszt generálás (Diffblue & mások): A Diffblue Cover ebben úttörő: ez egy MI-alapú eszköz (egy oxfordi spin-off cégtől), amely automatikusan generál JUnit teszteket Java kódhoz. Csak be kell adni neki a Java osztályokat, és a Diffblue olyan unit teszt kódot generál, amely eléri a kívánt lefedettségi célt (gyakran 70% felett). Szimbolikus MI-t és neurális hálózatokat kombinál, hogy értelmes állításokat hozzon létre (nem csak véletlenszerű bemeneteket). 2025-re a Diffblue motorja már összetettebb szerkezeteket is tud kezelni, sőt refaktorálást is javasol, ha a kód tesztelhetetlen. Ez egy kereskedelmi termék, amely a nagyvállalati ügyfeleket célozza, akik nagy, régi kódbázisokat szeretnének utólag letesztelni. Egy sikertörténet: a Diffblue-t egy 1 millió soros Java alkalmazáson használták, amelynek csak 20%-os volt a lefedettsége, de néhány napon belül 60%-ra emelte ezt – amit embereknek hónapokig tartott volna elérni.
• CodiumAI TestGPT-je (Qodo): A CodiumAI, amely most már Qodo néven ismert, kifejezetten a „kód integritásával” foglalkozik. Kifejlesztettek egy TestGPT nevű modellt, amely megnéz egy függvényt és több unit teszt forgatókönyvet generál hozzá. Nem csak egy példát ad – normál eseteket, szélsőséges eseteket és hibás eseteket is próbál. Pythonhoz, JS-hez és TS-hez (és hamarosan Java-hoz is) a Codium VS Code-bővítménye egy teljes tesztfájlt generál több teszttel. Például egy calculateDiscount(price, customerType) függvényhez az MI tesztet ír egy átlagos ügyfélre, prémium ügyfélre, negatív ár bemenetre (hiba elvárt), nulla árra stb., mindegyikhez megfelelő állításokkal. Ez rendkívül hasznos azoknak a fejlesztőknek, akik nehezen gondolják végig az összes szélsőséges esetet. Egy Reddit-felhasználó szerint a CodiumAI tesztgenerálása „meglepően alapos, olyan eseteket is lefedett, amikre én nem gondoltam”, bár néha redundáns teszteket is írt. A Qodo/Codium a PR-munkafolyamatokba is integrálható – amikor új kódot írsz, automatikusan javasol új teszteket a PR-ban.
• Copilot és CodeWhisperer tesztekhez: Még az általános kódasszisztensek is tisztában vannak a teszteléssel. Ha például olyan promptot írsz be, hogy “// írj tesztet a fenti függvényhez”, a Copilot boldogan generál egy tesztet (a nyelvhez illő tesztkeretrendszert használva, pl. pytest, Mocha vagy JUnit). A GitHub még be is mutatta a Copilot X demóiban, hogy a Copilot Chatben megkérdezheted például: “Generálj teszteket ehhez a fájlhoz”, és a rendszer elkészíti a tesztfájlt. A Build 2025 rendezvényen a Microsoft bejelentette, hogy a Copilot autonóm módon is képes dolgozni a tesztlefedettség javításán az “agent” módban – vagyis a Copilot ügynök elemezheti, hogy mely kódsoroknál hiányzik a tesztlefedettség, majd generál teszteket ezekre, végül PR-t nyit ezekkel a tesztekkel. Ez lezárja azt a kört, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak kódot ír, hanem gondoskodik is annak teszteléséről. Az Amazon CodeWhisperer hasonlóan képes igény szerint unit tesztek generálására; az AWS a GA során azt állította, hogy biztonságos teszteket készít, sőt azt is kiemeli, ha a kód nehezen tesztelhetőnek tűnik (és ilyenkor javasolja a refaktorálást a jobb tesztelhetőség érdekében).
• Tesztvalidáló ügynökök: A tesztek generálásán túl az MI segíthet az elbukott teszteredmények értelmezésében is. Néhány előremutató eszközben lehetőség van arra, hogy egy hibás teszt logját az MI-nek add, amely utána rámutat a valószínű hibaforrásra a kódban. Például ha egy teszt 100-at várt, de 99-et kapott, az MI ezt visszavezetheti egy off-by-one hibára a kódban, és akár javasolhatja is az egysoros javítást. A Junie (JetBrains) tartalmaz egy olyan funkciót, amely figyeli a tesztfuttatást, és ha valami elbukik, automatikusan megpróbálja helyrehozni a kódot, ahogy azt korábban említettük. Folyamatban van kutatás MI által generált property-based tesztek irányába is – itt nem konkrét eseteket tesztel az MI, hanem próbálja lekövetkeztetni az általános viselkedést, és számos véletlenszerű inputtal tesztel (mint az MI által vezérelt fuzz-tesztelés). Így olyan edge case-ket is el lehet csípni, amelyeket a fix értékekkel dolgozó unit tesztek elmulaszthatnak.
• Integrációs és End-to-End (E2E) tesztelés: Az MI most már a magasabb szintű tesztelés felé is terjeszkedik. Például olyan eszközök jelennek meg, amelyek képesek egy alkalmazás UI-ját (HTML/JS vagy dizájn specifikációk alapján) elolvasni, és end-to-end teszt szkripteket (mint a Selenium vagy Playwright szkriptek) automatikusan létrehozni. Létezik egy Mabl nevű eszköz, amely MI segítségével alkalmazkodik a teszthez, ha a UI megváltozik. De még közvetlenebbül: képzeld el, hogy természetes nyelven leírsz egy felhasználói folyamatot (“jelentkezz be, tegyél egy terméket a kosárba, menj a fizetéshez, ellenőrizd a végösszeget”), és az MI ehhez automatikusan generál egy teszt szkriptet. Ez még a kezdeti szakaszban tart, de az MI nyelvi képességei miatt reális. Egyes csapatok már most használták a ChatGPT-t manuális teszteset leírások automatikus, végrehajtható tesztkóddá alakítására.
• Tesztadat-generálás: Egy másik hálátlan feladat a teszt adatok vagy adathalmazok létrehozása. Az MI tud segíteni realisztikus tesztadatok előállításában, bizonyos megkötések figyelembevételével (például egy élethű user profil JSON, vagy egy képadathalmaz adott tulajdonságokkal). Az OpenAI Code Interpretere a ChatGPT-ben akár rögtönözve is képes szintetikus adathalmazokat generálni. Ez nagy segítség integrációs teszteknél vagy fejlesztői környezetek feltöltésekor.

Az AI ereje a tesztelésben egyértelműen abban rejlik, hogy növeli a lefedettséget és korábban elkapja a regressziókat. Olyan, mintha lenne egy junior QA mérnököd, aki fáradhatatlanul írja az alapvető teszteket minden új függvényhez. Sok fejlesztő nem ír elég tesztet időhiány miatt; ezt a hiányt az AI pótolni tudja. Több teszttel a csapatok magabiztosabbá válnak, és bátrabban refaktorálhatják a kódot (mivel a tesztek elkapják, ha valami elromlik). Az AI olyan szélsőséges eseteket is javasolhat, amiket az emberek elfelejtenek – ezáltal nő a robusztusság. Bizonyíték van rá, hogy AI által generált tesztek bugokat találtak, amelyek rejtve voltak: például a CodiumAI tesztjei hívhattak meg egy függvényt None értékkel, amikor a fejlesztő azt feltételezte, hogy sosem kap None-t, így feltárva egy hibát.

Azonban korlátok is figyelemre méltóak:

• Tesztek minősége: Az AI írhat túlságosan egyszerű vagy akár hibás teszteket is. Például félreértheti a specifikációt, és rossz működést ellenőrizhet (hamis állítás a tesztben). Ha a fejlesztők vakon bíznak az AI által írt tesztekben, olyan dolgot igazolhatnak vissza, ami valójában hiba, mintha funkció lenne. Ezért továbbra is szükséges az emberi átnézés a generált tesztek esetén.
• Karbantartás: Ha változik a kód, az AI által írt teszteket is frissíteni kell. Ha a tesztek egyszer generálódnak, és azután statikusan maradnak, elavulhatnak, és elkezdhetnek hibázni, még akkor is, ha a kóddal minden rendben. Ideális esetben az őket generáló AI újra tudja generálni vagy frissíteni tudja őket a változásokkor (például verziókezelő diffekhez integrálva).
• Flakiness (ingadozás): Ez általános probléma a tesztautomatizálásban – olyan tesztek, amelyek néha átmennek, néha elbuknak. Az AI is generálhat ilyen teszteket, ha nem figyel a determináltságra (például időzítésre vagy külső szolgáltatásokra támaszkodik). Jelenleg az AI nem teljesen tudatos ezekre a buktatókra, ezért az embereknek ellenőrizniük és esetleg irányítaniuk kell („ne használj valós hálózati hívásokat” stb.).

Egy izgalmas trend: AI-t használni az AI saját kódjavaslatainak tesztelésére. Például, amikor a Copilot agent ír egy javítást, írhat hozzá teszteket is, majd lefuttathatja őket, hogy ellenőrizze, megoldotta-e a problémát anélkül, hogy más dolgokat elrontott volna. Ez egy kibontakozó képesség, amely ezeknek az AI ügynököknek növeli az önellenőrző képességét.

A tesztelői közösségből pedig felröppent egy hír egy olyan eszközről, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára a „beszélgető tesztfinomítást” – gyakorlatilag, miután az AI generált teszteket, lehet vele csevegni: „Ezek jók, de adj hozzá egyet, ahol a bemenet negatív”, vagy „az X paraméter trükkös, legyen egy teszt, ami a maximális tartományt lefedi”. Az AI ennek megfelelően módosítja vagy bővíti a tesztkészletet. Ez a magas szintű kontroll lehetőséget adhat a fejlesztőknek, hogy megtanítsák az AI-nak a saját domainegyedi tesztelési igényeiket.

Összefoglalva, az AI a tesztelésben igazi áldás a szoftverminőség számára. Csökkenti a tesztírás monoton munkáját, és növeli a biztonsági hálót a kódváltozásokhoz. Egy vezető mérnököt a Google-nél egy sajtócikkben így idéztek: „Volt egy modulunk 5%-os lefedettséggel, amit senki sem mert megérinteni; miután alkalmaztuk az AI tesztgenerálást, egy délután alatt 50%-ra nőtt. Az AI első tesztfutása még egy hibát is talált a bemenet feldolgozásánál, ami eddig átsiklott. Meggyőzött.” Ez azt a növekvő véleményt tükrözi, hogy az AI elengedhetetlen segítőnk lesz annak érdekében, hogy a kódunk ne csak gyorsabban készüljön el, hanem helyesen is működjön.

Intelligens IDE-k és integrált fejlesztői környezetek AI-val

Az egyes funkcionalitásokon túl 2025-ben megjelentek a teljesen integrált AI-vel működő IDE-k és fejlesztői platformok. Ezek célja, hogy minden lépésnél – kódolás, hibakeresés, refaktorálás, devops – mesterséges intelligencia segítse a munkát, nem csupán kiegészítő elemként. Nézzük meg a jelentős AI-val turbózott IDE-ket és kiegészítőket:

Replit Ghostwriter (AI a felhő alapú IDE-ben)

A Replit egy online IDE és számítási platform, amelynek középpontjában az AI (Ghostwriter) áll. A Ghostwriter funkciói a Replitben a következők:

• Kódkiegészítés gépelés közben (több javaslat közül választhat, hasonlóan a Copilothoz).
• Ghostwriter Chat, egy oldalsáv, ahol kérdéseket tehet fel a kódjával kapcsolatban vagy segítséget kérhet (figyelembe véve a megnyitott fájlokat).
• Hibakereső és hibajavítás: Amikor a program hibát dob, a Ghostwriter kiemeli a hibát, gyakran meg is magyarázza vagy valós időben javaslatot tesz a javítására.
• Generálás: Talán a legvarázslatosabb, hogy a Ghostwriterrel teljes projekteket vagy többfájlos komponenseket is készíttethetünk. Bemutatták például, hogyan lehet egy Snake játékot nulláról létrehozni chaten keresztül. A Ghostwriter elkészíti a szükséges fájlokat, kódot, sőt akár az erőforrásokat is a feladat elvégzéséhez.

A Ghostwriter valóban többnyelvű – működik webes alkalmazásokhoz, Python szkriptekhez, C++ programokhoz stb., mindezt a böngészőben. A Replit a Ghostwritert a mobilalkalmazásába is integrálta, így útközben is lehet AI segítségével programozni.

A Ghostwriter egyik erőssége az AI és a kódvégrehajtás zökkenőmentes integrációja. Mivel a Replit azonnali kódfuttatást tesz lehetővé, a Ghostwriter teszteseteket is futtathat, hogy ellenőrizze az általa írt kódot, vagy a futtatás eredményét felhasználva adhat jobb javaslatokat. Például, ha épp egy Python függvényt írunk, a Ghostwriter tesztelheti azt néhány bemenettel, hogy megnézze az eredményt, majd finomítsa a javaslatot (ez nem hivatalos információ, de a Replit vezérigazgatója utalt arra, hogy ilyen képességek lehetnek a végrehajtási homokozóban).

A Ghostwriter korlátja, hogy szorosan kötődik a Replit környezetéhez. A helyi, egyedi fejlesztői környezetekben dolgozó professzionális fejlesztők nagyobb kódalapokkal egyelőre nem tudják könnyen használni (igaz, a Replit már teszteli asztali alkalmazását). A felhőalapúság miatt, ha bizalmas kódon dolgozol, lehet, hogy nem szeretnéd épp a Replitre tölteni pusztán a Ghostwriter miatt. Ugyanakkor egyéni projekthez, tanuláshoz, vagy kisebb csapatok számára rendkívül hasznos. A Replit Core csomagjával elérhető áron hozzá lehet jutni, ráadásul számítási kreditekkel – tehát gyakorlatilag egyszerre fizetsz az AI-ért és a felhőfejlesztői környezetért. A Replit célja, hogy idővel létrejöjjön egy “AI szoftverfejlesztés” munkafolyamat, ahol te csak a magas szintű célokat írod le, a Ghostwriter pedig egyre több rutinfeladatot vesz át, te pedig felügyeletet látsz el – kicsit olyan, mintha egy junior fejlesztő dolgozna melletted.

Cursor – Az AI kódszerkesztő

A Cursor (az Anysphere-től) egy másik teljes funkcionalitású kódszerkesztő, de nem felhőben fut, hanem egy helyben telepített alkalmazás (bár az AI-hoz felhőmodelleket használ). A Cursor lényegében a VS Code alapjaira építkezett (jelentések szerint tényleg arra épül), de AI-szuperképességekkel bővítve:

• Rendkívül reszponzív AI Autocomplete funkcióval rendelkezik, amely képes hosszú, több soros kiegészítésekre (hasonlóan a Tabnine-hez vagy a Copilot-hoz, de saját módosításokkal).
• A Cursor Chat projekt-szintű kontextust kezel. Olyanokat is kérdezhetsz tőle, mint például: „Keresd meg az összes helyet, ahol a fizetési API-t hívjuk, és győződj meg róla, hogy kezeljük a hibákat” – ezt a projektfájlok átolvasásával teszi meg, amit a VS Code Copilot-tal önmagában nem egyszerűen tudnál megoldani.
• Agent mód (Ctrl+I): Kiemelsz némi kódot, vagy egyszerűen csak meghívod az ügynököt és adsz egy utasítást, például „Refaktoráld ezt a függvényt aszinkronná” vagy „Implementáld itt az XYZ interfészt”. A Cursor ügynök elvégzi a változtatásokat a szükséges fájlokon. „Léptet” a folyamat során azzal, hogy megmutatja, milyen módosításokat tervez, amelyeket elfogadhatsz vagy módosíthatsz. Ez az érzés adja az első lépést egy valóban IDE-be integrált refaktoráló AI felé.
• Eszközintegrációk: A Cursor beépített támogatást nyújt internetes kereséshez (@web), képek promptba másolásához (hibakép beszúrása), valamint dokumentációhoz (@ kódrészlet vagy könyvtár hivatkozása). Ez azt jelenti, hogy maga a szerkesztő tud külső tudásanyagot is behívni valós időben – olyan dolgokat, amelyekhez általában külön böngészőt nyitnál.
• Helyi vs felhő modellek: Alapértelmezetten a Cursor erőteljes felhőalapú modelleket használ (GPT-4, Claude). De a csapat állítása szerint rendelkeznek saját speciális modelljeikkel is. Ezek feltehetően kisebb modellek, adott feladatokra hangolva (pl. gyors automatikus kiegészítéshez, hogy spóroljanak az API-hívásokon). Ezeket a sebesség és költség alapján egyensúlyozzák. Tehát a Cursor fizetős csomagjában egy bizonyos mennyiségű „gyors” kérésed van (például GPT-4 8k használata), majd korlátlan „lassú” kérésed (például GPT-4 32k vagy Claude, ezek lehetnek sorban állók). A tapasztalat az, hogy az AI szinte mindig ott van, amikor szükséged van rá, zökkenőmentesen.

Az eredmény: sok fejlesztő, aki kipróbálta a Cursor-t, termelékenységnövekedést tapasztalt. Több eszköz szerepét egyesíti: ahelyett, hogy VS Code + Copilot + böngésző + terminál lenne szükséges, a Cursor mindezt egy felületen biztosítja. Volt, aki így írta le: „egy IDE, ami olyan, mintha mindig egy AI programozó társaddal dolgoznál párosban”. Azok számára, akik több nyelven, vagy ismeretlen kódbázisban dolgoznak, különösen értékes, hogy kérdéseket tehetnek fel a szerkesztőnek, és azonnali választ kapnak (például: „mit csinál ez a regex?” vagy „adj gyors példát ennek a függvénynek a használatára”).

A Cursor korlátai: még új, így néhol hiányzik a csiszoltság (némelyik felhasználó nagy projekteknél memóriahasználatot vagy ritka összeomlást jelentett). Az ingyenes szint korlátozott, ami bosszantó lehet azoknak, akik még nem akarnak fizetni. Bár sok nyelvet támogat, a nagyvállalati, speciális nyelvek, mint a COBOL, vagy ritkább keretrendszerek esetén nincs személyre szabott támogatás az alap szövegkiegészítésen túl. Egy másik tényező: sok fejlesztő mélyen testreszabott VS Code/IntelliJ környezetet használ, és számukra nehéz váltani egy új szerkesztőre az AI előnyei ellenére. A Cursor ezt próbálja enyhíteni a VS Code kiterjesztések támogatásával (sok működik vele azonnal), de még nincs 100%-os egyenértékűség.

JetBrains IDE-k AI Assistant-tal és Junie-val

A JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, stb. készítői) sokáig vártak, hogy belépjenek az AI piacra, de 2023-ban elindították AI Assistant bővítményüket (kezdetben OpenAI API-val), majd 2025-ben ezt teljesen termékké fejlesztették. Most, a JetBrains IDE-k 2025.1 verziójában:

• AI-asszisztens be van építve az IDE-be (minden JetBrains IDE licenccel rendelkező számára ingyenes kvótával). Kódkitöltési fejlesztéseket, csevegőasszisztenst kínál, és közvetlenül az IDE-ben képes például dokumentációt vagy commit üzeneteket generálni.
• Junie a JetBrains AI ügynöke (hasonló a Copilot agent módjához). Többlépcsős feladatokra készült: kódgenerálás, tesztírás, futtatás stb. A Junie először előzetes verzióban volt elérhető, majd 2025 áprilisában vált éretté, de kezdetben csak bizonyos IDE-khez (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand 2025 közepétől). A Junie a helyi IDE képességeit és a felhőmodelleket is kihasználja. Például használni tudja az IntelliJ fordítót és a statikus elemzést, hogy vezérelje a változtatásait – amit a szerkesztőfüggetlen eszközök nem tudnak megtenni.
• Ingyenes és fizetős szintek: A JetBrains meglepő lépést tett, amikor 2025-ben minden felhasználó számára Ingyenes AI szintet hozott létre. Ebben a szintben helyi modelleket használhatsz korlátlanul (a JetBrains integrációt biztosított az Ollama-val és az LM Studio-val, így LLaMA-alapú modelleket is futtathatsz a gépeden), valamint “kis mennyiségű” felhős AI használat jár hozzá. Alapból kapsz tehát például néhány tucat GPT-4 vagy Claude lekérdezést is ingyen naponta. Ha van All Products Pack-od (ez egy népszerű JetBrains céges előfizetés), automatikusan jár az AI Pro szint, amely jelentősen megnöveli a felhő kvótát. Emellett létezik AI Ultimate is havi 20 dollárért azoknak, akiknek még több kell. Ez az árazási stratégia azt mutatja, hogy a JetBrains nem akarja, hogy a költség akadály legyen az AI bevezetésében – ezért összecsomagolják a szolgáltatásaikkal, hogy a fejlesztők a platformjukon maradjanak.
• Kiemelt funkciók: Az eddigieken túl (több fájl szerkesztése a chatből, külső kontextus MCP-n keresztül, offline mód, webes keresés stb.), a JetBrains AI Assistant olyan dolgokra is képes, mint pl. a komplex kód magyarázata, refaktorálási lépések javaslata vagy a JetBrains saját ellenőrzéseivel való integráció. Például, ha az IDE statikus elemzője hibát jelez, az AI-tól kérheted: “javítsd ezt a hibát”, ő pedig elvégzi a javítást. Ügyesen ötvözi a szabályalapú eszközöket és az AI-t. Egy új béta funkció: Chatből kódrészlet alkalmazása – ha a csevegés során az AI kódrészletet ajánl, az “Alkalmaz” gombra kattintva az IDE intelligensen a megfelelő helyre illeszti a kódot a forrásban. Ez ügyes összekötése a Kérdés-Válasznak és a valódi kódolásnak.

A JetBrains megközelítésének ereje, hogy nagyon sok profi fejlesztő már most is az ő IDE-iket használja; ha ezt a már megszokott munkafolyamatba integrálják az AI-t (és összekapcsolják a projekt indexével, fordítójával, hibakeresőjével stb.), az rendkívül erőssé teheti az eszközt. Például a JetBrains lehetővé teszi az AI-alapú adatbázis-lekérdezéseket közvetlenül a DataGrip-ben (képzeld el: “írj egy SQL-t, ami kilistázza az összes vevőt, aki az előző hónapban X-nél többet költött” – és ezt automatikusan kiegészíti a sématudatosságnak és az AI-nak köszönhetően). Előnyük van a helyi modellek támogatásában is – akik aggódnak az adatvédelem miatt, futtathatnak helyi LLM-et (még ha azok kevésbé is erősek, mint a GPT-4, jobb, mint a semmi, és remek offline – pl. repülőn – használatra). Hogy a JetBrains ilyen komolyan veszi az AI-t (saját modell kontextus protokollt és feltehetően saját modelleket is fejleszt), biztosítja, hogy ne csak a VS Code/Copilot legyen az egyetlen AI-támogatott fejlesztői platform.

Azonban a kezdeti felhasználói visszajelzések vegyesek voltak – ahogy a DevClass is beszámolt róla, az AI Assistant bővítmény kezdetben alacsony értékeléseket kapott (2/5), voltak panaszok hibákra, valamint arra, hogy a Copilot jobb. Úgy tűnik, a JetBrains komolyan vette ezeket a visszajelzéseket, és 2025-re jelentősen javított az élményen (valószínűleg az újabb modellek, például a GPT-4.1 vagy az Anthropic Claude 3.7 használatával, ahogyan említik is). Mostanra sokkal gördülékenyebb lehet. Vannak azonban még korlátok: az AI funkciók nyelvenként és IDE-nként eltérőek – pl. 2025 közepénél a Rider (a .NET-hez) még nem rendelkezett AI-val bizonyos technikai kihívások miatt, illetve a Community kiadásokban csak korlátozott helyi AI támogatás érhető el devclass.com. Tehát még nem egységes a helyzet.

Visual Studio és VS Code integrációk

Meg kell említenünk a Microsoft Visual Studio-t és a VS Code-ot is a GitHub Copiloton kívül:

• VS Code természetesen rendelkezik Copilottal, de rengeteg más AI-bővítménnyel is. Van például a Codeium bővítménye, az Amazon AWS Toolkit a CodeWhispererrel, a Tabnine bővítménye stb. Így a VS Code marad a legrugalmasabb környezet, ha többféle AI segédet szeretnél kipróbálni. Mostantól pedig már hivatalos GitHub Copilot chat nézetet is kínál, nem csak beágyazott javaslatokat.
• A Microsoft a Visual Studio (a teljes IDE) esetében is fejleszt AI-t, nemcsak Copilotot. Bevezették az IntelliCode AI refaktorálást, ami képes felismerni ismétlődő módosításokat, és javasolja azok alkalmazását a teljes megoldáson belül. Kísérleti „Developer AI” funkció is létezik, ami az Azure DevOps-szal integrálódik – például egy munkaelemet a kódhoz kapcsol, majd AI-val elemzi, hogy a kódbeli változás tényleg megoldotta-e a feladatot. A Build 2025 rendezvényen a Microsoft bemutatta a VS olyan funkcióit, mint a „commit message AI”, „Változások összegzése” és „Kérdezze az AI-t” bármely ponton az IDE-ben, amelyek nagy részét Copilot hajtja meg. Van egy érdekes projekt is – a Visual Studio IntelliCode Generative –, amely saját kódodon tanított modellek alapján képes javasolni tulajdonságértékeket vagy kódkiegészítéseket (bár valószínűleg ezt mostanra háttérbe szorította a Copilot).

Még egy újonnan megjelenő kategória:

• AI a CLI-ben és DevOps-ban: Nem egy IDE, de érdemes megemlíteni, például a GitHub CLI-je mostantól tartalmazza a gh copilot funkciót, amellyel a parancssorból lehet AI-t kérdezni a repóról (például: „gh copilot mit változott ebben a PR-ben?” – ez AI-összefoglalót ad). Emellett a CI/CD rendszerek is AI-asszisztenseket vezetnek be a build-hibák elemzésére vagy pipeline-optimalizációs javaslatok készítésére (például az Azure Pipelines AI javasolhat cache-lépéseket a fordítás felgyorsításához). Ezáltal az AI segítsége túlmutat a kódszerkesztőn, és kiterjed a fejlesztési életciklus egészére.

Összefoglalva, a mesterséges intelligenciával támogatott IDE-k célja, hogy mindezeket a képességeket natívan foglalják magukba. A verseny 2025-ben tovább fokozódott: a Replit és a Cursor saját fejlesztésű megoldásokkal próbálkozik, a JetBrains és a Microsoft a már bevált IDE-k AI-funkcióit bővíti, és még új szereplők – mint a Windsurf (Codeium) Editor és mások (valaki egy „Stackblitz Cody” nevű projektről is beszél, bár nem egyértelmű) – is megjelentek. A fejlesztőknek soha nem volt még ennyi választási lehetőségük – így valóban kiválaszthatják azt a környezetet, amely a leginkább növeli a termelékenységüket.

A szakértői vélemények eltérőek abban, hogy mi a „hype” és mi az, ami valóban izgalmas: Egyesek arra figyelmeztetnek, hogy az egész IDE-t mesterséges intelligencia köré újraírni talán túlzás, és hogy a bővítmények (mint a Copilot a VS Code-ban) már most lefedik a szükségletek 90%-át. Mások hisznek abban, hogy a AI-natív IDE-k új munkafolyamatokat nyithatnak meg (mint például az egy kattintásos, több fájlt érintő ügynökök), amelyeket a toldozott-megoldások nem képesek könnyen megvalósítani. Egy dolog világos: gyakorlatilag minden nagyobb IDE és szerkesztő rendelkezik már AI-integrációval, és gyorsan alapelvárássá válik a fejlesztői eszközökben. Ahogy egy kommentátor is fogalmazott: „Az AI-funkciók nélküli IDE-k 2027-re dinoszauruszok lesznek.” Lehet, hogy ez kissé túlzó, de jól mutatja, hogy a lendület egyértelműen az okosabb, AI-asszisztált fejlesztői környezetek felé mutat.

Összegzés és Mi következik

A 2025-ös év bebizonyította, hogy az AI-alapú kódolási eszközök nem múló hóbortok – hanem alapvető részei a modern szoftverfejlesztésnek. Láttuk, hogy a kódgeneráló asszisztensek kiforrottabbak, sokszínűbbek lettek, a hibakeresés kevésbé fájdalmassá vált, az AI által segített kód-ellenőrzés felgyorsult, a dokumentáció szinte magától létrejön, a tesztelést AI-generált esetek erősítik, az IDE-ink pedig valódi intelligens partnerekké válnak.

Jelenleg ezek a legizgalmasabb trendek:

• Autonóm kódoló ügynökök, amelyek egyre nagyobb feladatokat vállalnak át (például a GitHub Copilot ügynöke, a JetBrains „Junie”, a Cursor ügynöke stb.) – ezek kitolják a határokat, lehetővé téve, hogy az AI több lépcsős fejlesztési munkafolyamatokat kezeljen, a tervezéstől a kódoláson át a tesztelésig.
• AI-jal támogatott kódbiztonság – olyan eszközök, mint a CodeWhisperer biztonsági vizsgálatai, illetve a hamarosan megjelenő „Security Sentinel” funkciók arra törekednek, hogy az AI által okozott sérülékenységeket az AI maga azonnal javítsa és védje ki.
• Zökkenőmentes integráció – a legjobb eszközök szerves részét képezik a munkafolyamatnak (Copilot a szerkesztőben, Ghostwriter a Replitben, Cursor egységes szolgáltatásai). A nehézkesebb élményeket kiszűri a piac, mivel a felhasználók a gördülékeny megoldásokat választják.
• Ingyenes vagy könnyen elérhető AI – a GitHub Copilot ingyenes csomagját, illetve a JetBrains ingyenes AI-csomagját például azért vezették be, hogy ezek az eszközök minden fejlesztő számára elérhetőek legyenek, ne csak azok számára, akik előfizetést tudnak fizetni. Ez a demokratizálódás most „forró téma”, mert még szélesebb körű elterjedést hoz majd.

Mi az, ami túlzottan fel van fújva (amire érdemes odafigyelni):

• „Az AI le fogja cserélni a programozókat” – 2025-re azt látjuk, hogy az AI nagyban segíti a fejlesztőket, de nem váltotta le őket. Automatizálja a sablonokat és javaslatokat tesz, de emberi meglátásra továbbra is szükség van a rendszerek megtervezéséhez, döntéshozatalhoz és újszerű problémák kezeléséhez. Az a hype, hogy „csak megmondod az AI-nak, mit építsen, és elmehetsz kávézni”, többnyire csak hype marad. Még mindig éberen kell átnézni az AI munkáját – inkább egy nagyon gyors, de néha slendrián junior fejlesztőre hasonlít, nem pedig egy tapasztalt senior mérnökre.
• Mindenre jó AI – egyes marketingek szerint egyetlen eszköz mindenre a legjobb. A valóságban, amint azt útmutatónk is mutatja, a különböző eszközöknek eltérő erősségeik vannak. A Copilot általános kódolásban lehet a legjobb, a CodeWhisperer AWS-re, a Tabnine vállalati kontrollra, stb. A „tökéletes AI fejlesztői eszköz” hype-ját felváltja a specializált lehetőségek ökoszisztémájának realitása.
• AI korlátlan kontextussal – egyes startupok „végtelen kontextusablakokat” hype-olnak, mintha az AI egyszerre megértené az egész vállalat kódbázisát. A gyakorlatban továbbra is vannak korlátok (Claude 100K-s kontextusa hatalmas, de nem végtelen), a vektor-keresés segít, de jó promptolás kell hozzá. Folyamatosan javul, de óvakodjunk a túlzott elvárásoktól – egy 100K tokenes modell is küzdhet milliónyi sornyi kód valódi megértésével intelligens szeletelés nélkül. A fejlődés valós (lásd a Sourcegraph előrelépéseit), de érdemes reális elvárásokat támasztani.

Ami a jövőben várható:

• Még mélyebb IDE-integráció: Számítsunk rá, hogy a Visual Studio, VS Code, JetBrains stb. elmosódó határt teremt a kódírás és a kód átnézése/futtatása között. Valószínűleg az AI beépül a verziókövetésbe is (képzeld el, hogy az AI segít a git merge-ökben, vagy automatikusan készít pull request sablonokat a kódváltozások alapján). Ennek jeleit már láthattuk a Copilot commit üzenetek és PR összefoglalók révén.
• Szakterület-specifikus AI fejlesztői eszközök: Kialakulhatnak speciális szakterületekre optimalizált AI-kódoló eszközök – például AI-asszisztensek adat-tudományi jegyzetfüzetekhez (léteznek már ilyenek, pl. Azure AI Notebooks-ban), vagy beágyazott C programozáshoz (ahol az AI tisztában van a memória-korlátokkal). Mivel az LLM-ek finomhangolhatók vagy prompttal hangolhatók, bizonyos iparágak számára a specializált kódasszisztensek felülmúlhatják az általánosakat.
• Több „agentikus” automatizáció: A mai agentek akkor végeznek feladatot, ha megkérjük őket. A jövőben az AI folyamatosan figyelheti projektjeinket: például egy AI, amely állandóan fut a CI-ban, és amikor egy build elbukik vagy új biztonsági hibát jelentenek egy könyvtárban, automatikusan nyit egy PR-t a javítással. A GitHub már most utal rá, hogy a Copilotot összeköti a Dependabot-tal és az Actions-szel ilyen esetekre. Lényegében az AI egy automatizált csapattagként kezeli a rutinszerű karbantartást.
• Együttműködés és oktatás: Az AI-eszközök együttműködővé válhatnak – például két fejlesztő és egy AI-bot egyszerre programozhat párosan valós időben. Az oktatásban is nagy szerepet kapnak majd az AI-kódoló eszközök (néhány informatikai professzor már most használja a GitHub Copilotot segédeszközként, vagy engedélyezi azt a beadandókban, hogy a problémamegoldásra koncentrálhassanak). Lehet, hogy „AI mentorokat” kapnak majd az új fejlesztők, akik végigvezetik őket a feladatokon és elmagyarázzák a fogalmakat (valamelyest úgy, mint a ChatGPT, csak strukturáltabban).
• Szabályozás és etika: A láthatáron vannak a nyílt forráskódú licencekkel és AI által generált kóddal kapcsolatos kérdések is. A Copilotnak vitái voltak a GPL kódrészletek kimeneteiben való megjelenése miatt. 2025-re sok eszköz (CodeWhisperer, Tabnine stb.) már bevezetett szűrőket és forrásmegjelölést. Lehet, hogy hamarosan formálisabb megoldásokat is látunk, mint például egy iparági szabvány az AI által generált kód forrásának megjelölésére, vagy akár egy olyan AI, ami csak bizonyos licencek alatt álló kódot használhat javaslatokhoz. Az etikai oldal is fontos – biztosítani kell, hogy ezek az AI-eszközök ne terjesszenek el nem biztonságos kódmintákat, előítéleteket vagy rossz gyakorlatokat. Szó van tanúsítványokról vagy megfelelőségi szabványokról AI asszisztensekre (különösen biztonságkritikus szoftverek esetén). Tehát az egyik “következő lépés” valószínűleg valamiféle irányítás lesz a vállalati vagy szabályozott iparágakban alkalmazott AI kódolási eszközök felett.

Összefoglalva, hihetetlenül izgalmas időszak ez a szoftverfejlesztők számára. A 2025-ös AI kódolási eszközök fokozzák a termelékenységet és sok feladatból kiveszik a monotonitást, miközben olyan új munkafolyamatokat is bevezetnek, melyek korábban egyszerűen nem léteztek. Mint minden új technológiánál, itt is van tanulási görbe és odafigyelésre való igény a használatánál. De a szakértők egyetértenek abban, hogy akik elfogadják ezeket az AI asszisztenseket, versenyelőnyhöz jutnak a fejlesztési sebesség és minőség terén. Ahogy egy szoftver VP megjegyezte: “Nem AI vagy emberek, hanem AI emberekkel – és együtt gyorsabban szállítunk új funkciókat, mint valaha, ráadásul kevesebb hibával.”

Az útmutató valóban megmutatja, mi a menő (gyakorlati, tartós), mi a hype (óvatosan kell kezelni), és mi jön (a figyelendő trendek). Ha még nem próbáltad ki ezen eszközök valamelyikét, most itt az idő – az indulási küszöb alacsony (soknak van ingyenes verziója), miközben a potenciális előnyök magasak. Jó kódolást kívánok az új AI barátokkal!

Források:

• Dohmke, Thomas. „GitHub Copilot: Ismerje meg az új kódolási ügynököt.” GitHub Blog – Product News (2025. május)
• Thurrott, Paul. „Build 2025: Nagy frissítések a GitHub Copilotnál…” Thurrott.com (2025. május 19.)
• GitHub Changelog. „GitHub Copilot kódellenőrzés… (privát előzetes).” (2024. október 29.)
• Irshad Buchh. „Az Amazon CodeWhisperer új, mesterséges intelligenciával támogatott kódjavítást kínál…” AWS News Blog (2023. november 26.)
• Amazon CodeWhisperer Documentation. „A CodeWhisperer beolvad az Amazon Q Developerbe.” (2025. május)
• MetaDesignSolutions. „Copilot X vs. Amazon CodeWhisperer 2025.” (blogbejegyzés)
• Good, Christopher. „Tabnine az NVIDIA GTC 2025-ön… AI nagyban.” Tabnine Blog (2025. március 25.)
• Deshmukh, Ameya. „Mesterséges intelligencia nagyvállalati méretekben: A Tabnine Basic megszűnik.” Tabnine Blog (2025. március 25.)
• DevClass (Tim Anderson). „A JetBrains elindította a Junie AI ügynököt… új, ingyenes szintet is hozzáad.” (2025. április 16.)
• Maltseva, Anna. „JetBrains AI Assistant: Okosabb, erősebb és új ingyenes szint.” JetBrains Blog (2025. április)
• Patel, Rhea. „Ingyenes GitHub Copilot a Visual Studio-hoz.” Visual Studio Blog (2025. január 23.)
• UI Bakery Blog (Dora Gurova). „Mi az a Cursor AI?… (Minden, amit tudni kell).” (2025. ápr. 18.)
• Reuters (Chandni Shah). „Az OpenAI megállapodott a Windsurf (Codeium) felvásárlásáról ~3 milliárd dollárért.” (2025. máj. 5.) reuters.com
• Reuters (Bengaluru). „A Google 2,4 milliárd dollárt fizet a Windsurf technológia licenceléséért a WSJ szerint.” (2025. júl. 11.)
• Dev.to (Michael Amachree). „Miért a Windsurf a legjobb ingyenes AI kódszerkesztő… (frusztrációk frissítése).” (2024. nov. 16.; frissítve: 2025. máj. 31.)
• Qodo (korábban CodiumAI) blog. „TestGPT: Generatív AI a kód integritásáért.” (2024)