Den ultimate 2025-guiden til AI-kodeverktøy: Kva er heitt, kva er hype, og kva kjem neste

plus Infrastructure as Code-språk)

Verktøy	Støtta språk	Redigerar-/Plattformintegrasjon	Prising (2025)	Merkverdige oppdateringar 2025
GitHub Copilot	20+ (Python, JS, TS, Go, Java, C#, C++, osb.)	VS Code, Visual Studio, JetBrains IDE-ar, Neovim, osb.	Gratisnivå (2k fullføringar + 50 samtalar/mnd); Pro $10/mnd; Business $19/mnd	Introduserte Copilot kodingsagent for automatisering av oppgåver; KI for kodegjennomgang i GitHub PR-ar; Open-source VS Code-utviding.
Amazon CodeWhisperer	15+ (Python, Java, JS, TS, C#, C/C++, osb.)	VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm, osv.), Visual Studio (preview), AWS Cloud9, CLI	Gratis for enkeltpersonar (ubegrensa, med nokre daglege grenser); Profesjonell $19/brukar/mnd	Lagt til AI-kodereparasjon (automatisk fiksing av sårbarheiter); IaC-støtte for CloudFormation, CDK, Terraform; No del av Amazon Q (chat & agentar)-plattformen.
Tabnine	30+ (Python, JS/TS, Java, C#, Ruby, Go, osv.)	Fleire IDE-ar (VS Code, IntelliJ-familien, Vim/Neovim, osv.)	Dev $9/mnd; Enterprise $39/brukar/mnd (kan sjølvdriftast)	Lanserte AI Chat & Agents (testgenerering, Jira-integrasjon); Integrerer eigne modellar (Claude, GPT-4, Mistral); Avviklar gamal gratismodell for bedriftsfokus.
Codeium (Windsurf)	20+ (Python, JS/TS, Java, Ruby, Go, PHP, osv.)	VS Code, JetBrains, Vim (plugin) og Windsurf IDE (eigen VS Code-versjon)	Gratisnivå (kredittbasert; opphavleg uavgrensa autofullføring); Pro-nivå (tidlegare ~$10/mnd, no usikkert)	Introduserte Cascade-agent for fleirstegs kodeendringar og terminalkommandoar; Oppkjøpsdrama: OpenAI gjekk med på å kjøpe for $3 milliardar reuters.com, men Google tok affære og lisensierte Windsurf-teknologi for $2.4 milliardar – noko som viser kor heit denne teknologien er.
Sourcegraph Cody	10+ (Python, Go, JS/TS, Java, C/C++, osv.)	VS Code og JetBrains (utviding), Nettlesarapp	Gratis for opne repoar; Enterprise spesialtilpassa (Sourcegraph-lisens)	Uendeleg kontekst gjennom indeksering av kodebase; Agentisk kontekstinnhenting for å automatisk hente relevante filer; Høgnivå LLM-ar (Claude 100k token, osv.) for å svare på kodeførespurnader med full kodebaseoversikt.
Replit Ghostwriter	30+ (nesten alle språk som kan køyrast på Replit: Python, JS, C/C++, Java, Ruby, osv.)	Replit nettbasert IDE (nettlesar) og Replit-mobilapp	Inkludert i Replit Core ($20/mnd eller $15/mnd årleg) replit.com; Gratisnivå med grunnleggande AI-funksjonar	Lagt til Ghostwriter-agentar som autonomt bygg appar frå prompt; Sanntids feilretting i chat (automatisk fiksing av køyringsfeil); Samarbeid med Google for modelloppgraderingar (brukar GPT-4 og andre, t.d.“GPT-4o”).
Cursor (AI-kodeeditor)	Mange (JS/TS, Python, Go, Java, C#, osv.)	Cursor IDE (frittståande app for Mac/Win/Linux bygd på VS Code)	Gratis (avgrensa: ~2k fullføringar + 50 GPT-4/Claude-forespurnader); Pro $20/mnd (500 raske GPT-4/Claude-forespurnader); Bedrift $40/mnd (teamfunksjonar)	Lansért som ein ny AI-nativ editor i 2024; Tilbyr kunnskapsbasert chat & redigering (indekserer repoet ditt for djup kontekst); Agentmodus for fleirstegs endringar (Ctrl+I for å gjennomføre oppgåver); Innebygd nettsøk (@web) og støtte for bilete (biletkontekst).
OpenAI ChatGPT (pluss kodefortolkar)	Mange (ikkje IDE-integrert, brukast via nettlesar)	Nettsnitt (ChatGPT), nokre IDE-plugins tilgjengeleg	Gratis (GPT-3.5); ChatGPT Plus $20/mnd (GPT-4, kodefortolkar beta)	Ikkje ein IDE-plugin, men mykje brukt for spørsmål & svar og kodesgenerering.Kodefortolkaren (2023-24) lét brukarar køyre kode innanfor ChatGPT-sandkassen for analyse- og feilrettingsoppgåver – og bygde bru mellom koding og datavitskap.

GitHub Copilot var ein pioner på dette området og held fram med å dominere med over 15 millionar utviklarar som brukar det per Build 2025.Det støttar eit breitt utval av språk og er djupt integrert i redigeringsverktøy.Copilot si kjerne er den flytande, innebygde kodefullføringa, forsterka av eit AI-chattgrensesnitt (“Copilot Chat”) for å forklare kode eller lage større blokker ved behov.I 2025 utvida GitHub Copilot sine evner betydeleg:

AI-kodingverktøy i 2025: Funksjonar, trendar og ekspertinnsikt

Landskapet for programvareutvikling i 2025 er stappa fullt av AI-drevne kodingverktøy som lovar å auke produktiviteten kraftig. Frå AI-parprogrammerarar som føreslår kode i sanntid, til intelligente botar som vurderer pull requests, genererer dokumentasjon, skriv testar og til og med køyrer feilsøkingssesjonar – moglegheitene har blitt utvida dramatisk. I denne omfattande guiden ser vi nærmare på alle dei største AI-verktøya som blir brukt til koding innanfor sentrale kategoriar, med vekt på funksjonar, støtta språk, prising, styrkar og avgrensingar, i tillegg til viktige oppdateringar for 2025 og ekspertinnspel.

Enten du er nysgjerrig på korleis GitHub Copilot sin nye agent kan implementere kode for deg, korleis Amazon sin CodeWhisperer stiller på tryggleik, eller kva for AI-drevne IDE-ar som Replit Ghostwriter, Cursor eller JetBrains’ AI Assistant som er i leiinga – vi har dekka det. La oss dykke inn.

AI-hjelparar for kodegenerering (dine «AI-parprogrammerarar»)

AI-kodegeneratorar fungerer som virtuelle parprogrammerarar, og fyller ut linjer eller funksjonar basert på kontekst og naturleg språkinndata. Dei er bygde inn i editorar for å hjelpe deg å skrive kode raskare. Dei store namna – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – fekk alle store oppdateringar i 2025. Nedanfor finn du ein rask samanlikning av dei leiande verktøya for kodegenerering:

• Copilot X og Agent-modus: Med vidareføring av Copilot X-visjonen frå 2023, lanserte GitHub Copilot sin kodeagent. Denne agenten går lenger enn berre forslag – han kan implementere heile oppgåver sjølvstendig. Utviklarar kan tilordne eit issue (funksjonsønske, feilretting, osv.) til Copilot, og agenten vil sette opp eit skybasert utviklingsmiljø, skrive kode og opne ein pull request med endringane. “Det har aldri vore enklare å implementere funksjonar: berre tilordne ei oppgåve eller eit issue til Copilot… [den] utmerkar seg på oppgåver med låg til middels kompleksitet i velfungerande kodebasar, frå å legge til funksjonar og rette feil, til å utvide testar og forbetre dokumentasjon.” Denne agentmodusen (med kodenamn Project Padawan) brukar sikre GitHub Actions-runners til å utføre arbeidet i bakgrunnen og skyve commit-ar for deg. Det krev framleis manuell gjennomgang før samanslåing, men dette er ein game-changer for å automatisere kjedelege kodingsoppgåver. Som GitHub sin DevEx-leiar i EY seier det: «Copilot sin kodeagent opnar dører for menneskelege utviklarar til å ha sitt eige agentdrevne team… og tildele oppgåver som vanlegvis ville tatt vekk tid frå djupare arbeid.». (Denne avanserte agenten er tilgjengeleg for Copilot Enterprise og nye Pro+-abonnentar.)
• Forbetra Chat og Kodeforståing: Copilot Chat har fått betre kontekstsensitivitet for prosjektet ditt. I Visual Studio og VS Code har Microsoft introdusert strømmer frå den lokale kodebasen (som døme på syskenfiler, kallarar av funksjonar, osb.) slik at Copilot sine svar og fullføringar stemmer betre overeins med faktisk kodekontekst. Til dømes, når du overstyrer ein metode, kan Copilot no automatisk slå opp ei liknande implementering i ein relatert klasse for å gi betre forslag. Dette reduserer kjensla av at AI-forslag er «utanfor» koden din – ein vanleg kritikk Copilot tok tak i med oppdateringane for 2025. Dei har òg integrert Microsoft Learn-dokumentasjon i Copilot-svar for .NET; dersom modellen ikkje kjenner til ein ny API, kan han hente informasjon frå MS Learn-dokumenta og gi oppdatert rettleiing.
• Copilot for Pull Requests (Koderevisjonar): (Meir om dette i Koderevisjonar-seksjonen.) Seinast i 2024 byrja GitHub å forhåndsvise Copilot Code Review, ein AI-revisor som kan kallast inn på pull requests. Innen 2025 vart denne meir robust og tilgjengeleg også på mobil. Den legg att AI-genererte kommentarar i PR-diffane dine, ofte med forslag om eitt-klikk fiksar. Dette hjelper med å fange feil medan du ventar på menneskelege revisorar. Microsoft sin Frank X. Shaw la vekt på at “funksjonar som agent-modus og koderevisjon strømlinjeformar måten [utviklarar] kodar, sjekkar, publiserar og feilsøkjer.”.
• Open Source og Utvidingar: Microsoft kunngjorde at dei vil gjere GitHub Copilot VS Code-utvidinga open kjeldekode, noko som gjer AI-assistenten “sentral i VS Code-opplevinga”. Dette viser eit ønskje om transparens og innspel frå samfunnet i utviklinga av Copilot. Copilot vert òg integrert i fleire IDE-ar – JetBrains, Eclipse, til og med Xcode via programtillegg – og får dermed utvida rekkevidde.

Copilot sine styrkar ligg i sømlaus integrering (det kjennest ut som eit naturleg utviding av kodinga i editoren) og aukande intelligens ved kvar modelloppgradering (no også med OpenAI sin siste, som GPT-4). Den er spesielt god på frontend- og generell programmering – utviklarar seier den “les tankane deira” for UI-kode og kan til og med foreslå ytelsesforbetringar utan å bli bedt om det. Avgrensingane inkluderer av og til feil forslag (særleg i mindre vanlege språk eller domener) og at den framleis ikkje alltid kjenner til heilt nye API-ar (med mindre dokumentasjonsintegrasjon som MS Learn er skrudd på). Personvern er òg eit moment – Copilot sender kodeforslaga dine til skyen for analyse, noko enkelte verksemder er skeptiske til (Copilot for Business lovar å ikkje bruke koden din for å trene opp modellane, noko som tek omsyn til datatryggleik). Alt i alt er Copilot framleis bransjeleiar, men seriøs konkurranse er i emning.

Amazon CodeWhisperer har markert seg som eit sterkt Copilot-alternativ, særleg for AWS-sentrerte utviklarar. Det støttar dei største programmeringsspråka (Python, Java, JavaScript/TypeScript, C#, osb.) og har i tillegg støtte for infrastruktur som kode-språk (AWS CloudFormation YAML/JSON, Terraform HCL, AWS CDK-skript) som Copilot og andre tidlegare har slite med. Hovudfunksjonar og oppdateringar for CodeWhisperer:

• Sikkerheitsskanning og utbetring: CodeWhisperer vart utvikla med eit “sikkerheitsførst”-tankesett. Det skannar automatisk generert kode for sårbarheiter eller eksponering av hemmelege opplysningar. Seinare i 2023 gjekk det endå lengre, og la til AI-dreven kodeutbetring – når det oppdagar eit problem (som AWS-legitimasjon i kode eller risiko for SQL-injeksjon), vil det foreslå ein kodefiks for den sårbarheita. Desse forslaga er tilpassa di kode og kan aksepterast med eit klikk. Til dømes, om du har ein open S3-bucket-policy, kan CodeWhisperer foreslå ein meir restriktiv policy. Denne “Security Sentinel”-tilnærminga (eit omgrep Amazon brukar internt) fangar proaktivt opp problem “mens du koder, ikkje berre etterpå,” noko som er eit stort salspitch. Støtta språk for sikkerheitsskanning voks til å inkludere TypeScript, C# og IaC-malar, ikkje berre Python/Java.
• Integrering med Amazon Q (Samtale-KI): I 2024–2025 slo Amazon saman CodeWhisperer inn i ein større KI-assistent for utviklarar kalla Amazon Q Developer. Amazon Q er som ein chatGPT for AWS: det kan snakke om ressursane dine, analysere AWS-konsollfeil, generere kode og til og med omforme eller oppgradere koden din (til dømes migrere ein Java 8-app til Java 17). Alle CodeWhisperer sine autofullførings-funksjonar er no del av Q Developer, som òg introduserte chat-basert feilsøking og instruksjonar. Det betyr at AWS-utviklarar kan spørje ting som “Kvifor timear Lambdaen min ut?” eller “Optimaliser denne DynamoDB-forespurnaden,” og få rettleiing som kombinerer kodeforslag med AWS-domenekunnskap. Integreringa bringar òg med seg funksjonar som “Amazon Q Code Transformation (Agent for upgrades)”, som kan oppgradere kodebasane dine til nye rammeverk (liknande Copilot sin app-modernisering for .NET/Java).
• VS Code og Visual Studio-støtte & CLI: Ut over AWS Cloud9 og JetBrains vart CodeWhisperer i 2025 tilgjengeleg i Visual Studio 2022 (preview) for C#-utviklarar, noko som markerer Amazons utviding til Microsoft sitt område. Dei introduserte òg eit CLI-verktøy – “CW for Command Line” – som gir forslag til skallkommandoar og integrert dokumentasjon for CLI-bruk (til dømes kan det foreslå korrekt git eller awscli-kommando frå eit naturleg prompt). Dette reflekterer ein trend der KI hjelper ikkje berre med å skrive applikasjonskode, men òg byggjeskript, terminalkommandoar og konfigurasjonsfiler.
• Gratisnivå og prising: CodeWhisperer er gratis for individuelle utviklarar (eit strategisk trekk annonsert ved GA i april 2023). Du treng berre ein AWS Builder ID. Det gratis nivået er raust – uavgrensa kodefullføringar og opptil 50 sikkerheitsskanningar per månad. Proffnivået (del av AWS sine betalte tenester) legg til funksjonar for organisasjonar, høgare grenser og admin-kontrollar, til $19/brukar/månad (det same som Copilot Business). Det er verdt å merke at Amazon sitt gratisnivå underbudar Copilot sitt betalte abonnement, og gjer CodeWhisperer tiltalande for hobbyutviklarar eller dei som ikkje kan ta eit abonnement på utgifter.

CodeWhisperer sine styrker: det presterer spesielt bra innan backend- og skyerelatert koding. Brukarar har funne det “praktisk talt klar for produksjon” når det gjeld forslag til Java/Spring Boot-kode eller bruk av AWS SDK, og det handterer ofte boilerplate “som ville tatt 10 minutt på sekund.” Det er òg svært godt på NoSQL-databasekode og AWS-integrasjonar – ikkje overraskande gitt Amazons treningsdata. Til dømes vil det foreslå effektive DynamoDB- eller MongoDB-spørringsmønster og til og med anbefale å lage passande indeksar om det ser ei tung spørring. CodeWhisperer flaggar også eksplisitt alle forslag som kan likne på lisensiert kode (gir OSS-lisens og lenke), noko som er ein fin funksjon for etterleving som ikkje alle konkurrentane har. Når det gjeld avgrensingar, har CodeWhisperer sine front-end/UI-forslag ligge litt etter (Copilot dominerer ofte i React/TypeScript-samanhengar). Støtta for nye rammeverk eller språkfunksjonar kan òg henge litt etter; “Copilot tilpassar seg nye API-ar på nokre veker, mens CodeWhisperer treng ein månads tid eller to,” som det vart sagt i ei samanlikning frå 2025. Likevel forbetrar Amazon dette raskt, og integrasjonen i Amazon Q peikar mot ein langsiktig visjon der CodeWhisperer er eitt stykke i ein større AI-verktøysuite for utviklarar.

Tabnine har utvikla seg frå å vere ein rein autofullføringsmotor til ein meir omfattande AI-plattform for utvikling, med sterkt fokus på føretaksbehov som personvern, tilpassing og sjølvhosting. Tabnine støttar eit breitt spekter av språk (over 30) og fungerer i nesten alle IDE-ar. I 2025 gjorde Tabnine store grep:

• Dei introduserte eit AI Chat-grensesnitt og AI-agentar integrert i utviklingsflyten. Til dømes kan Tabnine sin Code Review Agent analysere forskjellen i ein pull request og foreslå forbetringar, og ein Test Generation Agent kan lage forslag til einingstestar for ein gitt funksjon (desse avanserte agentane er ein del av Tabnine sin Enterprise-pakke).
• Personleg tilpassing og eigne modellar: Tabnine lèt team ta med eigne modellar eller velje frå fleire ulike AI-modellar. Det kan koordinere mellom Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, opne modellar som Meta sine Llama-2-baserte modellar, og Tabnine sin “Protected”-modell (trent på eit filtrert datasett for IP-sikre forslag). Denne modellanpassinga er ein unik styrke – verksemder kan sende sensitive kodeforespurnader til ein liten, lokal modell, medan andre kan gå til ein kraftig skymodell, og såleis balansere personvern og styrke. I mars 2025 på NVIDIA GTC annonserte Tabnine støtte for NVIDIA si AI-plattform og eigne LLM-ar, og viste integrasjon med Llama-3 og Alibaba sine Qwen-modellar. Kort sagt prioriterer Tabnine “full kontroll, full fleksibilitet” for dei som brukar løysinga.
• Kontekst og integrasjonar: Tabnine har bygt ein “Context Engine” som ser lenger enn berre fila du jobbar i. Det indekserer heile kodebasen, pull request-historikken din, dokumentasjonen din, til og med saker i verktøy som Jira, for å gi meir relevant samanheng i forslaga. Dette hjelper til med å halde tydeleg standard og arkitektur i teamet. Til dømes kan Tabnine lære seg prosjektet sitt namnsetjingsreglar eller vanlege funksjonsmønster og sikre at forslag er i tråd med desse, slik at behovet for gjennomgang blir redusert. Det har til og med blitt integrert med Atlassian Jira slik at ein AI-agent kan lage kode frå eit issueticket (t.d. ein “Jira til kode”-agent som les ei issuebeskriving og genererer ein ny modul etter spesifikasjonen).
• Prisendring: Då Tabnine satsa mot bedriftsmarknaden, fjerna dei den gamle heilt gratis-versjonen. I april 2025 “avslutta dei Tabnine Basic” (som hadde tilbydd gratis, avgrensa autofullføring). No får utviklarar ein 14-dagars utviklarprøve og må så velje ein betalt plan. Individuell Dev-plan kostar $9/månad (med mange funksjonar inkludert chat, kodefullføring og testgenerering). Enterprise-planen kostar $39/brukar/månad og opnar for alle avanserte agentar, tverr-repo-kontekst, SSO, sjølvhosting og meir. Dette viser at Tabnine siktar mot seriøse team og organisasjonar, ikkje tilfeldig individuell bruk.

Styrkene til Tabnine ligg i tryggleik og moglegheit for tilpassing – det er førstevalet om du treng ein KI-koding-assistent som kan køyrast lokalt eller i isolerte miljø. Tabnine lagrar aldri koden din og gjev til og med kjeldeinformasjon og attribusjon for forslag, slik at ein unngår IP-problem (det kan identifisere om eit forslag kjem ordrett frå eit kjent open source-prosjekt). For store selskap med strenge krav (finans, forsvar, osv.) er dette avgjerande. Når det gjeld sjølve kodinga, er forslaga til Tabnine solide, sjølv om nokre utviklarar meiner dei ikkje er like “smarte” som Copilot sine (sidan Tabnine sine modellar historisk har vore mindre enn OpenAI sine). Men med moglegheit til å bruke GPT-4 eller Claude, kan Pro/Enterprise-brukarar få den same rå styrken med meir kontroll. Avgrensinga er pris og kompleksitet – det er ikkje lenger satsa på ein billeg eller plug-and-play-moglegheit for enkeltpersonar, og det å setje opp eigne modellar eller kontekstkjelder kan vere omfattande. Og utan ein gratisversjon, vil ikkje nykomarar nødvendigvis prøve det, med mindre arbeidsgjevaren tilbyr det.

Codeium/Windsurf er ein annan merkbar aktør. Codeium starta som eit gratis Copilot-alternativ og blei rebranda til Windsurf i 2024, der fokuset vart enno sterkare på ein KI-forsterka IDE. Windsurf tilbyr:

• Eit eige VS Code-basert IDE (med lekkert grensesnitt) som har “Supercomplete” kodefullføring (ubegrensa for gratisbrukarar i starten) og ein chat-assistent innebygd utan harde meldingstak.
• Hovudfunksjonen er Cascade, eit KI-basert agentisk arbeidsflytsystem. Cascade kan utføre oppgåver i fleire steg: for eksempel kan du skrive ei oppgåve som “Legg til innloggingsskjema med validering,” så lagar systemet fleire filer, endrar rutar, og køyrer appen for å sjekke – det “tenkjer 10 steg framover” i implementeringa av ein funksjon. Det har òg ein Read-only Cascade-modus for å navigere i kodebasen, og eit søkeverktøy kalla Riptide. Windsurf kan òg køyre skal-kommandoar på same måte som Cursor og Ghostwriter, og hjelper med bygg-/tjekk-køyringar.
• Kanskje for raus i starten, lovde Windsurf gratis pro-nivå funksjonar, inkludert GPT-4 og Claude-tilgang for alle brukarar under betaen. Dette endra seg etter massiv etterspurnad (og høge serverkostnader), og dei gjekk over til eit kredittsystem for gratis bruk. I 2025 møtte dei då litt turbulens – brukarar rapporterte om øydelagde tildelingar av gratis kredittar og treg brukarstøtte, problem som blei verre då det kom fram at OpenAI hadde gått med på å kjøpe Windsurf/Codeium for rundt 3 milliardar dollar reuters.com. Dette var OpenAI si største oppkjøping til no, med mål om å “utfylle ChatGPT sine kodeevner”. Men avtalen tok ein uventa vending: Sommaren 2025 gjorde Google ein avtale om å lisensiere Windsurf-teknologien og tilsette nøkkelpersonell for 2,4 milliardar dollar, noko som i praksis torpederte OpenAI-oppkjøpet. Denne kampen mellom teknologigigantane viser kor verdifull Codeium-teknologien blir rekna som i AI-kodingssamanheng.

For utviklarar var styrkane til Codeium/Windsurf gratis tilgang (i starten) og nokre nyskapande IDE-funksjonar. Tenesta fekk særleg tilhengjarar blant studentar og open source-utviklarar som trong ei gratis løysing. Windsurf sin AI er flink til boilerplate og rutinekode – han gjer det raskare å skrive repeterande kodestykke. Han hadde òg fokus på personvern (ingen trening på koden din utan løyve, osb.) noko mange likte. På den negative sida blei berekrafta eit problem (derfor jakta dei oppkjøp), og nokre brukarar opplevde ustabilitet i Windsurf-appen og “oi”-feil. JetBrains-teamet nemnde faktisk Windsurf som konkurrent, og brukarvurderingar samanlikna deira eigen AI ugunstig med Windsurf i starten. Med Google på bana, gjenstår det å sjå om Windsurf forblir sjølvstendig eller blir integrert i Google sine utviklarverktøy (kanskje i Android Studio eller Google Cloud).

Sourcegraph Cody er litt annleis enn dei andre – han har fokus på AI-dreve kodesøk og forståing. Cody nyttar Sourcegraph sin kodeindeksering for å gje AI-en langtidsminne om heile kodebasen din. Det betyr at du kan stille høgnivåspørsmål (“Kor er betalingslogikken implementert?”) og få presise svar med filreferansar. I 2025 introduserte Sourcegraph “uendeleg kontekst” ved å integrere modellar som Anthropic sin Claude med 100k token-vindauge. Dei lanserte òg agentisk kontekstinnhenting, der Cody sin AI sjølv kan avgjere kva filer eller dokument som skal lesast for å svare på spørsmålet ditt. Dette sparar brukaren for manuelt å finne fram kodestykke. Cody kan også generere kode, men styrken ligg i å refaktorere store kodebasar eller svare på designspørsmål på tvers av fleire filer – ting ein vanleg Copilot ikkje klarer. Cody finst som ein VS Code-utviding eller ein nettbasert UI, og med bedriftsavtale kan ein kople til private repoar. Eit døme på styrke: Om du spør Cody, “Forklar korleis brukarautentisering fungerer i dette repoet”, kan han samle logikk frå fleire filer og lage eit samandrag, noko andre assistentar utan indeks ville misse fordi dei ikkje ser samband på tvers av filer. Avgrensinga er at Cody først og fremst er ein kompanjong – han fullfører kanskje ikkje koden like raskt in-line (han er meir for spørsmål på førespurnad). Men til å lese og dokumentere kompleks kode er han utan sidestykke.

Replit Ghostwriter fortener omtale både her og i IDE-delen. Ghostwriter er tett integrert i Replit sin nettbaserte IDE, og byr på kodefullføring, chat, og til og med automatisert generering av prosjekt. Det støttar så å seie alle språk du kan køyre på Replit sin sky (og det er mange). Ein unik eigenskap er at Ghostwriter kan køyre kode i bakgrunnen for å hjelpe med feilsøking: når du klikkar “Køyr” og får ein feil, vil Ghostwriter sin chat oppdage feilmeldinga og foreslå ein fiks eller ei forklaring. Det er som å ha Stack Overflow og ein debugger innbakt i editoren din. I 2025 introduserte Replit Ghostwriter “Generate” (Agent), som lar deg beskrive ein app med naturleg språk, og så bygger Replit den innleiande prosjektstrukturen og koden for deg. For eksempel, “Lag ein to-do-list-app med brukarpålogging” kan gi deg eit fungerande appskelett på ein gong. Ghostwriter sin pris er i praksis inkludert i Replit sin Core-plan til $20/mnd, som òg gir deg rekne-kredittar til å hoste appar. Styrken er ein svært tett sløyfe mellom koding og testing – glimrande for læring og prototyping. Avgrensingar: Du må bruke Replit sin IDE (nettbased, noko somme profesjonelle ikkje vil foretrekke for store prosjekt), og sjølv om det blir stadig betre (Replit har samarbeidd med Google og brukar modellar som PaLM 2 og kanskje GPT-4), kan nokre avanserte forslag til smale teknologistackar vere svakare enn Copilot sine.

Cursor er den nye aktøren på marknaden som raskt har vorte populær blant utviklarar som ønskjer ei nygenerasjons kodeoppleving. Som ein AI-innfødt kodeeditor kombinerer Cursor mange av ideane ovanfor: den har “Tab”-fullføringar (vanleg autofullføring av fleire linjer), ein Agent til fleirstegsoppgåver, innebygd chat, og han forstår prosjektet ditt ved å indeksere det. Utviklarar på Reddit har samanlikna Cursor og Copilot og funne at dei har svært lik funksjonalitet i 2025: begge har kodefullføring, chat, og agent-modusar for automatisering. Ein stor skilnad: kostnad. Cursor sin Pro-plan er $20/månad (som inkluderer mykje bruk av GPT-4/Claude) – i praksis halv pris om du måtte betalt for både ein kodeeditor (gratis) + Copilot (ytterligare $10) + ChatGPT Plus ($20) kvar for seg. Ein Reddit-brukar med tittelen “Kvifor eg betalar halv pris for Cursor” synte til at Cursor Pro gav dei GPT-4-nivå kodehjelp til éin prispunkt. Cursor sine styrker er rask utvikling og smarte UI-integrasjonar: du kan trykke <kbd>Ctrl+K</kbd> for å refaktorere vald kode med ein instruksjon, eller for å generere ny kode frå blankt. Chatten kan svare på spørsmål om din kodebase fordi den automatisk kan hente relevante filer (likt som Cody). Den har til og med kommandoen /web for å gjere eit kjapt nettsøk eller hente dokumentasjonssnuttar til deg – så om du spør, “Kva tyder denne feilen?”, kan den trekke ei forklaring frå StackOverflow. Ein annan artig funksjon: du kan dra eit bilete (til dømes skjermdump av ein feil eller ei UI-skisse) inn i Cursor sin chat, og med multimodale synsmodellar kan den tolke det. Til dømes kan eit bilete av ein feil-dialog gjerast om til tekst og forklarast. Avgrensingar: sidan det er ein frittståande app, er den ikkje like lettvekta som eit tillegg. Nokre utviklarar har opplevd ytelsesproblem på veldig store prosjekt (indekseringa kan bli tung). Og sjølv om Cursor har eit gratis nivå, er det avgrensa kor mykje “rask” modelltid du får – tunge brukarar vil nok trenge Pro-planen. Samla sett viser Cursor sin vekst at ein IDE bygd direkte rundt AI kan gi ei svært smidig oppleving, og vi kjem nok til å sjå meir av denne tilnærminga framover.

OpenAI sin ChatGPT i seg sjølv er ikkje eit IDE-tillegg, men fortener ei rask omtale fordi det blir brukt av mange utviklarar som eit slags kodeverktøy. Med GPT-4 kan ChatGPT generere heile program, forklare kode, og til og med køyre kode ved hjelp av Code Interpreter (eit «avanssert dataanalyse»-verktøy) i ei sandkasse. Mange utviklarar brukar ChatGPT i eit sekundært vindauge for å spørje om hjelp eller generere malar (t.d. regex-mønster, konfigurasjonsfiler) og så lime dette inn i sin editor. OpenAI sitt oppkjøp av Windsurf (og integrering av kodeekspertise) viser at ChatGPT kan bli endå meir kyndig på koding. Det er allereie vanleg å sjå spørsmål og svar som «Kvifor er denne funksjonen treg?» eller «Skriv ein einingstest for denne klassen» bli godt svara av ChatGPT. Avgrensinga er manuell kopier-og-liming og manglande direkte integrasjon i arbeidsflyten din, noko alle verktøya over løyser.

Oppsummert er 2025 sine kodegenereringsassistentar meir kraftfulle og varierte enn nokon gong. Copilot leiar framleis når det gjeld polering og brukarbase, spesielt med sine nye agent-liknande eigenskapar. Men alternativ som CodeWhisperer (med fokus på tryggleik), Tabnine (med fleksibilitet for bedrifter), og opne aktørar som Cursor og Ghostwriter finn sine nisjar. Konkurransen har tydeleg drive innovasjon: no er funksjonar som multi-fil-forståing, eitt-klikk prosjektoppretting og naturleg språk-redigering av kode blitt standard. Som ein teknologijournalist merka seg, «Kampen om AI-kodeassistentane kjem til å endre bransjen dramatisk… verktøy vil styre distribusjonspipelinear, foreslå infrastrukturendringar, og til og med overvake produksjonsytelse – og viske ut skiljet mellom utvikling og DevOps.» Med andre ord, dagens kodegeneratorar er raskt i ferd med å bli autonome utviklingsagentar.

AI-assisterte feilsøkingsverktøy

Feilsøking – å finne og rette feil i kode – er ein tidkrevjande del av utviklinga. AI har kome inn her òg, på to hovudmåtar: ved å proaktivt forhindre feil (fange opp feil medan du skriv kode), og ved å hjelpe deg med å diagnostisere og rette køyringsfeil eller feila testar. Mange av kodeassistentane over fungerer også som feilsøkingshjelp. La oss sjå korleis AI gjer feilsøking enklare i 2025:

• Feiloppdaging og fiksar på linje: Moderne AI-kodeverktøy kan oppdage moglege feil før du køyrer koden. Til dømes vil Cursors «Loops on Errors»-funksjon oppdage linter- eller kompileringfeil straks du er ferdig med å skrive, og automatisk foreslå ein fiks. Har du ein syntaksfeil eller ein typemismatch, vil AI-en markere det og foreslå ein retta linje. Tilsvarande følger Replit Ghostwriter sin feilrettar med på programutdataene dine; krasjar programmet, vil Ghostwriter vise stack trace i chatten og ofte forklare unntaket eller logikkfeilen samt tilby eit retta kodeeksempel. Dette gjer den tradisjonelle syklusen «køyr –> sjå feil –> søk på nett –> fiks» til ein mest automatisk prosess. Som Replit skreiv: «Manuell feilsøking er ein tidkrevjande prosess… Ghostwriter Debugger bryt det opp ved å analysere den raude feilen og umiddelbart tilby ei løysing.».
• AI-assisterte pausepunkt og inspeksjonar: I Visual Studio 2022+ kan Copilot til og med hjelpe med feilretting under køyring. Ein ny funksjon lar Copilot foreslå kvar du bør setje pausepunkt for ein gitt feilsituasjon. Du kan skildre eit symptom (t.d. “utdata er feil etter steg X”), og Copilot vil råde deg til kva variablar eller linjer du bør følgje med på. Det er som å ha ein rettleiande feilsøkingsekspert saman med deg. Når programmet er pausa, kan du òg spørje Copilot Chat “kvifor er denne variabelen null?” og det vil analysere funksjonen og dei siste endringane for å foreslå mogelege årsaker.
• Forklaring av feil og loggar: AI-chatbotar er utmerka til å gjere uklare feilmeldingar forståelege. Utviklarar kopierer ofte stacktraces eller kompilatorfeil inn i ChatGPT eller Copilot Chat. AI-en vil gje ei enkel forklaring på engelsk av feilen og ofte peike ut årsaka. JetBrains AI Assistant tilbyr dette direkte i IDE-en: om koden din kastar eit unntak, kan AI-en automatisk hente relevant dokumentasjon eller kjende problem via nettsøk og forklare det. For nettskya-appar glimrar Amazon CodeWhisperer (via Amazon Q) – den kan diagnostisere AWS-tentefeil. Til dømes, om Lambda-funksjonen din går ut på tid, kan du spørje AI-en og den svarer kanskje, “Lambdaen din brukar meir enn 128 MB minne, og dermed stoppar den på grunn av tidsavbrot. Prøv å auke minneinnstillinga eller optimalisere koden.” Slik målretta hjelp krev vanlegvis å leite i CloudWatch-loggar.
• Automatiske feilrettingsagentar: Vi ser òg heilt automatiserte feilrettingsagentar. Ein kjend aktør er GitHub Copilot sin agent – som nemnt kan den få tildelt ein feil som skal rettast. Han brukar ein teknikk liknande “feil-lokalisering” (han køyrer testar og ser kva som feilar, deretter prøver han endringar) for å løyse feil av låg til middels kompleksitet. Tidlege bruksområde er som, “Fiks denne øydelagde databaseforespurnaden” – Copilot-agenten redigerer spørringa, køyrer testane, og ser om dei går gjennom. JetBrains har sin Junie kodeagent (klår for produksjon i 2025) som òg kan køyre og teste kode i ein IDE-sandkasse for å rette feil. Junie kan til dømes køyre prosjektet sin testpakke, identifisere ein mislykka test, og foreslå ein kodepatch for å få den til å gå gjennom. Dette gjer feilretting til eit AI-drive søkjeproblem. Vurderingar melde at Junie gav “meir komplette svar og færre feil” enn tidlegare AI-forsøk på feilsøking, sjølv om han framleis kan bruke mykje ressursar (skykraft) på iterasjon.
• Førebyggjande analyse – “shift left” med AI: Utanom sanntidsfeilsøking blir AI brukt til å fange feil før koden i det heile tatt køyrer. Amazon CodeGuru Reviewer er eit AWS-verktøy som brukar maskinlæring for å analysere kode (hovudsakleg Java og Python) og kommentere på potensielle problem som trådtryggleik, validering av inndata, eller uheldig praksis. Det er integrert i kodegjennomgangar for AWS CodeCommit eller GitHub. Sjølv om det ikkje er ein generativ modell, er det ein AI-dreven statisk analyse som stadig lærer frå Amazon sin kodebase. Eit anna døme er DeepCode (Snyk Code) – ein AI som flaggar moglege feil eller tryggleikshol medan du kodar (Snyk kjøpte DeepCode, og den kan integrerast i PR-sjekkar). Desse verktøya utfyller generativ AI ved å vere eit konstant vaktsamt kvalitetsnett for koden, og kjem med forslag for å forbetre eller fikse utfordrande feil.
• Naturleg språk-loggspørjing: Eit nisjeområde som veks fram, er bruk av KI for å tolka loggar og feildata. Microsoft sin Azure-plattform introduserte ein KI-«copilot» i nokre av overvåkingsverktøya, som du kan spørja på vanleg engelsk, til dømes: «Kvifor krasja app-tenesta klokka 3 om natta?» – og den vil oppsummera loggane. Sjølv om det ikkje er eit kodeverktøy i seg sjølv, hjelper det utviklarar med å feilsøka produksjonsproblem vedbruk av KI si mønstergjenkjenning (les tusenvis av logglinjer raskare enn noko menneske). Me ser for oss at slike eigenskapar blir integrerte i IDE-ar òg – til dømes kunne ein IDE visa deg ein krasjlogg frå siste køyring, og ha ein «Spør KI»-knapp for å få ein analyse.

I praksis opplever utviklarar at KI-feilsøking sparar tid på rutineproblem. Typografiske feil eller mindre slurvefeil vert ofte retta med ein gong av KI. Sjølvsagt er det avgrensingar: KI kan feildiagnostisera komplekse logikkfeil, eller føreslå ein lappa fiks som ikkje løser sjølve grunnproblemet. Ein må vera varsam, spesielt med «autofiks»-forslag – alltid køyr testane dine etter ein KI-fiksetendring. Nokre ekspertar åtvarar om at for mykje KI-hjelp kan bli ein krykke, som svekkar utviklaren sine eigne feilsøkingsferdigheiter. Men dei fleste ser på det som eit produktivitetsløft. Som ein utviklar skreiv: «Copilot skriv ikkje berre kode, han feilsøkjer òg – og finn somme gonger løysinga fortare enn eg sjølv gjer. Det er som å ha ein medprogrammerar som òg er ein gummieand og ei søkjemotor.» Lovnaden er at KI kan ta seg av dei kjedelege feiljaktene (som manglande komma eller off-by-one-løkker), medan menneske tek dei komplekse arkitektur- og designutfordringane.

KI-verktøy for kodegjennomgang og kvalitetssikring

Kodegjennomgang og å halde oppe god kodekvalitet er avgjerande i teamsamarbeid. KI er på veg inn for å hjelpa menneskelege gjennomlesarar med å fanga feil, foreslå forbetringar og til og med automatisera delar av gjennomgangsprosessen. Her er dei viktigaste KI-drevne kodegjennomgangsverktøya og funksjonane i 2025:

• GitHub Copilot Code Review: Kanskje den mest vesentlege utviklinga er GitHub sin eigen Copilot for Pull Requests. Frå seint i 2024 byrja GitHub å rulla ut ein KI-gjennomgangsbot som kan leggjast til som gjennomlesar på pull requestane dine. Når den vert sett i sving (antenn automatisk via repo-innstillingar eller ved å velja «Copilot» i gjennomlesarlista), vil den analysera diffen og leggja inn kommentarar på spesifikke linjer, som ein menneskeleg gjennomlesar. For eksempel, om du endrar ein funksjon og gløymer å handtera eit null-tilfelle, kan han kommentera «🟡 Potensiell feil: denne koden handterer ikkje X-scenario, som kan føra til Y. Vurder å leggja til ein sjekk.» I somme tilfelle leverer Copilot òg eit eitt-klikks-forslag til fiks – ein patch du kan godta for å gjennomføra forslaget deira. Dette gjer små tilbakemeldingar om til konkrete løysingar og sparar tid. I juli 2025 kunngjorde GitHub at Copilot code review var allment tilgjengelig, òg på mobil, noko som viser tiltro til løysinga si stabilitet. Det er viktig å merka seg at KI ikkje erstattar menneskelege gjennomlesarar – det gir heller tidleg tilbakemelding, slik at innan ein menneskeleg vedlikehaldar ser på PR-en, er mange trivielle feil (stil, små buggar) allereie fjerna. Resultatet er raskare gjennomgangar. Tilbakemelding frå tidlege brukarar: det er supert for rutinemessige forslag, men kan verta masete på store diffar (GitHub jobbar aktivt med betringar, til dømes ein oppdatering i juli 2025 som forbetra handtering av store PR-ar for å ikkje overbelasta utviklaren med for mange KI-kommentarar).
• Amazon CodeGuru Reviewer: Amazons verktøy, ein del av AWS DevOps-tenestene, har vore tilgjengeleg i nokre år og bruker framleis ML (trena på Amazons interne kode- og PR-data) til å automatisk gjennomgå kode. Det integrerer med GitHub, CodeCommit, Bitbucket, osv. CodeGuru fokuserer på ytelses- og tryggleiksproblem – til dømes kan det oppdaga at du opnar ei databaseforbinding i ei løkke utan å lukka ho (ressurslekkasje), eller flagga bruk av utdaterte API-ar. I 2023–2024 lærte CodeGuru også å oppdage hardkoda løyndommar og visse sårbarheiter. Funna blir synlegg som kommentarar på PR-ar eller i eit dashbord. Det er ikkje like generativt (det skriv ikkje ny kode for deg), men det foreslår stundom korleis ein kan løyse eit problem eller lenkjer til AWS-dokumentasjon/best practice. Det er eit verdifullt AI-par auge, særleg for Java- og Python-prosjekt på AWS. Prisinga er per linje med analysert kode (nokre synest det er dyrt for store kodebasar), men AWS har sannsynlegvis folda noko av dette inn i Amazon Q-pakka for bedriftskundar.
• AI Reviewer Startups (CodeRabbit, osv.): Ei rekkje oppstartsbedrifter har dukka opp som fokuserer på AI-kodegjennomgang. Til dømes kan CodeRabbit (eit open source-prosjekt på GitHub) generere PR-samandrag og tilbakemeldingar ved hjelp av ein LLM, og Graphite (eit PR-verktøy) har antyda AI-funksjonar som kan oppsummere kodeendringar. Ein annan er Reviewer.ai, som har som mål å integrere med CI-pipelines for å leggje til AI-tilbakemelding automatisk. Sjølv om ikkje alle har blitt mainstream, er trenden klar: AI vil bistå i kodegjennomgang på same måte som linters og CI-testar – køyrande i bakgrunnen på kvar PR.
• Tabnine sin Code Review Agent: Som nemnt tidlegare inkluderer Tabnine Enterprise ein AI Code Review-agent. Denne køyrer i ditt sjølvhosta miljø og bruker organisasjonen sine eigne reglar (du kan definere “Code Review Rules”) for å sikre at AI-kommentarar følgjer stilretningslinjene dine. Til dømes kan den automatisk forkaste ein PR som legg til eit avhengigheit med ein ikkje-tillaten lisens, eller flagge all bruk av console.log i produksjonskode dersom retningslinjene dine forbyr det. Slik tilpassa AI-gjennomgang er svært nyttig for å sikre konsistens i store team.
• Qodana + AI (JetBrains): JetBrains har ein statisk analysplattform kalla Qodana, som dei har integrert med AI for å auto-fikse funn. I 2025 kan JetBrains AI Assistant jobbe med Qodana-skanningar – til dømes, dersom Qodana finn ein potensiell bug eller code smell, kan du trykkje på “Spør AI om å fikse”-knappen, og assistenten vil forsøke å refaktorisere koden for å løyse problemet. Denne synergia mellom tradisjonelle linters og AI-auto-fiks er lovande. JetBrains har òg introdusert AI-forslag til commit-meldingar – når du skal commite endringar i IntelliJ/PyCharm, kan AI-en lage eit framlegg til commit-melding som oppsummerer endringane. Dette er ei lita forbetring som gjer kvardagen lettare for kodegjennomgangar (for gode commit-meldingar gjer gjennomgang enklare).
• PR-samandrag: Ein nyttig funksjon for menneskelege gjennomlesarar med liten tid er AI-genererte PR-samandrag. Verktøy som GitHub sin eigen “PR description generator” (ein del av Copilot Labs/eksperimentell) kan lage markdown for PR-basert på diffen. På liknande vis har Amazon CodeCatalyst (AWS sin DevOps-teneste) integrert ein AI som skriv samandrag av kodeendringar når du opnar ein pull request, og markerer kva moduler som er berørte og viktige endringar. Dette hjelper gjennomlesarar å få oversikt utan å lese kvar linje. Det er sannsynleg at dette blir standard innan utgangen av 2025 – vi ser det allereie i Azure DevOps og andre plattformer.

Samla sett er styrken til KI i kodegjennomgangar å auka farten på gjennomgangen og å fanga opp det menneske kan oversjå (eller ikkje vil bruka tid på). Ei IBM-undersøking i 2024 fann at KI-gjennomgangar kunne fange opp rundt 20-30% av vanlege feil før menneskeleg gjennomgang, noko som reduserer arbeidsbelastninga. Og Microsoft hevda at intern bruk av Copilot for PR-ar reduserte tid-til-godkjenning for rutineendringar betydeleg.

Men vi må merke oss avgrensingar og risikoar: KI kan feilaktig identifisere kode som feil, sjølv om den er heilt grei (falske positive), eller til og med foreslå endringar som subtilt endrar funksjonaliteten. Eit menneske må framleis overvake prosessen. Til dømes kan Copilot foreslå å endre ein løkke til funksjonell stil – heilt greitt, men kanskje ikkje i denne kodebasen sin stil. Det er òg eit problem at KI manglar kontekst: den veit ikkje verkeleg kva som er intensjonen bak endringa utover sjølve koden, så den kan ikkje alltid fange opp høgnivå designfeil eller subtile buggar som krev forståing av krava. Ein ekspertgjennomgangar på Reddit kommenterte, “Copilot sin gjennomgang er som ein superheva linter + juniordev-kombinasjon: den kjem til å pirka på formatering og småting utan å bli lei, og det er flott, men den kan aldri erstatta ein senioringeniør som kan seie ‘denne funksjonen høyrer ikkje heime i denne modulen’ eller ‘vi bør revurdere heile tilnærminga.’” I praksis er KI-kodegjennomgang fantastisk for lågthengande frukt og for å lette byrda for gjennomgangaren, men det er eit supplement, ikkje ein erstatning for grundig menneskeleg gjennomgang.

Ei spennande ryktebølgje seint i 2025: vi høyrer GitHub eksperimenterer med å la Copilot ikkje berre kommentere på PR-ar, men også hjelpa til med å merge dei – til dømes automatisk re-teste og rebase PR-ar som har blitt godkjente, kanskje til og med rulle dei ut med feature-flagg. Dette er del av “GitHub Copilot for DevOps”-visjonen, som hintar om at KI kan bevege seg frå berre å skrive og gjennomgå kode til faktisk å orkestrere utrullinga (med menneskeleg overvaking). Vi får truleg sjå meir om dette i 2026.

KI-drevne dokumentasjonsverktøy

Å skrive god dokumentasjon og gode kommentarar er eit anna område der KI gjer kvardagen lettare for utviklarar. KI-dokumentasjonsverktøy kan generere docstrings, teknisk dokumentasjon og til og med brukarrettleiingar frå kode. Dei hjelper til med å sikre at koden ikkje berre blir skriven, men også forklart. La oss sjå på dei viktigaste verktøya og utviklingane:

• KI-docstringgeneratorar: Mange kodeeditorar kan no auto-generere ein docstring for ein funksjon eller klasse. For eksempel kan GitHub Copilot lage ein docstring dersom du berre startar ein kommentar under ein funksjon og trykker Tab – då summerar den opp funksjonen sitt føremål, parameter og returverdi ut frå koden. Dette var ein funksjon heilt frå dei første Copilot-dagane og har blitt betre i takt med modellforbetringar. På same måte vil Amazon CodeWhisperer ofte setje inn kommentarar som forklarar kode, spesielt om du gir han ein prompt (“// forklar kva blokka under gjer”). Verktøy som Tabnine og Codeium støttar òg doc-generering på etterspørsel – du kan til dømes skrive / i ei Java-fil, og Tabnine vil fylle ut ein Javadoc-mal med beskrivingar henta frå kodekonteksten.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: Dette er spesialiserte verktøy retta mot dokumentasjon. Mintlify (lansert i 2022) har ein VS Code-utviding som med ein enkel kommando kan lage ein dokumentasjonskommentar for ei funksjon i Python, JS, Java, osv. Det bruker ein AI-modell til å analysere koden og gir ei kortfatta forklaring, pluss @param– og @returns-annotasjonar. DocuWriter.ai er ein nyare aktør som påstår å vere det “#1 AI-verktøyet for kodedokumentasjon” – det kan generere heile Markdown-dokument eller API-dokumentasjon frå ein kodebase. I praksis analyserer desse verktøya koden din, kan hende køyrer den eller testane, og produserer så dokumentasjon for menneske å lese. For eksempel kan DocuWriter ta eit repository og lage eit API-referanse-dokument der alle klassar og funksjonar er skildra med naturleg språk. Dette er svært nyttig for prosjekt utan dokumentasjon – du får eit førsteutkast som utviklarane så kan forbetre.
• Prosjekt “Auto Wiki” av Mutable.ai: Mutable.ai, eit AI-verktøyselskap for utviklarar, lanserte AutoWiki som lager ein wiki for kodebasen din. I den siste v2-utgåva (2025) kan AutoWiki til og med inkludere UML-liknande diagram av kodestrukturen og bruker AI til å halde wikian oppdatert etter kvart som koden endrast. I praksis er det som å ha eit kontinuerleg oppdatert designdokument. Det omformar koden din til eit sett med samanlenka HTML/Markdown-sider (som ein Wiki eller Doxygen-utskrift), men skrive i meir forteljande naturleg språk. Dette løyser det evige problemet med utdaterte dokument – AI-en kan med jamne mellomrom skanne koden og fornye wiki-artiklane. For eksempel, om du refaktorerer ei funksjon, vil AI-wikian oppdatere forklaringa og alle referansar til ho. Mutable.ai sitt verktøy kan køyrast sjølvstendig eller frå skyen, og dei legg vekt på at det “sørger for at all dokumentasjon alltid er oppdatert”.
• Swimm og andre for guider: Swimm er ein dokumentasjonsplattform som integrerast med koden din for å lage opplæringar og guider som held seg oppdaterte. I 2024 fekk Swimm ein AI-assistent som kan skrive utkast til den første dokumentasjonen for ein kodebit eller lage forklaringar som forfattarar så kan redigere. Det er ikkje heilt automatisert som AutoWiki, men det gjer skriveprosessen for onboarding-dokument eller arkitekturoversikter raskare ved å gje eit AI-generert startpunkt.
• Integrert dokumentasjon via chat: Ein annan tilnærming til dokumentasjon er å bruke AI-chat til å svare på spørsmål om koden (som kan fungere som levande dokumentasjon). Vi har alt nemnt Sourcegraph Cody og Cursor sitt @Docs-kommando, som lar AI-en hente biblioteksdokumentasjon eller til og med prosjektsærskilt dokumentasjon på forespørsel. JetBrains AI Assistant har òg ein funksjon der du kan markere eit kodeutdrag og spørje “kva gjer dette?”, så får du ikkje berre ei forklaring direkte, men kan òg få generert ein dokumentasjonskommentar i koden om du vil. Utviklarar i 2025 har byrja å sjå på slike AI-forklaringar som ein type dokumentasjon: i staden for å leite fram eit designdokument, spør du AI-en om å forklare modulen. Enkelte team har til og med gjort dette til del av prosessen – t.d. etter å ha slått saman ein feature, ber dei AI-en generere eit kort dokumentasjonsavsnitt om det, og lagar det i prosjekt-wikien.
• API-dokumentasjon og kommentaromsetjing: KI er òg nyttig for å lage ekstern API-dokumentasjon. Til dømes, viss du vedlikeheld eit bibliotek, kan verktøy som OpenAI sin GPT-4 lesa koden din og generere eit heilskapleg README eller brukseksempel. Det kan til og med generere fleire språkversjonar av dokumentasjon ved å omsetje (med overraskande god presisjon, berre mindre menneskeleg gjennomgang trengst for tekniske omgrep). GitHub Copilot Labs hadde ein “Forklar kode”-funksjon som kunne skrive eit avsnitt som forklarte ei kodeblokk – nyttig når ein skal lage opplæringsartiklar eller kommentere vanskeleg logikk. Dersom du har eksisterande dokumentasjon som er utdatert, kan ei KI lese kodeendringar og peike på kva delar av dokumentasjonen som kanskje treng oppdatering.

Styrken til KI i dokumentasjon er openbar: ho tek tak i oppgåva mange utviklarar gruar seg til eller neglisjerer – å skrive dokumentasjon – og gjer det på sekund. Ho er spesielt god på å lage standarddokumentasjon (t.d. liste opp alle funksjonar i ein modul med forklaringar). Ho kan òg sørgje for stilmessig konsistens (du kan be KI bruke ein bestemt tone eller format for alle dokument). Difor, sjølv om KI-generert dokumentasjon ikkje er perfekt, gir dei eit stort forsprang. Ingeniørar kan då berre tilpasse outputet frå KI i staden for å skrive alt frå botnen, noko som sparer mykje tid.

Men avgrensingar og åtvaringar finst:

• KI kan mistolke kva koden gjer: Ho dokumenterer det ho trur koden gjer, som kan vere feil viss koden har skjult logikk eller feil. Til dømes kan ei KI seie “denne funksjonen returnerer brukarens alder i år” når ho eigentleg returnerer alder i månader grunna ein feil eller forvirrande namn. Så dokumentasjon frå KI må framleis sanity-sjekkast av utviklarar.
• Manglar overordna kontekst: Kommentarar generert av KI er gode for å forklare kva koden er, men ikkje alltid kvifor koden er slik. Arkitektval eller designavgjerder (den klassiske “dokumentasjonen” som følgjer koden) treng ofte kontekst som ikkje finst i koden. KI kan ikkje automatisk vite kva dei opphavelege krava eller rammevilkåra var med mindre du gir ho dei opplysningane. Dermed kan KI lage overflatisk dokumentasjon som seier det sjølvsagte, men ikkje årsakene. Å kombinere KI med menneskeskriven overordna dokumentasjon ser ut til å vere den beste løysinga.
• Vedlikehaldskostnad: Om du behandlar KI-dokumentasjon som endeleg utan ein prosess, blir dei lett utdaterte som all anna dokumentasjon. Ideelt sett bør ein jamleg køyre dokumentasjonsgeneratoren på nyaste kode. Nokre verktøy (som Mutable AutoWiki) prøver å automatisere dette. Det er lurt å inkludere dokumentasjonsgenerering i CI-pipelinane – t.d. ein dagleg jobb som genererer ny KI-dokumentasjon og kanskje varslar om noko er endra mykje (slik at ein teknisk skribent kan sjå på skilnaden).

Det er verdt å merke seg at Atlassian (som lagar Jira/Confluence) i 2025 integrerte ein KI-assistent i Confluence som kan lage tekniske spesifikasjonar eller brukarrett dokumentasjon ut frå instruksar. Dette er meir på brukarframsida, men viser òg at tekstskriving (brukarrettleiingar, oppdateringsnotat, osb.) òg blir automatisert av KI. Ein utviklar kan til dømes lime inn ein endringslogg og be om eit utkast til oppdateringsnotat i ei polert form – ein stor tidsbesparar.

For å oppsummere: KI er i ferd med å bli dokumentaren utviklarane aldri hadde. Med rett tilsyn sørgjer den for at kode ikkje berre køyrer, men òg blir forklart. Som ein ekspert treffande sa: «Vi er på veg mot ei verd der kode-bootcampar fokuserer mindre på syntaks og meir på problemløysing og KI-samarbeid … KI kan handtere 70 % eller meir av implementasjonsdetaljane, og snart vil ho òg handtere dokumentasjonen av desse detaljane.» Framtida kan innebere langt mindre kjedeleg dokumentasjonsarbeid, slik at utviklarane kan fokusere på design og logikk, medan KI sørgjer for at alt er godt dokumentert for dei som kjem etterpå.

KI-dreven testing og kvalitetsverktøy

Testing er eit område der KI kan forbetre dekning dramatisk og fange opp feil tidleg. Fleire verktøy brukar no KI til å generere testtilfelle, foreslå fleire randtilfelle, og til og med automatisk fikse feilande testar. Her er dei viktigaste utviklingane innan KI for testing:

• Generering av einingstestar (Diffblue & andre): Diffblue Cover er ein pioner her: det er eit KI-verktøy (frå ein Oxford-spinoff) som automatisk genererer JUnit-testar for Java-kode. Matar du inn Java-klassa di, vil Diffblue gi ut einingstestkode som oppnår ein målsetjingsdekning (oftast 70 %+). Det bruker ein kombinasjon av symbolsk KI og nevrale nettverk for å lage meiningsfulle påstandar (ikkje berre tilfeldige input). Innan 2025 har Diffblue-motoren blitt betre til å handtere meir komplekse konstruksjonar og kan til og med foreslå refaktoreringar dersom koden er utestbar. Det er eit kommersielt produkt retta mot føretak som vil fylle på testar i store, gamle kodebasar. Ei suksesshistorie: Diffblue vart brukt på ein Java-app med én million linjer og berre 20 % testar, og på nokre dagar auka det testdekninga til 60 % – noko som ville tatt menneske månader.
• CodiumAI si TestGPT (Qodo): CodiumAI, som no har rebrandet seg som Qodo, rettar seg spesielt mot «kodeintegritet». Dei har utvikla ein modell kalla TestGPT som ser på ein funksjon og genererer fleire ulike einingstest-scenarier for han. Det er ikkje berre eitt døme – han prøver normale tilfelle, randtilfelle og feiltolkingar. For Python, JS og TS (og snart Java), vil Codium si VS Code-utviding lage ei heil testfil med fleire testar. For eksempel, for ein funksjon calculateDiscount(price, customerType), kan KI-en lage testar for ein vanleg kunde, ein premium-kunde, negativ pris-input (forvent feil), null-pris osv., med påstandar for kvar. Dette er utruleg nyttig for utviklarar som slit med å kome på alle randtilfelle. Ein brukar på Reddit samanlikna testgenereringa i CodiumAI med manuell skriving av testar og meinte det var «overraskande grundig, fanga opp hjørnetilfelle eg ikkje hadde tenkt på», sjølv om ho av og til skreiv overflødige testar. Qodo/Codium kan òg integrerast i PR-arbeidsflyten – etter at du skriv ny kode, kan den automatisk foreslå nye testar som bør inkluderast i PR-en.
• Copilot og CodeWhisperer for testar: Sjølv generelle kodeassistentar kjenner til testing. Dersom du skriv ein prompt som “// skriv ein test for funksjonen ovanfor”, vil Copilot gjerne generere ein test (og bruke eit sannsynleg test-rammeverk for språket, til dømes pytest eller Mocha eller JUnit). GitHub synte til og med i Copilot X-demoane at du kunne be Copilot Chat “Generer testar for denne fila” og så ville ho lage ei testfil. På Build 2025 annonserte Microsoft at Copilot kan autonomt arbeide med å forbetre testdekking som del av agent-modusen – altså at Copilot-agenten kan analysere kva linjer med kode som manglar testdekking, så generere testar for å dekkje desse og til slutt opne ein PR med dei nye testane. Dette løyser heile sirkelen: AI kan ikkje berre skrive kode, men òg sørge for at koden blir testa. Amazon CodeWhisperer kan på same vis generere einingstestar på bestilling; då AWS lanserte tenesta generelt, påstod dei til og med at løysinga laga trygge testar og ville peike ut dersom koden din ikkje lot seg teste (og be deg refaktorere for testbarheit).
• Testvalideringsagentar: AI kan gjere meir enn berre å generere testar – den kan òg hjelpe til med å tolke feilande testresultat. Nokon visjonære verktøy let deg mate ein logg frå ein feilande test til ein AI, og så peikar AI-en ut den sannsynlege årsaka i koden. Om ein test til dømes venta 100 men fekk 99, kunne AI-en spore dette til ein off-by-one-feil i koden og til og med foreslå ein endring på éi linje. Junie (JetBrains) har ein funksjon der verktøyet følgjer med på køyrehendingar under testing, og dersom noko feilar, set det straks i gang med å prøve å fikse koden, slik nemnt ovanfor. Det skjer òg forsking på AI-genererte eigenskapsbaserte testar – i staden for faste tilfelle prøver AI-en å forstå den generelle oppførselen og deretter teste eit breitt spekter av tilfeldige input (som fuzz testing styrt av AI). Dette kan fange opp edge cases som einingstestar med faste verdiar kan oversjå.
• Integrasjonstesting og ende-til-ende (E2E) testing: AI er òg i ferd med å gjere inntog på høgare nivå for testing. Til dømes kjem det no verktøy som kan lese brukargrensesnittet til ei app (via HTML/JS eller via designspesifikasjonar) og automatisk lage ende-til-ende-testskript (som Selenium- eller Playwright-skript). Det finst eit verktøy som heiter Mabl, som brukar AI til å tilpasse testar når UI-et endrar seg. Men enno meir direkte: Tenk deg at du beskriv ein brukarstraum på naturleg språk (“logg inn, legg til eit produkt i handlekorga, gå til utsjekk, sjekk totalsummen”) og at ein AI ut frå det lagar eit automatisert testskript. Dette er framleis i startfasen, men gitt språkforståinga til AI er det fullt mogleg. Nokre team har allereie brukt ChatGPT til å konvertere manuelle testcase-beskrivingar til køyrbar testkode.
• Testdatagenerering: Endå ein lite populær oppgåve er det å lage testdata eller testoppsett. AI kan hjelpe til med å generere realistiske testdata som tek omsyn til visse krav (til dømes ein plausibel brukarprofil som JSON, eller eit bildedatasett med visse eigenskapar). OpenAI sin Code Interpreter i ChatGPT kan til og med generere syntetiske datasett på direkten. Dette er nyttig i integrasjonstestar eller når du skal fylle utviklingsmiljø med data.

Styrken til KI innan testing ligg tydeleg i å auke testdekning og fange opp regresjonar tidlegare. Det er som å ha ein junior QA-ingeniør som utrettelig skriv enkle testar for kvar nye funksjon. Mange utviklarar skriv ikkje nok testar på grunn av tidspress; KI kan fylle dette gapet. Med fleire testar får team meir sjølvtillit og kan refaktorere kode meir djervt (sidan testar vil fange opp om noko går i stykker). KI kan også foreslå edge cases som menneske ofte gløymer – og gjer koden meir robust. Det finst bevis på at KI-genererte testar har fanga opp feil som har lurt seg unna: for eksempel kan testar frå CodiumAI kalle ein funksjon med None når utviklaren har antatt at det aldri ville komme None, og slik avdekke ein feil.

Likevel er avgrensingane viktige å merke seg:

• Kvalitet på testar: KI kan skrive testar som er for enkle eller til og med feilaktige. For eksempel kan ein KI misforstå spesifikasjonen og sjekke feil åtferd (ein gal påstand i testen). Viss utviklarar stolar blindt på KI-testar, kan dei faktisk verifisere noko som eigentleg er ein feil, som om det var ein funksjon. Difor trengs framleis menneskeleg gjennomgang av genererte testar.
• Vedlikehald: Når koden endrar seg, må KI-testane oppdaterast. Viss testane berre blir generert éin gong og så blir ståande, kan dei bli utdaterte og begynne å feile sjølv om koden er riktig. Ideelt sett bør den same KI-en som genererte testane kunne generere nye eller oppdatere dei ved endringar (for eksempel integrert med versjonskontroll og diffar).
• Flakiness: Dette er eit stort problem i testautomatisering generelt – testar som nokre gongar består, og andre gongar feilar. KI kan lage slike testar dersom den ikkje er nøye med determinisme (til dømes ved å stole på timing eller eksterne tenester). Per i dag ser ikkje KI heilt alle fallgruvene rundt flakiness, så menneske bør inspisere og eventuelt rettleie (“ikkje bruk ekte nettverkskall”, osb.).

Ein spennande trend: å bruke KI til å teste KI-en sine eigne kodeforslag. For eksempel, når Copilot-agent skriv ein patch, kan den også skrive testar for denne patchen og køyre dei for å sjå om løysinga virkar utan å øydeleggje noko anna. Dette er ei ny utvikling som gjer slike KI-agentar meir sjølvvaliderande.

Ei anna rykte frå testmiljøet er eit verktøy som vil la utviklarar gjere “samtaledriven testforbetring” – altså, etter at KI har generert testar, kan du chatte med den: “Desse testane er gode, men legg til ein der inputen er negativ” eller “param X er vanskeleg, sørg for at det finst ein test som dekkjer heile maksimumsintervallet”. KI-en vil så endre eller legge til testar deretter. Denne typen styring kan gi utviklarar høve til å lære KI-en kva som trengst for testing i deira domene.

Oppsummert viser det seg at KI innan testing er eit stort gode for programvarekvalitet. Det reduserer rutinearbeidet med å skrive testar, og aukar tryggleiken ved kodeendringar. Ein senioringeniør i Google vart sitert i eit intervju: “Vi hadde ein modul med 5 % dekning som ingen ville røre. Etter å ha brukt KI-generering av testar, fekk vi det opp til 50 % på ein ettermiddag. Den første runden med KI-testar fann til og med ein bug i inputparsing som hadde sklidd forbi. Då var eg overtydd.” Dette viser ein aukande tendens til at KI vil bli ein uunnverleg assistent for å sikre at ikkje berre koden blir skriven raskare, men også verkar som den skal.

Intelligente IDE-ar og integrerte utviklingsmiljø med KI

Utover individuelle funksjonar har 2025 sett framveksten av fullverdige IDE-ar og utviklingsplattformer djupt integrerte med KI. Desse har som mål å tilby eit alt-i-ett-miljø der KI hjelper til i alle steg – koding, feilsøking, refaktorering, devops – i staden for å legge til KI som ettertanke. La oss sjå nærmare på dei mest merkverdige KI-forsterka IDE-ar og utvidingar:

Replit Ghostwriter (KI i skymiljø-IDE)

Replit er ein nettbasert IDE og databehandlingsplattform som har plassert KI (Ghostwriter) i sentrum av opplevinga. Ghostwriter sine funksjonar i Replit inkluderer:

• Kodefullføring mens du skriv (fleire forslag du kan velje mellom, liknande Copilot).
• Ghostwriter Chat, ein sidestolpe der du kan stille spørsmål om koden din eller få hjelp (med innsikt i åpne filer).
• Feilsøker og feilretting: Når programmet ditt kastar ein feil, vil Ghostwriter markere feilen og ofte forklare han eller foreslå ein fiks i sanntid.
• Generer: Kanskje den mest magiske funksjonen – du kan be Ghostwriter generere heile prosjekt eller fleire filer. Dei demonstrerte å lage eit Snake-spel frå grunnen av via chat. Ghostwriter kan lage nødvendige filer, kode og til og med ressursar for å oppfylle eit prompt.

Ghostwriter er verkeleg på tvers av språk – det fungerer for nettapp-ar, Python-skript, C++-program osv., rett i nettlesaren. Replit har òg integrert Ghostwriter i mobilappen sin, slik at du kan kode på farten med KI-hjelp.

Ein av Ghostwriter sine styrker er den sømlause integrasjonen av utføring og KI. Sidan Replit kan køyre kode umiddelbart, kan Ghostwriter gjere ting som å køyre testtilfelle for å verifisere koden det skreiv, eller bruke køyremiljøet til å informere om forslaga sine. For eksempel, om du skriv ein Python-funksjon, kan Ghostwriter køyre den med nokre eksempel-input for å sjå utskrifter og forbetre forslaget sitt (dette er ikkje offisielt stadfesta, men Replit sin CEO har antyda slike moglegheiter gjennom sin eksekverings-sandkasse).

Ghostwriter sin avgrensing er at det er knytt til Replit sitt miljø. Profesjonelle utviklarar som jobbar på store kodebasar i lokale miljø kan ikkje (enno) enkelt bruke Ghostwriter med sine tilpassa oppsett (sjølv om Replit har ein betaversjon av desktop-app). Sidan det er skymiljø, betyr det òg at om du har ein proprietær kodebase, vil du kanskje ikkje leggje han i Replit berre for å bruke Ghostwriter. Men for personlege prosjekt, læring, og til og med prosjekt for små team, er Ghostwriter utruleg nyttig. Prisinga via Replit Core-planen gjer det tilgjengeleg, og viktigast – det kjem med reknekredittar – så det er som å betale for både KI og skymiljøet ditt i eitt. Replit sin visjon er til slutt å ha ein “KI-programvareutviklings-arbeidsflyt” der du skildrar overordna mål og Ghostwriter tar seg av stadig meir av rutinearbeidet, medan du fører tilsyn – litt som å ha ein juniorutviklar i loopen.

Cursor – KI-kodeeditoren

Cursor (frå Anysphere) er ein annan fullverdig kodeeditor, men i staden for å vere i skyen, er det ein app du køyrer lokalt (sjølv om den brukar skymodellar for KI). Cursor tok i praksis kjernen til VS Code (det er faktisk bygd på toppen av VS Code ifølge rapportar) og tilførte han KI-superkrefter:

• Det har ein AI-autocomplete som er veldig responsivt og kan gjere lange, fleirlinje fullføringar (liknande Tabnine eller Copilot, men med deira eigne justeringar).
• Cursor Chat forstår konteksten av heile prosjektet ditt. Du kan spørje om ting som “Finn alle plassar der vi kallar betalings-API-et og sørg for at vi handterer feil”, og det vil gjere det ved å lese prosjektfilene dine – noko VS Code med Copilot åleine ikkje lett kan gjere.
• Agent-modus (Ctrl+I): Du markerer noko kode eller kallar berre på agenten og gir ein instruksjon, som “Refaktorer denne funksjonen til å vere asynkron” eller “Implementer interfacet XYZ her”. Cursor-agenten gjer endringane på tvers av filer etter behov. Han held deg “i loopen” ved å vise ei diff på kva den planlegg å gjere, som du kan godkjenne eller justere. Dette kjennest ut som første steg mot verkeleg IDE-integrert refaktorering med AI.
• Verktøyintegrasjonar: Cursor har innebygd støtte for nettsøk (@web), bilete i promptar (du kan lime inn eit feilmeldingsbilete), og dokumentasjon (@ for å referere kode eller bibliotek). Det betyr at sjølve editoren kan hente ekstern kunnskap direkte – noko du vanlegvis måtte opne ein nettlesar for.
• Lokale vs skymodellar: Som standard brukar Cursor kraftige skymodellar (GPT-4, Claude). Men teamet hevder å også ha nokre eigene modellar. Kanskje mindre modellar spesialtrent for visse oppgåver (til dømes for rask autocompletion og for å spare på API-kostnader). Dei balanserer desse for fart og kostnad. Så om du har Cursor sitt betalte abonnement, får du ein kvote “raske” førespurnadar (som brukar GPT-4 8k til dømes) og deretter uavgrensa “trege” (kanskje GPT-4 32k eller Claude, som kan bli køyrt seinare). Erfaringa er at for det meste er AI-en der når du treng det, sømløst.

Resultatet er at mange utviklarar som har prøvd Cursor føler det er eit produktivitetsløft. Det kombinerer rollene til fleire verktøy: i staden for VS Code + Copilot + nettlesar + terminal har Cursor alt i eitt grensesnitt. Nokre har til og med skildra det som “eit IDE som følest som parprogrammering med ein AI heile tida”. Og for dei som jobbar på tvers av fleire språk eller ukjente kodebasar, er det uvurderleg å kunne stille editoren spørsmål og få svar med ein gong (som “kva gjer denne regexen?” eller “lag eit enkelt brukseksempel på denne funksjonen”).

Begrensningar ved Cursor: det er framleis nytt, så litt finpuss manglar (nokre brukarar rapporterte høgt minnebruk eller av og til krasj med svært store prosjekt). Den gratisversjonen er avgrensa, noko som kan vere frustrerande for dei som ikkje vil betale. Og sjølv om det støttar mange språk, kan store enterprise-språk som COBOL eller nisjerammeverk mangle spesialtilpassa støtte utover grunnleggande tekstfullføring. Ein annan faktor: nokre utviklarar har svært tilpassa VS Code/IntelliJ-oppsett, og då er det ei terskel å bytte editor sjølv med AI-fordelane. Cursor prøver å dempe dette ved å støtte VS Code-utvidingar (mange verkar ut av boksen), men det er ikkje 100% likt.

JetBrains IDE-ar med AI Assistant og Junie

JetBrains (skaparane av IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, osv.) tok litt tid før dei kasta seg på AI-bølgja, men i 2023 lanserte dei ein AI Assistant-plugin (i starten med OpenAI API), og i 2025 gjorde dei det til eit fullt produkt. No, med JetBrains IDE-ar 2025.1:

• AI-assistenten er bygd inn i IDE-en (med ei gratis kvote inkludert for alle med JetBrains IDE-lisens). Han byr på betre kodefullføring, ein prateassistent, og kan generere ting som dokumentasjon og commit-meldingar direkte i IDE-en.
• Junie er JetBrains sin AI-agent (tilsvarande Copilot sin agent-modus). Han er laga for fleirstegsoppgåver: kodegenerering, skriving av testar, køyring av testar, osv. Junie var i forhåndsvising og blei klar for produksjon i april 2025, men først berre for visse IDE-ar (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand frå midten av 2025). Junie nytter både lokale IDE-funksjonar og skyløysingar. Til dømes kan han bruke IntelliJ-kompilatoren og statisk analyse for å styre endringane sine – noko verktøy som ikkje er knytt til ein bestemt editor ikkje kan gjere.
• Gratis og betalte nivå: JetBrains gjorde eit litt overraskande trekk ved å tilby eit gratis AI-nivå for alle brukarar i 2025. Dette gratisnivået gir uavgrensa bruk av lokale modellar (JetBrains har lagt til integrasjon med Ollama og LM Studio slik at du kan køyre LLaMA-baserte modellar på maskina di) og har ein «liten kvote» med skybasert AI-bruk. Du får heilt utan ekstra oppsett, for eksempel, eit par dusin GPT-4 eller Claude-spørsmål kvar dag gratis. Har du All Products Pack (eit populært JetBrains-abonnement for bedrifter), får du automatisk med AI Pro-nivået, som utvidar skykvoten kraftig. Og det finst eit AI Ultimate til $20/mnd for dei som brukar mykje og treng endå meir. Denne prismodellen viser at JetBrains ikkje vil at prisen skal vere ei hindring for å ta i bruk AI-en – dei pakkar det inn for å halde utviklarar på plattforma si.
• Funksjonshøgdepunkt: I tillegg til det vi alt har nemnt (fleirfilsendringar frå chat, ekstern kontekst via MCP, offline-modus, nettsøk, osv.), kan JetBrains AI Assistant òg gjere ting som å forklare kompleks kode, foreslå refaktoreringssteg, og integrere med JetBrains sine eigne inspeksjonar. Til dømes, dersom IDE-en sin statiske analyserer gir ei åtvaring, kan du be AI-en “fikse denne åtvaringa”, og så vil den bruke ein fiks. Her blir regelbaserte verktøy og AI voven saman på ein god måte. Ein ny betafunksjon: Bruk snuttar frå chat – dersom AI-assistenten gir eit kodestykke i chatten, kan du klikke “Apply” og IDE-en plasserer automatisk koden der han høyrer heime i kjelda di. Det er ein smart overgang mellom spørsmål/svar og faktisk koding.

Styrken til JetBrains sin tilnærming er at mange profesjonelle utviklarar allereie brukar IDE-ane deira; når AI blir ein del av arbeidsflyten dei kjenner (og knytt til prosjektindeksen, kompilator, feilsøkjar, osv.), gir det mykje kraft. Til dømes kan JetBrains gjere AI-assisterte database-spørjingar direkte i DataGrip (tenk, “skriv ein SQL for å finne alle kundar som har brukt over X forrige månad” og den autokomplettar spørjinga ved bruk av skjema-forståing + AI). Dei har òg ein fordel med lokal modellstøtte – utviklarar som er uroa for personvern, kan bruke ein lokal LLM (sjølv om desse er mindre kraftige enn GPT-4, er det betre enn ingenting og supert for offline-situasjonar på fly osv.). At JetBrains satsar så tungt på AI (til det punktet at dei lagar sin eigen model context protocol og truleg sine eigne modellar etter kvart) sikrar at VS Code/Copilot ikkje er einaste alternativet for AI-assistert utvikling.

Likevel var den første brukartilbakemeldinga blanda – som DevClass rapporterte, hadde AI Assistant-innstikket låge vurderingar (2/5) tidleg, med klager på feil og at Copilot var betre. JetBrains ser ut til å ha teke den tilbakemeldinga på alvor og betra opplevinga mykje til 2025 (og kanskje ved å bruke nyare modellar som GPT-4.1 og Anthropic Claude 3.7, som dei nemner). Det er no truleg mykje meir saumlaust. Det er framleis avgrensingar: AI-funksjonane varierer etter språk og IDE – til dømes hadde ikkje Rider (for .NET) AI per midten av 2025 på grunn av nokre tekniske utfordringar, og Community-utgåvene hadde avgrensa lokal AI-støtte devclass.com. Så det er ikkje heilt likt enno.

Visual Studio- og VS Code-integrasjonar

Me bør òg nemne Microsoft Visual Studio og VS Code, utanom sjølve GitHub Copilot:

• VS Code har sjølvsagt Copilot, men òg ei mengd andre AI-utvidingar. Det er Codeium-utvidinga, Amazon sitt AWS Toolkit med CodeWhisperer, Tabnine-utvidinga, og meir. Så VS Code er framleis det mest fleksible miljøet om du vil prøve ulike AI-assistentar. Det har òg no ein offisiell GitHub Copilot chat-vising, ikkje berre inline-forslag.
• Microsoft bygg òg AI inn i Visual Studio (den fulle IDE-en) utover berre Copilot. Dei har introdusert IntelliCode AI refaktoreringar, som kan oppdage repeterande endringar og foreslå å bruke dei over heile løysinga. Dei har ein eksperimentell “Developer AI” som integrerer med Azure DevOps – til dømes ved å lenke eit arbeidsitem til kode og la AI analysere om kodeendringa faktisk løyser arbeidsitemet. På Build 2025 viste Microsoft VS-funksjonar som “commit-melding AI”, “Oppsummér endringar” og “Spør AI” kor som helst i IDE-en, mykje av dette drevet av Copilot i bakgrunnen. Det finst òg eit interessant prosjekt kalla Visual Studio IntelliCode Generative som kan foreslå eigedomsverdiar eller kodefullføringar basert på modellar trena på din eigen kode (sjølv om dette truleg er overskugga av Copilot no).

Endå ei ny kategori som er på veg opp:

• AI i CLI og DevOps: Ikkje ein IDE, men verd å nemne, t.d. GitHub sin CLI har no gh copilot for å spørje AI om repoet ditt frå kommandolinja (som “gh copilot what changed in this PR?” gir eit AI-sammendrag). Og CI/CD-system legg til AI-assistentar for å analysere byggetabbar eller foreslå optimaliseringar for pipeline (til dømes kan Azure sitt Pipelines AI foreslå caching-steg for raskare bygging). Dette utvidar AI-hjelpa utover sjølve kodeeditoren til heile utviklingslivssyklusen.

Oppsummert har AI-drevne IDE-ar som mål å samle alle desse funksjonane innbygd. Konkurransen i 2025 har tilspissa seg: Replit og Cursor prøver seg på nye tilnærmingar frå grunnen av, JetBrains og Microsoft vidareutviklar etablerte IDE-ar med AI, og til og med nye aktørar som Windsurf (Codeium) Editor og andre (nokre nemner eit prosjekt “Stackblitz Cody”, sjølv om dette er uklårt). Utviklarar har fleire val enn nokon gong – noko som betyr at dei kan velje det miljøet som styrker produktiviteten deira mest.

Ekspertmeiningar varierer om kva som er “hype” vs “heitt” her: Nokre åtvarar om at å bygge om heile IDE-ar rundt AI kan vere overdriven og at utvidingar (som Copilot i VS Code) allereie dekker 90% av behova. Andre meiner at AI-naturlige IDE-ar kan opne for nye arbeidsflytar (slik som éin-klikk multi-fil agentar) som lappverk-løysingar ikkje lett kan få til. Éin ting er klart: nær sagt alle store IDE-ar og editorar har no AI-integrasjon, og det blir raskt ein standardforventning for utviklarverktøy. Som ein kommentator sa det, “IDE-ar utan AI-funksjonar vil vere dinosaurane i 2027.” Det kan vere litt overdrevet, men det understrekar at utviklinga peikar klart mot smartare, AI-assisterte utviklingsmiljø framover.

Konklusjon og kva som kjem vidare

Året 2025 har tydeliggjort at AI-kodeverktøy ikkje er ein døgnfluge – dei er fundamentale for moderne programvareutvikling. Vi har sett kodegenererande assistentar modne og utvikle seg, feilretting blitt mindre smertefullt, kodegjennomgang går raskare med AI-medvurderarar, dokumentasjon skriv seg nesten sjølv, testing blir styrka av AI-genererte testtilfelle, og IDE-ane våre har blitt verkelege intelligente partnarar.

Det som er heitt akkurat no:

• Autonome kodeagentar tek på seg større oppgåver (GitHub sin Copilot-agent, JetBrains sin Junie, Cursor sin agent, osv.) – desse utvidar grensene for kor mykje AI kan handtere fleirstegs utviklingsflyt, frå planlegging til koding til testing.
• AI-forbetra kodetryggleik – verktøy som sikkerheitsskanninga i CodeWhisperer og dei kommande “Security Sentinel”-funksjonane tek tak i bekymringa om at AI kan introdusere sårbarheiter ved at AI òg kan fikse og verne mot desse i sanntid.
• Sømlaus integrasjon – dei beste verktøya kjennest som ein del av flyten (Copilot i editor, Ghostwriter i Replit, Cursor sine samla funksjonar). Dei meir tungvinte opplevingane blir luka ut ettersom brukarar vel dei flytande løysingane.
• Gratis eller tilgjengeleg AI – med GitHub Copilot som tilbyr ein gratisplan og JetBrains som inkluderer eit gratis AI-nivå, er det ei utvikling mot at desse verktøya blir tilgjengelege for alle utviklarar, ikkje berre dei som kan ta rekninga via abonnement. Denne demokratiseringa er “heitt” fordi det vil gi endå breiare bruk.

Det som er hype (ein bør vere forsiktig med):

• “AI kjem til å erstatte programmerarar” – i 2025 ser vi at AI hjelper mykje, men har ikkje erstatta utviklarane. Det automatiserer rutinearbeid og foreslår løysingar, men menneskeleg innsikt trengs framleis for å arkitektere system, ta vurderingar og løyse nye problem. Hypen om at “du berre seier til AI kva den skal byggje og så kan du gå og ta ein kaffi” er stort sett berre hype. Du må framleis sjekke arbeidet til AI nøye – det liknar meir på ein veldig rask, men iblant slurvete, juniorutviklar enn ein ekspert senioringeniør.
• Éin AI passar for alt – noko marknadsføring påstår at eitt verktøy er best på alt. I røynda, slik guiden vår viser, har ulike verktøy ulike styrkar. Copilot kan vere best for generell koding, CodeWhisperer for AWS, Tabnine for kontroll i bedrifter, osv. Hypen om “det perfekte AI-utviklingsverktøyet” må vike for røynda: eit økosystem av spesialiserte alternativ.
• AI med uavgrensa kontekst – somme oppstartar hypar “uendelege kontekstvindauge” som om AI kan forstå heile kodebasen til selskapet ditt på ein gong. I praksis finst det framleis grenser (Claude sitt 100K kontekst er stort, men ikkje uendeleg), og vektorsøk hjelper, men krev gode prompt. Det blir betre, men ver varsam med hypen – ein 100K-token-modell kan slite med å verkeleg forstå millionar av linjer kode utan smart oppdeling. Framgangen er reell (sjå det Sourcegraph har fått til), men ver realistisk med forventningane.

Kva kjem vidare:

• Endå djupare IDE-integrasjon: Forvent at Visual Studio, VS Code, JetBrains osv. vil viske ut skiljet mellom å skrive kode og å gjennomgå/køyre kode. AI vil truleg knytast tettare til versjonskontroll (tenk AI-assisterte git-merges eller AI som automatisk lagar pull request-malar ut frå endringar i koden). Vi har allereie sett noko av dette med Copilot-commitmeldingar og PR-samandrag.
• Domene-spesifikke AI-utviklingsverktøy: Vi kan få AI-kodeverktøy tilpassa bestemte domene – for eksempel AI-assistentar for data science-notatbøker (nokre finst, som Azure sin AI i Notebooks), eller for embedded C-utvikling (der AI kjenner til minneavgrensingar). Sidan LLM-ar kan finjusterast eller prompt-justerast, kan spesialiserte kodeassistentar bli betre enn dei generelle for enkelte bransjar.
• Meir “agentisk” automatisering: Agentane i dag gjer oppgåver når dei får beskjed. I framtida kan AI overvake prosjekta våre kontinuerleg: for eksempel ein AI som alltid køyrer i CI, og når eit bygg feilar eller ein ny tryggleiksfeil blir funnen i eit bibliotek, så opnar den ein PR med løysing. GitHub hintar allereie om å knyte Copilot til Dependabot og Actions for slike situasjonar. I praksis kan AI bli ein automatisert lagspelar som tek seg av rutinevedlikehald.
• Samarbeid og utdanning: AI-verktøy kan bli samarbeidsorienterte – for eksempel to utviklarar og ein AI-bot som pair-programmerar saman i sanntid. Også innan utdanning vil AI-kodeverktøy spele ei stor rolle i korleis koding vert undervist (nokre informatikkprofessorar brukar allereie GitHub Copilot som læringsstøtte eller tillèt det i oppgåver for å fokusere på problemløysing). Vi kan få “AI-mentorar” for nye utviklarar, som guidar dei gjennom oppgåver og forklarar konsept (litt som ChatGPT, men meir strukturert).
• Regulering og etikk: På horisonten finn vi òg spørsmål om open-source lisensiering og AI-generert kode. Copilot hadde kontroversar kring utdrag av GPL-kode i resultata sine. I 2025 har mange verktøy (CodeWhisperer, Tabnine, osb.) innført filter og attribusjon. Vi kan få sjå meir formelle løysingar, som ein bransjestandard for AI til å gi kjeldeattributt for kode, eller kanskje ein AI som berre kan foreslå kode under visse lisensar. Det er òg ei etisk side – å sikre at AI-verktøya ikkje spreier utrygge kodepraksisar, fordommar eller dårlege vanar. Det er snakk om sertifiseringar eller etterlevingsstandardar for AI-assistentar (særleg for sikkerheitskritisk programvare). Så ein av dei tinga som “kjem snart” er truleg noko styring av AI-kodingsverktøy i føretak eller regulerte bransjar.

For å oppsummere: Det er ei særs spennande tid å vere programvareutviklar. AI-kodingsverktøya i 2025 superladar produktiviteten og fjernar mykje rutinearbeid, samtidig som dei introduserer arbeidsflytar som rett og slett ikkje var mogleg før. Som med all ny teknologi er det ei læringskurve og eit behov for å vere kritisk til korleis ein brukar ho. Men ekspertane meiner at dei som tek i bruk desse AI-assistentane får eit konkurransefortrinn i fart og kvalitet på utviklinga. Som ein VP sa: “Det er ikkje AI eller menneske, det er AI med menneske – og saman leverer vi funksjonar raskare enn nokon gong, med færre feil på kjøpet.”

Denne ultimate guiden viser verkeleg kva som er hot (praktisk, kjem for å bli), kva som er hype (treng litt sunn skepsis), og kva som kjem (trendane å følgje med på). Har du ikkje prøvd nokre av desse verktøya endå, er det på tide – terskelen er låg (mange har gratisalternativ), og potensielle gevinstar store. Lukke til med kodinga saman med dine nye AI-venar!

Kjelder:

• Dohmke, Thomas. “GitHub Copilot: Møt den nye kodeagenten.” GitHub Blog – Produktnytt (mai 2025)
• Thurrott, Paul. “Build 2025: Store oppdateringar for GitHub Copilot…” Thurrott.com (19. mai 2025)
• GitHub Changelog. “GitHub Copilot code review… (privat forhåndsvisning).” (29. okt. 2024)
• Irshad Buchh. “Amazon CodeWhisperer tilbyr ny AI-dreven kodeforbetring…” AWS News Blog (26. nov. 2023)
• Amazon CodeWhisperer-dokumentasjon. “CodeWhisperer vert del av Amazon Q Developer.” (mai 2025)
• MetaDesignSolutions. “Copilot X vs. Amazon CodeWhisperer 2025.” (bloggartikkel)
• Good, Christopher. “Tabnine på NVIDIA GTC 2025… AI i stor skala.” Tabnine Blog (25. mars 2025)
• Deshmukh, Ameya. “Skalering av Enterprise AI: Tabnine Basic avviklast.” Tabnine Blog (25. mars 2025)
• DevClass (Tim Anderson). “JetBrains lanserer Junie AI-agent… legg til gratisnivå.” (16. apr. 2025)
• Maltseva, Anna. “JetBrains AI Assistant: Smartare, meir kapabel og eit nytt gratisnivå.” JetBrains Blog (apr. 2025)
• Patel, Rhea. “Lanserer ein gratis GitHub Copilot for Visual Studio.” Visual Studio Blog (23. jan. 2025)
• UI Bakery Blog (Dora Gurova). “Kva er Cursor AI?… (Alt du treng å vite).” (18. apr 2025)
• Reuters (Chandni Shah). “OpenAI er einige om å kjøpe Windsurf (Codeium) for ca. 3 milliardar dollar.” (5. mai 2025) reuters.com
• Reuters (Bengaluru). “Google skal betale 2,4 milliardar dollar for å lisensiere Windsurf-teknologi, melder WSJ.” (11. juli 2025)
• Dev.to (Michael Amachree). “Kvifor Windsurf er den beste gratis AI-kodeeditoren… (oppdatering om frustrasjonar).” (16. nov 2024; oppdatert 31. mai 2025)
• Qodo (tidlegare CodiumAI) blog. “TestGPT: Generativ AI for kodeintegritet.” (2024)