Ostateczny przewodnik po narzędziach do programowania AI na 2025 rok: Co jest na topie, co jest przereklamowane i co nadchodzi

GitHub Copilot był prekursorem w tej dziedzinie i nadal dominuje, z ponad 15 milionami deweloperów korzystających z niego na dzień Build 2025.Obsługuje szeroką gamę języków i jest głęboko zintegrowany z edytorami.Główną zaletą Copilota jest jego płynne uzupełnianie kodu w linii, wspierane przez interfejs czatu AI („Copilot Chat”) służący do wyjaśniania kodu lub generowania większych bloków na żądanie.W 2025 roku GitHub znacząco rozszerzył możliwości Copilota:

Narzędzia AI do kodowania w 2025 roku: funkcje, trendy i opinie ekspertów

Krajobraz tworzenia oprogramowania w 2025 roku jest przepełniony narzędziami do kodowania zasilanymi przez AI, które obiecują znacznie zwiększyć produktywność. Od duetów programistów wspomaganych przez AI, które podpowiadają kod w czasie rzeczywistym, po inteligentne boty przeglądające pull requesty, generujące dokumentację, piszące testy, a nawet prowadzące sesje debugowania – możliwości te rozwinęły się dramatycznie. W tym kompleksowym przewodniku przeanalizujemy wszystkie najważniejsze narzędzia AI używane w kodowaniu w kluczowych kategoriach, podkreślając ich funkcje, obsługiwane języki, ceny, mocne i słabe strony oraz najważniejsze aktualizacje z 2025 roku i opinie ekspertów.

Niezależnie od tego, czy jesteś ciekawy jak nowy agent GitHub Copilot może zaimplementować kod za Ciebie, czy Amazon CodeWhisperer jest bezpieczny, czy też które IDE wspierane przez AI – takie jak Replit Ghostwriter, Cursor lub AI Assistant JetBrains – wiodą prym, mamy dla Ciebie odpowiedzi. Zanurzmy się w temat.

Asystenci generowania kodu AI (Twoi „AI Pair Programmerzy”)

Generatory kodu AI działają jako wirtualni duetowi programiści, uzupełniając linie lub funkcje na podstawie kontekstu i poleceń w języku naturalnym. Są one zintegrowane z edytorami, aby pomóc Ci szybciej pisać kod. Największe marki – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – odnotowały duże zmiany w 2025 roku. Poniżej znajdziesz szybkie porównanie wiodących narzędzi do generowania kodu:

• Copilot X i tryb agenta: W oparciu o wizję Copilot X z 2023 roku, GitHub wdrożył agenta do kodowania Copilota. Ten agent wychodzi poza podpowiedzi – potrafi samoistnie realizować całe zadania. Programiści mogą przypisać zgłoszenie (prośbę o funkcję, poprawkę błędu itp.) Copilotowi, a agent przygotuje środowisko chmurowe, napisze kod i otworzy pull request z wprowadzonymi zmianami. „Wdrażanie nowych funkcji nigdy nie było prostsze: przypisz zadanie lub zgłoszenie Copilotowi… [on] doskonale radzi sobie z zadaniami o niskiej i średniej złożoności w dobrze przetestowanych bazach kodu – od dodawania funkcji i naprawy błędów po rozszerzanie testów i ulepszanie dokumentacji.” Ten tryb agenta (o nazwie kodowej Project Padawan) korzysta z bezpiecznych runnerów GitHub Actions, aby wykonywać pracę w tle i automatycznie wysyłać commity. Nadal wymaga ludzkiej weryfikacji przed połączeniem zmian, ale to prawdziwy przełom w automatyzacji żmudnych zadań związanych z kodowaniem. Jak ujął to DevEx Lead GitHub w EY: „Agent do kodowania Copilot otwiera przed ludzkimi programistami drzwi do posiadania własnego zespołu agentów… przypisując zadania, które zwykle odwracałyby ich uwagę od głębszej pracy.”. (Zaawansowany agent dostępny jest dla subskrybentów Copilot Enterprise oraz nowych Pro+.)
• Ulepszony Chat i Zrozumienie Kodu: Copilot Chat zyskał lepszą świadomość kontekstu Twojego projektu. W Visual Studio i VS Code Microsoft wprowadził źródła z lokalnej bazy kodu (takie jak przykłady z plików siostrzanych, wywołania funkcji itp.), dzięki czemu odpowiedzi i podpowiedzi Copilota lepiej dopasowują się do faktycznego kontekstu Twojego kodu. Na przykład podczas nadpisywania metody Copilot może teraz automatycznie wyszukać podobną implementację w powiązanej klasie, aby lepiej poprowadzić swoją sugestię. Redukuje to rozdźwięk podpowiedzi AI, które „wydają się nieświadome” Twojego kodu – to częsta uwaga, którą Copilot zaadresował w aktualizacjach na rok 2025. Zintegrowano także dokumentację Microsoft Learn z odpowiedziami Copilota dla .NET; jeśli model nie zna nowego API, może pobrać informacje z dokumentacji MS Learn, by udzielić aktualnych wskazówek.
• Copilot do Pull Requestów (Przeglądy Kodu): (Więcej o tym w sekcji Code Review.) Pod koniec 2024 roku GitHub rozpoczął testy Copilot Code Review, czyli recenzenta AI, którego można poprosić o opinię podczas pull requestów. W 2025 rozwiązanie to stało się bardziej zaawansowane i dostępne także na urządzeniach mobilnych. AI zostawia komentarze recenzyjne wygenerowane automatycznie na Twoich różnicach w PR, często z propozycją naprawy jednym kliknięciem. Pomaga to wychwycić problemy podczas oczekiwania na ludzkich recenzentów. Frank X. Shaw z Microsoft zauważył, że „funkcje takie jak tryb agenta i przegląd kodu upraszczają sposób, w jaki [deweloperzy] kodują, sprawdzają, wdrażają i diagnozują problemy.”.
• Open Source i Rozszerzenia: Microsoft zapowiedział, że otworzy kod rozszerzenia GitHub Copilot dla VS Code, czyniąc asystenta AI „centralnym elementem doświadczenia VS Code”. To wyraz zaangażowania w transparentność i udział społeczności w rozwoju Copilota. Copilot jest także integrowany z kolejnymi IDE – JetBrains, Eclipse, a nawet Xcode przez wtyczki – poszerzając swój zasięg.

Mocne strony Copilota to jego bezproblemowa integracja (sprawia wrażenie naturalnego rozszerzenia kodowania w edytorze) i rosnąca „inteligencja” dzięki każdej aktualizacji modelu (teraz wykorzystuje najnowsze osiągnięcia OpenAI, jak GPT-4). Świetnie radzi sobie z kodowaniem frontendowym i uniwersalnym – deweloperzy zauważają, że „czyta ich w myślach” przy kodzie UI, a nawet samodzielnie podpowiada optymalizacje wydajnościowe. Ograniczenia to okazjonalnie błędne podpowiedzi (szczególnie w mniej popularnych językach lub dziedzinach), a także brak wiedzy o najnowszych API (chyba że włączona jest integracja z dokumentacją jak MS Learn). Istotna jest też kwestia prywatności – Copilot wysyła Twój kod na chmurę do analizy, co budzi wątpliwości części firm (Copilot for Business obiecuje nie wykorzystywać Twojego kodu do dalszego trenowania modeli, co ma uspokoić obawy dotyczące danych). Ogólnie Copilot pozostaje liderem branży, lecz pojawia się poważna konkurencja.

Amazon CodeWhisperer pozycjonuje się jako silna alternatywa dla Copilota, zwłaszcza dla deweloperów pracujących z AWS. Obsługuje popularne języki programowania (Python, Java, JavaScript/TypeScript, C# itd.) i wyróżnia się dodaniem obsługi języków Infrastructure-as-Code (AWS CloudFormation YAML/JSON, Terraform HCL, skrypty AWS CDK), z którymi Copilot i inni historycznie mieli trudności. Najważniejsze cechy i nowości CodeWhisperer:

• Skanowanie bezpieczeństwa i naprawa: CodeWhisperer został stworzony z myślą o „bezpieczeństwie w pierwszej kolejności”. Automatycznie skanuje generowany kod pod kątem luk bezpieczeństwa lub ujawnienia sekretów. Pod koniec 2023 roku poszedł o krok dalej, dodając opartą na AI naprawę kodu – gdy wykryje problem (taki jak poświadczenia AWS w kodzie czy ryzyko ataku typu SQL injection), zasugeruje poprawkę kodu dla tej podatności. Sugestie są dopasowane do Twojego kodu i można je zaakceptować jednym kliknięciem. Na przykład, jeśli masz otwartą politykę bucketa S3, CodeWhisperer może zasugerować jej zaostrzenie. Takie podejście „Security Sentinel” (termin używany wewnętrznie przez Amazon) proaktywnie wykrywa problemy „podczas pisania kodu, a nie tylko po jego ukończeniu”, co jest dużą zaletą. Obsługiwane języki dla skanowania bezpieczeństwa zostały rozszerzone o TypeScript, C# oraz szablony IaC, a nie tylko Python/Java.
• Integracja z Amazon Q (konwersacyjna AI): W latach 2024–2025 Amazon połączył CodeWhisperer z szerszym asystentem AI dla deweloperów o nazwie Amazon Q Developer. Amazon Q to jak chatGPT dla AWS: może rozmawiać o Twoich zasobach, analizować błędy w konsoli AWS, generować kod, a nawet transformować czy aktualizować Twój kod (np. migrować aplikację Java 8 do Java 17). Wszystkie możliwości uzupełniania kodu CodeWhisperer są teraz częścią Q Developer, który wprowadził również debugowanie i instrukcje oparte na czacie. Oznacza to, że deweloperzy AWS mogą pytać np. „Dlaczego moja Lambda się wyłącza?” albo „Optymalizuj to zapytanie DynamoDB” i uzyskać pomoc łączącą sugestie kodu z wiedzą domenową AWS. Integracja wnosi też funkcje takie jak „Amazon Q Code Transformation (Agent do aktualizacji)”, który może podnieść wersję projektu do nowszych frameworków (podobnie jak modernizacja aplikacji Copilota dla .NET/Java).
• Wsparcie dla VS Code i Visual Studio & CLI: Poza AWS Cloud9 i JetBrains, CodeWhisperer w 2025 roku stał się dostępny w Visual Studio 2022 (preview) dla deweloperów C#, co oznacza ekspansję Amazonu na teren Microsoftu. Wprowadzono również narzędzie CLI – „CW for Command Line” – które podpowiada komendy powłoki i wyświetla dokumentację inline do użycia CLI (np. może zasugerować poprawną komendę git lub awscli na podstawie naturalnej komendy użytkownika). Pokazuje to trend wykorzystania AI nie tylko do pisania kodu aplikacji, ale także do tworzenia skryptów build, komend terminala i plików konfiguracyjnych.
• Darmowa wersja i ceny: CodeWhisperer jest darmowy dla indywidualnych deweloperów (strategiczny ruch ogłoszony podczas GA w kwietniu 2023). Wystarczy mieć AWS Builder ID. Darmowa wersja jest bardzo hojna – nielimitowane podpowiedzi kodu i do 50 skanów bezpieczeństwa miesięcznie. Wersja Professional (część płatnych usług AWS) oferuje funkcje organizacyjne, wyższe limity i narzędzia administracyjne za 19$/użytkownika/miesiąc (czyli tyle samo, co Copilot Business). Warto zauważyć, że darmowa wersja Amazonu przebija płatny plan Copilota, sprawiając, że CodeWhisperer jest atrakcyjny dla hobbystów lub osób, które nie mogą opłacić subskrypcji.

Mocne strony CodeWhisperer: narzędzie to sprawdza się szczególnie dobrze w kodowaniu backendowym i związanym z chmurą. Użytkownicy uznali, że jest „praktycznie gotowe do produkcji”, gdy sugeruje kod Java/Spring Boot lub korzystanie z AWS SDK, często generując boilerplate, „który zajmowałby 10 minut, w kilka sekund.” Jest również bardzo skuteczne w zakresie kodowania baz danych NoSQL i integracji z AWS – co nie dziwi, biorąc pod uwagę dane treningowe Amazona. Na przykład może zasugerować wydajne wzorce zapytań do DynamoDB lub MongoDB, a nawet zalecić utworzenie odpowiednich indeksów, jeśli zauważy ciężkie zapytanie. CodeWhisperer jawnie oznacza każdą sugestię, która może przypominać kod objęty licencją (podając licencję OSS i link), co jest przydatną funkcją zgodności, której nie mają wszyscy konkurenci. Po stronie ograniczeń propozycje CodeWhisperer dotyczące front-endu/interfejsu użytkownika pozostają w tyle (Copilot dominuje, jeśli chodzi o React/TypeScript). Wsparcie dla nowych frameworków lub funkcji językowych również może pojawiać się później; „Copilot dostosowuje się do nowych API w ciągu kilku tygodni, podczas gdy CodeWhisperer potrzebuje na to miesiąca lub dwóch” – jak odnotowano w jednym z porównań z 2025 roku. Jednak Amazon szybko wprowadza zmiany, a integracja z Amazon Q wskazuje na długofalową wizję, w której CodeWhisperer jest jednym z elementów większego pakietu narzędzi AI dla programistów.

Tabnine ewoluował z czysto autouzupełniającego silnika w bardziej kompleksową platformę AI dla programistów, z silnym naciskiem na potrzeby przedsiębiorstw takie jak prywatność, personalizacja i możliwość samodzielnego hostowania. Tabnine obsługuje szeroki zakres języków (ponad 30) i działa praktycznie w każdym IDE. W 2025 roku Tabnine zanotował ważne zmiany:

• Wprowadzili interfejs AI Chat oraz AI Agents zintegrowane z procesami deweloperskimi. Przykładowo, agent kontroli kodu Tabnine może analizować różnice w pull requeście i sugerować poprawki, a agent do generowania testów może tworzyć testy jednostkowe dla wskazanej funkcji (te zaawansowane agenty są dostępne w wersji Enterprise).
• Personalizacja i modele niestandardowe: Tabnine umożliwia zespołom korzystanie z własnych modeli lub wybór spośród wielu modeli AI. Potrafi orkiestrację pomiędzy Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, otwartymi modelami bazującymi na Llama-2 od Meta oraz modelem „Protected” Tabnine (uczonego na filtrowanym zbiorze, dającego podpowiedzi bezpieczne dla IP). Ta elastyczność modelu to unikalna zaleta – przedsiębiorstwa mogą kierować wrażliwe zapytania kodowe do mniejszego modelu on-prem, a pozostałe do potężnego modelu w chmurze, równoważąc prywatność i moc. W marcu 2025 na NVIDIA GTC Tabnine ogłosił wsparcie dla stosu AI NVIDIA i własnych LLM, prezentując integrację z Llama-3 oraz modelami Qwen od Alibaba. W skrócie, Tabnine stawia na „pełną kontrolę, pełną elastyczność” dla firm, które z niego korzystają.
• Kontekst i integracje: Tabnine zbudował „Silnik Kontekstu”, który analizuje nie tylko bieżący plik. Indeksuje cały Twój kod, historię PR, dokumentację, czy nawet zgłoszenia w narzędziach takich jak Jira, aby zapewnić trafniejsze podpowiedzi kontekstowe. Pomaga to wymuszać standardy kodowania i wzorce architektoniczne w zespole. Przykładowo, Tabnine może nauczyć się konwencji nazewnictwa lub najczęściej używanych wzorców funkcji w projekcie i dbać, by sugestie były z nimi zgodne, ograniczając liczbę poprawek podczas review. Zintegrował się nawet z Atlassian Jira, by agent AI mógł tworzyć kod ze zgłoszeń (np. agent „Jira do kodu”, który czyta opis zadania i generuje nowy moduł według specyfikacji).
• Zmiana cennika: Gdy Tabnine przeszedł na model enterprise, zlikwidowano dawny, całkowicie bezpłatny poziom. W kwietniu 2025 roku „wycofano Tabnine Basic” (oferujący darmowe, ograniczone podpowiedzi). Teraz deweloperzy otrzymują 14-dniowy Dev Preview, po czym potrzebny jest płatny plan. Indywidualny plan Dev kosztuje 9$/miesiąc (z szerokim zakresem funkcji, w tym chatem, uzupełnianiem kodu, generowaniem testów). Plan Enterprise w cenie 39$/użytkownika/miesiąc odblokowuje wszystkie zaawansowane agentów, kontekst między repozytoriami, SSO, self-hosting i inne. Oznacza to, że Tabnine celuje teraz w poważne zespoły i organizacje, zamiast w okazjonalnych, indywidualnych użytkowników.

Mocne strony Tabnine to bezpieczeństwo i możliwość dostosowania – jest to rozwiązanie idealne, jeśli potrzebujesz asystenta AI do kodowania, który może działać lokalnie lub w środowiskach odizolowanych od internetu. Kod nigdy nie jest przechowywany, a sugestie mają nawet poświadczenie pochodzenia i atrybucję, aby unikać problemów z własnością intelektualną (umie wykryć, czy sugestia pochodzi dosłownie z rozpoznanego projektu open-source). Dla dużych firm ze ścisłymi wymogami dotyczącymi zgodności (finanse, sektor obronny itp.) to ogromna zaleta. Jeśli chodzi o samą jakość kodu, sugestie Tabnine są solidne, choć niektórzy deweloperzy uważają, że nie są tak „sprytne” jak Copilota (ponieważ modele Tabnine historycznie były mniejsze od tych OpenAI). Jednak dzięki możliwości wykorzystania GPT-4 lub Claude, użytkownicy Tabnine Pro/Enterprise mogą uzyskać tę samą moc obliczeniową, ale z większą kontrolą. Ograniczeniem jest koszt i złożoność – Tabnine nie jest już nastawiony na tanie, gotowe rozwiązania dla pojedynczych osób, a konfiguracja własnych modeli lub źródeł kontekstu może być skomplikowana. Bez darmowej wersji początkujący mogą go nie przetestować, chyba że zapewni to ich pracodawca.

Codeium/Windsurf to kolejny godny uwagi gracz. Codeium wystartował jako darmowa alternatywa Copilota i w 2024 roku przeszedł rebranding na Windsurf, stawiając na podejście zintegrowanego AI w IDE. Windsurf oferuje:

• Niestandardowe IDE oparte na VS Code (z nowoczesnym interfejsem), które oferuje „Supercomplete” podpowiedzi kodu (początkowo nielimitowane dla darmowych użytkowników) oraz asystenta czatu w edytorze bez twardych limitów wiadomości.
• Cascade to wyróżniająca się funkcja, czyli system AI agentowych workflow. Cascade potrafi realizować wieloetapowe zadania: przykładowo, możesz wpisać polecenie „Dodaj formularz logowania z walidacją”, a system stworzy wiele plików, zmodyfikuje trasy i nawet uruchomi aplikację, by sprawdzić efekt – skutecznie „myśląc 10 kroków do przodu” podczas implementacji funkcji. Ma też tryb Read-only Cascade do nawigacji po kodzie oraz narzędzie wyszukiwania o nazwie Riptide. Windsurf umożliwia również uruchamianie komend powłoki podobnie jak Cursor i Ghostwriter, wspomagając proces budowania i testowania.
• Być może zbyt hojny na początku, Windsurf oferował darmowe funkcje na poziomie pro, w tym dostęp do GPT-4 i Claude dla wszystkich użytkowników podczas bety. Zmieniło się to po ogromnym zainteresowaniu (i wysokich kosztach serwerowych), przechodząc na system kredytów dla darmowego użytkowania. Do 2025 roku pojawiły się turbulencje – użytkownicy zgłaszali błędne przydziały darmowych kredytów oraz powolne wsparcie techniczne, a problemy nasiliły się po tym, jak ogłoszono, że OpenAI zgodziło się przejąć Windsurf/Codeium za ok. 3 miliardy dolarów reuters.com. Było to największe przejęcie OpenAI do tej pory, mające na celu „uzupełnienie możliwości kodowania ChatGPT”. Jednak sprawy się skomplikowały: w połowie 2025 roku Google podpisało umowę na licencjonowanie technologii Windsurf i zatrudnienie kluczowych specjalistów za 2,4 miliarda dolarów, skutecznie torpedując przejęcie przez OpenAI. Ta korporacyjna rozgrywka o wysoką stawkę podkreśla, jak cenną technologią w przestrzeni AI dla programistów jest Codeium.

Dla programistów mocne strony Codeium/Windsurf to darmowy dostęp (początkowo) i innowacyjne możliwości w IDE. Zyskał popularność zwłaszcza wśród studentów i twórców open source, którzy potrzebowali darmowego rozwiązania. Sztuczna inteligencja Windsurf świetnie radzi sobie z szablonowym i rutynowym kodem – przyspiesza pisanie powtarzalnych fragmentów. Skupiał się również na prywatności (nie szkolił modeli na Twoim kodzie bez zgody, itp.), co było atrakcyjne. Minusem była jednak kwestia utrzymania (stąd szukanie przejęcia), a część użytkowników doświadczała niestabilności aplikacji Windsurf i błędów typu „ups”. Zespół JetBrains wspominał nawet o Windsurf jako o konkurencji, a recenzje użytkowników porównywały ich własne AI niekorzystnie do tego produktu na początku jego istnienia. Teraz, gdy Google dołączyło do gry, pozostaje pytanie, czy Windsurf pozostanie niezależny, czy zostanie zintegrowany z narzędziami Google dla programistów (na przykład Android Studio czy Google Cloud).

Sourcegraph Cody trochę się różni od powyższych – skupia się na wyszukiwaniu i rozumieniu kodu wspomaganym przez sztuczną inteligencję. Cody wykorzystuje indeksowanie kodu Sourcegrapha, aby AI miała długą pamięć całego Twojego repozytorium. Dzięki temu możesz zadawać ogólne pytania („Gdzie jest zaimplementowana logika płatności?”), a w odpowiedzi otrzymasz precyzyjne wskazania plików. W 2025 roku Sourcegraph wprowadził „nieskończony kontekst” poprzez integrację modeli takich jak Claude od Anthropica z oknami 100 tys. tokenów. Wprowadzili też agentowe gromadzenie kontekstu, w którym AI Cody’ego może samodzielnie decydować, które pliki lub dokumenty przeczytać, by znaleźć odpowiedź. Oszczędza to użytkownikowi ręcznego przeklejania fragmentów kodu. Cody potrafi też generować kod, ale jego prawdziwa siła to refaktoryzacja dużych baz oraz odpowiadanie na pytania projektowe wykorzystując wiele plików – rzeczy, z którymi zwykły Copilot sobie nie radzi. Narzędzie działa jako rozszerzenie do VS Code lub w przeglądarce, a plany firmowe pozwalają podłączyć prywatne repozytoria. Przykład przewagi: gdy zapytasz Cody’ego „Wyjaśnij, jak działa uwierzytelnianie użytkownika w tym repozytorium”, może on zebrać logikę z kilku plików i podsumować ją, podczas gdy inne asystenty bez takiego indeksu pominą odwołania między plikami. Ograniczeniem jest fakt, że Cody to głównie narzędzie wspierające – nie zawsze dokańcza kod na bieżąco (jest lepszy do zapytań na żądanie). Jednak do czytania i dokumentowania skomplikowanego kodu jest nie do pobicia.

Replit Ghostwriter zasługuje na wzmiankę zarówno tutaj, jak i w sekcji dotyczącej IDE. Ghostwriter jest ściśle zintegrowany z internetowym IDE Replit, oferując uzupełnianie kodu, czat, a nawet automatyczne generowanie projektów. Obsługuje praktycznie każdy język, który można uruchomić w chmurze Replit (a jest ich wiele). Unikalną cechą jest to, że Ghostwriter może wykonywać kod w tle w celu pomocy w debugowaniu: gdy klikniesz „Uruchom” i pojawi się błąd, czat Ghostwritera wykryje ślad błędu i zasugeruje poprawkę lub wyjaśnienie. To trochę tak, jakby mieć Stack Overflow i debuger w jednym edytorze. W 2025 roku Replit wprowadził Ghostwriter „Generate” (Agent), który pozwala opisać aplikację w naturalnym języku i sprawić, że Replit zbuduje początkową strukturę projektu wraz z kodem. Na przykład, „Stwórz aplikację listy zadań z logowaniem użytkownika” może wygenerować szkielet działającej aplikacji za jednym razem. Cennik Ghostwritera jest praktycznie wliczony w plan Core Replit za $20/mc, który dodatkowo daje kredyty na hosting aplikacji. Siłą tego rozwiązania jest bardzo ścisłe połączenie między programowaniem a uruchamianiem – świetne do nauki i prototypowania. Ograniczenia: trzeba korzystać z IDE Replit (w przeglądarce, co niektórzy profesjonaliści mogą odrzucać przy dużych projektach), a mimo postępującej poprawy (Replit współpracuje z Google, korzystając z modeli takich jak PaLM 2 i być może GPT-4), zaawansowane podpowiedzi dla niszowych stacków mogą nie być tak mocne jak w Copilocie.

Cursor to nowy gracz na rynku, który szybko zdobył popularność wśród programistów szukających nowoczesnych doświadczeń podczas kodowania. Jako AI-native code editor, Cursor łączy wiele z powyższych rozwiązań: ma uzupełnianie przez „Tab” (zwykłe auto-uzupełnianie na wielu liniach), Agenta do zadań wieloetapowych, wbudowany czat i rozumie Twój projekt dzięki jego indeksowaniu. Programiści na Reddicie porównując Cursor i Copilot zauważają, że pod względem funkcji są bardzo podobne w 2025 roku: oba mają uzupełnianie kodu, czat i tryby agenta do automatyzacji. Duża różnica to koszt. Plan Pro w Cursor kosztuje $20/miesiąc (co obejmuje spory dostęp do GPT-4/Claude) – czyli de facto połowę ceny, gdybyś płacił osobno za edytor (darmowy) + Copilot (kolejne $10) + ChatGPT Plus ($20). Rzeczywiście, jeden z użytkowników Reddita w poście „Dlaczego płacę połowę ceny za Cursor” wyliczył, że Cursor Pro daje mu pomoc na poziomie GPT-4 w jednym abonamencie. Atuty Cursor to bardzo szybki rozwój i sprytne integracje z interfejsem: możesz nacisnąć <kbd>Ctrl+K</kbd>, żeby zrefaktoryzować zaznaczony kod z instrukcją, albo wygenerować nowy kod od zera. Czat odpowiada też na pytania dotyczące Twojego kodu, bo automatycznie pobiera odpowiednie pliki (podobnie jak Cody). Ma nawet komendę /web do szybkiego wyszukiwania w sieci lub pobrania fragmentów dokumentacji – zapytasz „Co oznacza ten błąd?”, a on może pobrać wyjaśnienie ze StackOverflow. Kolejna fajna funkcja: możesz przeciągnąć obrazek (np. zrzut ekranu błędu lub mockup UI) do czatu Cursor, a dzięki multimodalnym modelom widzenia potrafi go zinterpretować. Na przykład, screenshot okienka błędu zostanie zamieniony na tekst i wyjaśniony. Ograniczenia: jako samodzielna aplikacja, Cursor nie jest tak lekki jak wtyczka. Niektórzy programiści napotykają spadki wydajności przy bardzo dużych projektach (indeksowanie może być obciążające). Cursor ma darmową wersję, ale jest ona ograniczona pod względem ilości czasu z „szybkimi” modelami – intensywni użytkownicy prawdopodobnie będą potrzebować planu Pro. Ogólnie jednak szybki wzrost popularności Cursor pokazuje, że IDE konstruowane od podstaw z myślą o AI może zapewnić naprawdę płynne doświadczenia, i prawdopodobnie zobaczymy jeszcze więcej tego typu rozwiązań.

ChatGPT firmy OpenAI sam w sobie, choć nie jest wtyczką IDE, zasługuje na krótką wzmiankę, ponieważ jest używany przez wielu programistów jako narzędzie do pseudo-kodowania. Dzięki GPT-4 ChatGPT potrafi generować całe programy, wyjaśniać kod, a nawet wykonywać kod za pomocą Code Interpreter (narzędzie „Zaawansowana Analiza Danych”) w środowisku sandbox. Wielu deweloperów korzysta z ChatGPT w dodatkowym oknie, aby poprosić o pomoc lub wygenerować szablony kodu (np. wzorce regex, pliki konfiguracyjne), a następnie wkleić je do swojego edytora. Przejęcie Windsurf przez OpenAI (i integracja eksperckiej wiedzy z zakresu kodowania) pokazują, że ChatGPT może stać się jeszcze bardziej biegłym narzędziem programistycznym. Już teraz często pojawiają się pytania i odpowiedzi w stylu „Dlaczego ta funkcja działa wolno?” lub „Napisz test jednostkowy dla tej klasy” udzielane przez ChatGPT na wysokim poziomie. Ograniczeniem pozostaje jednak ręczne kopiowanie i wklejanie oraz brak bezpośredniej integracji z własnym workflow programistycznym, co rozwiązują wszystkie wymienione wyżej narzędzia.

Podsumowując, asystenci generowania kodu w 2025 roku są potężniejsi i bardziej zróżnicowani niż kiedykolwiek wcześniej. Copilot nadal przoduje pod względem dopracowania i liczby użytkowników, szczególnie dzięki nowym, zautomatyzowanym funkcjom. Jednak alternatywy takie jak CodeWhisperer (stawiający na bezpieczeństwo), Tabnine (z elastycznością dla firm) oraz otwarte platformy jak Cursor i Ghostwriter odnajdują swoje nisze. Konkurencja wyraźnie napędza innowacje: obecnie standardem stają się funkcje takie jak świadomość wieloplikowa, tworzenie projektów jednym kliknięciem czy edycja kodu w języku naturalnym. Jak zauważył jeden z dziennikarzy technologicznych, „Bitwa o AI-asystentów do kodowania doprowadzi do poważnych przetasowań w branży… narzędzia będą zarządzać pipeline’ami wdrożeniowymi, proponować zmiany w infrastrukturze, a nawet monitorować wydajność produkcyjną – rozmywając granicę między developmentem a DevOps.” Innymi słowy, dzisiejsze generatory kodu szybko ewoluują w stronę autonomicznych agentów deweloperskich.

Narzędzia AI wspierające debugowanie

Debugowanie – czyli znajdowanie i naprawianie błędów w kodzie – to czasochłonna część procesu programistycznego. Sztuczna inteligencja wkroczyła tu na dwa główne sposoby: poprzez proaktywne zapobieganie błędom (wychwytywanie pomyłek podczas pisania kodu) oraz pomoc w diagnozowaniu i naprawie błędów wykonawczych lub nieudanych testów. Wiele z powyższych asystentów kodu pełni jednocześnie funkcję wsparcia w debugowaniu. Zobaczmy, jak AI ułatwia debugowanie w 2025 roku:

• Wykrywanie błędów i poprawki w locie: Nowoczesne narzędzia AI do kodowania potrafią wykrywać potencjalne błędy jeszcze zanim uruchomisz kod. Na przykład funkcja “Loops on Errors” w Cursorze wykryje błędy lintera lub kompilatora natychmiast po zakończeniu pisania i automatycznie zasugeruje poprawkę. Jeśli wystąpi błąd składni lub niezgodność typów, AI podświetli go i zaproponuje poprawioną linię kodu. Podobnie, Debugger Ghostwriter firmy Replit śledzi wyjścia Twojego programu; jeśli ten się zawiesi, Ghostwriter wyświetli trace stosu na czacie, często wyjaśni wyjątek lub błąd logiki oraz zaproponuje poprawioną część kodu. Dzięki temu tradycyjny cykl „uruchom -> zobacz błąd -> szukaj w sieci -> napraw” staje się w dużej mierze zautomatyzowaną pętlą. Jak opisał to Replit: „Ręczne debugowanie to żmudny proces… Debugger Ghostwriter skraca tę drogę, natychmiast analizując czerwony błąd i oferując rozwiązanie.”.
• Punkty przerwania i inspekcje wspierane przez AI: W Visual Studio 2022+ Copilot może nawet pomagać przy zadaniach debugowania w czasie rzeczywistym. Nowa funkcja pozwala Copilotowi sugerować, gdzie ustawić punkty przerwania w przypadku danego scenariusza błędu. Możesz opisać objaw (np. „wynik jest błędny po kroku X”), a Copilot podpowie, które zmienne lub linie warto obserwować. To jakby mieć obok siebie nauczyciela debugowania. Po zatrzymaniu możesz też zapytać Copilot Chat „dlaczego ta zmienna jest null?” – narzędzie przeanalizuje aktualną funkcję oraz ostatnie zmiany w kodzie, by zasugerować możliwe przyczyny.
• Objaśnianie błędów i logów: Czatboty AI doskonale radzą sobie z niejasnymi komunikatami o błędach. Programiści rutynowo wklejają stack trace lub błędy kompilatora do ChatGPT lub Copilot Chat. AI wygeneruje wyjaśnienie błędu w prostym języku i często wskaże jego przyczynę. JetBrains AI Assistant oferuje to bezpośrednio w IDE: jeśli Twój kod zgłosi wyjątek, AI może automatycznie wyszukać odpowiednią dokumentację lub informacje o znanych problemach, żeby ja wyjaśnić. W przypadku aplikacji chmurowych wyróżnia się Amazon CodeWhisperer (przez Amazon Q) – potrafi diagnozować błędy usług AWS. Na przykład, jeśli Twoja funkcja Lambda przekroczy limit czasu, możesz zapytać AI i może odpowiedzieć: „Twoja Lambda przekracza limit pamięci 128 MB, co powoduje timeout. Rozważ zwiększenie ustawienia pamięci lub optymalizację kodu.” Tego typu ukierunkowane porady normalnie wymagałyby przeszukiwania logów CloudWatch.
• Automatyczne agenty naprawiające błędy: Obserwujemy też pojawienie się całkowicie zautomatyzowanych agentów debugujących. Jednym z nich jest agent GitHub Copilota – jak wspomniano, można mu przypisać zadanie naprawy błędu. Wykorzystuje technikę podobną do „lokalizacji błędu” (uruchamia testy i sprawdza, które nie przechodzą, a następnie próbuje zmian), aby naprawiać błędy o niskiej i średniej złożoności. Wczesne przypadki użycia to np. „Napraw to zepsute zapytanie do bazy danych” – agent Copilot edytuje zapytanie, uruchamia testy, sprawdza, czy przeszły. JetBrains ma własnego agenta kodującego Junie (gotowy do produkcji w 2025), który podobnie potrafi uruchamiać i testować kod w piaskownicy IDE, aby naprawić problemy. Junie może na przykład uruchomić zestaw testów Twojego projektu, zidentyfikować nieudany test, a następnie zasugerować łatkę kodu, żeby test się powiódł. To zamienia debugowanie w problem wyszukiwania sterowanego przez AI. Recenzenci zauważyli, że Junie zapewnia „bardziej kompletne odpowiedzi i mniej błędów” niż niektóre wcześniejsze próby AI w debugowaniu, choć nadal może zużywać sporo przydziału (mocy obliczeniowej w chmurze), by iterować.
• Analiza prewencyjna – „przesunięcie w lewo” z AI: Poza debugowaniem w czasie rzeczywistym AI jest używane, aby wychwytywać błędy zanim kod zostanie uruchomiony. Amazon CodeGuru Reviewer to narzędzie od AWS wykorzystujące ML do analizy kodu (głównie Java i Python) i komentowania potencjalnych problemów, takich jak bezpieczeństwo wątków, walidacja wejścia czy nieoptymalne praktyki. Jest zintegrowany z procesami przeglądu kodu dla AWS CodeCommit lub GitHub. Choć nie jest modelem generatywnym, to AI napędza tę statyczną analizę, która ciągle uczy się na bazie kodu Amazonu. Innym przykładem jest DeepCode (Snyk Code) – AI, które wykrywa potencjalne błędy lub podatności już w trakcie pisania kodu (Snyk przejął DeepCode i można go zintegrować z kontrolą PR). Te narzędzia uzupełniają AI generatywną, pełniąc rolę nieustannej siatki bezpieczeństwa jakości kodu i oferując sugestie dot. ulepszeń lub naprawy trudnych błędów.
• Naturalne zapytania do logów w języku naturalnym: Niszowy, ale rosnący obszar to wykorzystanie AI do analizy logów i danych o błędach. Platforma Azure firmy Microsoft wprowadziła AI „copilota” w niektórych narzędziach monitorujących, z którym możesz porozmawiać po angielsku, np. „Dlaczego aplikacja uległa awarii o 3:00?”, a on podsumuje logi. Choć nie jest to narzędzie stricte do kodowania, pomaga programistom diagnozować problemy produkcyjne dzięki rozpoznawaniu wzorców przez AI (przeszukuje tysiące linii logów szybciej niż człowiek). Przewidujemy integrację takich funkcji także z IDE – np. IDE mogłoby pokazać Ci log z awarii z ostatniego uruchomienia i mieć przycisk „Zapytaj AI” do otrzymania analizy.

W praktyce programiści zauważają, że AI w debugowaniu oszczędza czas przy rutynowych problemach. Błędy typu literówka czy drobne pomyłki są często poprawiane natychmiast przez AI. Oczywiście, ograniczenia pozostają: AI może błędnie zdiagnozować złożony błąd logiczny lub zasugerować powierzchowną poprawkę, która nie rozwiązuje przyczyny problemu. Szczególną ostrożność trzeba zachować przy sugestiach typu „autofix” – po ich zastosowaniu zawsze uruchom testy. Niektórzy eksperci ostrzegają, że nadmierne poleganie na AI w debugowaniu może stać się uzależnieniem i osłabić własne umiejętności programistów. Większość jednak postrzega to jako wzrost produktywności. Jak napisał jeden z programistów, „Copilot nie tylko pisze kod, teraz także go debuguje – czasem znajduje rozwiązanie szybciej niż ja sam. To jakby mieć parę współprogramistów w jednym, który jest jednocześnie gumową kaczką i wyszukiwarką.” Obietnica jest taka, że AI zajmie się nudnym poszukiwaniem błędów (takich jak brakujący przecinek czy pętle off-by-one), podczas gdy ludziom pozostawi kwestie architektury i złożone zagadnienia projektowe.

Narzędzia AI do przeglądu kodu i kontroli jakości

Przeglądy kodu i utrzymywanie jakości kodu są kluczowe w zespołowym wytwarzaniu oprogramowania. AI zaczyna wspierać ludzkich recenzentów wychwytując błędy, sugerując ulepszenia, a nawet automatyzując fragmenty workflow przeglądu. Oto najważniejsze narzędzia i funkcje AI do code review w 2025 roku:

• GitHub Copilot Code Review: Być może najważniejszy rozwój to własny Copilot do Pull Requestów od GitHub. Pod koniec 2024 roku GitHub zaczął wdrażać bota do recenzji AI, którego można dodać jako recenzenta do swoich pull requestów. Po uruchomieniu (automatycznie przez ustawienia repo lub wybierając „Copilot” na liście recenzentów) analizuje diff i zostawia komentarze do konkretnych linii jak człowiek. Na przykład, jeśli zmieniłeś funkcję i zapomniałeś obsłużyć przypadek null, może skomentować: „🟡 Potencjalny problem: ten kod nie obsługuje scenariusza X, co może prowadzić do Y. Rozważ dodanie sprawdzenia.” W niektórych przypadkach Copilot proponuje poprawkę do zaakceptowania jednym kliknięciem – łatkę do wdrożenia sugerowanego rozwiązania. Takie zamienianie uwag z recenzji na konkretne poprawki oszczędza wysiłek. W lipcu 2025 GitHub ogłosił ogólną dostępność code review Copilota nawet na urządzeniach mobilnych, co świadczy o zaufaniu do jego stabilności. Warto zauważyć, że AI nie zastępuje recenzentów-ludzi – raczej przyspiesza przekazywanie feedbacku, dzięki czemu, gdy człowiek patrzy na PR, trywialne uwagi (styl, drobne błędy) są już rozwiązane. Efekt to szybsze cykle code review. Opinie pierwszych użytkowników: świetne do rutynowych sugestii, lecz bywa „gadatliwy” przy dużych diffach (GitHub aktywnie to poprawia, np. w lipcu 2025 ulepszono obsługę dużych PR-ów, by nie przytłaczać programistów zbyt dużą liczbą komentarzy AI).
• Amazon CodeGuru Reviewer: Narzędzie Amazona, będące częścią usług AWS DevOps, istnieje od kilku lat i nadal wykorzystuje ML (wytrenowane na wewnętrznym kodzie i danych PR Amazona) do automatycznego przeglądu kodu. Integruje się z GitHubem, CodeCommit, Bitbucketem itd. CodeGuru koncentruje się na problemach z wydajnością i bezpieczeństwem – np. może zauważyć, że otworzyłeś połączenie z bazą danych w pętli, ale go nie zamykasz (wyciek zasobów) lub oznaczyć użycie przestarzałych API. W latach 2023-2024 CodeGuru nauczył się także wykrywać zakodowane na stałe tajne klucze oraz pewne podatności. Wyniki prezentuje jako komentarze do PR-ów lub w dashboardzie. Nie jest tak generatywny (nie napisze nowego kodu za Ciebie), czasem jednak sugeruje jak naprawić problem lub podaje linki do dokumentacji/best practices AWS. To cenne, AI-owe „drugie oko”, szczególnie dla projektów Java i Python na AWS. Opłata naliczana jest za linię analizowanego kodu (niektórzy uważają to za drogie przy dużych bazach), ale AWS prawdopodobnie zintegrował część tych funkcji z pakietem Amazon Q dla klientów korporacyjnych.
• Startupy AI Reviewer (CodeRabbit, itp.): Pojawiło się wiele startupów skupiających się na AI do przeglądu kodu. Przykładowo, CodeRabbit (otwartoźródłowy projekt na GitHubie) potrafi generować podsumowania PR-ów i uwagi do recenzji przy użyciu LLM, a Graphite (narzędzie do PR) zapowiada funkcje AI do podsumowywania zmian w kodzie. Kolejnym jest Reviewer.ai, który integruje się z pipeline’ami CI, by automatycznie dodawać uwagi AI. Choć nie wszystkie weszły do mainstreamu, trend jest jasny: AI będzie wspomagać przegląd kodu podobnie jak linters czy testy CI – działać w tle przy każdym PR.
• Tabnine’s Code Review Agent: Jak wspomniano wcześniej, Tabnine Enterprise zawiera agenta AI do code review. Działa w środowisku on-premises i korzysta z reguł Twojej organizacji (można skonfigurować “Code Review Rules”), by AI-owe komentarze były zgodne z Waszymi wytycznymi. Może np. automatycznie odrzucić PR, który dodaje zależność z niedozwoloną licencją lub oznaczyć każde użycie console.log w kodzie produkcyjnym, jeśli zabraniają tego wasze standardy. Taka konfigurowalna recenzja AI jest bardzo przydatna do zapewnienia spójności w dużych zespołach.
• Qodana + AI (JetBrains): JetBrains posiada platformę do analizy statycznej o nazwie Qodana, którą integruje z AI do automatycznego naprawiania wykrytych problemów. W 2025 JetBrains AI Assistant współpracuje ze skanami Qodany – np. jeśli Qodana wykryje potencjalny błąd lub code smell, można kliknąć przycisk “Ask AI to fix”, a asystent spróbuje zrefaktoryzować kod, by usunąć problem. To połączenie tradycyjnych linterów i AI-autonapraw zapowiada ciekawy kierunek. JetBrains wprowadziło też sugestie AI dla commit message – gdy zatwierdzasz zmiany w IntelliJ/PyCharm, AI podpowie treść wiadomości podsumowującej zmiany. To drobna, ale ceniona przez recenzentów poprawa komfortu pracy (dobre commit message ułatwiają review).
• Podsumowania PR: Przydatną funkcją dla recenzentów, którym brakuje czasu, są generowane przez AI podsumowania PR-ów. Narzędzia takie jak autorski “PR description generator” GitHuba (część Copilot Labs/tryb eksperymentalny) potrafią wygenerować markdown z opisem PR na podstawie diffa. Podobnie Amazon CodeCatalyst (usługa DevOps AWS) zintegrowała AI, które przy otwieraniu pull requesta napisze podsumowanie zmian w kodzie, wskazując, które moduły zostały zmodyfikowane oraz kluczowe zmiany. Ułatwia to recenzentom ogarnąć całość bez czytania każdej linii. Prawdopodobnie do końca 2025 będzie to już standard – już teraz widzimy to w Azure DevOps i innych platformach.

Ogólnie rzecz biorąc, mocną stroną AI w przeglądzie kodu jest przyspieszenie procesu oraz wychwytywanie tego, co może umknąć człowiekowi (lub na co nie chce poświęcać czasu). Badanie IBM z 2024 roku wykazało, że recenzenci AI potrafią wyłapać około 20-30% najczęstszych błędów przed recenzją ludzką, co zmniejsza obciążenie pracą. Microsoft z kolei twierdzi, że wewnętrzne wykorzystanie Copilota do PR-ów znacząco skróciło czas zatwierdzenia rutynowych zmian.

Musimy jednak pamiętać o ograniczeniach i ryzykach: AI może fałszywie zidentyfikować poprawny kod jako błędny (fałszywe alarmy) lub nawet sugerować zmiany, które subtelnie wpływają na funkcjonalność. Człowiek nadal musi mieć nad tym nadzór. Na przykład Copilot może zaproponować zmianę pętli na styl funkcyjny – co jest w porządku, ale być może nie odpowiada stylowi kodu w tym repozytorium. Istnieje też ryzyko, że AI nie wychwyci odpowiedniego kontekstu: tak naprawdę nie zna intencji zmian poza samym kodem, więc może nie zauważyć bardziej zaawansowanych problemów projektowych czy subtelnych błędów, które wymagają zrozumienia wymagań. Ekspert-recenzent na Reddit napisał: „Recenzja Copilota to jak bardzo ulepszony linter + początkujący programista: będzie niestrudzenie czepiał się formatowania i drobnych rzeczy, co jest świetne, ale nie zastąpi starszego inżyniera, który powie ‘ta funkcjonalność nie powinna być w tym module’ lub ‘powinniśmy całkiem zmienić podejście.’” Podsumowując, AI w przeglądzie kodu to fantastyczne narzędzie do usuwania błahych problemów i odciążania recenzentów, ale stanowi uzupełnienie, a nie zamiennik przemyślanej ludzkiej recenzji.

Jedna z ciekawych plotek z końca 2025 roku: słyszymy, że GitHub eksperymentuje z tym, aby Copilot nie tylko komentował PR-y, ale także pomagał je scalać – na przykład automatycznie ponownie testował i rebasował PR-y, które przeszły przegląd, a może nawet wdrażał je etapowo za pomocą feature flagów. To część wizji „GitHub Copilot for DevOps”, która sugeruje, że AI może zacząć nie tylko pisać i recenzować kod, ale de facto zarządzać wdrożeniem (pod ludzkim nadzorem). Prawdopodobnie usłyszymy o tym więcej w 2026 roku.

Narzędzia AI do dokumentacji

Pisanie dobrej dokumentacji i komentarzy to kolejny obszar, w którym AI ułatwia życie programistom. Narzędzia AI do dokumentacji potrafią generować docstringi, dokumentację techniczną, a nawet przewodniki dla użytkowników na podstawie kodu. Pomagają zapewnić, by kod był nie tylko napisany, ale także wyjaśniony. Przyjrzyjmy się kluczowym narzędziom i nowościom:

• Generatory docstringów AI: Wiele edytorów kodu ma teraz możliwość automatycznego generowania docstringa dla funkcji lub klasy. Na przykład GitHub Copilot potrafi wygenerować docstring, jeśli zaczniesz komentarz pod funkcją i naciśniesz Tab – podsumuje on cel funkcji, jej parametry i wartość zwracaną na podstawie kodu. Była to funkcja dostępna już we wczesnych wersjach Copilota i znacznie się ulepszyła wraz z rozwojem modelu. Podobnie Amazon CodeWhisperer często wstawia komentarze wyjaśniające kod, zwłaszcza po odpowiednim poleceniu („// wyjaśnij, co robi następny blok”). Narzędzia takie jak Tabnine i Codeium również wspierają generowanie dokumentacji na żądanie – np. możesz wpisać / w pliku Java, a Tabnine wypełni szablon Javadoc opisami uzyskanymi z kontekstu kodu.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: Są to narzędzia specjalizujące się w dokumentacji. Mintlify (uruchomiony w 2022 roku) posiada rozszerzenie do VS Code, które za pomocą jednego polecenia potrafi utworzyć komentarz dokumentacyjny dla funkcji w Pythonie, JS, Javie itp. Wykorzystuje model AI do analizy kodu i generuje zwięzły opis oraz adnotacje @param i @returns. DocuWriter.ai to nowszy gracz na rynku, deklarujący bycie „#1 narzędziem AI do dokumentacji kodu” – potrafi generować całe dokumenty Markdown lub dokumentacje API na podstawie kodu. W zasadzie te narzędzia analizują Twój kod, mogą go uruchomić lub odpalić testy, a następnie tworzą zrozumiałą dla człowieka dokumentację. Przykładowo, DocuWriter może pobrać repozytorium i stworzyć dokument referencyjny API opisujący wszystkie klasy i funkcje w języku naturalnym. To niezwykle przydatne w projektach, które nie mają dokumentacji – otrzymujesz pierwszy szkic, który programiści mogą następnie dopracować.
• Projekt “Auto Wiki” od Mutable.ai: Mutable.ai, start-up tworzący narzędzia AI dla programistów, wypuścił AutoWiki, które generuje wiki dla bazy kodu. W najnowszej wersji v2 (2025) AutoWiki potrafi nawet dodawać diagramy przypominające UML pokazujące strukturę kodu, a AI dba o aktualność wiki wraz ze zmianami w kodzie. W zasadzie to tak, jakbyś miał stale aktualizowany dokument projektowy. Tworzy zestaw powiązanych ze sobą stron HTML/Markdown (podobnie jak wiki lub Doxygen), pisanych bardziej narracyjnie, językiem naturalnym. Rozwiązuje to odwieczny problem nieaktualnych dokumentacji – AI może okresowo ponownie analizować kod i uaktualniać wpisy wiki. Na przykład, jeśli zrefaktorujesz funkcję, AI zaktualizuje jej opis i wszystkie odniesienia do niej. Narzędzie Mutable.ai można wdrożyć lokalnie lub korzystać z wersji chmurowej i podkreślają, że „wszystka dokumentacja jest stale aktualizowana”.
• Swimm i inne narzędzia do przewodników: Swimm to platforma dokumentacyjna integrująca się z kodem w celu tworzenia tutoriali i przewodników, które zawsze są aktualne. W 2024 Swimm dodał pomocnika AI, który może przygotować wstępną dokumentację do fragmentu kodu lub wygenerować wyjaśnienia, które autorzy następnie edytują. Nie jest to rozwiązanie w pełni zautomatyzowane jak AutoWiki, ale przyspiesza proces pisania materiałów wdrożeniowych czy przeglądu architektury, oferując punkt wyjścia wygenerowany przez AI.
• Zintegrowana dokumentacja przez chat: Innym podejściem do dokumentacji jest użycie AI chat do odpowiadania na pytania dotyczące kodu (co może pełnić rolę dynamicznej dokumentacji). Już omówiliśmy Sourcegraph Cody i komendę @Docs w Cursorze, które pozwalają AI pobierać dokumentację bibliotek lub nawet dedykowaną dokumentację projektu na żądanie. Asystent AI JetBrains także ma funkcję, dzięki której, jeśli zaznaczysz fragment kodu i zapytasz „co to robi?”, nie tylko wyjaśni go w kontekście, ale może również wygenerować komentarz dokumentacyjny w kodzie, jeśli tego chcesz. Programiści w 2025 roku zaczęli traktować te wyjaśnienia AI jako formę dokumentacji: zamiast szukać dokumentu projektowego, prosisz AI o wyjaśnienie modułu. Niektóre zespoły wprowadziły to nawet do swojego procesu – np. po zmergowaniu funkcjonalności proszą AI o wygenerowanie krótkiego akapitu dokumentacji i dodają go do wiki projektu.
• Dokumentacja API i tłumaczenie komentarzy: Sztuczna inteligencja jest także przydatna przy tworzeniu zewnętrznej dokumentacji API. Na przykład, jeśli utrzymujesz bibliotekę, narzędzia takie jak OpenAI GPT-4 mogą przeanalizować Twój kod i wygenerować całe README lub przykłady użycia. Mogą nawet przygotować wielojęzyczne wersje dokumentacji przez tłumaczenie (z zaskakująco dobrą dokładnością, wymagającą tylko drobnej korekty przez człowieka w przypadku terminologii technicznej). GitHub Copilot Labs miał funkcję „Wyjaśnij kod”, która potrafiła wygenerować akapit tłumaczący blok kodu – przydatne przy tworzeniu tutoriali lub komentowaniu trudnej logiki. Jeśli masz już dokumentację, która jest nieaktualna, AI może czytać zmiany w kodzie i wskazywać, które części dokumentacji wymagają aktualizacji.

Zalety AI w dokumentacji są oczywiste: rozwiązuje zadanie, którego wielu programistów się obawia lub je zaniedbuje – pisanie dokumentacji – i robi to w kilka sekund. Szczególnie dobrze sprawdza się przy tworzeniu szablonowej dokumentacji (np. wypisując wszystkie funkcje modułu wraz z opisami). Może także zapewnić spójność stylu (można poprosić AI o używanie określonego tonu lub formatu dla całej dokumentacji). W efekcie, nawet jeśli dokumentacja generowana przez AI nie jest idealna, stanowi ogromną oszczędność czasu. Inżynierowie mogą po prostu poprawić wynik AI, zamiast pisać wszystko od zera, co znacząco skraca czas pracy.

Jednakże istnieją ograniczenia i zastrzeżenia:

• AI może źle zinterpretować zamiar kodu: Dokumentuje to, co uważa że kod robi, co może być błędne, jeśli kod robi coś nieoczywistego lub jeśli logika zawiera błąd. Na przykład AI może napisać „ta funkcja zwraca wiek użytkownika w latach”, podczas gdy faktycznie zwraca wiek w miesiącach z powodu błędu lub złej nazwy. Dlatego dokumentację AI wciąż muszą sprawdzać programiści.
• Brak kontekstu wysokiego poziomu: Komentarze do kodu generowane przez AI dobrze wyjaśniają czym jest kod, ale nie zawsze dlaczego kod został napisany w ten sposób. Racjonalizacja architektury czy decyzji projektowych (klasyczna „dokumentacja” towarzysząca kodowi) często wymaga kontekstu, którego nie ma w kodzie. AI nie zna magicznie pierwotnych wymagań czy ograniczeń, o ile ich nie przekażesz. Może więc wytwarzać powierzchowną dokumentację, opisującą oczywistości, ale bez uzasadnienia. Połączenie AI z dokumentacją pisaną przez człowieka na wyższym poziomie wydaje się najlepszym podejściem.
• Narzut związany z utrzymaniem: Jeśli traktujesz dokumentację AI jako ostateczną bez procesu, może ona szybko stać się nieaktualna jak każda inna dokumentacja. Najlepiej jest okresowo uruchamiać generator dokumentacji na najnowszym kodzie. Niektóre narzędzia (jak Mutable AutoWiki) próbują to automatyzować. Warto uwzględnić generowanie dokumentacji w pipeline’ach CI – np. zadanie codzienne, które regeneruje dokumentację AI i ewentualnie zgłasza duże zmiany (aby tech writer mógł przejrzeć różnice).

Warto zauważyć, że Atlassian (twórca Jira/Confluence) w 2025 roku zintegrował asystenta AI w Confluence, który może tworzyć specyfikacje techniczne lub dokumentację dla użytkowników na podstawie promptów. Jest to bardziej narzędzie skierowane do użytkownika końcowego, ale pokazuje, że pisanie tekstów (do przewodników użytkownika, notatek o wydaniu itp.) również przejmuje sztuczna inteligencja. Programista może np. wkleić changelog i poprosić o szkic notatek do wydania w dopracowanej formie – to ogromna oszczędność czasu.

Podsumowując, AI staje się dokumentalistą, którego deweloperzy nigdy nie mieli. Przy odpowiednim nadzorze zapewnia, że kod nie tylko działa, ale jest również wyjaśniony. Jak trafnie powiedział pewien ekspert: „Zmierzamy w kierunku świata, w którym bootcampy programistyczne skupiają się mniej na składni, a bardziej na rozwiązywaniu problemów i współpracy z AI… AI może przejąć ponad 70% szczegółów implementacyjnych, a wkrótce będzie też dokumentować te szczegóły.” Przyszłość może oznaczać o wiele mniej żmudnej pracy przy pisaniu dokumentacji, pozwalając deweloperom skoncentrować się na projektowaniu i logice, podczas gdy AI zadba o to, by wszystko było dobrze udokumentowane dla tych, którzy pojawią się później.

Narzędzia do testowania i kontroli jakości oparte na AI

Testowanie to obszar, w którym AI może znacząco poprawić pokrycie testami i wychwytywać błędy na wczesnym etapie. Wiele narzędzi wykorzystuje już AI do generowania przypadków testowych, sugerowania dodatkowych przypadków brzegowych, a nawet automatycznego naprawiania nieudanych testów. Oto najważniejsze osiągnięcia AI w testowaniu:

• Generowanie testów jednostkowych (Diffblue i inni): Diffblue Cover jest tu prekursorem: to narzędzie AI (pochodzące ze spółki-córki Oksfordu), które automatycznie generuje testy JUnit dla kodu w Javie. Podajesz mu swoje klasy Java, a Diffblue wygeneruje kod testów jednostkowych, osiągając docelowe pokrycie (często 70%+). Wykorzystuje połączenie AI symbolicznej i sieci neuronowych, by tworzyć sensowne asercje (nie tylko losowe dane wejściowe). Do 2025 roku silnik Diffblue został ulepszony tak, by obsługiwać bardziej złożone konstrukcje, a nawet sugerować refaktoryzacje, jeśli kodu nie da się przetestować. Jest to produkt komercyjny skierowany do firm, które chcą nadrobić braki testów w dużych, starszych bazach kodu. Przykład sukcesu: Diffblue został użyty w aplikacji Javy o wielkości miliona linii kodu, gdzie testy obejmowały tylko 20%, a w kilka dni podniósł pokrycie do 60% – coś, co ludziom zajęłoby miesiące.
• TestGPT od CodiumAI (Qodo): CodiumAI, obecnie pod marką Qodo, skupia się konkretnie na „integralności kodu”. Stworzyli model TestGPT, który analizuje funkcję i generuje dla niej wiele scenariuszy testów jednostkowych. To nie jest tylko jeden przykład – generuje normalne przypadki, przypadki brzegowe i przypadki błędów. Dla Pythona, JS i TS (a wkrótce także Javy) rozszerzenie Codium do VS Code wygeneruje cały plik testowy z kilkoma testami. Na przykład dla funkcji calculateDiscount(price, customerType) AI może wygenerować testy dla zwykłego klienta, klienta premium, ujemnej ceny (oczekiwany błąd), ceny zero itd., z asercjami do każdego przypadku. To niezwykle przydatne dla programistów, którzy mają trudność z wymyśleniem wszystkich przypadków brzegowych. Jeden użytkownik Reddita porównał generację testów przez CodiumAI do ręcznego ich pisania i zauważył, że była „zaskakująco dokładna, wychwytując przypadki narożne, o których nie pomyślałem”, choć czasem tworzyła nadmiarowe testy. Qodo/Codium integruje się też z workflow PR – po napisaniu nowego kodu AI może automatycznie zaproponować nowe testy do dodania w PR.
• Copilot i CodeWhisperer do testów: Nawet ogólne asystenty programistyczne są świadome testowania. Jeśli napiszesz podpowiedź typu “// napisz test dla powyższej funkcji”, Copilot chętnie wygeneruje test (wykorzystując prawdopodobnie odpowiedni framework testowy dla danego języka, np. pytest, Mocha lub JUnit). GitHub pokazał nawet w pokazach Copilot X, że można poprosić Copilot Chat o “Wygeneruj testy dla tego pliku” i zostanie utworzony plik testowy. Na Build 2025 Microsoft ogłosił, że Copilot może autonomicznie pracować nad poprawą pokrycia testami w ramach trybu agenta – oznacza to, że agent Copilot może analizować, które linie kodu nie mają pokrycia testami, a następnie generować testy, by je objąć, po czym otworzyć PR z tymi testami. Dzięki temu zamyka się pętla, w której AI nie tylko pisze kod, ale i dba o jego przetestowanie. Amazon CodeWhisperer w podobny sposób potrafi generować kod testów jednostkowych na żądanie; AWS twierdził nawet podczas GA, że wygeneruje bezpieczne testy i wskaże, jeśli Twój kod wydaje się nietestowalny (sugerując refaktoryzację dla poprawy testowalności).
• Agenty walidujące testy: Poza generowaniem testów, AI może pomóc w interpretacji niepowodzeń testów. Niektóre nowatorskie narzędzia pozwalają na przekazanie logu nieudanego testu do AI, które znajduje prawdopodobną przyczynę w kodzie. Przykładowo, jeśli test oczekiwał 100, a otrzymał 99 – AI może wskazać błąd o jeden i nawet zaproponować jedno-liniową poprawkę. Junie (JetBrains) ma funkcję obserwowania wykonywania testów – jeśli któryś zawiedzie, natychmiast podejmuje próbę naprawy kodu, jak opisano wyżej. Trwają też badania nad generowaniem przez AI testów własnościowych – zamiast testować konkretne przypadki, AI próbuje wywnioskować ogólne zachowanie i sprawdzić szeroki zakres przypadkowych danych wejściowych (coś jak fuzz testing sterowany przez AI). Może to wychwycić przypadki brzegowe, które w testach jednostkowych z ustalonymi wartościami mogłyby zostać pominięte.
• Testy integracyjne i end-to-end (E2E): AI zaczyna również wkraczać na wyższy poziom testowania. Pojawiają się narzędzia, które mogą odczytać interfejs aplikacji (przez HTML/JS lub specyfikacje projektowe) i automatycznie wygenerować skrypty testów end-to-end (np. skrypty Selenium lub Playwright). Jest narzędzie o nazwie Mabl, które wykorzystuje AI, by dostosowywać testy w razie zmian UI. Ale idąc dalej – wyobraź sobie opisanie przepływu użytkownika naturalnym językiem („zaloguj się, dodaj produkt do koszyka, przejdź do kasy, zweryfikuj łączną cenę”) i uzyskanie od AI automatycznego skryptu testowego. To jeszcze w fazie początkowej, ale dzięki zrozumieniu języka przez AI taki scenariusz jest możliwy. Niektóre zespoły już wykorzystują ChatGPT do konwersji opisów testów manualnych na wykonywalny kod testów.
• Generowanie danych testowych: Kolejnym niewdzięcznym zadaniem jest tworzenie fixture’ów lub danych testowych. AI może pomóc, generując realistyczne dane przykładowe spełniające określone kryteria (np. JSON z wiarygodnym profilem użytkownika czy zbiór obrazów o określonych cechach). Code Interpreter od OpenAI w ChatGPT potrafi nawet generować syntetyczne zbiory danych na bieżąco. To bardzo ułatwia testy integracyjne lub zasilanie środowisk developerskich.

Siłą AI w testowaniu jest zdecydowanie zwiększenie pokrycia testami oraz wcześniejsze wykrywanie regresji. To trochę jak posiadanie młodszego inżyniera QA, który niestrudzenie pisze podstawowe testy do każdej nowej funkcji. Wielu programistów nie tworzy wystarczającej liczby testów z powodu braku czasu; AI może wypełnić tę lukę. Dzięki większej liczbie testów zespoły zyskują pewność i mogą odważniej refaktoryzować kod (ponieważ testy wykryją, jeśli coś się zepsuje). Ponadto AI potrafi zaproponować przypadki brzegowe, o których ludzie zapominają – zwiększając tym samym odporność oprogramowania. Istnieją dowody na to, że testy generowane przez AI wychwyciły błędy, które się ukrywały: na przykład testy CodiumAI mogły wywołać funkcję z None, gdy programista założył, że nigdy nie otrzyma None, co ujawniło błąd.

Jednak ograniczenia są istotne:

• Jakość testów: AI może pisać testy, które są zbyt proste lub wręcz niepoprawne. Na przykład AI może błędnie zrozumieć specyfikację i sprawdzać nieprawidłowe zachowanie (fałszywe założenie w teście). Jeśli programiści ślepo ufają testom AI, mogą zatwierdzać coś, co jest w rzeczywistości błędem jako cechę. Dlatego ludzka weryfikacja wygenerowanych testów nadal jest niezbędna.
• Utrzymanie: Jeśli kod się zmienia, testy AI muszą być aktualizowane. Jeśli testy zostaną wygenerowane raz i pozostawione bez zmian, mogą stać się nieaktualne i zacząć się wykrzaczać, mimo że kod jest poprawny. Idealnie byłoby, gdyby AI, które je wygenerowało, mogło także ponownie wygenerować lub zaktualizować testy przy zmianach (być może zintegrowane z różnicami kontroli wersji).
• Niestałość testów: To duży problem w automatyzacji testów ogólnie – testy, które czasem przechodzą, czasem nie. AI może wygenerować takie testy, jeśli nie zadba o deterministyczność (np. polegając na czasie lub zewnętrznych usługach). Na dziś AI nie jest w pełni świadome pułapek niestałości, więc człowiek powinien je sprawdzać i ew. kierować („nie używaj prawdziwych połączeń sieciowych” itp.).

Jednym z ekscytujących trendów jest wykorzystanie AI do testowania własnych sugestii kodu. Na przykład, gdy agent Copilot pisze poprawkę, może również stworzyć testy do tej poprawki i uruchomić je, by sprawdzić, czy rozwiązanie nie popsuło innych rzeczy. To nowa możliwość sprawiająca, że ci agenci AI stają się coraz bardziej samowalidujący.

Kolejna plotka ze świata testowania dotyczy narzędzia, które umożliwi deweloperom “konwersacyjne poprawianie testów” – po tym jak AI wygeneruje testy, możesz z nim porozmawiać: “Te testy są dobre, ale dodaj jeden, gdzie wejście jest ujemne” albo „parametr X jest podchwytliwy, upewnij się że jest test obejmujący maksymalny zakres”. AI wtedy zmieni lub doda testy zgodnie z Twoimi wskazówkami. Taka kontrola z wysokiego poziomu może dać programistom sposób na nauczenie AI swoich branżowych potrzeb testowych.

Podsumowując, AI w testowaniu okazuje się ogromnym wsparciem dla jakości oprogramowania. Zmniejsza nudną pracę związaną z pisaniem testów i zwiększa bezpieczeństwo przy zmianach w kodzie. Jeden z starszych inżynierów Google przytoczony w publikacji prasowej stwierdził: “Mieliśmy moduł z pokryciem testami na poziomie 5%, którego nikt nie chciał ruszać; po zastosowaniu generowania testów przez AI – w jedno popołudnie wskoczyliśmy na 50%. Już w pierwszym przebiegu testy AI odkryły błąd w parsowaniu danych wejściowych, który umknął wcześniej. Byłem przekonany.” Odzwierciedla to rosnące przekonanie, że AI stanie się niezbędnym asystentem, dbającym o to, by nasz kod nie tylko powstawał szybciej, ale też działał poprawnie.

Inteligentne IDE i zintegrowane środowiska programistyczne z AI

Poza pojedynczymi funkcjami, rok 2025 przyniósł wzrost popularności pełnych IDE oraz platform deweloperskich głęboko zintegrowanych ze sztuczną inteligencją. Mają one na celu stworzenie kompleksowego środowiska, w którym AI pomaga na każdym etapie – kodowania, debugowania, refaktoryzacji, devops – a nie jest tylko dodatkiem na końcu procesu. Przyjrzyjmy się najbardziej godnym uwagi IDE i rozszerzeniom wspieranym przez AI:

Replit Ghostwriter (AI w chmurowym IDE)

Replit to internetowe IDE i platforma obliczeniowa, która umieściła AI (Ghostwriter) w centrum swojego doświadczenia. Funkcje Ghostwriter w Replit obejmują:

• Uzupełnianie kodu podczas pisania (wiele sugestii do wyboru, podobnie jak w Copilot).
• Ghostwriter Chat, panel boczny, w którym możesz zadawać pytania dotyczące swojego kodu lub uzyskać pomoc (z uwzględnieniem Twoich otwartych plików).
• Debugger i naprawa błędów: Kiedy Twój program zgłosi błąd, Ghostwriter podświetli go i często wyjaśni lub zasugeruje poprawkę w czasie rzeczywistym.
• Generowanie: Być może najbardziej magiczne, możesz poprosić Ghostwritera o wygenerowanie całych projektów lub komponentów wieloplikowych. Pokazali utworzenie gry Snake od zera przez czat. Ghostwriter może tworzyć niezbędne pliki, kod, a nawet zasoby graficzne do realizacji polecenia.

Ghostwriter jest naprawdę ponadjęzykowy – działa z aplikacjami webowymi, skryptami Pythona, programami C++ itd., wszystko w przeglądarce. Replit zintegrował również Ghostwritera w swojej aplikacji mobilnej, więc możesz programować w podróży z pomocą AI.

Jedną z największych zalet Ghostwritera jest płynna integracja wykonywania kodu i AI. Ponieważ Replit może natychmiast uruchomić kod, Ghostwriter może np. uruchamiać przypadki testowe, by potwierdzić poprawność wygenerowanego kodu, lub wykorzystać środowisko uruchomieniowe do ulepszenia swoich sugestii. Na przykład, jeśli piszesz funkcję w Pythonie, Ghostwriter może wywołać ją z przykładowymi danymi wejściowymi, zobaczyć wyniki i poprawić swoją sugestię (nie jest to oficjalnie potwierdzone, ale CEO Replit sugerował takie możliwości wykorzystujące ich sandbox wykonywania kodu).

Ograniczeniem Ghostwritera jest to, że jest powiązany ze środowiskiem Replit. Profesjonalni programiści pracujący nad dużymi projektami lokalnie nie mogą (jeszcze) łatwo używać Ghostwritera ze swoimi własnymi konfiguracjami (choć Replit ma wersję desktopową w fazie beta). Ponadto, jako rozwiązanie chmurowe, jeśli masz zastrzeżone repozytorium, możesz nie chcieć hostować go na Replit tylko po to, by wykorzystać Ghostwritera. Jednak do projektów osobistych, nauki czy nawet prac zespołowych jest on niezwykle użyteczny. Cennik w ramach planu Replit Core sprawia, że jest dostępny, a do tego dostajesz kredyty na moc obliczeniową – czyli płacisz za AI i swoje środowisko deweloperskie w chmurze w jednym. Wizja Replit to w przyszłości „rozwój oprogramowania z AI”, gdzie opisujesz cele na wysokim poziomie, a Ghostwriter realizuje coraz więcej zadań, podczas gdy Ty nadzorujesz – trochę jak z juniorem w zespole.

Cursor – Edytor Kodów z AI

Cursor (od Anysphere) to kolejny pełnoprawny edytor kodu, ale zamiast działać w chmurze, jest aplikacją uruchamianą lokalnie (choć korzysta z modeli chmurowych dla AI). Cursor wykorzystuje rdzeń VS Code (zgodnie z doniesieniami jest zbudowany na bazie VS Code) i wzbogaca go o supermoce AI:

• Posiada autouzupełnianie AI, które jest bardzo responsywne i potrafi generować długie, wieloliniowe podpowiedzi (podobnie jak Tabnine czy Copilot, ale z własnymi usprawnieniami).
• Cursor Chat jest świadomy kontekstu całego twojego projektu. Możesz zapytać np.: „Znajdź wszystkie miejsca, w których wywołujemy API płatności i upewnij się, że obsługujemy błędy” – zrobi to, przeglądając pliki projektu. VS Code z Copilotem samemu nie poradziłby sobie z tym tak łatwo.
• Tryb agenta (Ctrl+I): Zaznaczasz fragment kodu albo po prostu wywołujesz agenta i wydajesz polecenie, np. „Przefaktoruj tę funkcję na async” lub „Zaimplementuj tutaj interfejs XYZ”. Agent Cursor wprowadzi potrzebne zmiany w plikach. Zostajesz „w pętli” poprzez podgląd różnic tego, co planuje zrobić, co możesz zaakceptować lub poprawić. To pierwszy krok do prawdziwie zintegrowanych z IDE narzędzi refaktoryzujących opartych o AI.
• Integracje narzędzi: Cursor ma wbudowane wsparcie wyszukiwania w internecie (@web), obrazy w promptach (możesz wkleić zrzut ekranu z błędem) oraz dokumentację (@, by odnieść się do kodu lub bibliotek). Oznacza to, że sam edytor może dynamicznie pobierać zewnętrzną wiedzę – zwykle otwierałbyś w tym celu przeglądarkę.
• Modele lokalne i chmurowe: Domyślnie Cursor używa potężnych modeli chmurowych (GPT-4, Claude). Zespół twierdzi jednak, że posiada także własne modele, być może mniejsze, dostrojone do konkretnych zadań (np. do szybkiego autouzupełniania, oszczędzając wywołania API). Równoważą te modele pod względem szybkości i kosztów. Na płatnym planie Cursor masz budżet „szybkich” zapytań (np. z użyciem GPT-4 8k), a potem nieograniczoną liczbę „wolnych” (np. GPT-4 32k lub Claude, które mogą być kolejkowane). W praktyce AI jest dostępne zawsze wtedy, gdy tego potrzebujesz, płynnie i bez przeszkód.

Efekt jest taki, że wielu programistów, którzy przetestowali Cursor, uznało go za wzrost produktywności. Łączy funkcje wielu narzędzi: zamiast VS Code + Copilot + przeglądarka internetowa + terminal – Cursor oferuje to wszystko w jednym interfejsie. Niektórzy opisali go nawet jako „IDE, które przez cały czas czuje się jak pair programming z AI”. Dla osób pracujących w wielu językach lub z nieznanym kodem możliwość zadania edytorowi pytania i natychmiastowej odpowiedzi (np. „co robi ten regex?” lub „wygeneruj szybki przykład użycia tej funkcji”) jest nieoceniona.

Ograniczenia Cursor: to wciąż nowy produkt, więc brakuje mu jeszcze dopracowania (niektórzy użytkownicy zgłaszali duże wykorzystanie pamięci lub sporadyczne awarie przy bardzo dużych projektach). Darmowy plan jest ograniczony, co może zniechęcić tych, którzy nie chcą płacić. Chociaż obsługuje wiele języków, cięższe języki korporacyjne jak COBOL czy niszowe frameworki mogą nie mieć dedykowanego wsparcia poza podstawowym uzupełnianiem tekstu. Dodatkowo – wielu deweloperów ma mocno spersonalizowane środowiska VS Code/IntelliJ i przejście na nowy edytor to bariera, mimo zalet AI. Cursor próbuje to łagodzić przez wsparcie dla rozszerzeń VS Code (większość działa od razu), ale to jeszcze nie 100% zgodności.

JetBrains IDE z AI Assistant i Junie

JetBrains (twórcy IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm itd.) długo zwlekali z wejściem w świat AI, ale w 2023 roku uruchomili wtyczkę AI Assistant (na początku z OpenAI API), a w 2025 roku w pełni ją skomercjalizowali. Teraz, wraz z JetBrains IDE 2025.1:

• AI Assistant jest wbudowany w IDE (z bezpłatnym limitem dla każdego posiadacza licencji na IDE JetBrains). Oferuje ulepszoną autouzupełnianie kodu, asystenta czatu oraz potrafi generować dokumentację i komunikaty dotyczące commitów bezpośrednio w IDE.
• Junie to agent AI JetBrains (podobny do trybu agenta w Copilot). Został zaprojektowany do wieloetapowych zadań: generowania kodu, pisania testów, ich uruchamiania itd. Junie był dostępny w podglądzie i stał się gotowy do produkcji w kwietniu 2025 roku, ale początkowo tylko dla niektórych IDE (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand od połowy 2025 r.). Junie wykorzystuje zarówno możliwości lokalnego IDE, jak i modele chmurowe. Na przykład może używać kompilatora IntelliJ oraz analizy statycznej, aby prowadzić swoje zmiany – tego nie potrafią narzędzia niezależne od edytora.
• Bezpłatne i płatne wersje: JetBrains wykonał dość zaskakujący ruch, wprowadzając darmowy poziom AI dla wszystkich użytkowników w 2025 r. Ten darmowy poziom umożliwia nielimitowane użycie lokalnych modeli (JetBrains zintegrował się z Ollama i LM Studio, więc możesz uruchamiać modele oparte na LLaMA na swoim komputerze) oraz zapewnia „niewielki limit” korzystania z chmurowej AI. W praktyce dostajesz od razu za darmo, np. kilkadziesiąt zapytań GPT-4 lub Claude dziennie. Jeśli masz All Products Pack (popularną subskrypcję JetBrains dla firm), automatycznie otrzymujesz AI Pro tier, który znacznie zwiększa ten limit chmurowy. Jest również AI Ultimate za 20 dolarów/miesiąc dla wymagających użytkowników. Ta strategia cenowa pokazuje, że JetBrains nie chce, aby koszty były przeszkodą w wykorzystaniu ich AI – dołączają je do oferty, by utrzymać deweloperów na swojej platformie.
• Najważniejsze cechy: Oprócz tego, co już opisaliśmy (edycja wielu plików z poziomu czatu, zewnętrzny kontekst przez MCP, tryb offline, wyszukiwanie w sieci itp.), JetBrains AI Assistant potrafi również wyjaśniać złożony kod, sugerować kroki refaktoryzacji i integrować się z inspekcjami JetBrains. Przykładowo, jeśli statyczny analizator IDE zgłasza ostrzeżenie, możesz poprosić AI o „napraw to ostrzeżenie” i automatycznie zastosuje poprawkę. To świetne połączenie narzędzi opartych na regułach ze sztuczną inteligencją. Nowa funkcja beta: Wstawianie fragmentów kodu z czatu – jeśli na czacie AI zaproponuje fragment kodu jako odpowiedź, możesz kliknąć „Zastosuj”, a IDE inteligentnie umieści ten kod we właściwym miejscu Twojego źródła. To sprytne połączenie Q&A z faktycznym programowaniem.

Siłą podejścia JetBrains jest to, że wielu profesjonalnych programistów już korzysta z ich IDE; dodanie AI do znanego środowiska (i powiązanie go z indeksem projektu, kompilatorem, debuggerem itd.) sprawia, że jest ono bardzo potężne. Na przykład JetBrains umożliwia wykonywanie zapytań do baz danych wspomaganych AI bezpośrednio w DataGrip (wyobraź sobie: „napisz SQL, aby znaleźć wszystkich klientów, którzy wydali ponad X w zeszłym miesiącu”, a on podpowiada to z wykorzystaniem znajomości schematu + AI). Mają również przewagę w obsłudze lokalnych modeli – programiści ceniący prywatność mogą korzystać z lokalnego LLM (choć te są mniej potężne niż GPT-4, to lepsze to niż nic i świetnie sprawdza się np. w trybie offline, np. w samolocie). Tak poważne podejście JetBrains do AI (do tego stopnia, że budują własny protokół kontekstu modeli i zapewne będą mieć własne modele) sprawia, że VS Code/Copilot nie jest jedyną opcją dla programowania wspomaganego AI.

Jednak początkowe opinie użytkowników były mieszane – jak donosi DevClass, wtyczka AI Assistant miała niskie oceny (2/5) na początku, z narzekaniami na błędy i przewagę Copilota. JetBrains wydaje się, że wzięło te uwagi do siebie i znacząco poprawiło doświadczenie do 2025 roku (i być może wykorzystując nowsze modele jak GPT-4.1 czy Anthropic Claude 3.7, o których wspominają). Teraz prawdopodobnie wszystko działa znacznie płynniej. Nadal jednak są ograniczenia: funkcje AI różnią się w zależności od języka i IDE – np. w połowie 2025 roku Rider (dla .NET) nie posiadał AI z powodu wyzwań technicznych, a edycje Community miały ograniczone wsparcie dla lokalnego AI devclass.com. Tak więc nie jest to jeszcze ujednolicone.

Integracje Visual Studio i VS Code

Warto również wspomnieć o Microsoft Visual Studio i VS Code, poza samym GitHub Copilot:

• VS Code oczywiście ma Copilota, ale także mnóstwo innych rozszerzeń AI. Jest rozszerzenie Codeium, AWS Toolkit Amazona z CodeWhisperer, rozszerzenie Tabnine itd. VS Code pozostaje najbardziej elastycznym środowiskiem, jeśli chcesz wypróbować różnych asystentów AI. Pojawił się również oficjalny widok czatu GitHub Copilot, a nie tylko podpowiedzi w kodzie.
• Microsoft buduje także AI w Visual Studio (pełne IDE), nie ograniczając się jedynie do Copilota. Wprowadzili refaktoryzacje IntelliCode AI, które potrafią wykrywać powtarzalne zmiany i sugerować zastosowanie ich w całym rozwiązaniu. Mają eksperymentalnego „Developer AI”, integrującego się z Azure DevOps – np. łącząc zadanie z kodem i analizując przez AI, czy dana zmiana kodu faktycznie rozwiązuje powiązane zadanie. Podczas Build 2025 Microsoft zaprezentował funkcje VS, takie jak „commit message AI”, „Podsumuj zmiany” oraz „Zapytaj AI” w dowolnym miejscu IDE – wiele z nich jest zasilanych przez Copilot. Jest też ciekawy projekt Visual Studio IntelliCode Generative, który może sugerować wartości właściwości lub uzupełnienia kodu na bazie wytrenowanych modeli na twoim własnym kodzie (chociaż zapewne obecnie został przyćmiony przez Copilota).

Jeszcze jedna nowa kategoria:

• AI w CLI i DevOps: Nie jest to IDE, ale warto zaznaczyć, np. interfejs CLI GitHuba posiada teraz gh copilot do zapytań AI o repozytorium z poziomu linii poleceń (np. „gh copilot what changed in this PR?” daje podsumowanie AI). Systemy CI/CD dodają asystentów AI do analizy błędów budowania lub sugerowania optymalizacji pipeline’ów (np. Pipelines AI w Azure może zasugerować kroki cache’owania, by przyspieszyć buildy). Dzięki temu pomoc AI wykracza poza edytor kodu na szerszy cykl życia oprogramowania.

Podsumowując, IDE zasilane przez AI mają na celu natywne łączenie wszystkich tych możliwości. Konkurencja w 2025 roku się zaostrzyła: Replit i Cursor próbują nowych podejść od zera, JetBrains i Microsoft wzbogacają sprawdzone IDE o AI, a nawet nowi gracze jak Windsurf (Codeium) Editor i inni (niektórzy wspominają o projekcie “Stackblitz Cody”, choć to niejasne). Programiści mają większy wybór niż kiedykolwiek – co oznacza, że mogą wybrać środowisko, które najbardziej zwiększa ich produktywność.

Opinie ekspertów są podzielone co do tego, co jest tutaj „modą”, a co „gorącym trendem”: Niektórzy ostrzegają, że przepisywanie całych IDE pod AI może być przesadą, a rozszerzenia (jak Copilot w VS Code) już pokrywają 90% potrzeb. Inni uważają, że IDE natywnie oparte na AI mogą odblokować nowe przepływy pracy (np. agentów wieloplikowych na jedno kliknięcie), których prowizoryczne rozwiązania nie są w stanie łatwo zapewnić. Jedno jest pewne: praktycznie wszystkie główne IDE i edytory posiadają już integracje AI i szybko staje się to standardowym oczekiwaniem w narzędziach dla programistów. Jak ujął to jeden z komentatorów, „IDE bez możliwości AI będą dinozaurami do 2027 roku.” Może to lekka przesada, ale podkreśla, że impet jednoznacznie zmierza w stronę inteligentniejszych, wspomaganych przez AI środowisk rozwoju oprogramowania.

Podsumowanie i Co Dalej

Rok 2025 ugruntował fakt, że narzędzia do kodowania z AI nie są modą – to fundament nowoczesnego programowania. Widzieliśmy, jak asystenci generowania kodu dojrzały i się zróżnicowały, debugowanie stało się mniej uciążliwe, przeglądy kodu przyspieszyły dzięki AI, dokumentacja pisze się niemal sama, testowanie wzmocnione jest przez przypadki generowane przez AI, a nasze IDE stały się prawdziwymi inteligentnymi partnerami.

Co jest teraz na topie:

• Autonomiczne agenty kodujące podejmują się większych zadań (Copilot agent od GitHub, Junie od JetBrains, agent od Cursor itp.) – przesuwają granicę w zakresie pozwalania AI na obsługę wieloetapowych przepływów pracy programistycznej: od planowania, przez kodowanie, po testowanie.
• Kodowanie z naciskiem na bezpieczeństwo dzięki AI – narzędzia, takie jak skanery bezpieczeństwa CodeWhisperer i nadchodzące funkcje „Security Sentinel”, odpowiadają na obawy, że AI może wprowadzać podatności, zapewniając jednocześnie, że sztuczna inteligencja na bieżąco je wykrywa i naprawia.
• Płynna integracja – najlepsze narzędzia sprawiają wrażenie, jakby były po prostu częścią codziennego przepływu pracy (Copilot w edytorze, Ghostwriter w Replit, zintegrowane funkcje Cursor). Mniej wygodne rozwiązania są stopniowo eliminowane, gdy użytkownicy wybierają te najbardziej intuicyjne.
• Darmowa lub szeroko dostępna AI – dzięki darmowym planom Copilot od GitHub oraz bezpłatnemu poziomowi AI od JetBrains, widzimy trend udostępniania tych narzędzi każdemu programiście, nie tylko tym, którzy mogą opłacić subskrypcję. Ta demokratyzacja jest „gorąca”, bo przyczyni się do jeszcze szerszej adopcji.

Co jest modą (trzeba podchodzić ostrożnie):

• „AI zastąpi programistów” – do 2025 roku widzimy, że AI bardzo pomaga, ale nie zastąpiła jeszcze deweloperów. Automatyzuje powtarzalne zadania i sugeruje rozwiązania, ale ludzka intuicja wciąż jest potrzebna do projektowania systemów, podejmowania decyzji i radzenia sobie z nowymi problemami. Hype typu „wystarczy powiedzieć AI, co zbudować, a ty możesz pójść na kawę” nadal pozostaje głównie hype’em. Nadal musisz uważnie przeglądać pracę AI – to raczej bardzo szybki, ale czasem niedokładny młodszy programista w zespole, a nie doświadczony starszy inżynier.
• Uniwersalne AI „do wszystkiego” – niektóre przekazy marketingowe twierdzą, że jedno narzędzie jest najlepsze we wszystkim. W rzeczywistości, jak pokazuje nasz przewodnik, różne narzędzia mają różne mocne strony. Copilot może być najlepszy do ogólnego kodowania, CodeWhisperer do AWS, Tabnine do kontroli w przedsiębiorstwach itd. Hype o „idealnym narzędziu AI dla deweloperów” ustępuje miejsca rzeczywistości ekosystemu wyspecjalizowanych opcji.
• AI z nieograniczonym kontekstem – niektóre startupy promują „nieskończone okno kontekstu”, jakby AI mogła zrozumieć cały kod firmy naraz. W praktyce nadal istnieją ograniczenia (100K kontekstu w Claude to dużo, ale nie jest to nieskończoność), a wyszukiwanie wektorowe pomaga, lecz wymaga dobrego promptowania. Jest coraz lepiej, ale zachowaj ostrożność wobec hype’u – model na 100 tys. tokenów może mieć trudność ze zrozumieniem milionów linii kodu bez inteligentnego dzielenia. Postęp jest realny (patrz postępy Sourcegraph), ale trzeba zarządzać oczekiwaniami.

Co będzie dalej:

• Jeszcze głębsza integracja z IDE: Spodziewaj się, że Visual Studio, VS Code, JetBrains itd. będą coraz bardziej zacierać granice między pisaniem kodu a jego przeglądaniem/uruchamianiem. AI prawdopodobnie będzie zintegrowane z systemami kontroli wersji (wyobraź sobie wspomagane przez AI scalanie gałęzi git lub AI automatycznie tworzącego szablony pull requestów na podstawie zmian w kodzie). Widzieliśmy już tego zalążki przy commit message’ach i podsumowaniach PR od Copilota.
• Specjalistyczne narzędzia AI dla deweloperów: Możemy zobaczyć narzędzia AI dostosowane do konkretnych dziedzin – np. asystentów AI do notebooków data science (niektóre już istnieją, jak AI Azure w Notebooks) czy do programowania w osadzonym C (gdzie AI zna ograniczenia pamięci). Ponieważ LLM można dostrajać, specjalistyczni asystenci do kodowania mogą być lepsi od ogólnych w wybranych branżach.
• Bardziej „agentowa” automatyzacja: Dzisiejsze agentowe AI wykonują zadania na żądanie. Przyszłość może przynieść AI, która będzie ciągle monitorować nasze projekty: np. AI, która stale działa w CI i gdy tylko build się wywali lub pojawi się nowa luka bezpieczeństwa w bibliotece, sama otworzy PR z poprawką. GitHub już sugeruje powiązanie Copilota z Dependabotem i Actions w takich scenariuszach. W zasadzie AI może działać niczym zautomatyzowany członek zespołu do obsługi rutynowych zadań.
• Współpraca i edukacja: Narzędzia AI mogą stać się współpracujące – np. dwóch deweloperów i bot AI programują razem w czasie rzeczywistym. W edukacji narzędzia AI do kodowania będą odgrywać kluczową rolę w nauce programowania (niektórzy profesorowie informatyki już używają GitHub Copilot jako pomocy dydaktycznej lub pozwalają na niego w zadaniach, by skupić się na rozwiązywaniu problemów). Możemy mieć „mentorów AI” dla początkujących deweloperów, prowadzących ich przez zadania i wyjaśniających pojęcia (trochę jak ChatGPT, ale bardziej usystematyzowanych).
• Regulacje i etyka: Na horyzoncie pojawiają się także pytania dotyczące licencjonowania open source i kodu generowanego przez AI. Copilot spotkał się z kontrowersjami dotyczącymi wstawiania fragmentów kodu na licencji GPL do swoich wyników. Do 2025 roku wiele narzędzi (CodeWhisperer, Tabnine itp.) wprowadziło filtry i atrybucję. Możemy spodziewać się bardziej formalnych rozwiązań, takich jak branżowy standard atrybucji źródeł kodu przez AI lub być może AI, które będzie można ograniczać do korzystania wyłącznie z kodu na określonych licencjach podczas generowania sugestii. Istnieje również aspekt etyczny – zapewnienie, że te narzędzia AI nie propagują niebezpiecznych wzorców kodowania, uprzedzeń czy złych praktyk. Mówi się o certyfikacjach lub standardach zgodności dla asystentów AI (szczególnie w oprogramowaniu o znaczeniu krytycznym dla bezpieczeństwa). Jednym z „nadchodzących wyzwań” będzie więc najpewniej pewna forma nadzoru nad narzędziami AI do kodowania w przedsiębiorstwach oraz branżach regulowanych.

Podsumowując, to niezwykle ekscytujący czas, aby być programistą. Narzędzia wspierane przez AI w 2025 roku znacznie zwiększają produktywność i usuwają żmudną pracę z wielu zadań, jednocześnie wprowadzając nowe sposoby pracy, które wcześniej po prostu nie były możliwe. Jak w przypadku każdej nowej technologii, pojawiają się nowe wyzwania i potrzeba rozsądnego podejścia do jej wykorzystania. Jednak eksperci są zgodni – ci, którzy skorzystają z pomocy asystentów AI, zyskają przewagę konkurencyjną pod względem szybkości i jakości tworzonego oprogramowania. Jak powiedział jeden z wiceprezesów ds. oprogramowania: „To nie AI albo ludzie, to AI z ludźmi – i razem dostarczamy funkcje szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, a do tego z mniejszą liczbą błędów.”

Ten przewodnik pokazuje, co jest teraz najważniejsze (praktyczne, zostanie z nami), co jest „wow” (należy traktować z dystansem) i co dopiero nadchodzi (trendy warte obserwowania). Jeśli nie miałeś jeszcze okazji wypróbować tych narzędzi, to właśnie jest odpowiedni moment – bariera wejścia jest niska (wiele z nich ma darmowe opcje), a potencjalne korzyści są ogromne. Udanej pracy z nowymi AI-towarzyszami kodowania!

Źródła:

• Dohmke, Thomas. „GitHub Copilot: Meet the new coding agent.” GitHub Blog – Product News (Maj 2025)
• Thurrott, Paul. „Build 2025: Big Updates for GitHub Copilot…” Thurrott.com (19 maja 2025)
• GitHub Changelog. „GitHub Copilot code review… (private preview).” (29 października 2024)
• Irshad Buchh. „Amazon CodeWhisperer offers new AI-powered code remediation…” AWS News Blog (26 listopada 2023)
• Amazon CodeWhisperer Documentation. „CodeWhisperer is becoming part of Amazon Q Developer.” (Maj 2025)
• MetaDesignSolutions. „Copilot X vs. Amazon CodeWhisperer 2025.” (artykuł blogowy)
• Good, Christopher. „Tabnine at NVIDIA GTC 2025… AI at Scale.” Tabnine Blog (25 marca 2025)
• Deshmukh, Ameya. „Scaling Enterprise AI: Sunsetting Tabnine Basic.” Tabnine Blog (25 marca 2025)
• DevClass (Tim Anderson). „JetBrains goes live with Junie AI agent… adds free tier.” (16 kwietnia 2025)
• Maltseva, Anna. „JetBrains AI Assistant: Smarter, More Capable, and a New Free Tier.” JetBrains Blog (kwiecień 2025)
• Patel, Rhea. „Announcing a free GitHub Copilot for Visual Studio.” Visual Studio Blog (23 stycznia 2025)
• UI Bakery Blog (Dora Gurova). „Czym jest Cursor AI?… (Wszystko, co warto wiedzieć).” (18 kwietnia 2025)
• Reuters (Chandni Shah). „OpenAI zgadza się kupić Windsurf (Codeium) za ~3 miliardy dolarów.” (5 maja 2025) reuters.com
• Reuters (Bengaluru). „Google zapłaci 2,4 mld dolarów za licencję na technologię Windsurf, informuje WSJ.” (11 lipca 2025)
• Dev.to (Michael Amachree). „Dlaczego Windsurf to najlepszy darmowy edytor kodu AI… (aktualizacja frustracji).” (16 listopada 2024; aktualizacja 31 maja 2025)
• Qodo (dawniej CodiumAI) blog. „TestGPT: Generatywna AI dla integralności kodu.” (2024)