Остаточний гід по інструментах штучного інтелекту для програмування 2025 року: ключові тренди, перебільшення та майбутні новинки

Інтерпретатор коду (2023-24) дозволяв запускати код у пісочниці ChatGPT для виконання аналітичних і налагоджувальних завдань – об’єднуючи програмування та науку про дані.

Інструмент	Підтримувані мови	Інтеграція з редактором/платформою	Ціноутворення (2025)	Визначні оновлення 2025
GitHub Copilot	20+ (Python, JS, TS, Go, Java, C#, C++, тощо)	VS Code, Visual Studio, JetBrains IDEs, Neovim, тощо	Безкоштовний рівень (2k автозавершень + 50 чатів/міс); Pro $10/міс; Business $19/міс	Запроваджено Copilot coding agent для автоматизації завдань; AI-рецензування коду у GitHub PR; Відкрито вихідний код розширення VS Code.
Amazon CodeWhisperer	15+ (Python, Java, JS, TS, C#, C/C++, тощо)плюс мови Інфраструктура як Код)	VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm тощо), Visual Studio (preview), AWS Cloud9, CLI	Безкоштовно для окремих користувачів (необмежено, з деякими щоденними лімітами); Професійна версія $19/користувач/місяць	Додано AI-ремедіацію коду (автоматичне виправлення вразливостей); IaC-підтримка для CloudFormation, CDK, Terraform; Тепер є частиною платформи Amazon Q (чат та агенти).
Tabnine	30+ (Python, JS/TS, Java, C#, Ruby, Go тощо)	Кілька IDE (VS Code, сімейство IntelliJ, Vim/Neovim тощо)	Dev $9/місяць; Enterprise $39/користувач/місяць (можлива локальна установка)	Запущено AI Chat & Agents (генерування тестів, інтеграція з Jira); Інтеграція кастомних моделей (Claude, GPT-4, Mistral); Припинення старої безкоштовної версії через фокус на корпоративних клієнтах.
Codeium (Windsurf)	20+ (Python, JS/TS, Java, Ruby, Go, PHP тощо)	VS Code, JetBrains, Vim (плагін) та Windsurf IDE (кастомна версія VS Code)	Безкоштовний рівень (на основі кредитів; спочатку необмежені автозавершення); Pro-рівень (раніше ~$10/міс, зараз невідомо)	Впроваджено агента Cascade для багатокрокового редагування коду і термінальних команд; Драма з поглинанням: OpenAI погодилась купити за $3 млрд reuters.com, але Google втрутилась і ліцензувала технологію Windsurf за $2,4 млрд – це показує, наскільки гарячою є ця технологія.
Sourcegraph Cody	10+ (Python, Go, JS/TS, Java, C/C++ тощо)	VS Code і JetBrains (розширення), браузерний застосунок	Безкоштовно для публічних репозиторіїв; Enterprise індивідуально (ліцензія Sourcegraph)	Безкінечний контекст через індексацію кодової бази; Агентний збір контексту для автоматичного отримання релевантних файлів; Висококласні LLM (Claude 100 тис. токенів тощо) для відповіді на кодові запити з повною обізнаністю по репозиторію.
Replit Ghostwriter	30+ (майже будь-яка мова, яка може запускатися на Replit: Python, JS, C/C++, Java, Ruby тощо)	Replit онлайн IDE (браузер) та мобільний додаток Replit	Входить до Replit Core ($20/міс або $15/міс при річній оплаті) replit.com; Безкоштовний рівень з базовими AI-функціями	Додано Ghostwriter Agents для автономної розробки додатків за підказками; Режим реального часу для налагодження помилок у чаті (автоматичне виправлення помилок виконання); Партнерство з Google для оновлення моделей (використання GPT-4 та інших, напр.“GPT-4o”).
Cursor (AI Code Editor)	Багато (JS/TS, Python, Go, Java, C#, тощо)	Cursor IDE (самостійний застосунок для Mac/Win/Linux на основі VS Code)	Безкоштовно (обмежено: ~2к автодоповнень + 50 запитів GPT-4/Claude); Pro $20/міс (500 швидких запитів GPT-4/Claude); Business $40/міс (командні функції)	Запущено як новий AI-редактор у 2024 році; Пропонує чат та редагування з урахуванням кодової бази (індексує ваш репозиторій для глибокого контексту); Режим агента для багатокрокових змін (Ctrl+I для виконання завдань); Вбудований веб-пошук (@web) та підтримка зору (аналіз зображень).
OpenAI ChatGPT (та Code Interpreter)	Багато (не інтегровано з IDE, використовується через браузер)	Веб-інтерфейс (ChatGPT), доступні деякі плагіни для IDE	Безкоштовно (GPT-3.5); ChatGPT Plus $20/міс (GPT-4, бета Code Interpreter)	Не плагін для IDE, але широко використовується для питань та генерації коду.

GitHub Copilot став піонером у цій сфері й продовжує домінувати, понад 15 мільйонів розробників користуються ним станом на Build 2025.

Він підтримує широкий спектр мов і глибоко інтегрований в редактори.Основною перевагою Copilot є його плавне автозаповнення коду в реальному часі, доповнене чат-інтерфейсом на базі ШІ («Copilot Chat») для пояснення коду або генерації більших блоків на запит.У 2025 році GitHub значно розширив можливості Copilot:

Інструменти AI-кодування у 2025: можливості, тренди та думки експертів

Ландшафт розробки програмного забезпечення у 2025 році переповнений інструментами кодування на основі штучного інтелекту, які обіцяють значно підвищити продуктивність. Від AI-парних програмістів, які пропонують код у реальному часі, до інтелектуальних ботів, що рецензують pull-запити, генерують документацію, пишуть тести і навіть запускають сесії відлагодження – можливості значно розширилися. У цьому докладному керівництві ми розглянемо усі основні інструменти AI, що використовуються для кодування у ключових категоріях, висвітлимо їхні можливості, підтримувані мови, ціни, сильні й слабкі сторони, помітні оновлення 2025 року та експертні думки.

Чи цікавитесь ви тим, як новий агент GitHub Copilot може впроваджувати код замість вас, як Amazon CodeWhisperer забезпечує безпеку, або які AI-потужні IDE, такі як Replit Ghostwriter, Cursor чи JetBrains AI Assistant, очолюють ринок – ми підготували відповіді. Переходимо до справи.

Асистенти AI-генерування коду (ваші “AI-парні програмісти”)

AI-генератори коду виступають віртуальними парними програмістами, автодоповнюють рядки чи функції на основі контексту та підказок природною мовою. Вони вбудовані в редактори, щоб допомагати вам писати код швидше. Великі імена – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – усі отримали значні оновлення у 2025 році. Нижче наведено швидке порівняння провідних інструментів для генерації коду:

• Copilot X та Agent Mode: Продовжуючи бачення Copilot X 2023 року, GitHub запустив кодуючого агента Copilot. Цей агент виходить за межі підказок – він може самостійно виконувати цілі завдання. Розробники можуть призначити Copilot певну задачу (нову функцію, виправлення багу тощо), і агент створить хмарне середовище розробки, напише код і відкриє pull-запит із змінами. “Впроваджувати нові функції ще ніколи не було так просто: просто призначте завдання або issue Copilot… [він] чудово справляється із завданнями низької чи середньої складності в добре протестованих кодових базах – від додавання функціоналу й виправлення багів до розширення тестів та поліпшення документації.” Цей режим агента (кодове ім’я Project Padawan) використовує захищені runner-и GitHub Actions для виконання роботи у фоновому режимі, відправляючи коміти за вас. Все ще потрібна людська перевірка для злиття, але це революція в автоматизації рутинних задач програмування. Як сказав DevEx Lead GitHub в EY: “Кодуючий агент Copilot відкриває двері для розробників мати власну команду, керовану агентом… делегувати завдання, які зазвичай заважають зануреній роботі.” (Цей розширений агент доступний для підписників Copilot Enterprise і нового рівня Pro+.)
• Покращене розуміння чату та коду: Copilot Chat отримав кращу обізнаність про контекст вашого проєкту. У Visual Studio та VS Code Microsoft запровадила підключення живлення з локальної кодової бази (наприклад, приклади з файлів-сусідів, виклики функцій тощо), щоб відповіді та автодоповнення Copilot відповідали реальному контексту вашого коду. Наприклад, при перевизначенні методу Copilot тепер може автоматично знаходити схожу реалізацію в пов’язаному класі, щоб сформувати свою пропозицію. Це знижує дисонанс AI-пропозицій, які “здаються не обізнаними” про ваш код – скарга, яку Copilot вирішував в оновленнях 2025 року. Також була інтегрована документація Microsoft Learn у відповіді Copilot для .NET; якщо модель не знає про новий API, вона може отримати інформацію з матеріалів MS Learn, щоб надати актуальні рекомендації.
• Copilot для пул-реквестів (Code Reviews): (Детальніше у розділі Code Review.) Наприкінці 2024 року GitHub почав попередній перегляд Copilot Code Review — AI-рецензента, якого можна запросити до пул-реквесту. До 2025 року ця функція стала надійнішою і навіть доступною на мобільних пристроях. Вона залишає на ваших PR-дифах AI-згенеровані коментарі до рецензій, часто з однокліковими пропозиціями щодо виправлення. Це допомагає виявити проблеми в очікуванні на рецензію людиною. Френк X. Шоу з Microsoft зауважив, що “функції на кшталт агентного режиму й рецензії коду прискорюють спосіб, у який [розробники] пишуть код, перевіряють, деплоять і відлагоджують.”.
• Відкритий код і розширення: Microsoft оголосила, що відкриє вихідний код розширення GitHub Copilot для VS Code, зробивши AI-асистента “центральним для роботи у VS Code”. Це відображає прагнення до прозорості та залучення спільноти до розвитку Copilot. Copilot також інтегрують у все більше IDE – JetBrains, Eclipse, навіть Xcode через плагіни – розширюючи охоплення.

Сильні сторони Copilot у його плавній інтеграції (відчувається як природне розширення редактора коду) та інтелекті, що постійно покращується з кожним оновленням моделі (нині використовується найновіше від OpenAI, як GPT-4). Відмінно працює для front-end і загального програмування — розробники відзначають, що Copilot “читає їхні думки” під час створення UI коду та навіть може несподівано запропонувати оптимізації продуктивності. Обмеження включають зрідка некоректні поради (особливо для рідкісних мов або галузей) і невідомість про зовсім нові API (якщо інтеграція документації на зразок MS Learn не увімкнена). Слід враховувати питання приватності — Copilot надсилає ваш код-підказку у хмару для аналізу, що непокоїть деякі компанії (Copilot for Business обіцяє не використовувати ваш код для донавчання моделей, враховуючи питання даних). Загалом Copilot залишається лідером галузі, але з’являється серйозна конкуренція.

Amazon CodeWhisperer позиціонує себе як серйозну альтернативу Copilot, особливо для розробників, орієнтованих на AWS. Він підтримує популярні мови (Python, Java, JavaScript/TypeScript, C# тощо) і, що важливо, додає мови для Infrastructure-as-Code (AWS CloudFormation YAML/JSON, Terraform HCL, скрипти AWS CDK), з якими Copilot та інші традиційно мали труднощі. Ключові функції та оновлення CodeWhisperer:

• Сканування безпеки та усунення вразливостей: CodeWhisperer створено з акцентом на безпеку. Він автоматично сканує згенерований код на наявність вразливостей чи витоку секретів. Наприкінці 2023 року з’явилася усунення вразливостей на основі ШІ – коли виявляється проблема (наприклад, AWS-облікові дані в коді чи ризик SQL-ін’єкції), система пропонує виправлення цього недоліку. Пропозиції адаптовані до вашого коду й приймаються одним кліком. Наприклад, якщо у вас відкрита політика S3 bucket, CodeWhisperer може запропонувати посилити її. Такий підхід «Security Sentinel» (термін, який Amazon використовує всередині компанії) проактивно виявляє проблеми «під час написання коду, не лише після завершення», що є великою перевагою. Підтримка сканування безпеки розширилась до TypeScript, C# і шаблонів IaC, крім Python та Java.
• Інтеграція з Amazon Q (розмовний ШІ): У 2024–2025 роках Amazon об’єднав CodeWhisperer у ширшого асистента для розробників на основі ШІ під назвою Amazon Q Developer. Amazon Q – це ніби chatGPT для AWS: він може спілкуватися про ваші ресурси, аналізувати помилки в консолі AWS, генерувати код і навіть трансформувати чи оновлювати його (наприклад, мігрувати Java 8 додаток на Java 17). Усі можливості автодоповнення CodeWhisperer тепер частина Q Developer, який також додав налагодження й інструкції в чаті. Це означає, що розробники AWS можуть питати: «Чому моя Lambda перевищує таймаут?» чи «Оптимізуй цей запит до DynamoDB» й отримувати поради з кодом та знанням домену AWS. Інтеграція принесла нові можливості, зокрема “Amazon Q Code Transformation (Agent for upgrades)”, який дає змогу оновлювати кодові бази до новіших фреймворків (подібно до Copilot для модернізації додатків .NET/Java).
• Підтримка VS Code, Visual Studio та CLI: Окрім AWS Cloud9 і JetBrains, у 2025 році CodeWhisperer став доступним у Visual Studio 2022 (попередній реліз) для розробників на C#, що ознаменувало вихід Amazon на «територію» Microsoft. Також з’явився CLI-інструмент – “CW for Command Line”, який пропонує підказки для команд оболонки та вбудовану документацію для роботи через CLI (наприклад, може підказати правильну команду git чи awscli на основі природної підказки). Це відображає тенденцію, коли ШІ допомагає не лише у написанні коду програм, а й у створенні скриптів складання, термінальних команд і файлів конфігурації.
• Безкоштовний тарифний план і ціни: CodeWhisperer безкоштовний для індивідуальних розробників (стратегічний крок, оголошений у квітні 2023 року з виходом GA). Потрібен лише AWS Builder ID. Безкоштовний план щедрий – необмежені автодоповнення коду й до 50 сканувань безпеки на місяць. Професійний тариф (частина платних сервісів AWS) дає організаційні функції, вищі ліміти й адміністрування за $19/користувача/місяць (стільки ж, скільки Copilot Business). Важливо, що безкоштовний план від Amazon вигідніше за платний Copilot, тож CodeWhisperer привабливий для хобістів чи тих, хто не може покрити вартість підписки.

Переваги CodeWhisperer: цей інструмент особливо добре працює з бекендом та хмарним кодом. Користувачі відмічають, що він “практично готовий для продакшну” при генерації коду для Java/Spring Boot або роботи з AWS SDK, часто автоматизуючи рутинний код “який зазвичай займає 10 хвилин, за лічені секунди.” Він також чудово справляється із кодом для NoSQL баз даних і інтеграцією з AWS – що очікувано, враховуючи навчальні дані Amazon. Наприклад, інструмент підказує ефективні патерни запитів до DynamoDB або MongoDB й навіть рекомендує створити індекси, якщо бачить “важкий” запит. Окрім цього, CodeWhisperer явно позначає будь-які підказки, схожі на ліцензійний код (із зазначенням ліцензії ВПЗ та посиланням), що є корисною функцією з точки зору дотримання вимог, і якої не мають всі конкуренти. Серед обмежень: пропозиції CodeWhisperer для фронтенду/інтерфейсу відстають (Copilot зазвичай лідирує в сценаріях з React/TypeScript). Також підтримка нових фреймворків або мовних фішок може з’являтися із затримкою; “Copilot адаптується до нових API за кілька тижнів, а CodeWhisperer – за місяць-два,” йдеться у порівнянні 2025 року. Тим не менш, Amazon швидко вдосконалює інструмент, а інтеграція у Amazon Q вказує на довгострокове бачення CodeWhisperer як частини великого AI-комплексу для розробників.

Tabnine еволюціонував із простого автодоповнювача у більш комплексну платформу для розробки з AI, з особливим акцентом на потреби підприємств – приватність, кастомізація, власний хостинг. Tabnine підтримує понад 30 мов програмування і працює практично в будь-якому IDE. У 2025 році Tabnine зробив великі кроки:

• Запроваджено інтерфейс AI Chat та AI-агентів, інтегрованих у процеси розробки. Наприклад, Agent для Code Review від Tabnine аналізує зміни у пул-ріквесті й пропонує покращення, а Agent для генерації тестів створює юніт-тести для обраної функції (ці розширені агенти доступні у корпоративній версії Tabnine).
• Персоналізація та власні моделі: Tabnine дозволяє командам використовувати власні моделі або обирати серед декількох AI-моделей. Він може перемикатися між Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, відкритими моделями на базі Llama-2 від Meta та фірмовою моделлю Tabnine “Protected” (яка навчалася на відфільтрованих даних для IP-безпечних підказок). Така гнучкість у виборі моделі є унікальною перевагою – підприємства можуть спрямовувати чутливий код на скромні он-прем моделі, а інші – на потужну хмарну, балансуючи між приватністю та потужністю. У березні 2025 на NVIDIA GTC Tabnine анонсував підтримку AI-стека NVIDIA і кастомних LLM, продемонструвавши інтеграцію з Llama-3 та Qwen від Alibaba. Отже, Tabnine робить акцент на “повний контроль, повна гнучкість” для компаній, які його використовують.
• Контекст та інтеграції: Tabnine створив “Context Engine”, який аналізує не лише поточний файл, а й індексує увесь код, історію PR, документацію, навіть квитки в Jira, щоб давати більш релевантні поради. Це допомагає дотримуватися стандартів кодування та архітектурних патернів вашої команди. Наприклад, Tabnine може вивчити іменування, поширені шаблони проєкту і підлаштовувати під них підказки, зменшуючи кількість доопрацювань на рев’ю. Також інтегровано з Atlassian Jira — агент може писати код безпосередньо з задачі (наприклад, “Jira to code”: читає опис і генерує новий модуль за специфікацією).
• Зміна ціноутворення: Коли Tabnine переорієнтувався на корпоративний сегмент, він скасував свою стару повністю безкоштовну версію. У квітні 2025 року вони “завершили роботу Tabnine Basic” (який надавав безкоштовне обмежене автодоповнення). Тепер розробники отримують 14-денний Dev Preview, після чого необхідно оформити платну підписку. Індивідуальний план Dev коштує $9/місяць (із широким набором функцій, включаючи чат, автодоповнення коду, генерацію тестів). Корпоративний план (Enterprise) за $39/користувача/місяць розблоковує всі просунуті агенти, крос-репозиторний контекст, SSO, розміщення на власній інфраструктурі тощо. Це означає, що Tabnine орієнтується на серйозні команди та організації, а не на випадкове індивідуальне використання.

Переваги Tabnine полягають у безпеці та налаштовуваності — це найкраще рішення, якщо вам потрібен AI-асистент для програмування, який може працювати локально або в ізольованих середовищах. Він ніколи не зберігає ваш код і навіть забезпечує походження та атрибуцію для підказок, щоб уникнути проблем з інтелектуальною власністю (він може визначити, чи є підказка дослівною з відомого open-source проєкту). Для великих компаній із жорсткими вимогами до комплаєнсу (фінанси, оборона тощо) це надзвичайно важливо. Щодо власне програмування, підказки Tabnine є якісними, хоча деякі розробники вважають їх менш «кмітливими», ніж у Copilot (оскільки моделі Tabnine історично були менші за моделі OpenAI). Однак завдяки можливості використовувати GPT-4 або Claude, користувачі Tabnine Pro/Enterprise отримують таку ж потужність, але з більшим контролем. Обмеження — це вартість і складність: більше не робиться акцент на дешевий або «plug-and-play» індивідуальний досвід, а налаштування власних моделей чи контекстних джерел може бути непростим. Крім того, без безкоштовної версії новачки навряд чи спробують сервіс, якщо роботодавець його не надасть.

Codeium/Windsurf — ще один помітний гравець. Codeium стартував як безкоштовна альтернатива Copilot і у 2024 році змінив назву на Windsurf, зробивши акцент на підсиленні IDE за допомогою AI. Windsurf пропонує:

• Власну IDE на базі VS Code (зі стильним інтерфейсом), яка містить “Supercomplete” автодоповнення коду (без обмежень для безкоштовних користувачів на старті) і вбудованого чат-асистента без суворих лімітів на кількість повідомлень.
• Її головна особливість — Cascade, система агентних робочих процесів на основі AI. Cascade може виконувати багатокрокові завдання: наприклад, ви можете ввести запит “Додати форму входу з валідацією”, і система створить кілька файлів, змінить маршрути, навіть запустить застосунок для перевірки — фактично “мислить на 10 кроків вперед” при впровадженні функції. Також є режим Read-only Cascade для навігації по кодовій базі та інструмент пошуку Riptide. Windsurf вміє виконувати shell-команди подібно до Cursor і Ghostwriter, допомагаючи з білдом/тестуванням.
• Можливо, занадто щедрий на старті, Windsurf пообіцяв безкоштовні професійні функції, зокрема доступ до GPT-4 та Claude для всіх користувачів під час бета-тестування. Це змінилося після масового попиту (і високих серверних витрат): ввели систему кредитів для безкоштовного використання. До 2025 року сталися певні труднощі — користувачі скаржилися на збої з безкоштовними кредитами та повільну підтримку. Ці проблеми посилились, коли з’явилися новини про те, що OpenAI погодилась придбати Windsurf/Codeium приблизно за $3 млрд reuters.com. Це було найбільше придбання OpenAI на той момент, що мало на меті “доповнити можливості ChatGPT для кодування”. Втім, ситуація змінилася: у середині 2025 року Google уклала угоду про ліцензування технології Windsurf і найм основної команди за $2,4 млрд, фактично зірвавши покупку OpenAI. Ця боротьба великих корпорацій підкреслює, наскільки цінною вважають технологію Codeium в галузі AI-кодингу.

Для розробників сильними сторонами Codeium/Windsurf були безкоштовний доступ (спочатку) і кілька інноваційних можливостей IDE. Він здобув популярність, особливо серед студентів і розробників на open-source, яким потрібне безкоштовне рішення. AI Windsurf добре впорався з шаблонним і рутинним кодом — значно прискорюючи написання повторюваних фрагментів. Також сервіс акцентував увагу на конфіденційності (немає навчання на вашому коді без згоди тощо), що подобалося користувачам. Однак сталість стала проблемою (тому й шукали поглинання), і деякі користувачі стикалися з нестабільністю додатка Windsurf та помилками “oops”. Команда JetBrains навіть називала Windsurf своїм конкурентом, а відгуки користувачів порівнювали їхній AI не на користь JetBrains на початковому етапі. Тепер, коли до процесу долучилася Google, залишається питання: чи Windsurf залишиться незалежною платформою, чи стане частиною інструментів Google для розробників (можливо, для Android Studio або Google Cloud).

Sourcegraph Cody має дещо інший підхід – він зосереджений на пошуку та розумінні коду з підтримкою AI. Cody використовує індексацію коду Sourcegraph, щоб дати AI довгу пам’ять про всю вашу кодову базу. Ви можете ставити загальні запитання (“Де реалізована логіка оплати?”), отримуючи точні відповіді з посиланнями на файли. У 2025 році Sourcegraph впровадив “нескінченний контекст”, інтегрувавши моделі Anthropic’s Claude зі 100-тисячними вікнами токенів. Також додали агентний збір контексту: AI Cody може самостійно вирішувати, які файли чи документи читати для відповіді на ваше запитання, без необхідності вручну вставляти фрагменти. Cody генерує код, але його головна перевага — рефакторинг великих кодових баз і відповіді на питання по дизайну, що потребують аналізу багатьох файлів — це завдання, з якими звичайний Copilot не справляється. Cody доступний через розширення для VS Code або веб-інтерфейс, для корпоративних користувачів — підтримується підключення приватних репозиторіїв. Приклад сильної сторони: якщо ви запитаєте Cody “Поясни, як працює аутентифікація користувача в цьому репозиторії,” він може зібрати логіку з кількох файлів і дати зведення, тоді як інші помічники без такого індексу пропустять зв’язки між файлами. Обмеження: Cody — це переважно інструмент-компаньйон, він може не так швидко автоматично доповнювати код (використовується більше для запитів на вимогу). Однак для читання та документування складного коду він неперевершений.

Replit Ghostwriter заслуговує на увагу як у цьому розділі, так і в розділі про IDE. Ghostwriter тісно інтегрований з онлайн-IDE Replit, пропонуючи автодоповнення коду, чат і навіть автоматичне генерування проектів. Він підтримує фактично будь-яку мову, яку можна запускати в хмарі Replit (а це дуже багато). Унікальною особливістю є те, що Ghostwriter може виконувати код у фоновому режимі для допомоги у відладці: коли ви натискаєте “Run” і отримуєте помилку, чат Ghostwriter виявляє трасування помилки і пропонує виправлення або пояснення. Це ніби у вас прямо в редакторі поєднані Stack Overflow і налагоджувач. У 2025 році Replit представив Ghostwriter “Generate” (Agent), який дозволяє описати застосунок звичайною мовою, і Replit побудує початкову структуру проекту та код. Наприклад, “Зроби додаток для списку справ із входом користувача” може одразу створити робочий каркас застосунку. Вартість Ghostwriter фактично входить у пакет Replit Core за $20/місяць, до якого також входять обчислювальні кредити для хостингу застосунків. Сила рішення — це дуже швидкий цикл між написанням і запуском коду, що чудово підходить для навчання та прототипування. Обмеження: потрібно працювати через IDE Replit (у веб-форматі, який не всім професіоналам зручний для великих проектів), і хоча якість підказок поліпшується (Replit співпрацює з Google для використання моделей на кшталт PaLM 2 і, можливо, GPT-4), рекомендації щодо вузькоспеціалізованих технологічних стеків можуть бути не такими сильними, як у Copilot.

Cursor — це новачок, який швидко здобув популярність серед розробників, які шукають наступне покоління досвіду програмування. Як AI-орієнтований редактор коду, Cursor об’єднує багато з описаних ідей: має “Tab” автодоповнення (звичайне автозаповнення крізь кілька рядків), Agent для багатокрокових завдань, вбудований чат, а також індексує ваш проект для кращого розуміння. Розробники на Reddit порівнювали Cursor і Copilot, і за можливостями на 2025 рік вони дуже схожі: обидва мають доповнення коду, чат та режим агента для автоматизації. Головна різниця — вартість. Pro-тариф Cursor коштує $20/місяць (сюди входить значний обсяг використання GPT-4/Claude) — тобто це вдвічі дешевше, ніж платити окремо за редактор (безкоштовний) + Copilot ($10) + ChatGPT Plus ($20). Один з користувачів Reddit у дописі “Чому я плачу вполовину менше за Cursor” підрахував, що Cursor Pro дає допомогу на рівні GPT-4 за одну фіксовану ціну. Переваги Cursor — це швидкі оновлення та продумана інтеграція в інтерфейс: можна натиснути <kbd>Ctrl+K</kbd>, щоб відрефакторити виділений код за інструкцією чи згенерувати новий код “з нуля”. Його чат може відповідати на питання щодо вашої кодової бази, бо вміє самостійно знаходити відповідні файли (подібно до Cody). Має навіть команду /web для швидкого пошуковика чи витягу фрагментів документації, тож якщо спитати “Що означає ця помилка?”, Cursor може підтягнути пояснення зі StackOverflow. Ще одна цікава функція: можна перетягнути зображення (наприклад, скріншот з помилкою або макет інтерфейсу) в чат Cursor, і завдяки мультимодальним візійним моделям Cursor його зрозуміє. Наприклад, скріншот вікна з помилкою буде перетворено на текст і роз’яснено. Обмеження: як самостійний застосунок, Cursor не такий легкий, як розширення. Деякі розробники відзначають проблеми з продуктивністю на дуже великих проектах (індексація може бути важкою). І хоча у Cursor є безкоштовний тариф, обсяг “швидкого” часу моделей обмежений — активні користувачі, швидше за все, потребуватимуть Pro-план. Загалом, зростання популярності Cursor показує, що IDE, спроектований спеціально під AI, може забезпечити дуже плавний досвід, і скоріше за все ми ще побачимо розвиток такого підходу.

ChatGPT від OpenAI сам по собі, хоча і не є плагіном для IDE, заслуговує на коротку згадку, оскільки його багато розробників використовують як інструмент для псевдокодування. За допомогою GPT-4 ChatGPT може генерувати цілі програми, пояснювати код і навіть виконувати код за допомогою Code Interpreter (інструмент “Advanced Data Analysis”) у пісочниці. Багато розробників використовують ChatGPT у додатковому вікні, щоб отримати допомогу або згенерувати шаблони коду (наприклад, регулярні вирази, файли конфігурації), а потім вставляють у свій редактор. Намір OpenAI придбати Windsurf (та інтегрувати експертизу з кодування) свідчить, що ChatGPT стане ще більш обізнаним у програмуванні. Уже зараз часто можна побачити питання та відповіді на кшталт “Чому ця функція працює повільно?” або “Напиши unit-тест для цього класу”, на які ChatGPT відповідає дуже якісно. Основне обмеження — це ручне копіювання-вставлення та відсутність прямої інтеграції в робочий процес програмування, що якраз і вирішують усі наведені вище інструменти.

Підсумовуючи, асистенти для генерації коду 2025 року потужніші та різноманітніші, ніж будь-коли. Copilot і досі лідирує за рівнем відшліфованості та кількістю користувачів, особливо з новими агентними можливостями. Але альтернативи на кшталт CodeWhisperer (з його акцентом на безпеку), Tabnine (з гнучкістю для корпоративних клієнтів) і open source-рішення Cursor та Ghostwriter знаходять свої ніші. Конкуренція явно спричинила інновації: тепер такими стандартними функціями стали підтримка багатьох файлів, створення проєкту в один клік та редагування коду природною мовою. Як зазначив один техножурналіст, “Битва за лідерство серед AI-асистентів для кодування ось-ось стане причиною серйозних змін у галузі… ці інструменти будуть керувати пайплайнами розгортання, пропонувати інфраструктурні зміни й навіть слідкувати за продуктивністю в продакшені — розмиваючи межу між розробкою та DevOps.”. Іншими словами, сучасні генератори коду швидко перетворюються на автономних агентів для розробки.

Інструменти AI для допомоги у відлагодженні

Відлагодження — пошук і виправлення помилок у коді — є трудомісткою частиною розробки. Тут також втрутилась AI, і в двох головних напрямках: шляхом проактивного запобігання багам (виявлення помилок уже на етапі написання коду) та допомоги в діагностиці й виправленні помилок під час виконання чи невдалих тестів. Багато згаданих вище кодових асистентів паралельно є й інструментами для відлагодження. Ось як AI спрощує відлагодження у 2025 році:

• Інлайн-виявлення та виправлення помилок: Сучасні AI-інструменти для кодування здатні виявити ймовірні помилки ще до запуску коду. Наприклад, функція Cursor “Loops on Errors” виявляє помилки лінтера чи компіляції одразу після того, як ви закінчуєте набирати рядок, і автоматично пропонує виправлення. Якщо трапляється синтаксична помилка чи невідповідність типів, AI підсвітить її й запропонує виправлений рядок. Подібно, Debugger від Replit Ghostwriter аналізує вихідні дані вашої програми: якщо програма падає, Ghostwriter виведе стек викликів у чаті, часто пояснить виняток або логічну помилку й запропонує виправлений фрагмент коду. Це перетворює традиційний цикл “запустити –> побачити помилку –> шукати в інтернеті –> виправити” на майже автоматизований процес. Як описує це Replit: “Ручне відлагодження — це виснажливий процес… Debugger від Ghostwriter скорочує його, аналізуючи ‘червону’ помилку й одразу пропонуючи рішення.”.
• Точки зупину та інспекції з підтримкою ШІ: У Visual Studio 2022+ Copilot може навіть допомагати з завданнями налагодження під час виконання. Нова функція дозволяє Copilot пропонувати, де встановити точки зупину для певного сценарію багу. Ви можете описати симптом (наприклад, “вихідний результат неправильний після кроку X”), і Copilot порадить, які змінні або рядки слід відстежувати. Це ніби поруч із вами сидить наставник з налагодження. Після зупинки ви також можете спитати Copilot Chat “чому ця змінна має значення null?”, і він проаналізує поточну функцію та нещодавні зміни в коді, щоб висунути гіпотези щодо причин.
• Пояснення помилок і логів: Чат-боти на базі ШІ відмінно розбираються в заплутаних повідомленнях про помилки. Розробники регулярно вставляють стек-трейси чи помилки компілятора в ChatGPT або Copilot Chat. ШІ надає пояснення помилки простими словами і часто вказує її причину. JetBrains AI Assistant пропонує це всередині IDE: якщо ваш код генерує виключення, ШІ може автоматично знайти документацію або відому інформацію про проблему через вебпошук, щоб пояснити її. Для хмарних застосунків Amazon CodeWhisperer (через Amazon Q) є незамінним – він може діагностувати помилки сервісів AWS. Наприклад, якщо ваша функція Lambda перевищує час виконання, ви можете спитати ШІ, і він відповість: “Ваша Lambda перевищує ліміт пам’яті 128 МБ, через що виникає тайм-аут. Збільште параметр пам’яті або оптимізуйте код.” Зазвичай щоб отримати таку точкову пораду, треба було б довго шукати у CloudWatch логах.
• Автоматичні агенти для виправлення багів: Ми також бачимо появу повністю автоматизованих агентів налагодження. Яскравий приклад — агент GitHub Copilot: як вже згадувалося, йому можна призначити завдання з виправлення бага. Він використовує метод, схожий на “локалізацію помилки” (запускає тести, перевіряє які з них не проходять, і пробує зміни) для виправлення багів низької або середньої складності. Типовий сценарій — “Виправ цю зламану базову запит” — агент Copilot змінить запит, запустить тести, перевірить, чи пройшли вони. JetBrains має свого агента Junie (у релізній версії з 2025 року), який аналогічно запускає і тестує код у пісочниці IDE для виправлення проблем. Junie, наприклад, може запустити тестову сесію проєкту, знайти тест, що не проходить, і запропонувати патч, щоб зробити його “зеленим”. Таким чином налагодження перетворюється на задачу пошуку за допомогою ШІ. Рецензенти зазначили, що Junie дає “більш повні відповіді і менше багів” порівняно з попередніми спробами автоналагодження від ШІ, хоча і витрачає багато кворти (хмарних обчислювальних ресурсів) на ітерації.
• Превентивний аналіз — “зміщення вліво” з ШІ: Поза реальним часом налагодження, ШІ застосовується для виявлення багів до запуску коду. Amazon CodeGuru Reviewer — це інструмент від AWS, що використовує машинне навчання для аналізу коду (переважно Java та Python) і коментує потенційні проблеми з безпекою потоків, валідацією вводів чи неефективністю. Він інтегрується у workflow код-рев’ю для AWS CodeCommit чи GitHub. Хоча це не генеративна модель, але саме ШІ-аналіз, який постійно вчиться на коді Amazon. Інший приклад — DeepCode (Snyk Code) — штучний інтелект, який позначає можливі баги чи уразливості з безпеки під час кодування (Snyk придбав DeepCode, і він може інтегруватися у PR-перевірки). Ці інструменти доповнюють генеративний ШІ, працюючи мережею контролю якості коду, що пропонує рекомендації для покращення коду чи виправлення складних помилок.
• Запити до журналів у природній мові: Нішевою, але зростаючою сферою є використання ШІ для аналізу журналів і даних про помилки. Платформа Microsoft Azure запровадила ШІ “копілота” у деяких моніторингових інструментах, до якого можна звертатися звичайною англійською, наприклад: “Чому додаток впав о 3 годині ночі?” — і він підсумує логи. Хоч це і не є суто інструментом написання коду, він допомагає розробникам діагностувати проблеми у продакшені завдяки розпізнаванню шаблонів (аналізуючи тисячі рядків журналу швидше, ніж будь-яка людина). Ми прогнозуємо, що ці можливості також інтегруються з IDE – наприклад, IDE може показувати логи аварій з останнього запуску та мати кнопку “Запитати ШІ” для аналізу.

На практиці розробники відзначають, що ШІ-діагностика економить час на рутинних проблемах. Помилки на рівні друкарських описок чи дрібні недоліки часто виправляються ШІ миттєво. Звісно, існують і обмеження: ШІ може помилково діагностувати складну логічну помилку або запропонувати “латку”, яка не вирішує основної причини. Особливо обережно слід ставитися до “автовиправлень” — завжди запускайте тести після застосування виправлень від ШІ. Деякі експерти застерігають, що надмірна залежність від ШІ може стати підпорою та знизити власні навички налагодження у розробників. Проте більшість вбачає у цьому підвищення продуктивності. Як написав один розробник, “Copilot тепер не просто пише код, він ще й дебагує — іноді знаходячи рішення швидше, ніж я. Це ніби твій напарник, який одночасно є і гумовою качкою, і пошуковою системою.” Обіцянка ШІ — брати на себе нудні баг-ханти (як пропущені коми чи помилки на одну ітерацію), а людям залишити складні архітектурні та дизайнерські проблеми.

ШІ-інструменти для рев’ю коду і забезпечення якості

Рев’ю коду та підтримка якості є надважливими у командній розробці програмного забезпечення. ШІ долучається до процесу, щоб допомагати живим рецензентам: виявляє баги, пропонує покращення й навіть автоматизує частину workflow рев’ю. Ось основні інструменти та функції для рев’ю коду на базі ШІ у 2025 році:

• GitHub Copilot Code Review: Мабуть, найвагоміший розвиток у цій сфері — це Copilot for Pull Requests від GitHub. З кінця 2024 GitHub почав впроваджувати бота-рев’ювера на основі ШІ, якого можна додати до рецензентів ваших pull request. Після активації (автоматично через налаштування репозиторію або через вибір “Copilot” в списку рецензентів), бот аналізує диф і залишає коментарі до конкретних рядків, як це робив би справжній рев’ювер. Наприклад, якщо ви змінили функцію, але забули обробити випадок null, то він може прокоментувати: “🟡 Потенційна проблема: цей код не обробляє випадок X, що може призвести до Y. Розгляньте можливість додати перевірку.” У деяких випадках Copilot навіть запропонує виправлення в один клік — патч, який ви можете одразу застосувати для реалізації рекомендації. Це переводить дрібні коментарі рецензентів у реальні виправлення, економлячи час. До липня 2025 GitHub оголосив загальнодоступність Copilot code review навіть на мобільних пристроях, що свідчить про високу стабільність сервісу. Варто зауважити, що ШІ не замінює рецензентів — він саме завчасно дає зворотний зв’язок, тож коли живий мейнтейнер дивиться PR, більшість тривіальних питань (стиль, дрібні баги) вже закриті. Це пришвидшує цикл рецензування. Враження від ранніх користувачів: інструмент чудово підходить для рутинних порад, але іноді буває “галасливим” на великих дифах (GitHub активно це покращує — наприклад, оновлення в липні 2025 оптимізувало обробку великих PR, аби не “завалювати” розробника надлишком ШІ-коментарів).
• Amazon CodeGuru Reviewer: Інструмент Amazon, що є частиною сервісів AWS DevOps, існує вже кілька років і продовжує використовувати машинне навчання (натреноване на внутрішньому коді та даних PR Amazon) для автоматичної перевірки коду. Він інтегрується з GitHub, CodeCommit, Bitbucket тощо. CodeGuru фокусується на проблемах продуктивності та безпеки – наприклад, він може виявити, що ви відкриваєте з’єднання з базою даних у циклі й не закриваєте його (витік ресурсів), або позначати використання застарілих API. У 2023-2024 CodeGuru також навчився виявляти жорстко закодовані секрети й деякі вразливості. Зауваження з’являються як коментарі до PR або в дашборді. Це не генеративний інструмент (він не пише новий код замість вас), однак інколи пропонує, як виправити проблему, або дає посилання на документацію AWS/кращі практики. Це цінний другий AI-набір очей, особливо для проєктів на Java і Python на AWS. Вартість – за рядок проаналізованого коду (дехто вважає його дорогим для великих кодових баз), але AWS, ймовірно, об’єднав частину функцій у Amazon Q для корпоративних клієнтів.
• AI Reviewer Startups (CodeRabbit тощо): З’явилося чимало стартапів, які фокусуються на AI-код-рев’ю. Наприклад, CodeRabbit (опенсорсний проект на GitHub) може генерувати підсумкові PR і фідбек на основі LLM, а Graphite (інструмент для PR) анонсував AI-функції для резюмування змін у коді. Ще один варіант — Reviewer.ai, який прагне інтегруватися із CI-пайплайнами, щоб автоматично додавати AI-фідбек. Хоча не всі ці рішення набули широкого поширення, тренд очевидний: AI допомагатиме в рев’ю коду так само, як зараз це роблять лінтери й CI-тести — у фоновому режимі для кожного PR.
• Tabnine’s Code Review Agent: Як уже згадувалося, Tabnine Enterprise включає свого AI Code Review-агента. Він працює у вашому self-hosted-середовищі та використовує правила вашої організації (можна налаштувати “Code Review Rules”), щоб AI-коментарі відповідали вашим гайдлайнам зі стилю коду. Наприклад, він може автоматично відхиляти PR, що додає залежність із забороненою ліцензією, або позначати будь-яке додавання console.log у продакшн-коді, якщо це заборонено у ваших політиках. Такий кастомізований AI-рев’ю дуже корисний для дотримання єдиних стандартів у великих командах.
• Qodana + AI (JetBrains): У JetBrains є платформа статичного аналізу Qodana, яку інтегрують з AI для автоматичного виправлення знайдених проблем. У 2025 році JetBrains AI Assistant зможе працювати з результатами Qodana – наприклад, якщо Qodana знайде потенційну помилку чи code smell, ви зможете натиснути “Ask AI to fix”, і помічник спробує рефакторити код для вирішення проблеми. Синергія класичних лінтерів і AI-автовиправлення — перспективний напрямок. JetBrains також додали AI-підказки для коміт-меседжів — коли ви зберігаєте зміни в IntelliJ/PyCharm, AI може скласти коміт-меседж-підсумок. Це невелике, але корисне покращення для рецензентів (адже хороші коміти спрощують рев’ю).
• PR Summarization: Корисна функція для рецензентів із браком часу — AI-генеровані підсумки PR. Наприклад, GitHub’s “PR description generator” (з Copilot Labs/experimental) може написати markdown-опис PR на основі різниць у коді. Також Amazon CodeCatalyst (DevOps-сервіс AWS) інтегрував AI, який формує підсумок змін при відкритті pull request, із зазначенням змінених модулів і ключових змін. Це допомагає рецензентові швидко оцінити ситуацію без читання кожного рядка. Імовірно, до кінця 2025 року це стане стандартом — вже зараз така функція є в Azure DevOps та інших платформах.

У цілому, сила штучного інтелекту в рецензуванні коду полягає в прискоренні процесу перевірки та виявленні того, що люди можуть пропустити (або на що не хочуть витрачати час). Дослідження IBM у 2024 році показало, що AI-рецензенти можуть знаходити близько 20-30% поширених багів до перегляду людиною, зменшуючи навантаження. А в Microsoft заявили, що внутрішнє використання Copilot для pull request’ів суттєво скоротило час до підтвердження для рутинних змін.

Але слід відзначити обмеження та ризики: ШІ може помилково ідентифікувати код як помилковий, навіть якщо він коректний (хибні спрацьовування), або навіть пропонувати зміни, які непомітно змінюють функціональність. Людина повинна все одно контролювати процес. Наприклад, Copilot може запропонувати змінити цикл на функціональний стиль – це нормально, але, можливо, не відповідає стилю цього проекту. Постає також проблема контексту: ШІ не знає справжнього наміру зміни за кодом, тому може не побачити концептуальних проблем дизайну або прихованих помилок, що потребують розуміння вимог. Один експерт на Reddit коментує: «Рев’ю Copilot – це як надпотужний лінтер + молодший розробник: він невпинно прискіпується до форматування й дрібних питань, і це прекрасно, але ніколи не замінить сеньйора, який скаже: ‘ця фіча не повинна бути в цьому модулі’ або ‘варто подумати над іншим підходом’». Суть у тому, що AI-рецензування коду прекрасно працює для простих помилок і знижує навантаження на рецензентів, але це доповнення, а не заміна глибокій людській перевірці.

Одна з цікавих чуток кінця 2025 року: ходять розмови, що GitHub експериментує з тим, щоб Copilot не лише коментував pull request’и, а й допомагав їх зливати – наприклад, автоматично ретестити й перебазувати pull request’и, які прийняті, а можливо й відразу розгортати їх з feature flag’ами. Це частина бачення “GitHub Copilot for DevOps”, що натякає: AI може в майбутньому не лише писати та перевіряти код, а й оркеструвати його розгортання (з людським контролем). Ймовірно, більше побачимо вже у 2026 році.

Інструменти документації на базі ШІ

Написання якісної документації й коментарів — ще одна сфера, де ШІ спрощує життя розробникам. Інструменти документування на базі ШІ можуть генерувати docstring-и, технічну документацію, а також користувацькі гіди просто з коду. Вони допомагають не лише писати код, але й пояснювати його. Ось ключові інструменти та розробки:

• Генератори docstring на основі ШІ: Багато сучасних редакторів коду тепер можуть автоматично згенерувати docstring для функції чи класу. Наприклад, GitHub Copilot може створити docstring, якщо ви просто почнете коментар під функцією і натиснете Tab — інструмент підсумує мету функції, параметри та результат на основі коду. Це була одна з перших можливостей Copilot, і з часом якість значно покращилася. Подібно, Amazon CodeWhisperer часто додає коментарі з поясненнями коду, особливо якщо попросити (“// explain what the next block does”). Такі інструменти, як Tabnine і Codeium, теж підтримують генерацію документації на вимогу — наприклад, можна набрати / у Java-файлі, і Tabnine підставить шаблон Javadoc з описами, отриманими з контексту коду.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: Це спеціалізовані інструменти, зосереджені на документації. Mintlify (який з’явився у 2022 році) має розширення для VS Code, яке однією командою створює документований коментар для функції на Python, JS, Java тощо. Він використовує AI-модель для аналізу коду і видає лаконічний опис, а також анотації @param та @returns. DocuWriter.ai — це новіший інструмент, який позиціонує себе як “#1 AI-інструмент для документації коду” – він може генерувати цілі Markdown-документи чи API-документацію з кодової бази. По суті, ці інструменти аналізують ваш код, можливо, запускають його чи тести, і потім створюють зрозумілу для людини документацію. Наприклад, DocuWriter може взяти репозиторій і створити документ API-довідник з описом усіх класів і функцій природною мовою. Це надзвичайно корисно для проєктів без документації – ви отримуєте перший чернетковий варіант, який розробники можуть доопрацювати.
• Проєкт “Auto Wiki” від Mutable.ai: Mutable.ai, стартап з AI-інструментів для розробки, випустив AutoWiki, який генерує вікі для вашої кодової бази. У своїй останній версії v2 (2025) AutoWiki може навіть додавати UML-подібні діаграми структури коду і використовує AI для підтримки вікі у відповідності до змін у коді. По суті, це як постійно оновлюваний проектний документ. Він перетворює ваш код на набір пов’язаних між собою HTML/Markdown-сторінок (як Wiki чи Doxygen), але написаний більш природною мовою. Це вирішує вічну проблему застарілої документації – AI може періодично перескановувати код і оновлювати вікі-статті. Наприклад, якщо ви рефакторите функцію, AI-вікі оновить її опис і будь-які посилання на неї. Інструмент від Mutable.ai можна розгорнути на своєму сервері або використовувати у хмарі, і компанія акцентує увагу на тому, що він “забезпечує постійне оновлення всієї документації”.
• Swimm та інші для гайдів: Swimm — це платформа документації, що інтегрується з вашим кодом і дозволяє створювати навчальні матеріали та гайди, які завжди залишаються актуальними. У 2024 році Swimm додав AI-асистента, який може написати початкову документацію для фрагмента коду або згенерувати пояснення, які автори потім можуть редагувати. Це не повністю автоматизовано, як AutoWiki, але прискорює написання onboarding-документації чи архітектурних оглядів, надаючи AI-згенерований початковий варіант.
• Інтегрована документація через чат: Ще один підхід до документації — використання AI-чатів для відповідей на запитання про код (що може слугувати живою документацією). Ми вже говорили про Sourcegraph Cody та Cursor’s @Docs command, які дозволяють AI отримувати документацію бібліотек або навіть проектну документацію на запит. JetBrains AI Assistant також має функцію, коли ви виділяєте частину коду і питаєте “що це робить?” — він не лише пояснює її в рядку, але й може згенерувати документаційний коментар у коді. Розробники у 2025 році почали розглядати такі AI-пояснення як форму документації: замість пошуку проектного документа, ви ставите AI питання про модуль. Деякі команди навіть інтегрували це у свій процес — наприклад, після додавання нової функції вони просять AI згенерувати короткий абзац про неї, який потім додають у проектну вікі.
• Документація API та переклад коментарів: ШІ також корисний для створення зовнішньої документації до API. Наприклад, якщо ви підтримуєте бібліотеку, інструменти на кшталт OpenAI GPT-4 можуть прочитати ваш код і згенерувати цілий README або приклади використання. Він навіть може створювати документацію кількома мовами шляхом перекладу (з доволі гарною точністю, що вимагає лише мінімальної перевірки людиною технічних термінів). У GitHub Copilot Labs була функція “Explain Code”, яка могла видавати абзац з поясненням блоку коду – корисно для створення навчальних матеріалів або коментування складної логіки. Також, якщо у вас є застаріла документація, ШІ може аналізувати зміни у коді і підсвічувати ті частини документації, які, можливо, потрібно оновити.

Переваги ШІ у створенні документації очевидні: він береться за завдання, яке багато розробників недолюблюють або ігнорують – написання документації – і робить це за секунди. Він особливо ефективний для створення шаблонної документації (наприклад, перерахування всіх функцій модуля з описами). Також він здатен забезпечити послідовність у стилі (ШІ можна задати певний тон або формат для всієї документації). У результаті, навіть якщо документація, створена ШІ, не ідеальна, це дає великий старт. Інженери можуть лише підкоригувати результат, а не писати з нуля, що дозволяє зекономити багато часу.

Втім, існують обмеження й застереження:

• ШІ може неправильно трактувати призначення коду: він документує те, що вважає виконує код, і може помилитися, якщо код реалізує щось неочевидне чи в логіці є похибки. Наприклад, ШІ може написати “ця функція повертає вік користувача у роках”, тоді як фактично вона повертає у місяцях через помилку або плутанину з назвою. Тому докуменатація від ШІ в будь-якому разі потребує перевірки розробниками.
• Відсутність високорівневого контексту: Коментарі до коду, які генерує ШІ, добре пояснюють що робить код, але не завжди чому це реалізовано саме так. Архітектурні мотиви чи дизайн-рішення (типові “документи”, які супроводжують код) часто вимагають контексту, якого в самому коді немає. ШІ не може магічно знати початкові вимоги чи обмеження без додаткової інформації. Відтак, ШІ часто створює поверхневу документацію, яка описує очевидне, але не пояснює причини. Найкраще поєднувати ШІ з документацією, написаною людьми на високому рівні.
• Витрати на підтримку: Якщо розглядати документацію ШІ як фінальну без чітких процесів, вона так само може застаріти, як і будь-яка документація. Ідеально періодично запускати генератор документації на найновішому коді. Деякі інструменти (наприклад, Mutable AutoWiki) намагаються це автоматизувати. Доцільно включати генерацію документації у CI-процеси – наприклад, заплановане щоденне завдання для оновлення документації ШІ і оповіщення, якщо щось змінилося суттєво (щоб технічний письменник міг переглянути різницю).

Зокрема, Atlassian (розробники Jira/Confluence) у 2025 році інтегрували ШІ-асистента в Confluence, який може створювати технічні специфікації або користувацьку документацію на основі підказок. Це більше стосується продуктів для кінцевих користувачів, але показує, що й створення текстів (для посібників, реліз-нот тощо) також автоматизується ШІ. Розробник може просто вставити журнал змін і попросити чорновий варіант реліз-нот у гарному вигляді — величезна економія часу.

Підсумовуючи, ШІ стає документатором, якого розробники ніколи не мали. За належного контролю він гарантує, що код не просто працює, а й пояснюється. Як влучно сказав один експерт: “Ми йдемо до світу, де курси програмування менше фокусуються на синтаксисі, а більше на вирішенні задач і співпраці з ШІ… ШІ може опрацьовувати понад 70% деталей імплементації, і незабаром також документуватиме ці деталі.” У майбутньому рутина написання документації, ймовірно, значно скоротиться, дозволяючи розробникам зосереджуватися на дизайні та логіці, а ШІ забезпечуватиме якісну документацію для тих, хто працюватиме з кодом потім.

Інструменти тестування та контролю якості на основі ШІ

Тестування — це сфера, у якій ШІ може суттєво покращити покриття та раннє виявлення багів. Декілька інструментів уже використовують ШІ для генерації тестових сценаріїв, пропозиції додаткових граничних випадків і навіть автоматичного виправлення тестів, що не проходять. Ось основні досягнення ШІ у тестуванні:

• Генерація юніт-тестів (Diffblue та ін.): Diffblue Cover є тут піонером: це інструмент на основі ШІ (від спін-оффу Оксфорду), який автоматично генерує тести JUnit для Java-коду. Ви передаєте йому свої Java-класи, і Diffblue видає код юніт-тестів із заданим порогом покриття (часто 70%+). Він використовує комбінацію символічного ШІ та нейронних мереж, щоб створювати осмислені твердження (а не просто випадкові вхідні дані). До 2025 року рушій Diffblue навчився обробляти складніші конструкції й навіть пропонувати рефакторинг, якщо код неможливо протестувати. Це комерційний продукт, орієнтований на підприємства з великими спадковими кодовими базами. Приклад успіху: Diffblue використали на Java-додатку з мільйоном рядків коду і лише 20% тестового покриття, і вже за кілька днів підняли це до 60% — на що у людей пішли б місяці.
• TestGPT від CodiumAI (Qodo): CodiumAI, що тепер перейменований у Qodo, спеціалізується на “цілісності коду”. Вони розробили модель під назвою TestGPT, яка аналізує функцію і генерує кілька сценаріїв юніт-тестів для неї. Це не лише один приклад — вона пробує нормальні, граничні та помилкові випадки. Для Python, JS та TS (і незабаром Java) розширення Codium для VS Code створить весь тестовий файл із кількома тестами. Наприклад, для функції calculateDiscount(price, customerType) ШІ може згенерувати тести для звичайного клієнта, для преміум-клієнта, для від’ємної ціни (очікується помилка), для нульової ціни тощо, з відповідними твердженнями для кожного. Це дуже корисно для розробників, яким важко врахувати всі крайні випадки. Один користувач на Reddit порівняв генерацію тестів CodiumAI з ручним написанням і зазначив, що вона була “дивовижно ретельною, знаходячи граничні випадки, про які я навіть не думав”, хоча інколи писала й зайві тести. Qodo/Codium також інтегрується у PR-воркфлоу — після написання нового коду автоматично пропонує нові тести до PR.
• Copilot і CodeWhisperer для тестів: Навіть загальні помічники з програмування розуміють важливість тестування. Якщо ви напишете підказку типу “// напиши тест для вищенаведеної функції”, Copilot із задоволенням згенерує тест (використовуючи ймовірний фреймворк тестування для мови програмування, наприклад, pytest, Mocha або JUnit). GitHub навіть демонстрував у Copilot X, що можна попросити Copilot Chat “Згенерувати тести для цього файлу”, і він створить тестовий файл. На Build 2025 Microsoft оголосила, що Copilot може автономно працювати над покращенням покриття тестами у режимі агента — тобто агент Copilot може аналізувати, які рядки коду не покриті тестами, генерувати відповідні тести, а потім створювати pull request із цими тестами. Це замикає цикл: ІІ не лише пише код, а й гарантує, що код протестований. Amazon CodeWhisperer також може згенерувати код юніт-тестів на вимогу; насправді AWS на GA заявили, що він створюватиме безпечні тести та навіть підкреслить, якщо ваш код важко протестувати (підказуючи вам зробити рефакторинг для підвищення тестованості).
• Агенти для валідації тестів: Окрім генерації тестів, ІІ може допомогти інтерпретувати результати помилкових тестів. Деякі інструменти нового покоління дозволяють завантажити лог невдалого тесту в ІІ, який визначить імовірну причину у коді. Наприклад, якщо тест очікував 100, а отримав 99 — ІІ може виявити помилку “на одиницю” (off-by-one) у коді й навіть запропонувати виправлення в одному рядку. Junie (JetBrains) має функцію, завдяки якій спостерігає за виконанням тесту, і якщо щось ламається, автоматично намагається це виправити, як вказано вище. Також активно досліджується тема автогенерації тестів на основі властивостей — ІІ не лише тестує конкретні кейси, а й намагається зрозуміти загальну поведінку і перевірити широкий діапазон випадкових вхідних даних (щось на кшталт fuzz-тестування під керівництвом ІІ). Це дозволяє виявити кутові кейси, які звичайні юніт-тести із фіксованими значеннями могли б пропустити.
• Інтеграційне та наскрізне (E2E) тестування: ІІ також починає використовуватися для тестування вищого рівня. Наприклад, з’являються інструменти, здатні “читати” інтерфейс додатка (через HTML/JS або дизайн-специфікацію) і генерувати скрипти наскрізних тестів (як-от сценарії для Selenium чи Playwright) автоматично. Існує інструмент Mabl, який використовує ІІ для адаптації тестів при зміні інтерфейсу користувача. Але ще простіше — уявіть, що ви описуєте послідовність дій користувача звичайною мовою (“увійти, додати товар у кошик, перейти до оплати, перевірити загальну ціну”), і ІІ генерує автоматизований тестовий скрипт для цієї послідовності. Це все ще на ранніх етапах, але завдяки розумінню мови ІІ — цілком реально. Деякі команди вже використовували ChatGPT для трансформації описів ручних тест-кейсів у виконуваний код для тестування.
• Генерація тестових даних: Ще одне невдячне завдання — створювати тестові фікстури або дані. ІІ може допомогти, згенерувавши реалістичні фейкові дані, що відповідають певним обмеженням (наприклад, JSON правдоподібного профілю користувача або датасет зображень із заданими властивостями). Code Interpreter від OpenAI у ChatGPT навіть дозволяє створювати синтетичні набори даних на льоту. Це допомагає при інтеграційних тестах або наповненні дев-середовища.

Сила ШІ у тестуванні полягає, безумовно, у збільшенні покриття й ранньому виявленні регресій. Це ніби молодший QA-інженер, який невтомно пише базові тести для кожної нової функції. Багато розробників не пишуть достатньо тестів через брак часу; ШІ може заповнити цю прогалину. Завдяки більшій кількості тестів команди отримують більше впевненості та можуть сміливіше рефакторити код (оскільки тести спіймають, якщо щось зламається). Також ШІ може запропонувати крайові випадки, які люди забувають, — підвищуючи стійкість. Є докази, що тести, згенеровані ШІ, виявляли баги, які залишалися непоміченими: наприклад, тести CodiumAI можуть викликати функцію з None там, де розробник вважав, що None ніколи не буде, і це виявило помилку.

Однак обмеження варто враховувати:

• Якість тестів: ШІ може написати тести, що занадто прості або навіть некоректні. Наприклад, ШІ може неправильно зрозуміти специфікацію та перевірити неправильну поведінку (помилковий асерт у тесті). Якщо розробники сліпо довірятимуть таким тестам, вони можуть перевіряти щось, що насправді є багом, а не фічею. Тому людська перевірка згенерованих тестів усе ще необхідна.
• Підтримка: Якщо код змінюється, тести ШІ теж потрібно оновлювати. Якщо тести створюються один раз і залишаються статичними, вони можуть застаріти й почати провалюватись, навіть якщо з кодом усе гаразд. Ідеально, якщо той самий ШІ, що створив тести, зможе їх регенерувати або оновити при змінах (наприклад, інтегрувати з дифами у системі контролю версій).
• Нестабільність: Це велика проблема в автоматизації тестування загалом – тести, які часом проходять, часом ні. ШІ може згенерувати такі тести, якщо не врахує детермінованість (наприклад, якщо покладається на час чи зовнішні сервіси). Поки що ШІ повністю не усвідомлює ризики нестабільності, тож людям слід перевіряти й підказувати (“не використовуй реальні мережеві виклики” тощо).

Одна з цікавих тенденцій: використання ШІ для тестування власних кодових пропозицій ШІ. Наприклад, коли Copilot-агент пише патч, він може одразу написати тести до цього патча й прогнати їх, щоб переконатися, що проблему вирішено і нічого не зламано. Це нова можливість, яка робить таких агентів більш самоперевіряючими.

Ще один слух від тестової спільноти — це інструмент, який дозволить розробникам робити “конверсійну деталізацію тестів”: тобто після того, як ШІ згенерує тести, з ним можна буде поспілкуватися: “Ці тести гарні, але додай один, де вхідне значення від’ємне” або “параметр X складний, забезпеч тест для максимального діапазону”. ШІ після цього змінить або додасть відповідні тести. Такий високорівневий контроль може дати розробникам можливість навчити ШІ специфіці тестування саме у своїй предметній області.

На завершення, ШІ у тестуванні стає справжнім благом для якості програмного забезпечення. Він зменшує рутинну роботу з написання тестів і збільшує страховку для змін у коді. Один із старших інженерів Google сказав в інтерв’ю: “У нас був модуль із 5% покриттям, який ніхто не хотів чіпати. Після застосування ШІ для генерації тестів покриття зросло до 50% за одну післяобідню сесію. Перший запуск ШІ-тестів навіть знайшов баг у парсингу входу, який лишався непоміченим. Я був переконаний.” Це відображає зростаючу впевненість у тому, що ШІ стане незамінним помічником, щоб код не лише писався швидше, але й коректно працював.

Інтелектуальні IDE та інтегровані середовища розробки з ШІ

Понад окремими функціями, у 2025 році набула популярності тенденція повноцінних IDE та платформ для розробки з глибокою інтеграцією AI. Вони прагнуть надати універсальне середовище, де штучний інтелект допомагає на кожному кроці – кодування, налагодження, рефакторинг, devops – замість того, щоб додавати AI як другорядну функцію. Розглянемо провідні IDE з AI та розширення:

Replit Ghostwriter (AI у хмарному IDE)

Replit — це онлайн-IDE та обчислювальна платформа, яка зробила AI (Ghostwriter) центральною частиною свого досвіду. Можливості Ghostwriter у Replit включають:

• Автозавершення коду під час набору (кілька варіантів на вибір, подібно до Copilot).
• Ghostwriter Chat — це бокова панель, де ви можете ставити питання про ваш код або отримати допомогу (із врахуванням відкритих вами файлів).
• Налагоджувач і виправлення помилок: Коли ваша програма видає помилку, Ghostwriter підсвітить її і часто пояснить чи запропонує рішення в режимі реального часу.
• Генерування: Мабуть, найчарівніше — ви можете попросити Ghostwriter створити цілі проекти чи багатофайлові компоненти. Демонстрували створення гри “Змійка” з нуля через чат. Ghostwriter може зробити всі потрібні файли, код і навіть ресурси для виконання запиту.

Ghostwriter дійсно крос-мовний — працює для вебдодатків, Python-скриптів, програм на C++ тощо, прямо у браузері. Replit також інтегрував Ghostwriter у свою мобільну програму, тож ви можете кодити на ходу з допомогою AI.

Одна з основних переваг Ghostwriter — безшовна інтеграція виконання та AI. Оскільки Replit може миттєво виконувати код, Ghostwriter може, наприклад, запускати тестові кейси для перевірки свого коду чи використовувати дані виконання для кращих підказок. Наприклад, якщо ви пишете функцію на Python, Ghostwriter може прогнати її на тестових даних, подивитися на результат і покращити свою пропозицію (це неофіційно, але CEO Replit натякав на такі можливості, що використовують пісочницю виконання).

Обмеження Ghostwriter у тому, що він прив’язаний до середовища Replit. Професійні розробники, що працюють із великими проєктами локально, поки не можуть просто використовувати Ghostwriter у своїх середовищах (хоча є десктопна бета від Replit). Також, оскільки це хмарне рішення, якщо у вас приватний код, ви, можливо, не захочете розміщувати його на Replit заради Ghostwriter. Однак для особистих проєктів, навчання і навіть маленьких командних проєктів Ghostwriter надзвичайно зручний. Підписка Replit Core робить його доступним, і до того ж вона включає обчислювальні кредити — тобто ви ніби оплачуєте і AI, і хмарне середовище розробника разом. Бачення Replit — зрештою впровадити “розробку програмного забезпечення за допомогою AI”, де ви описуєте високорівневі цілі, а Ghostwriter виконує дедалі більше рутинної роботи під вашим контролем — трохи схоже на роботу з молодшим розробником у команді.

Cursor – редактор коду з AI

Cursor (від Anysphere) — ще один повнофункціональний редактор коду, але замість роботи у хмарі — це програма, яку ви запускаєте локально (хоча вона використовує хмарні AI-моделі). Cursor фактично взяв за основу VS Code (його дійсно побудовано на базі VS Code за різними джерелами) і надав йому AI-здібностей:

• Він має AI Autocomplete (автозаповнення на базі ШІ), яке дуже чутливе й може виконувати довгі багаторядкові доповнення (схоже на Tabnine чи Copilot, але зі своїми доопрацюваннями).
• Cursor Chat враховує контекст всього вашого проєкту. Ви можете спитати, наприклад, “Знайди всі місця, де ми викликаємо payment API і переконайся, що ми обробляємо помилки” – і він зробить це, аналізуючи ваші файли проєкту. VS Code з одним лише Copilot не впорається з цим так просто.
• Agent mode (Ctrl+I): Ви виділяєте якийсь код або просто викликаєте агента та даєте вказівку, наприклад “Рефактори цю функцію, зроби асинхронною” чи “Реалізуй тут інтерфейс XYZ”. Агент Cursor внесе зміни у файли за потреби. Він залучає вас у процес, показуючи різницю (diff) між поточним кодом і змінами, які планує внести – ви можете схвалити або підправити їх. Це виглядає як перший крок до по-справжньому інтегрованого у IDE ШІ-рефакторингу.
• Інтеграція з іншими інструментами: Cursor має підтримку пошуку в інтернеті (@web), зображень у запитах (можна вставити скріншот з помилкою), документації (@ для посилання на код чи бібліотеки). Тобто сам редактор може миттєво підтягувати зовнішні знання – те, для чого зазвичай потрібно відкривати браузер.
• Локальні чи хмарні моделі: За замовчуванням Cursor використовує потужні хмарні моделі (GPT-4, Claude). Але команда також заявляє про наявність власних моделей. Можливо, це менші моделі, спеціально налаштовані для конкретних задач (наприклад, для швидкого автозаповнення, щоб економити API запити). Вони балансують ці моделі за швидкістю та вартістю. Тому на платному тарифі Cursor у вас є ліміт “швидких” запитів (наприклад, з GPT-4 8k) та необмежені повільні (“повільні”, можливо GPT-4 32k чи Claude, які можуть іти у черзі). Як результат, майже завжди AI доступний саме тоді, коли вам це потрібно – безшовно.

У підсумку, багато розробників, які спробували Cursor, відчули зростання продуктивності. Він поєднує ролі багатьох інструментів: замість VS Code + Copilot + веб-браузер + термінал, Cursor має це все в одному інтерфейсі. Дехто навіть називає його “IDE, яка виглядає як парне програмування з ШІ постійно”. А для тих, хто працює з різними мовами чи з чужими кодовими базами, можливість задавати питання редактору й отримувати миттєві відповіді (типу “що робить цей regex?” чи “згенеруй швидкий приклад використання цієї функції”) – неоціненна.

Обмеження Cursor: він ще новий, тому не вистачає деякої “відшліфованості” (деякі користувачі скаржаться на велику витрату пам’яті чи зрідка на зависання у дуже великих проєктах). Безкоштовний тариф обмежений, через що це може не підійти тим, хто не готовий платити. І хоча Cursor підтримує багато мов, потужні ентерпрайз-мови типу COBOL чи вузькоспеціалізовані фреймворки можуть не мати спеціальної підтримки окрім базового автозаповнення. Ще один фактор: дехто дуже налаштував своє оточення VS Code чи IntelliJ, й перехід на новий редактор – це бар’єр, навіть попри переваги штучного інтелекту. Cursor намагається це вирішити, підтримуючи VS Code-розширення (багато з них працюють одразу), але це не 100% відповідність.

JetBrains IDE з AI Assistant та Junie

JetBrains (розробники IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm тощо) довго не входили в AI-сферу, але у 2023 році випустили AI Assistant plugin (спочатку на базі OpenAI API), а у 2025 повністю інтегрували його як продукт. Тепер у JetBrains IDE версії 2025.1:

• AI Assistant вбудований у IDE (з безкоштовною квотою для всіх, у кого є ліцензія на JetBrains IDE). Він пропонує покращення автозаповнення коду, чат-асистента та може генерувати такі речі, як документація та повідомлення комітів безпосередньо в IDE.
• Junie — це AI агент від JetBrains (аналогічно до режиму агента Copilot). Він призначений для багатокрокових завдань: генерації коду, написання тестів, їх запуску тощо. Junie був у режимі прев’ю й став готовим до продакшену у квітні 2025 року, але спочатку лише для певних IDE (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand станом на середину 2025 року). Junie використовує як локальні можливості IDE, так і хмарні моделі. Наприклад, він може використовувати компілятор IntelliJ і статичний аналіз для супроводу змін — чого не можуть робити інструменти, незалежні від редактора.
• Безкоштовний і платний рівні: JetBrains зробили дещо неочікуваний крок, додавши безкоштовний рівень AI для всіх користувачів у 2025 році. Цей безкоштовний рівень надає необмежене використання локальних моделей (JetBrains інтегрували Ollama та LM Studio, завдяки чому можна запускати моделі на основі LLaMA на вашому комп’ютері) і дає «невелику квоту» використання хмарного AI. По суті, ви одразу отримаєте, наприклад, кілька десятків запитів до GPT-4 або Claude на день безкоштовно. Якщо у вас є All Products Pack (популярна підписка JetBrains для компаній), ви автоматично отримуєте рівень AI Pro, який суттєво збільшує цю хмарну квоту. А для тих, хто потребує ще більше, є AI Ultimate за $20/міс. Така цінова політика показує, що JetBrains не хоче, аби вартість стала бар’єром для впровадження їхніх AI-технологій — вони включають їх у підписки, щоб утримати розробників на своїй платформі.
• Основні можливості: Окрім уже згаданого (багатофайлове редагування з чату, зовнішній контекст через MCP, офлайн-режим, веб-пошук тощо), JetBrains AI Assistant вміє пояснювати складний код, пропонувати кроки для рефакторингу і інтегруватися з власними перевірками JetBrains. Наприклад, якщо статичний аналізатор IDE знаходить попередження, ви можете попросити AI «виправити це попередження», і воно автоматично застосує виправлення. Це гармонійне поєднання інструментів на основі правил та AI. Нова бета-функція: Застосування фрагментів з чату — якщо в чаті AI пропонує фрагмент коду у відповіді, ви можете натиснути «Застосувати», і IDE розумно вставить цей код у правильне місце вашого проєкту. Це справді розумне поєднання Q&A й реального кодування.

Перевага підходу JetBrains у тому, що багато професійних розробників вже використовують їхні IDE; додавання AI у знайомий робочий процес (і інтеграція з індексом проєкту, компілятором, налагоджувачем тощо) робить його дуже потужним. Наприклад, JetBrains може здійснювати запити до бази даних із AI-підказками безпосередньо у DataGrip (уявіть: «написати SQL для пошуку всіх клієнтів, які витратили понад X минулого місяця», і система добирає запит з урахуванням схеми + AI). Також вони мають перевагу у підтримці локальних моделей — розробники, які турбуються про приватність, можуть використовувати локальну LLM (хоча вони менш потужні за GPT-4, це краще, ніж нічого, і чудово підходить для офлайн-сценаріїв, наприклад у літаку тощо). Такий серйозний підхід JetBrains до AI (аж до побудови власного протоколу контексту моделі й навіть власних моделей у майбутньому) гарантує, що VS Code/Copilot — не єдина альтернатива AI для розробників.

Однак початкові відгуки користувачів були змішаними — як повідомив DevClass, плагін AI Assistant мав низькі оцінки (2/5) на початку, були скарги на помилки та те, що Copilot кращий. JetBrains, схоже, взяла цей фідбек до уваги і серйозно покращила досвід до 2025 року (можливо, використовуючи нові моделі, такі як GPT-4.1 і Anthropic Claude 3.7, як вони зазначають). Ймовірно, зараз все працює значно плавніше. Все ще існують обмеження: AI-функціонал відрізняється залежно від мови програмування та IDE — наприклад, станом на середину 2025 року Rider (для .NET) не мав AI через певні технічні складнощі, а в Community-версіях була обмежена підтримка локального AI devclass.com. Тож єдиної універсальної підтримки поки що немає.

Інтеграції з Visual Studio та VS Code

Варто також згадати про Microsoft Visual Studio та VS Code, крім самого GitHub Copilot:

• VS Code очевидно має Copilot, але також безліч інших AI-розширень. Серед них розширення Codeium, AWS Toolkit від Amazon з CodeWhisperer, розширення від Tabnine тощо. Тому VS Code залишається найбільш гнучким середовищем, якщо ви хочете спробувати різні AI-помічники. Тепер тут є офіційний чат-інтерфейс GitHub Copilot, а не лише підказки в коді.
• Microsoft також інтегрує AI у Visual Studio (повноцінну IDE) не лише через Copilot. Вони представили IntelliCode AI для автоматичних рефакторингів — система може відслідковувати повторювані зміни й пропонувати застосувати їх по всьому рішенню. Також є експериментальна функція «Developer AI», яка інтегрується з Azure DevOps — наприклад, може поєднати робоче завдання з кодом і проаналізувати, чи справді зміни у коді вирішують це завдання. На Build 2025 Microsoft показала можливості Visual Studio, як-от «AI для коментарів до комітів», «Підсумок змін» і «Запитати AI» у будь-якому місці IDE, більшість з яких працює на основі Copilot. Є також цікавий проєкт Visual Studio IntelliCode Generative, який може пропонувати значення властивостей або автодоповнення коду на базі моделей, навчених на вашому власному коді (хоча зараз йому, мабуть, поступається Copilot).

Ще одна категорія, яка активно розвивається:

• AI у CLI та DevOps: Це не IDE, але варто відзначити, наприклад, CLI від GitHub тепер має gh copilot для запитів до AI щодо вашого репозиторію напряму з командного рядка (наприклад, “gh copilot what changed in this PR?” — отримати AI-підсумок). А CI/CD-системи додають AI-асистентів для аналізу збоїв збірки або оптимізації пайплайнів (наприклад, Azure Pipelines AI може запропонувати додати кешування для пришвидшення збірок). Це розширює допомогу AI за межі редактора коду на ширший цикл розробки.

Підсумовуючи, IDE з підтримкою ШІ намагаються нативно поєднати всі ці можливості. Конкуренція у 2025 році загострилася: Replit і Cursor випробовують нові підходи “з нуля”, JetBrains і Microsoft удосконалюють свої перевірені IDE, додаючи ШІ, а також з’являються нові гравці, такі як Windsurf (Codeium) Editor та інші (деякі згадують проект “Stackblitz Cody”, хоча це не підтверджено). Розробники мають більше вибору, ніж будь-коли – а це означає, що вони можуть знайти середовище, яке найбільше підвищує їхню продуктивність.

Погляди експертів розходяться у тому, що є “галасом”, а що дійсно “гаряче”: Дехто застерігає, що переписування цілих IDE навколо ШІ може бути перебільшенням, і що розширень (таких як Copilot у VS Code) вже достатньо для 90% потреб. Інші ж вважають, що нативні IDE зі штучним інтелектом можуть відкрити нові сценарії використання (наприклад, багатоагентні дії в один клік), які неможливо реалізувати у вигляді “латок”. Одне очевидно: практично всі основні IDE та редактори тепер мають інтеграцію з ШІ, і це стрімко стає стандартом для інструментів розробника. Як висловився один коментатор, “IDE без ШІ будуть динозаврами вже у 2027 році.” Можливо, це дещо перебільшено, але така тенденція засвідчує: майбутнє – за більш розумними, середовищами розробки з підтримкою штучного інтелекту.

Висновок і що далі

2025 рік остаточно довів, що інструменти програмування з ШІ — не мода, а фундамент сучасної розробки ПЗ. Ми побачили, як асистенти генерації коду ставали зрілими і різноманітними, налагодження стало менш болісним, код-рев’ю прискорилися завдяки співавторам зі штучним інтелектом, документація практично пише себе, тестування посилилось завдяки випадкам на основі ШІ, а IDE справді перетворилися на інтелектуальних партнерів.

Що зараз “гаряче”:

• Автономні агенти програмування беруть на себе дедалі масштабніші завдання (Copilot agent від GitHub, Junie від JetBrains, агент від Cursor тощо) — вони розширюють межі того, на що здатний ШІ, покриваючи багатокрокові робочі процеси розробки від планування до кодування і тестування.
• Підсилення безпеки коду за допомогою ШІ — інструменти на кшталт CodeWhisperer із перевірками безпеки і майбутні функції “Security Sentinel” вирішують питання появи вразливостей через ШІ шляхом їх автоматичного виправлення і запобігання у реальному часі.
• Безшовна інтеграція — найкращі інструменти надзвичайно органічно вписуються у процес (Copilot в редакторі, Ghostwriter у Replit, об’єднані функції Cursor). Важкі у використанні продукти зникають, адже користувачі обирають зручні та плавні рішення.
• Безкоштовний або доступний ШІ — GitHub Copilot пропонує безкоштовний тариф, JetBrains теж відкриває безкоштовний рівень для ШІ; прагнення зробити ці інструменти доступними кожному розробнику, а не лише тим, хто може оплатити підписку, лише посилюється. Така “демократизація” і є “гарячою темою”, бо саме вона масово поширює ці технології.

Що є лише хайпом (з чим варто бути обережним):

• «ШІ замінить програмістів» – станом на 2025 рік ми бачимо, що ШІ значно допомагає, але не замінив розробників. Він автоматизує шаблонний код і пропонує рішення, але людський інсайт усе ще необхідний для архітектури систем, прийняття рішень та вирішення нових проблем. Ажіотаж на кшталт «ви просто кажете ШІ, що створити, і йдете на каву» залишається переважно гіперболою. Вам усе ще потрібно ретельно перевіряти роботу ШІ — це більше схоже на дуже швидкого, але іноді недбалого молодшого розробника у вашій команді, а не на досвідченого старшого інженера.
• ШІ «один для всіх» – дехто в рекламі стверджує, що один інструмент найкращий у всьому. Насправді, як показує наш гід, різні інструменти мають різні сильні сторони. Copilot може бути найкращим для загального кодування, CodeWhisperer – для AWS, Tabnine – для корпоративного контролю тощо. Ажіотаж навколо «ідеального інструменту ШІ для розробників» поступається реальності екосистеми спеціалізованих рішень.
• ШІ з необмеженим контекстом – деякі стартапи розкручують ідею «нескінченних контекстних вікон», ніби ШІ може зрозуміти весь код вашої компанії одночасно. На практиці обмеження все ще існують (контекст у 100К у Claude – це багато, але не нескінченно), і векторний пошук допомагає, але вимагає якісних підказок. Прогрес є, але остерігайтеся гіперболи — модель на 100К токенів може мати труднощі зі справжнім розумінням мільйонів рядків коду без розумного розбиття. Прогрес реальний (див. досягнення Sourcegraph), але керуйте очікуваннями.

Що буде далі:

• Ще глибша інтеграція з IDE: Очікуйте, що Visual Studio, VS Code, JetBrains тощо все більше стиратимуть межу між написанням коду та його переглядом/запуском. ШІ, ймовірно, буде інтегруватися з системами контролю версій (уявіть собі злиття git із підказками від ШІ або автоматичне створення шаблонів pull request залежно від змін у коді). Ми вже бачили натяки на це в коментарях Copilot до комітів та PR-резюме.
• Предметно-специфічні інструменти ШІ для розробників: Можливо, з’являться інструменти для написання коду з ШІ, налаштовані на певні сфери — наприклад, помічники для роботи з науковими ноутбуками (деякі вже є, як-от Azure’s AI in Notebooks), або для програмування вбудованих систем на C (де ШІ розуміє обмеження пам’яті). Оскільки LLM можна донавчати або спеціально налаштовувати під запити, спеціалізовані помічники можуть перевершувати універсальні для певних галузей.
• Більше «агентної» автоматизації: Сучасні агенти виконують завдання на запит. У майбутньому ШІ може постійно моніторити наші проекти: наприклад, ШІ, який постійно працює у CI, і щоразу, коли збірка ламається чи знаходиться нова вразливість у бібліотеці, відкриває PR з виправленням. GitHub вже натякає на інтеграцію Copilot з Dependabot та Actions для таких сценаріїв. По суті, ШІ може стати автоматичним членом команди, що займається регулярним обслуговуванням.
• Співпраця та освіта: Інструменти ШІ можуть стати колаборативними — наприклад, два розробники і ШІ-бот працюють разом у режимі парного програмування. В освіті інструменти з ШІ відіграватимуть велику роль у навчанні програмуванню (деякі викладачі вже використовують GitHub Copilot під час навчання або дозволяють його в завданнях, щоб фокусуватися на вирішенні проблем). Можемо побачити «ШІ-наставників» для новачків, які, як і ChatGPT, допомагатимуть виконувати завдання та пояснювати концепції, але у більш структурованій формі.
• Регулювання та етика: На горизонті також виникають питання щодо ліцензування з відкритим кодом і коду, згенерованого штучним інтелектом. Навколо Copilot була суперечка щодо фрагментів коду GPL у його результатах. До 2025 року багато інструментів (CodeWhisperer, Tabnine тощо) вже впровадили фільтри та атрибуцію. Можливо, ми побачимо більш формалізовані рішення, наприклад, галузевий стандарт для штучного інтелекту щодо атрибуції джерел коду, або ж штучний інтелект, який можна обмежити для використання коду лише під певними ліцензіями для своїх підказок. Є і етичний бік – гарантія, що ці AI-інструменти не поширюють небезпечні шаблони коду, упередження або погані практики. Обговорюються питання сертифікації або стандартів відповідності для асистентів на базі AI (особливо у сфері програмного забезпечення, критичного для безпеки). Тож одним із «наступних кроків» ймовірно стане певне врядування AI-інструментів для програмування в корпоративному чи регульованому середовищі.

На завершення – неймовірно захопливий час бути розробником програмного забезпечення. AI-інструменти для програмування у 2025 році надзвичайно підвищують продуктивність та позбавляють рутини у багатьох завданнях, а також впроваджують нові підходи до роботи, які раніше були неможливими. Як і з будь-якою новою технологією, тут є певна крива навчання та необхідність розумно використовувати ці інструменти. Але серед експертів панує консенсус: ті, хто прийме таких AI-асистентів, матимуть перевагу у швидкості та якості розробки. Як вигукнув один із віце-президентів програмного забезпечення: «Це не AI або люди, це AI разом із людьми – і разом ми випускаємо нові функції швидше, а багів менше, ніж будь-коли.»

Цей остаточний гід справді показує, що є актуальним (практичним, залишиться з нами), що є гіперболізованим (потребує критичного ставлення), а що тільки набирає обертів (тренди, за якими варто стежити). Якщо ви ще не спробували деякі з цих інструментів – зараз саме час: вхідний поріг низький (багато з них мають безкоштовні опції), а потенційні вигоди – чималі. Успішного кодування з вашими новими AI-друзями!

Джерела:

• Домке, Томас. «GitHub Copilot: Знайомтесь із новим агеном для кодування.» GitHub Blog – Product News (Травень 2025)
• Турротт, Пол. «Build 2025: Великі оновлення для GitHub Copilot…» Thurrott.com (19 травня 2025)
• GitHub Changelog. «GitHub Copilot code review… (приватний попередній перегляд).» (29 жовтня 2024)
• Іршад Бух. «Amazon CodeWhisperer пропонує новий AI-засіб для виправлення коду…» AWS News Blog (26 листопада 2023)
• Документація Amazon CodeWhisperer. «CodeWhisperer стає частиною Amazon Q Developer.» (Травень 2025)
• MetaDesignSolutions. «Copilot X проти Amazon CodeWhisperer 2025.» (блог-стаття)
• Гуд, Крістофер. «Tabnine на NVIDIA GTC 2025… AI у масштабах.» Tabnine Blog (25 березня 2025)
• Дешмукх, Амейя. «Масштабування корпоративного AI: Відмова від Tabnine Basic.» Tabnine Blog (25 березня 2025)
• DevClass (Тім Андерсон). «JetBrains запускає Junie AI agent… додає безкоштовний тариф.» (16 квітня 2025)
• Мальцева, Анна. «JetBrains AI Assistant: розумніший, потужніший, і новий безкоштовний тариф.» JetBrains Blog (квітень 2025)
• Патель, Рея. «Оголошення про безкоштовний GitHub Copilot для Visual Studio.» Visual Studio Blog (23 січня 2025)
• Блог UI Bakery (Дора Гурова). “Що таке Cursor AI?… (Усе, що потрібно знати).” (18 квітня 2025)
• Reuters (Чандні Шах). “OpenAI погоджується купити Windsurf (Codeium) приблизно за $3 мільярди.” (5 травня 2025) reuters.com
• Reuters (Бенгалуру). “Google заплатить $2,4 млрд за ліцензування технології Windsurf, повідомляє WSJ.” (11 липня 2025)
• Dev.to (Майкл Амачрі). “Чому Windsurf — найкращий безкоштовний AI-редактор коду… (оновлення щодо розчарувань).” (16 листопада 2024; оновлено 31 травня 2025)
• Блог Qodo (раніше CodiumAI). “TestGPT: Генеративний ШІ для цілісності коду.” (2024)