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Melhores 9 geração de código AI Ferramentas - 2025

JIT.codes ,GenPen AI ,E-ProcureAI ,CopilotChat ,Continue ,CodiumAI ,CodeWhizz ,CodeGeeX ,AI Love Code , são as melhores ferramentas pagas ou gratuitas geração de código AI.

Destaque*

O que é geração de código AI?

A geração de código de IA é uma tecnologia em evolução rápida que utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para gerar automaticamente código de computador. Envolve treinar modelos de IA em vastas quantidades de código existente para aprender padrões, sintaxe e melhores práticas. A IA pode então gerar novos trechos de código ou até mesmo programas inteiros com base nas solicitações ou especificações do usuário. A geração de código de IA tem o potencial de acelerar significativamente o desenvolvimento de software automatizando tarefas de codificação repetitivas e auxiliando os programadores a escrever código mais eficiente e livre de erros.

geração de código AI Insights

  • China Tráfego 2.5M
  • India Tráfego 1.3M
  • Japan Tráfego 673.8K
  • Russia Tráfego 847.1K
  • United States Tráfego 2.5M
  • Canada Tráfego 2.8K
  • Israel Tráfego 2.6K
  • Germany Tráfego 12.5K
  • Vietnam Tráfego 8.8K
  • Egypt Tráfego 129
  • Zimbabwe Tráfego 284
  • Médio Tráfego 2.1M
9 ferramentas

geração de código AI já possui mais de 9 ferramentas de IA.

19.1M Total de visitantes mensais

geração de código AI alcança mais de 19.1M visitas por mês.

1 ferramentas com tráfego superior a 1M

geração de código AI já existem pelo menos 1 ferramentas de IA com mais de um milhão de visitas mensais.

Quais são as 10 melhores ferramentas de IA para geração de código AI?

Características principais Preço Como usar
CodiumAI

Redefinindo e automatizando a Integridade do Código por meio da geração de testes.

Ao analisar código, docstrings e comentários, o CodiumAI sugere testes conforme os desenvolvedores codificam. Os desenvolvedores podem aceitar e cometer esses testes.

Continue

Traga a geração de texto com IA para o seu IDE com o Continue, um piloto automático de software de código aberto.

Para usar o Continue, você pode baixar e instalar a extensão do VS Code no repositório do GitHub. Uma vez instalado, você pode aproveitar seus vários recursos. Você pode destacar seções de código e pedir ao Continue para autocompletar, gerar código, refatorar ou explicar. Você também pode editar código em linguagem natural, instruindo o Continue a realizar refatorações ou escrever novo código. Além disso, o Continue pode gerar arquivos do zero, gerando automaticamente scripts Python, componentes React e muito mais.

JIT.codes

A plataforma JIT.codes, alimentada por IA, gera trechos de código a partir da entrada de texto.

Para usar o JIT.codes, siga estas etapas: 1. Cadastre-se usando sua conta no GitHub, Twitter ou e-mail. 2. Faça login na plataforma. 3. Insira o texto ou requisitos para o código necessário. 4. O JIT.codes gera trechos de código correspondentes. 5. Visualize e itere o código gerado em tempo real. 6. Conecte-se à Comunidade de Codificação Iterativa para obter suporte e feedback. cadastre-se faça login insira o texto gere o código visualize em tempo real itere comunidade

E-ProcureAI

Utilizar plataformas de IA sem código para revolucionar compras e sourcing transfronteiriços.

Explore compras globais contínuas com o E-ProcureAI, aproveitando a IA para sourcing transfronteiriço.

GenPen AI

Revolucionando a geração de código e a gestão de projetos.

Para usar o GenPen AI, basta se cadastrar em uma conta e acessar o ambiente de desenvolvimento integrado (IDE). Com a ferramenta, você pode testar diferentes arquiteturas, automatizar tarefas repetitivas usando IA e gerar código com base em modelos. Ela também mantém automaticamente seu repositório GIT, código e documentação atualizados.

AI Love Code

Ferramenta de IA para sites impressionantes com geração eficiente de código-fonte.

Para usar o AI Love Code, basta baixar e instalar o aplicativo AI Code Launch. Abra o aplicativo, insira suas preferências e requisitos para o seu site e deixe a IA gerar o código-fonte para você. Em seguida, você pode personalizar e ajustar o código conforme necessário.

CodeGeeX

Modelo de geração de código multilíngue em grande escala

Para usar o CodeGeeX, basta inserir o código desejado ou o problema de programação, selecionar a linguagem de programação e o CodeGeeX irá gerar o código ou a tradução correspondente.

CodeWhizz

Geração de código Python com Inteligência Artificial, Depuração e Tutoria.

Use a IA para gerar código Python em segundos, depurar seu código e aprender a programar com seu tutor de IA próprio.

CopilotChat

Simplificar a geração de código com o processo TDD

1. Defina casos de teste especificando entradas e saídas esperadas. Você também pode fornecer uma descrição dos requisitos. 2. O CopilotChat gera código com base nos casos de teste e na descrição dos requisitos. 3. O CopilotChat valida o código gerado. Se um caso de teste falhar, o CopilotChat interage de forma iterativa para refinar o código até que todos os casos de teste sejam aprovados.

Novos sites de IA geração de código AI

  • JIT.codes

    A plataforma JIT.codes, alimentada por IA, gera trechos de código a partir da entrada de texto.

    Assistente de Código de IA Gerador de código de IA
  • GenPen AI

    Revolucionando a geração de código e a gestão de projetos.

    Assistente de IA para DevOps Sem Código&Baixo Código Assistente de Código de IA Gerador de código de IA Design de API de IA Documentação para Desenvolvedores de IA Ferramentas de Desenvolvimento de AI Modelos de Linguagem Grande (MLGs) Diretório de Ferramentas AI
  • E-ProcureAI

    Utilizar plataformas de IA sem código para revolucionar compras e sourcing transfronteiriços.

    Outros

geração de código AI Características principais

Processamento de linguagem natural para entender a intenção e os requisitos do usuário

Modelos de aprendizado profundo treinados em grandes bases de código para gerar código sintaticamente correto e funcional

Suporte para várias linguagens de programação e estruturas

Integração com IDEs populares e ferramentas de desenvolvimento

Capacidade de gerar trechos de código, funções ou programas completos

  • Quem é adequado para usar geração de código AI?

    Um desenvolvedor web utiliza um plugin de geração de código de IA para criar automaticamente um código HTML e CSS de modelo para uma nova página da web, economizando tempo na configuração

    Um cientista de dados descreve um pipeline de aprendizado de máquina em inglês simples e usa um modelo de IA para gerar o código Python correspondente

    Um desenvolvedor de aplicativos móveis emprega a geração de código de IA para criar endpoints CRUD padrão para uma API REST, garantindo sintaxe adequada e tratamento de erros.

  • Como funciona geração de código AI?

    {if isset($specialContent.how)}

    Um desenvolvedor web utiliza um plugin de geração de código de IA para criar automaticamente um código HTML e CSS de modelo para uma nova página da web, economizando tempo na configuração. Um cientista de dados descreve um pipeline de aprendizado de máquina em inglês simples e usa um modelo de IA para gerar o código Python correspondente. Um desenvolvedor de aplicativos móveis emprega a geração de código de IA para criar endpoints CRUD padrão para uma API REST, garantindo sintaxe adequada e tratamento de erros.

    {/if]
  • Vantagens de geração de código AI

    Aceleração da velocidade de desenvolvimento automatizando tarefas de codificação repetitivas

    Melhoria da qualidade do código e redução de bugs por meio das melhores práticas aprendidas

    Aumento da produtividade permitindo que os desenvolvedores se concentrem em resolução de problemas de alto nível

    Facilitação da adoção de novas linguagens de programação e estruturas

    Potencial para não programadores criarem aplicativos básicos usando linguagem natural

Perguntas frequentes sobre geração de código AI

Quão preciso e confiável é o código gerado por IA?
Os modelos de geração de código de IA são treinados em grandes bases de código de alta qualidade para produzir código sintaticamente correto e funcional na maioria dos casos. No entanto, o código gerado nem sempre atende totalmente à intenção do usuário e aos casos especiais, portanto, a revisão humana e os testes ainda são recomendados.
Quais linguagens de programação são suportadas pela geração de código de IA?
Modelos populares de geração de código de IA suportam uma ampla gama de linguagens, incluindo Python, JavaScript, Java, C++, Go e mais. As linguagens específicas suportadas dependem dos dados de treinamento usados para cada modelo.
A geração de código de IA pode substituir desenvolvedores humanos?
Embora a geração de código de IA possa auxiliar e aumentar significativamente os desenvolvedores humanos, atualmente não é avançada o suficiente para substituí-los completamente. A expertise humana ainda é necessária para o projeto de sistemas de alto nível, resolução de problemas e revisão de código.
Como faço para começar a usar a geração de código de IA?
Existem várias ferramentas e plataformas de geração de código de IA disponíveis, algumas de código aberto e algumas comerciais. Opções populares incluem GitHub Copilot, OpenAI Codex, Tabnine e Kite. Consulte a documentação deles para instalar os plugins e começar a experimentar a geração de código a partir de solicitações em linguagem natural.
Existem riscos ou desvantagens na geração de código de IA?
Os riscos potenciais incluem a dependência excessiva da IA levando à desqualificação dos desenvolvedores, falta de compreensão do código gerado e possíveis vulnerabilidades de segurança se os dados de treinamento não foram adequadamente examinados. É importante usar a IA de forma responsável como uma ferramenta de assistência e não como uma substituição completa para programadores humanos.
Como os dados de treinamento afetam a qualidade do código gerado por IA?
A qualidade e relevância dos dados de treinamento são cruciais para a geração de código de IA. Modelos treinados em bases de código grandes, diversas e de alta qualidade geralmente produzirão melhores resultados. Modelos especializados podem ser treinados para domínios ou linguagens específicas para melhorar a precisão.

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