2025 年十大神奇的 Vibe 编码工具

AI 不再仅仅辅助开发者，它正在改变我们构建软件的方式。无论您是独立开发者、初创企业工程师，还是企业团队的一员，现在都能找到与您的工作流程相契合的 AI 工具。最优秀的 AI 工具不仅仅是自动化任务；它们操作直观、情境感知，并且效率极高。

为什么这些工具在2025年很重要

软件开发已然发展。我们已经告别了简单的代码自动补全和模板生成器时代。如今，开发者需要能够与其技术栈深度集成、适应其工作流程，并帮助他们在不影响质量的情况下更快地交付的工具。

以下是塑造这一新格局的三个关键趋势：

1. 自主协助——开发人员现在依靠人工智能工具，这些工具可以在最少的指导下完成多步骤任务，从编写模块到修复错误。
2. 上下文感知编码——了解您的完整代码库、API 结构和数据流的工具不再是奢侈品，而是必需品。
3. 实时协作——人工智能正在成为开发过程中的合作伙伴，提供建议、生成代码，甚至实时审查拉取请求。

此列表重点介绍体现这些特征并为 2025 年开发人员的工作方式提供真正改进的工具。

2025 年十大 Vibe 编码工具

1. Apidog MCP 服务器

您的 API 和 AI 编码助手之间缺失的环节

Apidog MCP Server弥补了后端与 Cursor、Cline 和 Copilot Workspace 等工具之间的差距。连接 OpenAPI 定义后，您可以：

• 根据更新的架构自动生成 API 逻辑和 DTO
• 让 AI 工具访问实时 API 文档以获得更好的建议
• 简化大型团队的后端/前端开发

它在维护频繁变化的 API 或使用领域驱动设计的团队中尤其强大。

2. 光标

专为与 GPT-4 结对编程而设计的 AI 优先代码编辑器

Cursor基于 VS Code 构建，但以 AI 为中心重新构想了编辑体验。与插件不同，Cursor 将 AI 深度集成到每一层：

• 提供上下文感知的自动完成功能，可以理解您的整个项目
• 支持使用自然语言提示进行内联调试和重构
• 可以根据光标位置解释、重写或扩展代码

它非常适合快速迭代、加入不熟悉的代码库或加速单独项目。

3. Copilot 工作区

面向任务的 Copilot 能够处理完整的开发周期。Copilot

Workspace 是 GitHub Copilot 的重大改进。它不再需要逐行建议代码，而是能够：

• 了解 GitHub 问题并将其分解为子任务
• 为这些子任务编写完整的 PR
• 总结它所做的事情并等待您的反馈

这使得它非常适合初级开发人员、产品工程师或需要管理许多未结票的团队。

4. 扫荡

将 GitHub 问题转化为可运行拉取请求的人工智能

Sweep是一款直接集成到你的 GitHub 仓库的机器人。你描述一个问题，它就会：

• 扫描整个仓库以了解当前架构
• 撰写 PR 来解决问题
• 更新相关文件和测试

对于精益团队或管理多个产品的单独创始人来说，Sweep 可以节省数小时的上下文切换时间。

5.Fine by Fine.dev

Fine是初创公司 CTO 梦寐以求的 AI 助手。这个 AI 驱动的开发平台可以自动执行软件开发生命周期中的各种任务，从编码、调试到测试和代码审查。

Fine 的独特之处在于其自主工作的能力——它可以创建和实现代码、进行拉取请求审查、生成测试，并处理常见问题，而无需持续的人工输入。它与 GitHub 的集成以及对异步工作的支持使其特别适合分布式团队。

6.继续

在任何编辑器中与您的代码库进行聊天。Continue

是一个可在 VS Code 和 JetBrains 中使用的开源扩展。它允许您：

• 与整个代码库聊天
• 要求重构、解释或生成任务
• 使用本地模型或连接远程 LLM，例如 Claude、GPT-4 或 Mistral

对于那些想要获得完整的人工智能功能而又不被封闭的生态系统所束缚的开发人员来说，它是最佳选择。

7. Codeium 的 Windsurf 编辑器

Windsurf旨在让您保持心流状态，它通过无缝集成 AI，将 AI 视为协作者而非工具，彻底革新了 IDE 的概念。该平台提供独特的 AI 副驾驶和自主代理组合，可与开发人员协同工作，从而提高生产力。

Cascade 功能能够提供跨代码库的深度上下文感知，帮助我比传统方法更快地理解和浏览不熟悉的代码库。多文件编辑和预测操作让我保持持续的流畅状态，显著提高了我的工作效率。

8. 懒惰的人工智能

利用 AI 驱动的工作流程，轻松创建无代码应用

Lazy AI让应用程序构建变得轻而易举。它专为速度和简便性而设计，让用户无需编写代码即可创建全栈应用。其突出功能包括：

• 针对常见开发人员和自动化任务的预构建工作流程
• 前后端项目一键部署
• 可定制的机器人、人工智能工具、开发实用程序和营销应用程序模板
• 最低技能要求——适合快速原型制作或个人制作

对于那些希望将想法变成现实而又无需承担传统开发开销的人来说，它是完美的选择。

9. 德维卡

您的开源 AI 软件工程师

Devika是一个开源自主 AI 代理，它接收高级指令并将其分解为可执行的开发任务。它被设计为像初级开发人员一样工作，并具备以下特点：

• 高级规划和推理算法
• 上下文关键词提取，精准
• 动态代理跟踪和决策
• 浏览网页以补充知识空白

Devika 是一个社区驱动的商业 AI 编码平台替代方案，脱颖而出。对于希望委托复杂编码工作，同时又能保持流程完全控制和透明度的开发者来说，它是理想之选。

10. Sourcegraph 的 Cody

通过完整的 repo 上下文进行深度代码理解

Cody旨在：

• 解答跨海量代码库的问题
• 根据架构执行智能重构
• 精确搜索、导航和解释

它与 Sourcegraph 的集成使其在单一存储库、企业代码库和多语言项目中拥有超强能力。

实践中的AI编码工具：用例场景

为了更好地理解这些 AI 编码工具如何应用于实际环境，以下是一些实际场景，展示了它们在不同开发人员环境中的潜力：

个人开发者：使用 Cursor + Continue 提高生产力

独立开发者经常身兼数职——从编写代码到调试和管理小型部署。像Cursor（一款 AI 原生代码编辑器）这样的工具与Continue（一款类似 Copilot 的扩展程序，可集成到 IDE 中）相结合，可以显著提升生产力。它们协同工作，简化了代码建议，实现了代码重构的自动化，并在无需离开编辑器的情况下提供快速解答，让独立开发者能够保持动力，更快地交付产品。

初创团队：利用 Sweep + Copilot Workspace 实现工单自动解决

早期初创公司通常由精益工程团队运营，需要快速行动。诸如Sweep（可自动从 GitHub 问题生成拉取请求）和Copilot Workspace（可自主创建和管理所有功能）之类的工具，使小型团队能够保持高产出。这些工具可以处理样板任务和错误修复，从而使开发人员能够专注于高影响力的产品功能。

企业：使用 Cody + Tabnine 构建大型、安全的代码库

对于拥有海量代码库且安全要求更高的企业，Cody（来自 Sourcegraph）和Tabnine提供了可扩展的 AI 集成。Cody 擅长理解大型代码库并引用文档或历史代码变更。Tabnine 以其隐私优先的模式而闻名，确保专有代码不会超出公司边界，使其成为安全的企业环境的理想选择。

数据科学家：使用 Cogram + CodeSquire 加速 EDA

数据科学家受益匪浅，因为这些工具可以减少重复分析的时间。Cogram可以帮助基于自然语言生成 SQL 查询和 Jupyter 代码，而CodeSquire 则可以根据用户独特的风格和工作流程提供个性化的代码建议。这些工具加速了探索性数据分析 (EDA) 和建模，让科学家能够更多地关注洞察，而不是语法。

最后的想法

2025 年，重要的不是开发者是否使用 AI，而是如何使用。上面列出的工具不仅仅是潮流，它们正在通过将智能嵌入到你的日常工作流程中，重塑开发体验。有些工具可以扩展你的能力，有些则可以免除繁琐的工作。而最优秀的工具则兼具两者。

选择与您的堆栈相匹配、与您的工作流程集成并让您感觉自己是一个更好的开发人员（而不仅仅是更快的开发人员）的那些。