最受开发者欢迎的AI工具：使用现状及原因分析

AI 工具已成为现代软件开发的核心部分。开发人员在整个生命周期中都依赖它们，从编写和重构代码到测试、文档编写和分析。

曾经是实验性的附加组件，这些工具现在充当着日常助手，并已牢固地嵌入到常规工作流程中。但是，为什么 AI 工具变得如此不可或缺——开发人员实际上是如何使用它们的？

本文的见解主要依据 JetBrains 2025 年开发者生态系统报告 的发现，该报告追踪了开发人员在真实环境中如何使用工具、语言和技术，包括 AI 工具。本文将焦点从技术模型性能转移，着眼于跨工具、地区和工作流程的使用模式、开发人员偏好和采用趋势。

在我们深入探讨开发人员最常使用哪些 AI 工具、为何选择它们以及这些工具如何融入日常工作之前，让我们先明确什么是 AI 工具以及为什么它们在当下如此重要。

免责声明：请注意，本文中的发现反映了报告设定的特定研究期间收集的数据。

目录

· 什么是 AI 工具以及为什么它们在当下如此重要

· 开发人员中最受欢迎的 AI 工具

· 是什么让开发人员选择一种 AI 工具而非另一种

· 开发人员如何在日常工作中使用 AI 工具

· 全球快照：AI 工具的采用情况在不同地区有何差异

· 采用 AI 工具的障碍

· AI 工具的未来：开发人员下一步想要什么

· 常见问题

· 结论

什么是 AI 工具以及为什么它们在当下如此重要

如今面向开发人员的 AI 工具跨越了多个类别。它们包括可以建议或生成代码的代码助手，以及能够自主审查代码的工具。许多工具以 IDE 集成的形式出现，能够理解项目上下文。

此外，还有 AI 驱动的搜索和导航工具、重构助手以及文档生成器。此外，团队现在使用测试助手和自主或半自主代理来支持更复杂的工作流程。

了解当今开发人员的 AI 工具列表之所以重要，是因为这些工具直接解决了现代开发中日益增长的压力。它们缩短了开发周期，减少了手动任务，并帮助团队保持质量，这在代码库不断增长的背景下尤为重要。

这种日益增长的依赖性使得了解开发人员实际最常使用哪些工具变得至关重要。在下一节中，我们将看到这些 AI 工具体现为何物。

开发人员中最受欢迎的 AI 工具

开发人员很少依赖单一的 AI 工具。相反，他们会根据 IDE、工作流程风格和项目需求组合使用多种工具。根据 JetBrains 2025 年开发者生态系统报告中的 AI 使用见解，采用情况主要集中在三大类：IDE 原生助手、独立的 AI 驱动开发环境，以及基于浏览器或云端的聊天工具。

在这些类别中，最受欢迎的 AI 助手是 GitHub Copilot、JetBrains AI Assistant、Cursor、Windsurf 和 Tabnine。这些顶级 AI 工具的采用情况因生态系统、IDE 选择和工作流程风格而异。

IDE 原生助手（如 GitHub Copilot 和 JetBrains AI Assistant）仍然是最受欢迎的 AI 工具之一，因为它们在编辑器内部运行，并直接集成到现有工作流程中，使其具有更强的上下文感知能力。

专注于 AI 的独立编辑器和助手（如 Cursor 和 Windsurf）通常更强调实验性或代理风格的工作流程。这是整个生态系统中正在演进的领域，IDE 原生工具和更多代理驱动能力之间的融合日益增加。

其他工具则侧重于特定优先事项。例如，Tabnine 吸引了那些优先考虑隐私和本地推理的团队。特定地区的工具在拥有强大国内 AI 生态系统或监管限制的地区也发挥着重要作用。

当我们将面向开发人员的最佳 AI 工具并排比较时，这种多样性变得更加清晰。

比较表：AI 工具概览

|------------------------|--------------------------------------------|------------------------|----------------------------------|----------------------| | AI 工具 | 典型用例 | 底层模型 | 独特功能 | 集成类型 | | GitHub Copilot | 代码生成和补全 | GPT 系列 | 紧密的 GitHub + VS Code 工作流程 | IDE / 云端 | | JetBrains AI Assistant | 具有上下文感知的帮助、重构 | Claude / GPT / Gemini | 深度 IDE 上下文 + 隐私侧重 | IDE 内部 | | Cursor | 行内编辑、调试、聊天 | Claude / Gemini | 快速 UI、多步骤编辑 | IDE 插件 | | Windsurf | 自主任务执行和代码更改 | Claude / GPT | 类代理的能力 | 独立软件 | | Tabnine | 注重隐私的代码建议 | 专有 / DeepSeek | 本地推理选项 | IDE 插件 |

免责声明：请注意，这些发现反映了报告设定的特定研究期间收集的数据。

是什么让开发人员选择一种 AI 工具而非另一种

开发人员选择 AI 工具不仅仅是因为新奇。他们会评估工具与现有工作流程的契合程度、输出结果的可靠性，以及工具是否符合团队约束。JetBrains 2025 年开发者生态系统报告指出了影响决策的几个实际考量因素。

集成质量是最重要的因素之一。开发人员更倾向于那些能在其首选 IDE 中无缝工作的 AI 编码工具。如果一个工具打断了心流或需要不断切换上下文，往往无法获得长期采用。

准确性和代码质量同样至关重要。开发人员期望 AI 编码工具能产生他们可以信赖的可靠结果。当输出需要大量修正时，信心会迅速下降。

隐私和数据安全也影响开发人员对 AI 的偏好。这在企业环境中尤为如此。提供本地处理或明确隐私保证的工具在受监管行业中往往有更强的采用率。

最后，定价、透明度和供应商声誉也会影响采用。开发人员重视清晰的定价模式、灵活的访问权限，以及有支持开发者工具记录的供应商。信任是通过一致性和持续沟通随时间建立的。

让我们看看开发人员在这种 AI 助手比较中如何评估每个因素。

影响工具选择的关键因素

|---------------------------|-------------------------------|---------------------------------------------------------| | 因素 | 为什么重要 | 开发人员如何评估 | | IDE 集成 | 支持顺畅的工作流程 | 在他们首选的 IDE 中原生运行 | | 代码准确性和质量 | 影响信任和可用性 | 生成正确、清晰且可维护的代码 | | 隐私和安全性 | 保护源代码和知识产权 | 提供明确的数据处理和本地模式选项 | | 定价和访问权限 | 影响大规模采用 | 提供灵活的层级和可预测的成本 | | 透明度 | 建立信心 | 披露模型提供商和数据政策 | | 供应商声誉 | 表明长期可靠性 | 展示开发工具的历史和高质量支持 |

免责声明：请注意，这些发现反映了报告设定的特定研究期间收集的数据。

开发人员如何在日常工作中使用 AI 工具

开发人员将 AI 工具的使用集成到整个开发生命周期中，而不是局限于单一任务。大多数工作流程会根据手头的问题结合多种形式的 AI 访问方式。

当使用 AI 工具编码时，开发人员可能会使用 IDE 内助手来获取具有上下文感知的代码帮助，并使用基于聊天的界面来解决问题和进行原型设计。此外，开发人员 AI 助手的使用可能还包括用于快速行内解答的浏览器工具、用于自动化和 CI/CD 任务的 API，以及用于隐私受限环境的本地模型。

在这些用例中，开发人员显然不再依赖单一工具。AI 工作流程越来越多地涉及为手头的任务选择合适的工具，无论是编写代码、重构、调试、生成文档、测试还是理解不熟悉的代码。

JetBrains 2025 年开发者生态系统报告表明，开发人员经常以这种方式在不同的 AI 访问点之间切换。他们选择最适合任务的界面，而不是期望一个工具处理所有事情。

工作流程类型和示例

|------------------------|-------------------------------------------------|----------------------------------------|--------------------------|-------------------------------| | 工作流程类型 | 典型用例 | 示例工具 | 集成上下文 | 开发人员收益 | | IDE 内辅助 | 代码建议、重构 | JetBrains AI Assistant, GitHub Copilot | IDE | 即时的、具有上下文感知的帮助 | | 基于聊天的交互 | 解释、头脑风暴、正则表达式、原型设计 | ChatGPT, Claude | 浏览器 / 云端 | 快速迭代和推理 | | API 集成 | 自动化、CI 任务、文档编写 | OpenAI API, Anthropic API | 后端 / DevOps | 可扩展的自动化 | | 浏览器扩展 | 快速行内代码洞察 | Codeium, AIX | Web | 轻量级访问 | | 本地/私有模型 | 安全的、离线编码 | Tabnine, DeepSeek (自托管模型) | 本地 / 企业 | 高隐私性和控制 |

免责声明：请注意，这些发现反映了报告设定的特定研究期间收集的数据。

随着 AI 在日常工作中确立稳固地位，下一节将探讨 AI 工具采用情况的地区差异。

全球快照：AI 工具的采用情况在不同地区有何差异

全球 AI 采用模式并非各地一致。区域生态系统、法规和开发者社区塑造了哪些工具能获得关注。JetBrains 2025 年开发者生态系统报告突出了明显的区域 AI 趋势。

在北美，开发人员通常采用主流工具，如 GitHub Copilot、JetBrains AI Assistant 和基于 Claude 的助手。强大的云基础设施和快速的大语言模型 (LLM) 创新鼓励了对多种工具的实验。

欧洲开发人员在采用与隐私考量之间取得平衡。数据驻留和合规要求影响工具选择，导致对提供透明度和本地处理选项的解决方案有更广泛的兴趣。

在亚太地区，开发人员通常将全球工具与区域性产品结合使用。移动优先的开发文化和快速增长的生态系统推动了快速实验，特别是基于云端的助手。

中国大陆因其强大的国内 AI 生态系统而脱颖而出。那里的开发人员经常依赖本地工具和模型，如 DeepSeek、Qwen 和 Hunyuan，这些工具更符合基础设施和监管现实。

区域亮点和本地领导者

|----------------|------------------------------------------------|-----------------------------------------|--------------------------------------| | 地区 | 最常用的工具 | 本地生态系统驱动因素 | 显著观察 | | 北美 | GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant, Claude | 强大的云和 LLM 创新 | 高度的多工具采用 | | 欧洲 | JetBrains AI Assistant, GitHub Copilot | 隐私法规、数据驻留 | 工具采用均衡 | | 亚太地区 | GitHub Copilot, Gemini | 移动/云端优先的开发文化 | 快速实验和增长 | | 中国大陆 | DeepSeek, Qwen, Hunyuan | 强大的国内 AI 生态系统 | 偏好本地托管的模型 |

免责声明：请注意，这些发现反映了报告设定的特定研究期间收集的数据。

虽然全球 AI 工具的使用无疑正在加速，但采用 AI 工具的障碍依然存在，我们将在下一节探讨这些障碍。

采用 AI 工具的障碍

尽管兴趣日益增长，但并非所有开发人员或团队都能轻松采用 AI 工具。JetBrains 2025 年开发者生态系统报告显示，此类 AI 采用挑战往往源于不确定性而非反对。

隐私和安全顾虑仍然是 AI 编码工具最常见的障碍。团队担心暴露敏感代码或知识产权，特别是当工具依赖云端处理时。如果没有明确的保证，组织可能会限制或禁止使用。

法律和所有权问题是开发人员避免使用 AI 工具的另一个原因。开发人员和管理者希望明确 AI 生成代码的所有权归属以及许可如何适用。不确定性导致许多团队将 AI 使用限制在非关键任务中。

个人障碍也很重要。一些开发人员对有效使用 AI 工具缺乏信心，或者难以评估输出质量。其他人则因为过去的不准确而对 AI 建议持不信任态度。

成本、许可和基础设施限制也可能限制采用，特别是对于较大的团队。按座席定价和使用限制进一步使预算制定和推广决策复杂化。

障碍和评估标准

|---------------------------------|----------------------------------------------------|----------------------------------------| | 障碍 | 为什么重要 | 典型影响 | | 隐私和安全顾虑 | 增加暴露敏感代码的风险 | 使用被阻止或限制 | | IP 和代码所有权顾虑 | 造成法律不确定性 | 犹豫是否依赖 AI 进行核心代码开发 | | 缺乏知识或培训 | 降低使用工具的信心 | 个人采用较慢 | | 准确性和可靠性问题 | 影响对输出的信任 | 需要更多的人工审查 | | 内部政策和流程 | 需要合规和复杂的审批工作流程 | 工具推广延迟 | | 成本和许可 | 超出预算或按座席限制 | 部分或有限部署 |

免责声明：请注意，这些发现反映了报告设定的特定研究期间收集的数据。

在下一节中，我们将从今天的障碍转向开发人员对未来的期望。

AI 工具的未来：开发人员下一步想要什么

开发人员不仅仅是想要更多的 AI 功能。他们想要更好的功能。JetBrains 2025 年开发者生态系统报告不仅表明了更高的采用率，还显示开发人员对 AI 的未来充满希望。他们的期望集中在可靠性、集成深度和控制上，而不是新奇感。

更高的代码质量位居开发人员对 AI 期望的首位。开发人员希望减少幻觉、更清晰的输出，以及尊重项目约定的建议。当 AI 表现可预测时，信任就会建立。

更深的 IDE 集成也排名很高。开发人员期望未来的 AI 工具能够理解整个项目，而不仅仅是单个文件。跨会话的上下文保留和多文件感知变得越来越重要。

隐私仍然是核心。许多开发人员希望获得本地或设备端选项，以便在不对外共享代码的情况下使用 AI。透明的数据处理能建立信心。

定价清晰度和可解释性也影响未来的 AI 助手趋势。开发人员希望成本可预测，并更好地了解工具为何建议某些更改。

但最重要的是，随着 AI 工具的演变，开发人员希望获得对复杂工作流程和架构推理的支持。目标也在转移。开发人员现在期望未来的 AI 工具超越基本的自动补全，充当协作伙伴。

开发人员的期望和趋势

|------------------------------|----------------------------|----------------------------------------------------| | 期望 | 开发人员为什么想要 | 示例改进 | | 更高的代码质量 | 信任和可靠性 | 减少幻觉、更清晰的输出 | | 更深的 IDE 集成 | 无缝的工作流程 | 上下文保留、多文件感知 | | 隐私和控制 | 安全的代码处理 | 设备端或本地 LLM 选项 | | 透明的定价 | 可预测的团队采用 | 基于使用量的模式、更清晰的层级 | | 可解释性和推理 | 对决策的信任 | 更清晰的思维链摘要 | | 上下文感知 | 处理真实项目 | 更大的上下文窗口、项目范围的理解 |

免责声明：请注意，这些发现反映了报告设定的特定研究期间收集的数据。

以下常见问题解答解决了开发人员在评估和使用 AI 工具时提出的一些最常见问题。

常见问题解答

如今开发人员中最受欢迎的 AI 工具有哪些？

根据报告的发现，开发人员通常使用 GitHub Copilot、JetBrains AI Assistant、Cursor 和 Tabnine 等工具，通常是组合使用而非单一使用。

AI 工具用于私有或专有代码是否安全？

安全性取决于工具。开发人员越来越倾向于那些提供明确隐私政策或本地处理选项的工具。

哪些 AI 工具在 IDE 内部效果最好？

IDE 原生工具在日常编码任务中往往表现最佳，因为它们理解项目上下文和工作流程。

开发人员更喜欢本地 AI 模型还是基于云端的解决方案？

偏好因人而异。一些开发人员看重云端的灵活性，而另一些则为了隐私和合规优先考虑本地模型。

AI 工具如何帮助调试和文档编写？

它们解释代码、识别错误、建议修复，并生成注释或文档草稿。

AI 工具适合具有严格安全要求的企业团队吗？

许多都适合，特别是当它们提供强大的隐私保证、管理控制和可预测的定价时。

AI 工具能否在不降低代码质量的情况下加快开发速度？

是的，当开发人员有意识地使用它们时。AI 工具加速了代码生成、重构、测试和文档编写等重复性任务，而审查、IDE 检查和自动化测试有助于保持质量。

结论

AI 工具已从可选的附加组件演变为现代软件开发的必要组成部分。开发人员现在依赖它们进行编码、重构、文档编写、测试和学习，将 AI 辅助集成到日常工作的方方面面。

当前的采用趋势表明，开发人员看重准确性、深度集成和隐私胜过实验性功能。JetBrains 2025 年开发者生态系统报告反映了跨地区、工具和开发风格的广泛且不断增长的使用。

随着 AI 工具的不断发展，它们正朝着更深的上下文感知、更强的推理能力和更安全的部署选项迈进。

对于开发人员而言，AI 不再代表一种未来的可能性。它已成为构建软件的实用、日常伙伴。