Cursor：代码编写的智能伙伴​

Cursor 是 Anysphere 公司推出的一款 AI 编程工具，它基于微软开源代码编辑器 VS Code 开发，将 AI 技术深度整合到开发人员的工作流程中。Cursor 的功能十分强大，不仅能够自动用纯英文编写代码，还能从代码库中获取最佳答案，参考特定文件或文档进行代码创作，甚至能预测开发者的下一次编辑意图。例如，在开发一个 Web 应用时，开发者只需用英文描述页面布局、功能需求等，Cursor 就能迅速生成相应的代码框架，大大节省了从构思到实现的时间。​

2024 年 11 月，Cursor 发布了 0.43 版本，引入了 “Agent 模式”。此模式支持通过 Composer 与 Agent 进行互动，开发者可以选择上下文并执行终端命令，进一步提升了开发的便捷性和灵活性。随后在 12 月发布的 0.44 版本中，又引入了 Yolo 模式，使代理能够更智能地执行命令，并支持并行处理多个任务，显著提高了复杂任务的处理效率。目前，Cursor 已经拥有超过 4 万的用户群体，并且得到了 OpenAI、Midjourney 等多家知名公司的认可和使用。它为开发者提供免费增值模式，试用期结束后，专业版每月 20 美元，商业订阅面向大型团队和组织，每月 40 美元。​

飞算 JavaAI：一键生成完整工程代码

在软件开发过程中，从需求分析到代码生成的每一个环节都可能耗费大量精力，飞算 JavaAI 作为一款创新的 AI 辅助编程工具，实现了从需求分析、软件设计到工程代码生成的全程智能引导，一气呵成，助力开发者十倍提效，让程序员有望一天成为 Java 高手。​

飞算 JavaAI 以智能引导为核心，通过全自动线性引导的五个步骤，帮助开发者完成需求拆解、设计、工程代码生成等工作，助力开发者高质量快速完成功能模块设计与开发。它能与 AI 更好地协同，从帮做设计、帮写逻辑到一键生成工程，全方位提升开发效率。​

在需求分析阶段，飞算 JavaAI 支持文本和语音两种输入方式来描述需求，借助大模型技术进行语义理解，能够准确洞察每一个业务需求。比如开发者通过语音说出 “开发一个用户登录并记录登录信息的功能”，它能精准把握其中的核心需求点。​

软件设计环节，其自动化设计引擎可实现接口与表结构设计的一站式生成。通过自研的 Java 专有模型进行接口和表结构设计，辅助开发者梳理业务流程及数据库表结构设计，轻松应对复杂功能。在自动化逻辑处理上，飞算 JavaAI 能自动生成每个接口的详细逻辑流程内容，定义接口与接口之间的关系，将复杂的业务逻辑拆解为具体的实现步骤，并生成接口的详细操作流程。同时，允许用户基于实际业务需求修改局部逻辑，修改后 AI 会结合上下文对整体逻辑描述进行智能调优，避免逻辑漏洞风险，最终输出更贴合业务场景的接口描述，实现 “生成 - 反馈 - 再优化” 的闭环机制。​

在代码生成方面，飞算 JavaAI 支持 Maven、Gradle 项目构建，可一键生成源码及完整工程，省去重复的初始化搭建工作。不仅如此，它还能自动进行代码优化，修正错误语法、调整代码规范、排查逻辑错误，减少繁琐的调试过程，帮助开发者快速交付成果。​

众多实践场景证明了飞算 JavaAI 的高效性。例如，在开发一个电商订单管理模块时，以往可能需要一周时间完成从需求分析到代码交付的过程，使用飞算 JavaAI 后，借助其全流程智能引导，只需不到一天就能完成。它在金融、电商、企业管理等多个领域都能发挥重要作用，为开发者带来极大便利。​

GitHub Copilot：代码补全与生成的得力助手​

GitHub Copilot 由 GitHub 和 OpenAI 共同开发，是一款人工智能代码辅助工具。它利用 OpenAI 先进的自然语言处理技术，基于对大量开源代码库的分析学习，能够为开发者提供智能的代码补全和生成建议。​

GitHub Copilot 的功能丰富多样。代码补全功能可以根据当前代码上下文，自动完成函数、变量、类等的声明和实现。当开发者在注释中描述想要实现的功能时，它能依据描述生成相应代码。输入方法名或函数名，也能自动生成该方法或函数的代码实现。此外，它还能生成测试代码，确保新编写代码的正确性和稳定性，根据函数名称和参数自动生成文档字符串，辅助开发者维护代码文档。虽然它本身没有直接的代码审查功能，但生成的代码通常遵循良好的编程实践，可作为代码审查的参考。​

对于开发者而言，GitHub Copilot 带来了诸多好处。它显著提高了开发效率，帮助开发者快速完成编码任务，减少重复代码编写时间，使开发者能够将更多精力投入到复杂问题的解决上。对于新手开发者，它提供的代码示例有助于快速学习和理解编程概念；对于经验丰富的开发者，能激发新的编程思路，促进创新。它还能提升代码质量，根据上下文提供最佳实践和模式，让开发者编写的代码更优雅、更健壮。并且，它支持多种编程语言，方便开发者在多语言项目中灵活切换和协作，同时会根据开发者反馈和社区代码更新持续学习和改进，提供更准确的代码建议。​

Gemini CLI：免费且强大的 AI 开发工具​

谷歌推出的 Gemini CLI 是一款将 AI 问答、内容生成等功能集成至开发者终端界面的工具。它搭载自研的 Gemini 2.5 Pro 推理模型，具有高达 100 万个 token 的超大上下文窗口，能够处理海量信息，并且与 Gemini Code Assist 代码助手深度整合，内置模型上下文协议 (MCP)，还接入了谷歌搜索功能。​

在实际应用中，Gemini CLI 展现出了强大的能力。例如，开发者在调试复杂的 JavaScript 项目时，以往需要在多个文件间跳转查找问题，使用 Gemini CLI，它不仅能快速找出问题，还能给出三种不同的修复方案。在为老项目写文档时，只需让它 “分析这个项目架构，生成一份技术文档”，对于包含 20 多个文件的 Spring Boot 项目，它也能完整理解项目结构，并提出涉及多个模块且逻辑通顺的重构建议。与之相比，GitHub Copilot 经常只能看到当前文件的上下文。​

Gemini CLI 的免费策略极具吸引力，免费用户每分钟可发起 60 次模型请求，每日限额 1000 次，这对于个人开发者来说基本够用。相比之下，GitHub Copilot 个人版每月 10 美元，企业版每月 19 美元。此外，Gemini CLI 还具备多模态功能，除了写代码，它还能生成图片、处理视频，甚至接入 Google 搜索。例如，开发者可以让它为项目生成一些界面原型图，虽然不能直接使用，但能为设计提供灵感。在项目重构方面，同样是重构一个 1500 行的 Node.js 项目，Gemini CLI 用时 3 分钟就能生成完整的重构方案，而 GitHub Copilot 需要开发者逐个文件操作，花费 20 多分钟。​

目前，Gemini CLI 处于预览阶段，开发者凭借个人谷歌账户即可获取免费的 Gemini Code Assist 使用许可证。谷歌按 Apache 2.0 宽松许可证开源 Gemini CLI，鼓励开发者在 GitHub 平台参与项目贡献，推动了 AI 开发工具生态的共建。