正文
需要
特别指出的是，其中
Kimi-AI编程助手的期末声量值虽然很高，但它
并非独立产品，而是集成在
Kimi应用里的一个模块。统计数据显示的是Kimi整体的期末声量值，实际讨论度要远低于这一数字。
国内热度比较高的AI编程工具
基本由
大厂
主导
，
如阿里的通义灵码、百度的文心快码以及字节的Trae。
它们的共性是，在使用门槛（将自然语音转为代码）、智能化（可自动补齐、检测代码）等某一方面或几方面比较突出。
国外
则是
巨头公司和创业团队都有不错的产品出现。
一边是
微软
推出的
GitHub Copilot
，
不仅支持多种编程语言，还能与GitHub的代码库无缝集成。
另一边，
由创业团队Anys
phere
打造的Cursor
迅速崛起
，不仅
能
“补全”代码，还有生成、修复、理解代码等功能
，已经成为AI编程工具中的明星产品。
从另一个维度——用户活跃度（MAU）来看，3月Cursor已稳居全球前列，国内的
Trae、
通义灵码、文心快码，也跻身第一梯队。GitHub Copilot未披露MAU，但根据从业者感知度来说，
其同样处于行业前列。
AI软件工程师覃相表示，无论国内还是国外，AI编程工具在降低门槛、提高生产力、促进创新、优化复杂系统等方面都为开发者提供了便利。
AI编程工具
的发展路径大概分成三个阶段：
从代码补全
，到
半自动编程
，再到
全自动编程。
目前市面上大多数AI编程工具是以Cursor、MarsCode为代表的半自动编程工具，
开发者会对生成的代码进行
检
查和调整，好处是
保留人类主导权的同时显著提升效率，
而全自动编程主要为小白
用户
服务。
那么，
如何判断
一个
AI编程工具能力
的
强弱
？
综合从业者的使用感受，
可以
从技术和功能两大维度衡量。
一方面，AI编程工具的技术依赖于
背后
的
大模型
能力
。
资深程序员陆通表示，AI编程的
底层技术原理是大语言模型+代码特定的训练优化，国内比较适配AI编程的大模型有DeepSeek和Qwen系列，国外为
Claude、Gemini、GPT4，目前Claude系列模型
因其代码理解与长文本处理能力被认为
最适配AI编程。
另一方面，还要看
处理复杂开发流程的能力，
比如
能否
理解多个代码文件、修复bug、生成前端界面、根据UI图片识别生成代码
