2025年AI驱动软件开发：16款“Vibe Coding”工具盘点

大家好，我是肆〇柒。相信绝大多数 Coder，在 AI 时代的当下，都离不开一款好用的 AI 辅助编程工具，毕竟科技的进步正不断重塑着我们的工作模式。正因如此，2025 年的 Vibe Coding 理念为软件开发领域带来了前所未有的变革。这一模式的出现，不仅让开发者从繁琐的代码编写中解脱出来，而且也为非专业编程人员提供了参与软件开发的机会，极大地降低了软件开发的门槛，使更多人能够将创意转化为实际的应用成果。在本文中，我将与大家探讨Vibe Coding 范式，并整理盘点了 16 款工具，希望能给大家带来一些参考。

Vibe Coding——软件开发范式转变

Vibe Coding 一词是由计算机科学家Andrej Karpathy于2025年2月提出，并迅速被 wikipedia 收录为“俚语与流行”名词。这一概念的核心是用 AI（特别是大型语言模型，LLM）来生成软件应用，而开发者只需通过自然语言描述需求，AI Agent 便能将其转化为可执行代码。Karpathy 将这种方法描述为一种“对话式”的编程方式，开发者通过语音命令与AI交互，而AI则负责生成实际代码。这标志着软件开发从传统的代码密集型工作流向自然语言驱动的软件原型设计的重大转变。

这种转变的深层背景在于，LLM能力的显著提升使得“自然语言成为最热门的新编程语言”这一观点成为可能。过去，开发者需要投入大量时间学习特定的编程语言才能指挥计算机，而现在，LLM能够理解人类复杂的自然语言意图，并将其转化为精确的代码，从而极大地降低了软件开发的门槛。这意味着即使是业余程序员甚至非技术人员，在没有经过大量专业训练的情况下，也能通过Vibe Coding来构建软件。这种开发模式的出现，是技术上的迭代进化，更是一种对传统编程范式思维的解放，它使得软件创造变得更加直观和包容。

AI在软件开发中的角色也随之发生了显著演变。自然语言处理（NLP）是AI代码生成的核心，它充当了人类创意与机器可执行代码之间的“翻译器”。NLP技术的发展超越了简单的命令理解，它能够深入把握上下文、意图，甚至团队的编码风格和约定，通过分析现有代码库来生成更符合项目需求的代码。AI在编码中的应用已从最初的代码补全（如IntelliCode、TabNine）发展到更复杂的代码合成（如OpenAI Codex、GitHub Copilot背后的技术），甚至能够进行代码翻译和安全审查。这种技术演进带来了显著的生产力提升，例如，有研究表明，使用这些工具的开发者在代码编写任务上能实现1.15倍的完成率和1.8倍的性能提升。

Vibe Coding的兴起带来了多重意义。它极大地加速了快速原型开发，使得团队能够将早期概念迅速转化为功能性原型，从而加速了从想法到落地的过程。这种模式与敏捷开发中的快速原型、迭代开发和循环反馈原则高度契合。此外，它显著降低了软件开发的门槛，使得非专业人士也能参与到软件创造中。在经济效益方面，Vibe Coding允许企业以最低可行产品（MVP）快速推进项目，低成本地进行想法实验，从而降低了沉没成本。对于开发者而言，它甚至可以作为学习新语言和技术的辅助工具。这种模式的实际影响已在硅谷初创公司中显现：2025年3月，Y Combinator报告称，其2025年冬季批次中25%的初创公司代码库有95%是由AI生成的，这表明AI辅助开发在新型初创企业中正迅速普及。

然而，Vibe Coding也面临着不容忽视的挑战。尽管它能处理基本的标准框架，但对于新颖或复杂的技术需求，仍难以完全胜任。AI生成代码的质量和性能仍需人工优化和精炼，尤其不适用于需要结构化架构和复杂优化策略的分布式应用。在调试和理解方面，AI工具并非总能理解和修复bug，这需要开发者进行人工干预和反复试验。如果开发者在接受AI生成的代码时缺乏完全理解，这在专业环境中可能构成维护和安全风险。此外，AI生成代码可能存在偏见和安全漏洞，确保其安全性和道德性至关重要。过度依赖AI还可能导致开发者解决问题能力的下降，且AI无法复制人类独有的创造力和直觉。因此，尽管AI自动化了大量工作，但人类的创造力、对项目目标的对齐以及对代码的深度理解（用于调试、维护和安全）仍然是不可替代的，这强调了“Human-in-the-loop”在Vibe Coding中的关键作用。

盘点16款Vibe Coding工具

为了帮助大家更好地选择适合自身需求的Vibe Coding工具，下面我将对16款领先产品进行介绍，涵盖其核心功能、独特优势、底层AI模型、目标用户、应用场景、集成情况、最新更新、用户评价及定价策略，并探讨它们如何体现“Vibe Coding”理念。我用加粗的蓝字标注了重点特性。

以下表格提供了这些工具的快速概览：

Vibe Coding工具概览

1. Cursor: AI原生IDE的领跑者

Cursor是一款专为AI驱动开发设计的集成开发环境（IDE），其核心优势在于深度整合AI功能，并以VS Code为基础进行开发。这意味着对于习惯使用VS Code的开发者而言，切换成本极低，界面布局和核心快捷键均保持一致，能够无缝融入现有工作流。

在核心功能方面，Cursor提供了超越传统自动补全的AI驱动代码补全，其建议被用户形容为“精准得吓人”，尤其在处理样板代码或重复性片段时，能显著节省时间。Composer模式是Cursor的一项核心聊天式功能，用户可以指定文件并输入自然语言请求，Cursor会生成相应的代码更改，并允许用户在最终确认前审查差异，从而保持对代码修改的控制权。更进一步的是Agent模式，在该模式下，AI能够根据用户的请求（例如“构建一个带邮件确认的用户注册页面”）自主导航和修改项目中的多个文件。它能够理解并执行复杂的编码任务，包括跨文件代码修改和终端命令执行。为了确保AI生成代码与项目风格一致，Cursor引入了.cursorrules文件，允许用户在代码库中设置编码风格、提交消息长度、变量命名规范等规则，从而指导AI的行为，避免重复指令。此外，Cursor还具备调试与错误修复能力，当终端出现错误时，会提供“Debug with AI”提示，有时能直接识别并解决问题。在代码提交环节，Cursor能自动建议提交消息，总结更改内容，并遵循.cursorrules文件中的规则。其多标签迭代编辑功能也颇具特色，AI在重构过程中识别出相关更改时，会创建独立的“标签页”，允许用户单独接受或拒绝每组更改，提高了迭代开发的灵活性。

Cursor的独特优势在于其内置的AI助手，它直接集成到IDE中，并利用Claude 3.5 Sonnet等先进模型提供支持。其基于VS Code的架构确保了与Windows、macOS、Linux的兼容性，并能充分利用VS Code庞大的扩展生态系统。特别值得一提的是，Cursor在高级上下文管理方面的能力，通过.cursorrules文件实现了项目级的高度定制AI行为。在日益重要的隐私控制方面，Cursor提供了数据匿名化选项，并强调其隐私保护能力优于某些替代方案。此外，其混合架构支持本地运行，同时在需要时利用云端AI模型，兼顾了离线可用性和强大算力。

Cursor主要面向寻求强大功能和直接代码生成控制的“高级用户”，包括开发者、团队和技术负责人，以及注重隐私的团队。其应用场景广泛，包括快速原型开发、跨文件重构、bug定位、自动化提交消息以及构建复杂工作流。在集成方面，除了与VS Code扩展生态系统深度融合外，Cursor还可与外部AI Agent（如Cline、Devin、Engine）结合使用，以处理更复杂的任务。

用户对Cursor的反馈评价褒贬不一。积极方面，用户普遍赞赏其智能代码补全、Composer模式提供的控制力、Agent模式处理大规模更改的潜力，以及.cursorrules文件在上下文管理方面的有效性。自动生成提交消息也是一项备受好评的功能。据称，Cursor已获得超过500万开发者的信赖。然而，也存在一些负面评价：例如，界面可能因过多的AI相关按钮、聊天标签和弹窗而显得杂乱。AI建议的质量有时不稳定，从“优秀”到“令人困惑”不等，甚至可能将原本良好的代码重写得可读性更差。Agent模式如果指令不够精确，可能导致对不相关文件的意外更改。此外，键盘快捷键冲突也是一些用户抱怨的问题。值得注意的是，AI生成的代码仍需开发者手动审查以确保准确性。

在定价方面，Cursor提供多层级选择：

• Hobby（免费）计划：包含两周的Pro试用，2000次补全和50次慢速高级请求。
• Pro计划：每月20美元，提供无限补全、每月500次快速高级请求和无限慢速高级请求。
• Business计划：每月40美元/用户，提供组织范围的隐私模式、集中团队计费、管理员仪表板以及SAML/OIDC SSO。 需要注意的是，可能存在基于使用量的额外“高级请求”费用。

Cursor通过将AI深度集成到IDE中，使其成为开发者工作流的“自然延伸”。这种无缝集成减少了上下文切换带来的摩擦，使得开发者能够更专注于“构建工作流而非编写单行代码”。其Composer和Agent模式允许开发者用自然语言表达意图，AI负责执行，这与Vibe Coding中“开发者只需说出他们想要什么，智能体就会构建它”的核心定义高度契合。此外，.cursorrules文件允许用户根据自己的编码风格定制AI行为，这有助于创造一个更个性化、更舒适的“氛围”，使AI感觉更像是开发者自身编码直觉的强大延伸。

2. Replit: 浏览器内的AI开发利器

Replit Agent是一款基于浏览器的AI驱动Web开发工具，希望可以帮助用户在无需大量编码知识的情况下快速创建应用程序。它通过将AI能力深度融入开发流程，极大地简化了从概念到部署的每一步。

Replit Agent的核心功能包括提示改进（Improv功能），能够将一个基本的应用想法细化为更全面的项目计划。一旦项目计划获得批准，Replit Agent便能自主处理一系列开发任务，包括数据库模式创建、服务器端开发、认证系统实现、社区页面和用户配置文件构建以及投票功能等。它还具备集成数据库的能力，在内部系统处理数据库创建，从而消除了对外部数据库连接的需求。Replit Agent的一大亮点是其自主错误检测与调试能力，AI Agent能够独立识别并修复错误，大大减少了对用户手动干预的需求。在开发过程中，用户可以享受到实时视觉预览，直观地观察应用和用户界面的构建过程。为了确保开发过程的灵活性和安全性，Replit Agent还引入了检查点系统，AI在工作时会创建多个检查点，允许用户在需要时轻松回滚到先前的版本。最终，Replit Agent能够直接在Replit平台部署应用，并提供可分享的公共URL。为了提高可靠性，Replit Agent采用了多智能体架构，包括一个管理器智能体、多个编辑器智能体和一个验证器智能体，每个智能体负责最小化的任务。这种架构还通过持续用户反馈机制，确保验证器智能体会频繁与用户交互，从而在开发过程中不断获取用户意见。

Replit Agent的独特优势在于其相对更高的自主性。相较于Lovable或Bolt等工具，Replit采取了更为自主的构建方法，希望能在用户测试之前尽可能多地完成构建和验证工作。其实时UI预览功能也是一大亮点，用户能够实时观察应用和用户界面的发展，而不仅是查看代码。此外，Replit Agent通过允许用户使用简单的自然语言提示快速启动项目，极大地降低了开发入门门槛。关于其底层AI模型，我没有从公开渠道中查到，不过，它利用LLM来生成代码，并且能够调用DALL·E等外部工具进行图像生成。在提示工程方面，Replit团队使用了few-shot示例、长任务特定指令和XML标签来有效引导模型。

Replit Agent的目标用户是希望在没有大量编码知识的情况下创建应用程序的用户，以及希望尝试AI驱动Web开发的个人或团队。其应用场景包括构建类似Reddit的社交媒体应用、社区驱动应用以及食谱追踪应用等。在集成方面，Replit Agent在内部处理数据库创建，从而无需外部连接，例如Supabase。它还支持与GitHub等版本控制系统类似的功能，通过检查点系统实现代码进度的快照和回滚。

用户对Replit Agent的评价喜忧参半。积极方面，它能够处理数据库创建和认证实现等复杂任务，并且其提示改进和自我纠错能力被认为具有良好前景。自主错误检测和调试、实时视觉预览以及检查点系统是其显著优势。然而，负面评价也指出，其用户界面可能不如Bolt或Lovable直观，在测试和故障排除时切换标签页显得繁琐。尽管代码生成速度快，但由于频繁的故障排除和手动干预，整体开发过程可能较慢。生成的代码可能需要更多的精炼和调试 ，且稳定性有待提高。此外，设计更改的结果可能不一致，甚至可能导致数据丢失或设计质量下降 ，并且存在数据持久性问题。

在定价方面，使用Replit Agent需要订阅Replit每月25美元的计划。

Replit Agent通过自然语言交互和自动化开发流程，极大地降低了用户创建软件的“激活障碍”。用户只需用简单的英语提示就能启动项目，这与Vibe Coding中“开发者只需说出他们想要什么，智能体就会构建它”的理念完美契合。其实时视觉预览和检查点系统，让用户在整个开发过程中保持“在环”状态，可以随时观察进度并进行回滚，这种透明度和控制感有助于维持积极的“开发氛围”。尽管存在局限性，但其自主错误处理和调试能力，以期望减少开发者在低级错误上的认知负担，使其能更专注于高层次的创意和功能实现。

3. Claude Code (Anthropic): 对话式编程的新体验

Claude Code是Anthropic推出的一款独特的命令行界面（CLI）工具，提供了一种不同于传统IDE的对话式编程体验。它允许用户通过与AI对话来构建和编辑代码，并能够保持项目记忆，从而支持通过自然语言进行多步骤编码。

这款工具的独特之处在于其 Vibe Coding的促进作用。它鼓励一种交互式的开发风格，用户更多地是与AI进行对话，而非深入阅读或手动编写代码。在IDE之外操作，有助于开发者进入一种不同的编码“心情”，允许他们快速浏览代码，并在AI处理任务时进行其他操作。即使AI在生成代码时犯错，Claude Code也经常能自我纠正。它能够执行多项独立操作，例如同时进行多个fetch调用和文档审查，提高了并行处理能力。关于其底层AI模型，Claude Code的整体体验很大程度上得益于Claude 3.7 Sonnet（及其推理变体）。此外，Anthropic的Max计划还提供Claude Opus的访问权限，但需要注意的是，Opus消耗使用限制的速度比Sonnet快约5倍。

Claude Code特别适合处理那些 “无聊”或重复性任务，例如设置Pytest测试框架、起草技术文档或建立新的持续集成（CI）工作流，这些任务在几分钟内即可完成 它也擅长扩展现有功能，尤其当用户对解决方案没有强烈意见或愿意接受创意解决方案时，例如为新闻聚合器添加阅读模式或实现服务器端搜索。然而，由于其设计上默认的较低监督程度，它最适合用于小型或非关键项目。对于需要严格遵守指南或最佳实践的项目，Cursor凭借其卓越的上下文管理能力通常能提供更好的结果。在集成方面，当与Superwhisper等语音输入工具结合使用时，Claude Code的Vibe Coding体验会得到进一步提升。

用户对Claude Code的评价复杂而有趣。它被描述为“昂贵、鲁莽且怪异有趣”。在一些小伙伴尝试后反馈，发现其在Vibe Coding和处理无聊任务方面表现出色。然而，其定价策略是主要的负面评价点。它按会话计费，大约每会话5美元，例如32分钟的工作可能收费5美元。这与每月20美元即可无限使用的Cursor或其他综合工具（如OpenAI Plus、GitHub Copilot）形成了鲜明对比。Anthropic提供了Max计划以满足重度用户需求：Max Plan $100（“5x Pro”） 每5小时提供约50-200次 Claude Code Prompt，Opus使用量达到20%后自动切换到Sonnet ；Max Plan $200（“20x Pro”） 每5小时提供约200-800次 Claude Code Prompt，Opus使用量达到50%后自动切换到Sonnet。API成本方面，Claude Code（通过API）输入约3美元/百万token，输出约15美元/百万token（包含“思考token”）；Claude Sonnet API直接使用输入3美元/百万token，输出15美元/百万token；Claude Opus API直接使用输入15美元/百万token，输出75美元/百万token。对于重度用户而言，Max计划可能比直接使用API更具成本效益，并提供固定月费，避免意外的高额账单。尽管如此，其“Vibe模式”可能不够精确，耗时更长，并增加上下文，可能混淆模型，导致效率低下。

Claude Code通过其命令行界面，鼓励用户“更多地交互，而不是阅读或编写代码”。这种“鲁莽而有趣”的开发模式，让用户可以“放松心态”，并通过自然语言表达想法，AI则处理繁重的工作。它将编码体验推向“尽可能接近自然语言”的境界，用户可以在AI处理时进行其他任务，这降低了认知强度，使编码过程更愉快，更符合Vibe Coding中对“流畅感”和“直觉性”的追求。

4. GitHub Copilot: 代码协作的AI副驾驶

GitHub Copilot作为一款广受欢迎的AI驱动代码辅助工具，其核心功能在于提供智能的自动完成式建议。然而，随着其功能的不断演进，Agent模式的引入使其成为一个更具自主性的协作工具，能够基于自然语言提示执行多步骤编码任务。

在Agent模式下，Copilot能够深入分析代码库的上下文，规划并执行多步骤解决方案，运行命令或测试，甚至与外部工具交互，提出架构改进，并通过一个迭代循环（规划、应用更改、测试、迭代）不断完善自身工作。它不只是被动地响应请求，而是主动地朝着既定目标迭代，自行决定最佳方法，并在需要时寻求用户反馈，实时测试和优化其工作。此外，Copilot还提供了编码智能体的预览版，支持异步任务完成，进一步提升了开发效率。它能够快速识别并自动修复错误，减少了开发者的调试负担。用户还可以通过提供自定义指令，使Copilot的响应更符合其日常编码实践、工具和开发工作流，从而实现高度个性化的辅助。

GitHub Copilot的独特优势在于其迭代和自修复能力，这使其区别于简单的代码补全工具。它提供了一种同步协作体验，允许开发者从高层需求快速过渡到原型测试，大大缩短了开发周期。通过自动化流程和工作流，Copilot让开发者能够将精力集中在更高层次的问题解决上。Agent模式的核心在于一个LLM，它通过系统提示编排各种工具和变量，解析问题、确定任务解决方案、监控错误并进行修正。用户甚至可以从下拉菜单中选择驱动Agent模式的底层AI模型。Copilot Chat支持多种LLM，包括Claude Sonnet（3.5、3.7、3.7 Thinking、4、Opus 4）、Gemini（2.0 Flash、2.5 Pro）以及GPT（4o、4.1、4.5、o1、o3、o3-mini、o4-mini）。

GitHub Copilot Agent模式适用于广泛的用户群体，包括新手Coder（作为应用开发的同步工具）和寻求更快工作速度的资深开发者。其应用场景多样，涵盖了代码重构、项目迁移（不同语言/技术栈）、编写测试、现代化遗留代码、自动修复代码生成错误、添加新功能、原型开发、实现非功能性需求或样板代码、规划新功能实现，甚至是非代码生成任务（如文档）。Copilot深度集成到VS Code和GitHub工作流中。Agent模式能够调用read_file、edit_file、run_in_terminal等工具。用户还可以通过Model Context Protocol (MCP) 服务器或扩展安装专用工具，例如GitHub MCP服务器可以自动化GitHub工作流。

用户对GitHub Copilot的评价普遍积极。Apache Airflow提交者Zhe-You Liu称赞其Agent模式为“改变游戏规则”，在从零开始小型项目和概念验证方面表现出色，并对其在首次尝试中生成完美SVG直方图的能力印象深刻。

在定价方面，GitHub Copilot提供多层级计划：

• Copilot Free：为个人开发者提供有限功能的免费试用。
• Copilot Pro：每月10美元或每年100美元，提供无限补全、高级模型访问以及每月300次高级请求。学生、教师和流行开源项目的维护者可能免费获得访问权限。
• Copilot Pro+：每月39美元或每年390美元，包含Copilot编码智能体，提供更多高级请求（每月1500次）以及所有可用模型的访问权限。
• Copilot Business：每月19美元/用户，提供集中管理和策略控制，以及每月300次高级请求。
• Copilot Enterprise：每月39美元/用户，包含Copilot编码智能体和企业级功能，以及每月1000次高级请求。 用户还可以按每次0.04美元的价格购买额外的“高级请求”。

GitHub Copilot的Agent模式让用户处于“驾驶座”，无论是让AI自由发挥还是步步引导，都能根据用户的特定软件构建风格进行操作。这完美地体现了Vibe Coding中“开发者说出想要什么，智能体就去构建”的理念。它作为开发者的“同行程序员”，自动化了低级工作流，让开发者能够专注于更高层次的问题解决和创意，从而显著提升了开发体验的流畅性和愉悦感。自定义指令功能进一步增强了Vibe Coding的个性化，允许AI适应开发者的日常实践和偏好，使AI辅助更符合开发者的“直觉”和“氛围”。

5. Windsurf: 实时协作与自主代码生成

Windsurf是一款被定位为下一代AI驱动的代码编辑器，其核心亮点在于专有的Cascade技术，这期望实现对代码库的深度上下文感知。它不局限于只是一个辅助工具，同时也更是一个AI驱动的代码智能体，目标是实现实时协作和自主代码生成。（扩展阅读👉《Windsurf 发 SWE-1：以数据+智能飞轮驱动软件工程 AI 进化》）

Cascade引入了AI Flows，这是一种革命性的AI编码方式。AI会生成或修改代码，然后请求用户批准，并在终端中运行，随后提出后续问题以确保目标达成，这种迭代过程使得AI编码更具交互性和效率。它提供多种操作模式：Write模式功能类似AutoGPT，能够创建多个文件、运行脚本、测试和调试，自动化约90%的代码生成和调试过程 ；Chat模式则检查上下文，生成代码和使用说明，自动化程度约为50%，用户可能需要手动编辑或插入代码片段 ；Legacy模式则像ChatGPT一样，用户需要提供所有文本信息以获取帮助，适用于非上下文生成。Cascade还支持图像上传，用户可以上传网站截图等图像，Windsurf便能生成HTML、CSS、JavaScript代码来模仿设计或添加类似功能，这是一种将视觉想法转化为代码的强大方式。此外，它还能进行Web搜索，直观地解析和分析网页及文档，为代码提供相关上下文。在多文件处理方面，Cascade具备多文件多编辑能力，支持AI辅助下同时编辑多个文件。为了优化响应生成，它会自动创建“记忆”，用户也可以手动创建规则来指导AI。Linter集成使其能够自动修复生成代码中的linting错误。用户甚至可以同时运行多个Cascade实例，以应对多任务场景。

Windsurf AI的独特优势在于其专有的深度上下文理解系统，即Cascade技术，它提供对代码库的实时感知。希望能够成为第一个真正的智能体式IDE，结合了复杂的AI Agent和副驾驶功能。其自然语言集成全面支持自然语言命令，极大地简化了复杂任务。在底层AI模型方面，Windsurf提供了广泛的智能AI模型选择，从Deepseek R1到最新的Gemini 2.0 Flash。然而，分析建议在大多数代码生成任务中推荐使用Claude 3.5，因为它在理解长上下文和生成准确代码库方面表现出色。

Windsurf AI的目标用户是寻求更快开发、更高代码质量、增强协作和更高可访问性的开发者和团队。其应用场景包括快速开发、提高代码质量、增强协作、简化复杂任务、快速原型开发和代码搜索。它特别适用于重构、代码分析以及为已有标准和测试的项目实现单元测试。在集成方面，Cascade与IDE（如JetBrains IDEs）良好集成。它还支持Model Context Protocol (MCP)，允许用户连接自定义工具和服务，例如Figma、Slack、Stripe、GitHub、PostgreSQL等，进一步扩展其功能。

用户对Windsurf的评价整体积极，平均评分为4.5/5星。用户普遍赞赏其直观的界面、稳定性，以及在日常工作中节省高达50%的时间。在原型开发中，有用户形容其提供了“魔术般”的体验。代码补全的准确性也受到好评，被描述为“几乎预知”。然而，也存在一些负面评价：例如，它对大型企业应用中其他代码库缺乏感知，仅理解当前文件或解决方案。AI有时会陷入循环，提出无效解决方案并反复尝试。准确性在不同版本间波动，且存在加载shell路径错误，导致“command not found”的问题。此外，其IDE本身不适合运行、测试和调试，用户常需切换到其他IDE进行这些操作。用户有时会丢失设置和记忆 ，而且共享信用池的定价模式导致重度用户可能在月中就用尽额度。

在定价方面，Windsurf AI提供了免费层级和每月10美元的Pro版本。免费层级提供核心功能，而Pro版本则解锁了高级AI辅助和协作工具。Cascade功能对团队和企业客户开放。

Windsurf AI通过其专有的Cascade技术和自然语言处理集成，是为了让编码更快、更直观、更愉快。这与Vibe Coding的核心理念“开发者只需说出他们想要什么，智能体就会构建它”高度一致。其“AI Flows”的交互式迭代过程，让AI生成代码后请求用户批准，并提出后续问题，这种“交互式”和“以目标为导向”的工作方式，正是Vibe Coding所追求的流畅和高效体验。图像上传功能允许用户通过视觉输入来指导AI生成代码，进一步拓宽了Vibe Coding的“多模态”特性，让非技术用户也能通过直观方式参与开发。

6. Junie (JetBrains): 智能编码智能体

Junie是JetBrains推出的一款全新AI Agent，与现有的AI Assistant并行运行，为开发者提供智能编码辅助。作为JetBrains生态系统的一部分，Junie致力于在不大幅改变开发者现有工作流的前提下，提升编码效率和体验。

Junie的核心功能提供无缝编码体验，用户可以从小型任务开始，逐步将其融入日常工作。它能够深入理解代码的结构、逻辑和关系，从而发现高效解决方案，找到正确的工作位置、工具和路径。在执行任务前，Junie会提出执行计划，让开发者对AI的操作有清晰的预期。它具备适应任务的能力，可以在“代码模式”下由AI自动编写和测试代码，也可以在“提问模式”下与开发者进行问答、协作规划和头脑风暴。Junie在更新代码时，会利用JetBrains IDE强大的内置语法和语义检查功能，确保每一处更改都符合代码标准，从而执行可靠的检查。此外，它还能运行代码和测试以减少警告和编译错误，并在更改后验证项目状态，让开发者专注于构建而非调试。通过这些功能，Junie实现了复杂任务的智能协作，让开发者可以专注于宏观设计，而将日常工作交给AI处理，同时保持对整个过程的审查、完善和控制。

Junie的独特优势在于其与JetBrains生态系统的深度集成，作为JetBrains的产品，它与IntelliJ IDEA及其他JetBrains IDEs兼容。尽管存在成本争议，但一些用户认为它“无疑更具生产力”，能够显著提升开发效率。一个值得注意的用户反馈是，Junie生成的代码几乎总能首次编译成功，这对于开发者而言是一个巨大的优势。关于其底层AI模型，有用户反馈Junie后端使用了“Claude 3.7 Sonnet” ，而官方宣传则强调其使用了“最新AI模型”。

Junie主要面向JetBrains IDE用户，以及寻求提升日常工作流效率和处理重复性任务的开发者。其应用场景包括自动化重复性任务、完成已明确定义的任务、代码编写和测试、代码分析和搜索，以及减少警告和编译错误。作为JetBrains IDE的插件，Junie与IDE实现了深度集成。

用户对Junie的评价呈现两极分化。积极方面，它被认为比旧版AI插件“更好接收”。有用户高度赞扬其效率，声称能够将2-3周的工作量在2天内完成，且质量更高。代码几乎总能首次编译成功也是其亮点。然而，成本问题是Junie面临的突出挑战，许多用户认为它“太贵了”。AI Pro计划的token额度消耗速度极快，有用户在不到10小时内用尽80%的月度额度，甚至有人在几小时内用尽，这引发了用户对“虚假宣传”的担忧。此外，Junie不支持本地模型或自定义API提供商，这在企业环境中引发了数据隐私和公司数据外泄的担忧。

在定价方面，Junie提供免费试用计划和每月10美元的 “AI Pro”计划，后者声称“覆盖大部分需求，增加云积分以延长AI使用”。此外，还有更高级的 “AI Ultimate”计划，包含编码智能体、无限代码补全、离线模式等功能。

Junie致力于提供“无缝编码体验”，通过理解代码结构和逻辑，自动发现解决方案并提出执行计划。这与Vibe Coding中“AI Agent构建代码”的理念一致，可以减少开发者的认知负担。其“代码模式”下AI自动编写和测试代码，以及“提问模式”下协作和头脑风暴的能力，都在让开发者能更专注于高层次的思考，而将重复性或低级任务交给AI，从而提升开发过程的“流畅感”和“专注度”。尽管定价引发争议，但其提升生产力的潜力，让开发者能更快地完成任务，从而可能带来更积极的“Vibe”。

7. Augment Code: 跨编辑器聊天式编码

Augment Code是一款提供聊天式编码体验的工具，它支持通过本地或远程智能体来完成端到端任务。其设计理念是让开发者能够以对话的形式与AI交互，从而更自然、高效地完成编码工作。

Augment Code的核心功能在于其对整个代码库的深度上下文理解，能够提供上下文感知建议和实时协作功能。它提供AI驱动的闪电般快速内联补全，能够理解代码库、依赖项和外部API。此外，它还具备下一步编辑指导功能，能够引导开发者进行代码、测试和文档中的相关更新。聊天集成是其另一大特色，用户可以获得即时答案和代码库讨论，甚至可以在Slack等平台中使用。最重要的是，Augment Code的智能体能力使其能够规划、构建并打开拉取请求（PR）供用户审查，从而实现更高级别的自动化。

Augment Code的独特优势在于其卓越的内存上下文管理能力，包括长期记忆和MCP（Model Context Protocol）工具调度功能。它能够追踪代码库中的所有内容，甚至发现代码间可能导致问题的小型交互，被认为是同类产品中最好的。其上下文引擎专为企业级代码库设计，能够动态检索最相关的信息，并将其提供给LLM，从而提供高质量、相关的建议。值得注意的是，Augment Code不暴露模型选择器，而是根据任务类型（代码补全、聊天、内联建议）动态选择最佳模型。开发者认为模型选择器是设计缺陷而非功能，因为最新的模型并非总是最好的，模型质量取决于输入质量。关于底层AI模型，Augment Code深度集成了Claude 3.7+O3模型。

Augment Code的目标用户广泛，包括个人开发者、小型团队、成长型团队以及需要高强度使用能力的大型团队和企业。其主要应用场景是快速交付生产代码、提高生产力、增强协作以及加速新开发者的入职。在集成方面，Augment Code与VS Code和JetBrains等流行工具无缝协作，确保了流畅的工作流。

用户对Augment Code的评价褒贬不一。积极方面，许多用户赞扬其在处理任何规模的代码库方面表现出色。它被认为比Cursor更快，并且上下文理解能力更强。然而，定价高昂是其最受诟病的问题。首层计划每月50美元，仅限600次请求，这被许多用户认为是“离谱”的。在一些国家，这甚至相当于初级开发者15%的月工资。此外，对于大型上下文（超过20k token），其速度可能变慢。有用户反映，AI在调试复杂bug时可能陷入循环，无法有效解决问题。

在定价方面，Augment Code提供分层结构，主要基于处理的用户消息数量：

• Community Plan（免费）：提供核心功能和有限消息额度，用于改进AI模型。
• Developer Plan（约50美元/月起）：适用于个人或小型团队，提供所有功能且无信用或高级请求限制，并提供14天免费试用（300条消息），试用期间数据不用于AI训练。
• Pro Plan：针对成长型团队，提供增强容量和支持。
• Max Plan：针对高需求团队/企业，提供高强度使用能力。
• Teams/Enterprise Plans：定制化方案，需联系销售。 定价基于实际使用量（成功“用户消息”数量），避免了其他服务常见的token上限或超额费用。

Augment Code通过其“聊天式编码”和“智能体”能力，让开发者能够以自然语言主导任务，智能体负责规划、构建和提交代码，这与Vibe Coding中“开发者说出想要什么，智能体就去构建”的核心理念高度一致。其强大的“上下文引擎”和“长期记忆”功能，确保AI能深度理解整个代码库，提供高度相关的建议，从而减少了开发者手动提供上下文的负担，使开发过程更加流畅和直观，提升了“Vibe”。尽管定价存在争议，但其带来的生产力提升，让开发者能更快地完成复杂任务，从而能更专注于高价值的、更具创造性的工作。

8. Zed Editor: 下一代高性能AI代码编辑器

Zed Editor是一款用Rust构建的开源（GPLv3）高性能代码编辑器，以其卓越的速度和AI集成能力而备受关注。它为开发者提供一个既快速又智能的编码环境，并支持人类与AI的协同工作。

Zed的核心AI功能集中在Agent Panel，这是一个允许用户指示AI Agent执行任务的界面。这些任务范围广泛，从回答代码库问题到直接修改代码和编写新代码，AI Agent能够通过搜索代码库快速理解上下文，无需预先索引。此外，Zed还提供了Inline Assist功能，允许用户选择代码并提示AI重写或修改特定部分。旧的AI面板现在被称为 Text Threads，它允许进行显式的上下文管理。Zed还拥有自己的预测编辑模型 “Zeta AI”，能够建议编辑并跨文件预测用户可能想编辑的位置。值得一提的是，AI Agent可以访问所有编辑器功能，包括文件系统编辑、运行语言服务器、linter、格式化工具和本地shell命令（需用户权限）。

Zed的独特优势在于其极致的速度，被宣传为“世界上最快的AI代码编辑器” （我不确定它是不是最快）。这种速度得益于其Rust语言的底层开发以及手工优化的GPU着色器和操作系统图形API调用。用户形容其体验“快如notepad.exe”，低延迟带来了“连接感”。作为开源项目，Zed的整个编辑器（包括AI功能）都遵循GPLv3许可，允许用户检查其内部工作原理。在隐私与安全方面，Zed默认优先保护用户隐私，不收集数据用于训练，并且在执行潜在不可逆操作前会提示用户确认。它还支持本地AI模型，用户可以通过Ollama在自己的硬件上运行自定义AI模型。关于底层AI模型，用户可以从下拉菜单中选择驱动智能体的LLM，例如Claude 3.7 Sonnet和Gemini 2.5，既可以通过Zed账户使用，也可以使用个人API密钥。除了支持本地Ollama模型外，Zed还拥有自己的“Zeta AI”预测编辑模型。

Zed主要面向重视高性能并将AI工具直接集成到编码工作流中的程序员，以及寻求VS Code或JetBrains替代方案的开发者。其应用场景包括代码库理解、代码修改和生成、大型代码库导航以及自动化任务（如运行终端命令、linter、格式化工具）。在集成方面，Zed支持LSP（语言服务器协议）和原生Git支持。它还支持MCP协议，允许添加自定义MCP服务器，从而扩展其功能。

用户对Zed的评价普遍积极。许多用户赞扬其“极速”性能、“简洁界面”和“流畅感”。AI集成，特别是新的Agent面板，因其有效性和透明度获得积极反馈。然而，也存在一些负面评价：例如，在非高DPI显示器上可能出现文本模糊问题。协作功能被认为不可靠，AI工作流初期显得笨拙。还有用户抱怨其严格的扩展系统和某些基本功能的缺失。在Linux上，由于GPU驱动不兼容或CPU回退渲染，可能出现性能问题。

在定价方面，Zed的非AI功能免费使用。对于AI功能，用户可以自带API密钥，Zed不收取额外费用。通过Ollama在本地硬件运行智能体也无需向Zed付费。此外，Zed提供两种计划：免费计划每月提供50次AI提示；Pro计划每月20美元，提供500次AI提示。

Zed通过其“极速”的性能和响应能力，提供了一个流畅、愉快的编码体验，让开发者能够保持“心流”状态。这种低延迟和“连接感”有助于营造积极的“Vibe”。其AI功能，特别是Agent Panel，允许AI处理样板代码和重复性编辑，从而减少了开发者的摩擦，让他们能更专注于创造性或复杂的代码部分。用户可以根据自己的偏好配置AI功能（如切换“Write”和“Minimal”模式），并在文本线程中进行显式上下文管理，这种控制感有助于塑造更舒适的“Vibe”。

9. Cody by Sourcegraph: 大规模代码库的AI助手

Cody by Sourcegraph是一款AI代码助手，它通过提升开发者生产力，确保软件开发在规模化过程中的一致性和质量。它利用Sourcegraph强大的代码图谱能力，为开发者提供更自然、直观的工作方式。

Cody的核心功能包括强大的代码搜索能力，利用Sourcegraph的代码图谱帮助开发者探索整个代码库。它作为AI编码助手，为编写、修复和维护代码提供强大而准确的AI辅助。Cody还集成了智能体式聊天功能和自动编辑能力。开发者可以访问提示库，并能够保存和重用命令以执行重复任务，从而提高效率。Cody能够从其为GitHub仓库生成的自定义嵌入中提供上下文建议，确保建议的相关性。

Cody的独特优势在于其超越个体生产力的定位，通过AI实现大规模的代码一致性和质量。用户评价显示出，Cody对大型代码库的理解能力卓越，并能提供更精确、技术更准确的查询答案。它允许用户选择不同的流行LLM，根据项目需求平衡速度和准确性。值得称赞的是，Cody在运行时不影响编辑器整体性能。Sourcegraph团队还提供积极主动的支持，与用户保持联系并提供有价值的建议。Cody可以作为插件轻松集成，并与代码协同工作以进行创建和优化。关于底层AI模型，Cody利用最新的大型语言模型（LLM），并允许用户选择不同的LLM。

Cody的目标用户广泛，包括个人爱好者、专业开发者、成长型组织和大型企业。其应用场景包括编写、修复和维护代码；搜索代码；与AI聊天；调用提示；使用智能体；处理重复性任务；理解遗留代码；自动完成和测试；以及缩短开发时间。在集成方面，Cody可以作为插件集成到IDE中（例如IntelliJ），并支持GitHub仓库的上下文建议。

用户对Cody的评价普遍积极，整体平均评分为4.4/5星。用户赞赏其可定制的UI和后端AI选择。对大型代码库的理解能力强，答案精确，被认为能够帮助减少50%的开发时间。Cody被描述为快速流畅，具有聊天和基于高亮代码编辑等附加功能。然而，也有用户指出，Cody建议的方法有时不够优化，并且有时即使提供了详细描述也无法理解提示。

在定价方面，Cody提供多层级计划：

• Cody Free：免费，适用于个人爱好者。
• Cody Pro：每月9美元，适用于个人专业开发者。
• Enterprise Starter：每月19美元/用户，适用于成长型组织。
• Enterprise：每月59美元/用户，为25人以上团队提供企业级安全、可扩展性和灵活性。

Cody通过提供“更自然、更直观的工作方式”来提升开发体验。其智能体式聊天、自动编辑和可定制的提示库功能，让开发者能够以自然语言与AI交互，并自动化重复性任务，从而减少摩擦，保持心流。对大型代码库的卓越理解能力和LLM选择的灵活性，使得AI辅助更加精准和相关，让开发者可以更专注于高层次的问题解决和创造性工作，从而提升了编码的“氛围”和效率。

10. Tabnine: 上下文感知自动补全

Tabnine是一款由AI驱动的代码补全工具，它通过其上下文感知代码建议显著提升开发者的生产力。作为AI辅助编码领域的先驱之一，它在隐私和定制化方面具有独特优势。

Tabnine的核心功能包括基于语法的预测性代码建议 ，以及能够适应用户编码风格的实时、上下文感知补全。它能够根据上下文自动生成代码片段，并建议重构现有代码。Tabnine还提供了AI驱动的聊天功能，集成了Anthropic、OpenAI和Tabnine自有的LLM ，并提供基础AI Agent功能。

Tabnine的独特优势在于其隐私优先模型。它使用仅在许可开源许可证上训练的专有ML模型，并实行零数据保留策略，不存储客户代码，这使其成为企业和知识产权敏感环境的理想选择。此外，Tabnine支持自定义团队训练，允许用户根据自身代码实践微调模型，团队和企业甚至可以在私有代码库上训练私有模型，以提高建议质量并与编码标准对齐。在部署方面，它提供本地和云端部署选项，支持离线使用，适用于安全敏感环境。Tabnine还以其广泛的IDE兼容性而闻名，支持多种编程语言，并兼容VSCode、IntelliJ、Sublime、JetBrains等多种主流IDE。其卓越的上下文感知能力能够提供更相关的代码建议 ，并且企业用户普遍认可其负责任的AI训练模型。关于底层AI模型，Tabnine使用专有ML模型 ，并集成了Anthropic、OpenAI和Tabnine的LLM ，其中已集成Claude 3.7 Sonnet。

Tabnine的目标用户广泛，包括重视数据控制的团队、希望本地或私有云部署的组织、有知识产权和隐私担忧的企业、需要共享模型训练的团队以及离线编码环境的开发者。其应用场景涵盖了安全编码、企业环境下的开发、需要严格安全措施的项目 ，以及提升个人开发者效率、团队协作、企业级开发、初级开发者学习和全栈开发。在集成方面，Tabnine与VS Code、IntelliJ IDEA、PyCharm等流行IDE无缝集成 ，并与版本控制系统（如Git）和项目管理工具集成。

用户对Tabnine的评价普遍积极。其提供本地部署以保护隐私、自定义AI训练以更好地与团队对齐、以及广泛的IDE兼容性是其主要优点。通过自动化重复任务，Tabnine能够显著节省开发时间 ，并已被Accenture、Zendesk、Wix、Infosys、Amazon等知名公司采用。然而，也有用户指出其创意生成能力有限，并且对更广泛语言趋势的适应较慢。此外，它对IDE集成的依赖可能限制其在不支持环境中的使用。

在定价方面，Tabnine提供多层级计划：

• Basic（免费）计划：提供有限功能，包括AI代码补全、AI聊天和基础AI Agent，并支持主要IDE。
• Dev计划：每月9美元（首30天免费），包含Basic功能、AI聊天、自主AI Agent、基本个性化、Jira集成、企业级安全和工单支持。
• Enterprise计划：每月39美元/用户（一年承诺），包含Dev所有功能，以及高级AI Agent（代码审查和实现）、完全私有部署、自定义AI代码验证规则、IP保护、优先支持和高级管理工具。 更高价格的计划通常提供更多功能，如代码审查和微调模型。

Tabnine通过其上下文感知建议和个性化功能，使AI能够适应个人编码风格，从而让编码过程更自然、更少干扰。这与Vibe Coding中追求的流畅感和直觉性高度一致。自动化重复性任务（如生成代码片段、建议补全、重构）减少了繁琐工作，让开发者能够保持在创造性心流中。无缝的IDE集成和灵活的部署选项（本地/云端），最大程度地减少了摩擦，维护了连贯的工作流，从而提升了整体的编码“氛围”。

11. Codex (OpenAI): Vibe Coding工具的基石

OpenAI的Codex是许多Vibe Coding工具的底层基础模型。自2025年6月4日起，Codex已作为ChatGPT Plus订阅的一部分，每月20美元即可使用，这标志着其价格从之前的每月200美元大幅下降，使得强大的AI编码工具更易获得。

Codex的核心功能包括并行草拟多个拉取请求（PR），这意味着它能够同时处理多个编码项目，但这些更改在被用户审查后才能提交到主代码库，这类似于将任务委托给下属程序员并审查其代码。它还能够运行Lint和测试，执行代码验证检查并创建和运行测试，以确保代码更改按预期功能。一项重要的近期更新是Codex在任务执行期间能够访问互联网，这使其能够安装基础依赖项、运行需要外部资源的测试以及升级或安装新功能所需的软件包。此外，Codex聚焦于处理代码审查、重构、错误处理和测试生成等重复性工程任务，从而让开发者能够专注于创新和架构等更高层次的工作。开发者还可以通过Codex CLI（命令行界面）进行交互，以生成和重构代码、测试逻辑、调试问题以及自动化重复任务。

Codex的独特优势在于其高可负担性，作为ChatGPT Plus订阅的一部分，其价格大幅降低，使得强大的AI编码工具变得更加普及。它在效率方面表现出色，能够并行处理任务并自动化耗时任务。此外，Codex与GitHub紧密集成，模仿真实开发者的行为，能够审查PR、编写上下文感知的提交消息、总结差异以及建议或应用安全更改。关于底层AI模型，OpenAI并未明确指定Codex使用的具体编码模型。然而，ChatGPT推测它是 “GPT-4o的调优版本，专门针对软件工程应用进行训练”。Codex是基于OpenAI的Codex-1模型构建的，该模型改编自o3推理模型 ，并通过强化学习在真实编码任务上训练，以模仿人类编码风格。

Codex主要面向开发者、软件工程师、ChatGPT Plus用户、个人开发者、团队、教育者和学生。其应用场景包括代码生成和修改、代码验证、依赖管理、代码审查、重构、错误处理、测试生成、代码迁移以及自动化重复任务。在集成方面，Codex直接与GitHub仓库集成，以管理代码更改。

用户对Codex的评价普遍积极。ZDNET将其评价为“超级强大”的AI编码智能体。在实际演示中，Codex在上下文感知升级、正确状态码、生产级输出、智能模式推断、错误处理、框架检测和测试生成方面表现出色，并显著节省了时间。它被认为是“软件工程的未来”，但仍需人工创造力和直觉的补充。然而，Codex也存在局限性：它可能出现“幻觉”，虚构不存在的函数或库；并且在处理大型代码库或非常规项目结构时可能遇到困难。

在定价方面，Codex作为OpenAI的Pro订阅（ChatGPT Plus）的一部分，每月20美元即可使用。OpenAI指出，在高峰期可能会设置速率限制，以确保Codex的广泛可用性。

Codex通过自动化重复性工程任务（如代码审查、重构、测试生成），将开发者的注意力从手动编码转移到代码的战略性思考上。这正是Vibe Coding所追求的，即提升开发者的“意图”而非仅仅是“代码量”。其并行处理PR、运行测试和互联网访问的能力，使得开发者能够以更少的摩擦和更快的速度将想法转化为可执行代码，从而创造出更流畅、更高效的“Vibe”。尽管存在局限性，但其期望“缩短从想法到实现之间的循环”，让非工程师也能提供直接的实现反馈，这体现了Vibe Coding赋能更广泛人群参与软件开发的愿景。

12. Lovable: AI驱动的无代码设计与应用构建

Lovable是一个相对较新的无代码应用开发平台，它广泛利用AI来创建、扩展和调试完全响应式、功能丰富的Web应用程序。其设计理念是让非技术用户也能通过直观的交互方式，快速将应用想法变为现实。

Lovable的核心功能是其强大的AI应用构建器，用户只需用自然语言描述应用想法，AI便能生成应用的UI和后端，包括必要的数据库表、数据输入表单以及记录的查看、编辑和删除功能。用户还可以通过描述所需的更改，进一步AI驱动地编辑和精炼应用。为了提供更细粒度的控制，Lovable还提供了类似Figma的可视化编辑器，用于对应用中的不同元素进行编辑。一个创新功能是图像引导AI，用户可以上传图片（例如Dribble截图）来指导AI重新设计应用的特定部分。Lovable确保生成的UI是完全响应式的，能在桌面和移动设备上良好运行，并提供轻松切换视图的功能。用户还可以通过系统提示定义全局样式，AI将遵循这些预定义样式来构建未来的元素。

Lovable的独特优势在于其广泛的AI集成，AI贯穿整个应用开发生命周期。与大多数无代码平台不同，Lovable支持GitHub同步，允许项目与GitHub进行双向同步编辑，即使是手动提交也会被平台识别和整合。它还内置了AI调试器，提供“尝试修复”按钮自动解决问题，或允许用户向AI描述错误以获取指导。平台会主动监控代码并推荐重构，以提高可扩展性和可维护性。此外，Lovable还提供了内置版本控制，使用户能够跟踪更改、书签重要版本并回滚到之前的状态。关于底层AI模型，Lovable支持集成多种领先AI模型，包括OpenAI、Anthropic、Google、Groq（Llama 3驱动）和Cohere Command R+。它还支持GPT-4 Vision、Stable Diffusion、DALL-E等图像/视觉模型。

Lovable特别适合新应用构建者、希望无需编写代码即可快速构建应用的业务，以及缺乏清晰应用想法或需要快速推出应用的“新手开发者”。其应用场景广泛，包括登录页面、CRM应用、市场、分析应用、加密货币交易应用和数据驱动应用。它特别适用于快速原型和简单Web应用的构建。在集成方面，Lovable前端使用React、Tailwind CSS和Vite，后端原生集成Supabase（用于数据库和认证服务），并可集成Stripe支付。它支持超过十几种验证集成（如OpenAI、Anthropic）和非验证集成（如Perplexity、Zapier）。

用户对Lovable的评价普遍积极。其开发速度快，能够在几分钟内构建基本Web应用。界面简单易用，与GitHub和Supabase的良好连接使其适用于真实项目。AI应用构建器、AI调试器和GitHub同步是其亮点。TechRadar的评测指出，Lovable的广泛AI使用使其成为“最适合新应用构建者的无代码平台之一”。然而，也存在一些负面评价：免费计划限制严格，每日AI消息数量少，构建应用时很快用完。复杂功能可能需要手动编码，AI有时在高级功能和数据库操作上出错，最适合基本Web应用。此外，它不支持原生移动应用。

在定价方面，Lovable提供分层计划：

• Free Tier（免费）：功能有限，每日5次AI提示，每月30条消息。
• Starter Plan：每月20美元，每月100条消息，无每日上限。
• Launch Plan：每月50美元，每月250条消息。
• Scale1 Plan：每月100美元，每月500条消息，可额外购买。 所有付费计划都支持在自定义域名上发布应用。

Lovable通过其“自然语言提示”和“AI驱动自动化”的核心功能，让用户能够以直观、非技术的方式描述应用想法，AI则负责UI和后端生成、数据库设置乃至调试的繁重工作。这极大地减少了手动编码的需求，让用户能更专注于应用的“Vibe”或概念。可视化编辑器和图像引导设计进一步增强了这种直观性，使设计更改更直接，不那么抽象。其对“快速原型”和“简单Web应用”的强调，以及对非编码专家的赋能，都与Vibe Coding的“快速将想法变为现实，且无需深入代码”的理念高度契合。

13. Bolt: 生成式后端构建器

Bolt是一个AI驱动的Web开发智能体，它将浏览器内的IDE与人工智能相结合，能够从自然语言提示生成代码。尽管其名称强调“后端构建器”，但其功能覆盖了从前端到后端和数据库的全栈连接，目标是期望简化整个应用开发流程。

Bolt的核心功能包括AI代码生成，能够从文本提示创建功能性应用代码库。用户在代码库生成后，还可以在Bolt的浏览器内IDE中手动调整和修改源代码。Bolt提供了一个用户友好的集成开发环境，包括带实时预览的代码编辑器、终端、文件系统导航和集成部署选项。它支持Vite、Astro、Next.js、Vue、Remix等主流框架和工具 ，并允许用户设置NPM包、配置后端、集成Supabase等数据库，从而在不离开平台的情况下构建生产就绪的应用。在部署方面，Bolt通过与Netlify的集成支持，简化了部署流程。此外，其AI助手能够主动监控错误并提供或实现解决方案。

Bolt的独特优势在于其浏览器内开发能力，无需本地开发环境，完全基于StackBlitz的WebContainers技术运行。这种模式提供了极高的便利性，尤其适合快速原型开发。通过AI驱动的效率，Bolt能够减少手动调优、预测部署失败并优化资源成本。它支持多框架部署，用户可以部署用React、Vue、Django、Nest.js等构建的应用，无需重写代码。Bolt还拥有一个丰富的开发者生态系统，提供500多个预构建模板和集成（如Stripe、Auth0、MongoDB）。关于底层AI模型，Bolt的代码生成引擎使用Anthropic的Claude 3.5 Sonnet LLM将自然语言提示转换为工作代码。

Bolt的目标用户包括开发者/DevOps团队、初创公司（快速启动MVP）、企业（确保合规性和可扩展性）以及教育者。它也适用于那些希望拥有应用但不想学习编码的创业者和小型企业。其应用场景包括快速启动和迭代MVP、处理电商流量高峰、部署Jamstack站点、确保企业API正常运行和合规性。它在快速原型和测试想法、简单演示和概念验证、框架生成和UI组件创建方面表现出色。在集成方面，Bolt与Supabase、Stripe等服务集成 ，通过Netlify部署 ，并可连接Git仓库（GitHub/GitLab）自动化部署。

用户对Bolt的评价喜忧参半。积极方面，它结合了AI与成熟IDE的强大功能，AI提示与传统编码环境结合，支持流行框架和库，且无需安装。它在简单性、速度和AI驱动优化方面表现出色。然而，负面评价主要集中在token消耗高昂的问题上。用户报告称，在修复bug时可能花费数百万token，甚至需要额外支付1000美元寻求专业帮助。部署大型项目时存在问题，超出AI能力范围。当项目增长时，AI可能创建重复组件或失去模式一致性。错误处理和调试能力有限，难以处理复杂错误，导致高token消耗。复杂UI定制困难，需要更多手动工作。此外，存在token系统透明度问题，被指“优化了活动表象而非真正解决问题” ，以及订阅陷阱。

在定价方面，Bolt采用基于token的定价模型 ：

• Pro Plan：每月20美元，包含10M token，适用于业余爱好者和轻度探索性使用。
• Pro 50 Plan：每月50美元，包含26M token，适用于每周使用几次的专业人士。
• Pro 100 Plan：每月100美元，包含55M token，适用于重度用户。
• Pro 200 Plan：每月200美元，包含120M token，适用于将Bolt作为核心工具的重度用户。 此外，还提供适用于业余爱好者和小型项目的免费层级。月度token会过期，但单独购买的token可结转。

Bolt.new通过将自然语言提示转化为功能齐全的全栈应用，强调其作为“快速开发工具，即使编码不是你的热情所在”的定位。这种“快速将想法变为现实”的理念，与Vibe Coding的效率和直观性追求高度一致。其浏览器内IDE和无需本地设置的特性，为开发者提供了更即时、更少设置障碍的开发体验，有助于维持“心流”状态，从而提升了编码的“Vibe”。尽管在复杂项目和调试方面存在局限性，但其在快速原型和简单功能实现上的优势，使其成为Vibe Coding在“快速实验”场景中的有力工具。

14 Softr: 无代码Web应用生成器

Softr是一款强大的无代码平台，其核心功能在于能够将Airtable或Google Sheets等现有数据源转化为功能齐全、响应式的Web应用程序。它让非技术用户也能轻松构建业务应用。

Softr的核心功能包括其AI应用生成器，能够通过AI创建业务应用。它提供直观的界面构建器，用户无需开发者或设计师即可创建令人惊艳的用户界面。平台内置了大量预制模板和构建块，可用于快速搭建内部工具和客户门户。Softr还支持轻松管理用户与权限，并提供快速接受支付集成功能。其特色功能还包括一键将Web应用转换为移动应用，以及提供适应用户的表单。

Softr的独特优势在于其数据驱动的特性，专注于将用户已有的数据源（如Airtable、Google Sheets）转化为功能性Web应用。它以易用性著称，界面直观，无需大量编码知识即可使用。通过提供拖放式组件和自定义颜色/字体，Softr实现了可视化构建，让用户通过视觉界面构建应用。关于底层AI模型，Softr的AI App Generator能够连接到ChatGPT和Anthropic Claude等LLM工具。它通过Make自动化平台收集用户输入，分配唯一ID，并连接到AI LLM工具，同时添加预制提示以赋予机器人一致的声音和个性。

Softr的目标用户是希望将数据转化为强大业务应用的用户，包括需要客户门户、内部工具、CRM、仪表板、项目管理系统、库存管理应用等的用户。它也适用于教育、非营利组织和企业级部署。其应用场景广泛，涵盖了客户门户、供应商门户、员工门户、库存管理、团队内网、CRM、知识库、业务运营等。在集成方面，Softr与Airtable和Google Sheets深度集成。通过Make自动化平台，它还可以与ChatGPT和Anthropic Claude等AI工具连接。

用户对Softr的评价普遍积极。它被认为易于使用，无需大量编码知识 ，并提供大量预制模板。有用户报告称，使用Softr能够每周节省4-6小时的行政任务时间。然而，负面评价指出，它对Airtable中项目外观的定制选项有限 ，如果需要定制解决方案，则缺乏广泛的定制选项。此外，AI工具可能错过跨屏幕的重要上下文，导致逻辑在应用增长时变得混乱或不一致，LLM也可能产生幻觉或误解工作流，使得UI显得通用和平坦。

在定价方面，Softr提供免费计划 ，以及提供额外功能和存储容量的付费计划。

Softr的“自然语言提示加速UI生成”功能，以及其作为无代码平台，让非技术用户也能通过简单的描述和拖放操作创建功能性Web应用。这极大地降低了软件开发的门槛，让“拥有想法就足够”成为现实，完美体现了Vibe Coding赋能非技术人员的精髓。通过将数据源（如Airtable）转化为直观的Web界面，Softr让用户可以专注于业务逻辑和用户体验的“Vibe”，而无需担心底层代码的复杂性。

15. Devin by Cognition AI: 完全自主的AI软件工程师

Devin是由Cognition AI开发的一款开创性的完全自主AI软件工程师，它能够端到端地规划、编码、调试、测试和部署应用程序。这使其区别于市场上大多数仅提供辅助功能的AI工具，代表了AI在软件开发领域的一个重大飞跃。

Devin的核心功能在于其高度自主的能力。它包含一个集成代码编辑器，提供智能自动补全、实时错误检测和上下文感知建议。Devin能够独立执行广泛的软件工程任务，如调试、生成测试用例和部署应用程序，且只需最少的人工监督。通过自然语言处理（NLP），它能够理解并解释用普通英语给出的指令，从而允许非编码专家通过描述需求与AI交互。Devin支持Python、Java、JavaScript、C++等多种流行编程语言，具备多语言支持。它还具备持续学习与改进能力，能够不断进化，扩展自身能力并提高性能。Devin拥有自己的Shell进行测试和错误修复，自己的代码编辑器探索代码库，以及自己的浏览器搜索文档、测试Web应用和访问Notion、Jira等工具。

Devin的独特优势在于其全球首个完全自主AI软件工程师的定位，能够独立完成任务，让用户专注于更高层次的挑战。它提供比其他AI助手更详细的技术报告，帮助用户理解其行动和推理过程。Devin能够处理完整文件而非仅代码片段，从而对项目有更准确全面的理解。在SWE bench编码基准测试中，Devin持续超越其他大型语言AI模型，展示了其卓越的编码能力。它还对非技术用户友好，赋能非技术人员实现软件想法。Devin团队可以并行处理任务，从代码重构到前端bug和Slack请求。它还能学习代码库和部落知识，适应独特的工作流。关于底层AI模型，文章提及Devin“持续超越其他大型语言AI模型”，暗示其基于或利用先进的LLM。Nubank案例中提到通过收集历史迁移示例对Devin进行微调，表明其使用了经过微调的LLM。

Devin的目标用户广泛，包括资深软件工程师、非技术人员、多样化开发团队，以及大型团队或编码经验有限的团队。它也适用于工程团队和组织，可用于提高效率、清理积压、现代化代码库、加速大规模迁移等。其应用场景包括自动化测试、bug修复（尤其是小问题）、代码优化、快速原型开发。它还能处理代码迁移+重构、数据工程+分析、bug和积压工作、应用开发、bug和问题分类、CI/CD、技术债务、性能优化、爬虫、新仓库入职和文档维护。在集成方面，Devin能够与数百种工具和平台协作，包括Confluence、Airtable、Segment、Asana、Notion、Stripe、AWS、GitHub、Datadog、Linear、Databricks、Slack、Google Drive、Sentry、PostgreSQL、Azure、Snowflake、MongoDB。具体而言，它可以在GitHub上独立创建PR、响应PR评论、审查PR，并可在Linear和Slack中被分配任务并更新进度。

用户对Devin的评价非常积极。Nubank案例显示，Devin使工程效率提升8倍，成本节约20倍。开发者团队认为Devin是“不可或缺的成员”，显著提升生产力。其优点包括：更快的开发、更好的代码质量、非编码者易用、持续改进和节省成本。然而，也存在一些负面评价：它需要时间学习，对某些用户可能昂贵，不如人类有创造力，依赖良好数据，且仍在开发中。其准确率取决于任务复杂度和指令质量，仍需人工审查和验证。

在定价方面，Devin提供多层级计划：

• Free Trial（免费）：提供有限功能，用于测试和评估。
• Individual Plan：为个人开发者提供完整访问权限，每月约49-99美元。
• Team Plan：为小型到中型团队提供协作功能，每月约99-299美元。
• Enterprise Plan：为大型组织提供定制化解决方案，需联系销售获取报价。

Devin通过其完全自主的AI软件工程师能力，将开发者从重复性任务、调试和测试中解放出来，让他们能专注于更具创造性和战略性的工作。这种“解放”和“聚焦大局”正是Vibe Coding所倡导的。其NLP能力和对非技术用户的可访问性，使得更多人能够将想法变为现实，无需深入的编码知识，从而极大地拓展了Vibe Coding的受众范围。Devin能够快速原型开发和优化代码，带来更快的成果和更动态的开发流程，这种高效和流畅感有助于创造积极的“Vibe”。

16. MGX (MetaGPT X): 多智能体AI开发平台

MGX (MetaGPT X) 是一款基于真实软件开发标准操作程序（SOP）的多智能体AI平台。它允许用户与AI团队领导、产品经理、架构师、工程师和数据分析师进行24/7聊天，以创建网站、博客、商店、分析工具、游戏或任何其他可以想象的应用。（扩展阅读👉《MGX = new MetaGPT_X("开启 AI 软件开发新纪元");  # 万字长文深度解析》）

MGX的核心功能在于其多智能体协作能力。用户可以与不同的AI角色互动，每个角色专注于特定的开发任务，从而实现更高效、更全面的开发流程。例如，AI产品经理可以帮助定义需求，AI架构师设计系统架构，而AI工程师则负责代码实现。这种分工协作的方式使得开发过程更加贴近真实的团队开发环境。MGX还具备代码生成和编辑能力，能够根据用户需求生成相应的代码，并支持后续的迭代和优化。它能够处理多种类型的应用开发，包括但不限于网站、博客、电子商务平台、数据分析工具和游戏等。

MGX的独特优势在于其模拟真实开发团队的多智能体架构。这种架构使得MGX能够在开发过程中模拟真实的团队协作，提高开发效率和质量。用户可以根据项目需求选择不同的AI角色进行互动，确保每个环节都有专业的“人员”负责。此外，MGX的高灵活性和可扩展性也使其能够适应各种复杂的开发需求，支持从简单的原型开发到复杂的系统构建。MGX的AI模型经过专门训练，能够理解复杂的开发任务并生成高质量的代码，同时提供详细的解释和建议，帮助用户更好地理解和掌握开发过程。

MGX的目标用户广泛，包括开发者、产品经理、初创公司和企业团队。其应用场景涵盖快速原型开发、复杂系统构建、团队协作开发、自动化测试和部署等。MGX特别适合那些需要模拟真实团队开发环境、提高开发效率和质量的用户。在集成方面，MGX提供了与多种工具和平台的集成选项，确保能够无缝融入现有的开发工作流。（扩展阅读👉《干不过 AI 就加入它，MGX Agent 前端开发最佳实践-案例》）

用户对MGX的评价普遍积极。许多用户赞赏其先进的AI驱动创造力和精确性，认为它能够简化复杂的开发任务，成为创新用户的“游戏规则改变者”。有用户指出，虽然MGX的深度可能对新手有些 intimidating，但对于专注于创新的用户来说，它是一个令人印象深刻的进步。然而，也有用户提到MGX在上下文处理、可靠性和集成深度方面仍有改进空间，需要进一步完善以实现无缝执行。总体而言，MGX被认为具有巨大潜力，一旦其在理论和实际执行之间架起桥梁，将成为开发者和自动化爱好者不可或缺的工具。

在定价方面，MGX提供了基于使用量的灵活定价模式：

• Free Trial（免费试用）：提供有限功能，用于测试和评估。
• pay-as-you-go（按用量付费）：基础费用为每月25美元，包含50个credits；额外的credits按每个0.01美元计费。
• credits bundles：提供不同数量的credits套餐，例如100 credits（）、（25）、1000 credits（）和（180）。

MGX通过其多智能体协作能力和模拟真实开发团队的架构，为用户提供更贴近实际团队开发体验的AI辅助开发平台。这种创新的开发模式，让用户能够与不同的AI角色互动，实现更高效、更全面的开发流程。MGX的高灵活性和可扩展性，使其能够适应各种复杂的开发需求，支持从简单的原型开发到复杂的系统构建。尽管在某些方面仍有改进空间，但其潜力巨大，有望成为未来软件开发的重要工具之一。

Vibe Coding 的未来

Vibe Coding 的兴起是一种技术趋势，它代表着软件设计、原型开发和部署方式的功能性转变。随着AI Agent能力不断增强，软件开发的未来将更加强调人机协作的深度和广度。

AI Agent 能力的演进

AI Agent的能力正在经历显著的演进，从最初的辅助工具向更具自主性和智能化的方向发展。

• 多模态编程：未来的Vibe Coding将进一步发展为多模态编程，结合语音、视觉和文本编码来提高生产力。例如，Windsurf和Lovable已经支持通过图像上传来指导AI生成设计和代码，这拓宽了开发者与AI交互的维度，使得非技术用户也能通过直观的视觉输入参与开发。这种多模态的交互方式将进一步降低编程的认知门槛。
• 自修复代码：未来，AI系统将能够分析运行中的软件，识别低效之处并自动生成改进方案。这种自修复能力将极大地提升软件的韧性和维护效率，减少人工干预。
• 更深层次的上下文理解：尽管当前AI在理解复杂代码库和非常规项目结构方面仍有局限，但AI将继续提升对不同编程语言、框架和开发环境细微差别的理解能力。这意味着AI将能够提供更精准、更符合项目特定需求的建议和解决方案。
• 更强的自主性与智能体能力：Devin等工具的出现预示着AI Agent将变得更加自主，能够处理更复杂的端到端任务，从规划到部署，甚至在某些场景下实现完全自动化。这种自主性的增强将模糊“开发者”与“非开发者”之间的界限，使得更多人能够将创意直接转化为功能性软件。

AI Agent的演进正在从单纯的“辅助”走向“共创”，甚至在某些场景下实现“自主”。这种发展将使得“开发者”与“非开发者”之间的界限变得模糊，从而改变了软件开发的本质。随着LLM在代码生成中的能力不断提升，AI Agent的自主性也随之增强，这使得“自修复代码”和“多模态编程”成为可能。这种技术进步将持续重塑软件开发的本质。然而，随着AI Agent能力的增强，对AI生成代码的“信任”和“可解释性”将成为新的关键挑战。开发者将需要理解AI的决策过程，而不只是接受其输出，这要求工具提供更高的透明度。

开发者如何拥抱Vibe Coding

面对Vibe Coding带来的变革，开发者需要调整思维和技能，以更好地利用这些工具。

• 拥抱“代码优先，后续优化”思维：Vibe Coding鼓励开发者先快速构建功能原型，再进行优化和精炼。这种思维与敏捷开发中的快速原型和迭代开发高度契合，有助于加速产品上市。
• 学习与AI协作：开发者应将AI视为“同行程序员”或“智能实习生”，学习如何有效地向AI提问、提供必要的上下文信息，并批判性地审查AI生成的代码。核心技能将从“手动编写代码”转向“指导AI编写代码”和“验证AI编写的代码”。
• 关注高层设计与战略：将重复性、低级任务交给AI处理，从而将自身的精力集中在架构设计、复杂问题解决和创新上。这使得开发者能够专注于更高价值的工作，提升整体产出。
• 保持“Human In the Loop”：尽管AI工具功能强大，但人类的创造力、对项目目标的对齐以及对代码的深度理解（用于调试、维护和安全）仍然是不可或缺的。AI生成代码的局限性意味着人类仍然需要进行审查和调试，从而强调了“人类在环”的重要性。这表明了开发者角色从“执行者”到“监督者”的转变。
• 持续学习与适应：AI工具发展迅速，开发者需要持续关注新工具和最佳实践，不断更新自己的知识和技能，以适应不断变化的开发环境。

对于企业而言，如何平衡AI带来的效率提升与代码质量、安全和可维护性之间的关系，将是未来软件开发策略的关键。制定明确的AI使用指南和审查流程将变得至关重要，以确保在享受AI红利的同时，不牺牲项目的长期健康。

选择适合你的Vibe Coding工具

在众多Vibe Coding工具中做出选择，需要综合考虑项目需求、隐私安全、定价模式和用户体验。

考虑项目需求：

• 快速原型/MVP：Lovable、Softr、Replit、Bolt等无代码/低代码平台通常更适合快速验证想法和构建最小可行产品。
• 复杂代码库/企业级：Cursor、GitHub Copilot、Cody、Augment Code等AI集成IDE或代码助手在处理大型、复杂代码库方面更具优势。
• 全栈/后端：Bolt专注于生成后端，可连接AI驱动的前端、API和数据存储。
• 自主工程：Devin是完全自主的AI软件工程师，而 MGX 则是自主的 AI 软件开发团队，适用于端到端应用开发。

评估隐私与安全性：

• Tabnine提供本地部署和零数据保留策略，Cursor也强调隐私控制，这些工具更适合对数据安全有严格要求的环境。
• JetBrains Junie因不支持本地模型而引发数据隐私担忧，这在企业级应用中需要特别注意。

了解定价模式：

• 许多工具提供免费层级用于试用，但需注意其功能和额度限制。
• 订阅制（如Cursor Pro、Copilot Pro）提供固定成本，但可能存在使用量上限。
• 基于token/请求计费的模式（如Bolt、Junie、Augment Code）可能导致成本飙升，尤其在调试或复杂任务中，用户报告高额花费的情况并不少见。用户评价中反复出现的“高成本”和“AI不一致性”问题导致了用户在选择工具时的“犹豫”和“权衡”，这促使了市场向更透明、更可预测的定价模式和更可靠的AI性能发展。

用户体验与AI一致性：

• 考虑工具的UI/UX是否直观，以及AI建议的质量和一致性。一些工具可能存在AI“幻觉”（生成不存在的函数）或陷入循环的问题。

集成生态：考虑工具与现有IDE、版本控制系统、项目管理工具的兼容性，以确保无缝的工作流。 

市场上的Vibe Coding工具正在形成“两极分化”：一类是面向专业开发者的“生产力增强器”，另一类是面向非技术用户的“应用民主化工具”。对于企业而言，在采纳Vibe Coding工具时，除了考虑功能和成本，还需要重视工具的“可控性”（如隐私、模型选择、自定义规则）和“可观测性”（如详细报告、调试日志），以确保合规性和代码质量。

以下表格整理了这些工具在功能和定价方面的对比，以便大家进行更细致的评估：

Vibe Coding工具功能对比

各工具定价速览

一点观点

Vibe Coding 工具不会是短暂的趋势，它们正在引发软件设计、原型开发和部署方式的功能性转变。随着AI Agent能力不断增强，像Cursor、Replit、Claude和GitHub Copilot这样的平台正在重新定义开发者的速度和效率。这些工具通过将AI深度融入开发流程，使得开发者能够以思维的速度构思、构建和迭代，从而将创意迅速转化为可执行的软件。

不过，Vibe Coding 并非万能。它在降低开发门槛、加速原型开发方面表现出色，但在处理复杂的技术挑战、确保代码质量和调试深层问题时，仍然需要人类的深度参与和专业判断。未来的软件开发将是人机协作的典范，AI负责自动化和加速重复性任务，而人类开发者则将精力集中在更高层次的战略思考、创新和对代码的最终把控上。选择适合自身需求和项目特点的Vibe Coding工具，并持续学习与AI协作的最佳实践，将是开发者和企业在2025年及以后保持竞争力的关键！