大家可能知道，我是新兴技术的大力倡导者，而且我喜欢尝试新事物。同时，我也有点懒，我希望尽可能高效地利用时间并提高生产力😂

也许还因为我目睹了父亲的生意因未能跟上新技术的步伐而倒闭。我的父母都是 COBOL 语言开发者。

后来，我母亲不得不成为一名科技教师，而我父亲在开办了自己的软件开发和教育业务后，也不得不将其关闭。在我的家乡桑托斯（Santos），我的父母是最早使用个人电脑并拥有个人电脑的一批人。

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2018 年，我参加了一个机器学习研讨会，在那里我创建了一个 iOS 应用程序，该应用使用AI将面部表情替换为表情符号。从那天起直到现在，我一直从事AI项目的工作，如今，这已经成为我日常生活的一部分。

我之前已经见证过两次这样的技术变革：

• 一次是在很久以前，我的父母因为技术过时，在市场上失去了竞争力。
• 第二次是当人们开始学习自动化测试时，很多测试人员仍然停留在手动QA阶段。

“AI是你如今的竞争优势”

功能解析

• Lovable.dev：

• 提供快速原型制作和最小可行产品验证功能。

• 与 Supabase 集成，具备后端和数据库功能。
• 提供简单的发布和共享选项 ❤️

• Replit：

• 包括如 “智能体（Agent）” 和 “助手（Assistant）” 等由AI驱动的工具。

• 提供一个具有实时协作功能的完整开发环境。
• 适合教育用途和快速实验。

• Bolt.new：

• 支持像 Astro、Vite、Next.js 等流行框架。

• 允许在AI生成代码后进行手动代码编辑。
• 通过与 Netlify 集成简化了部署过程。

• AWS PartyRock：

• 专为无代码AI应用开发而设计。

• 利用亚马逊 Bedrock 来访问各种基础模型。
• 对于小型企业进行AI实验来说是一个经济实惠的解决方案 ❤️

• GitHub Copilot：

• 与 GitHub 生态系统深度集成。

• 由高级语言模型（GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet）驱动。
• 提供内置的安全扫描和最佳实践建议 ❤️

• Qodo：

• 专注于全栈开发支持。

• 提供跨多个文件的高级上下文理解功能。
• 提供集成测试和文档生成功能。

• Codeium：

• 支持 70 多种编程语言。

• 提供上下文感知的代码建议。
• 为个人开发者提供具有许多优秀功能的免费版本。

• A0.dev：

• 非常适合根据基本描述快速生成 React Native 应用或UI组件。

• “组件生成器” 允许快速创建单个 UI 组件或屏幕。
• 生成的 React Native 项目可以扩展，并与其他工具、应用程序编程接口（API）或库集成。

• Cursor：

• 适用于较小的编码任务和项目。

• 适合寻求强大协作功能的团队。
• 适用于快速原型制作和初始代码生成。

• Cline：

• 适用于集成测试和系统级操作。

• 适合需要灵活上下文管理和模型切换的开发者。
• 适用于前端任务和设计挑战。
• 适用于需要运行时调试和端到端测试功能的项目。

开发者对此有何看法？

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• 代码质量问题：生成的代码并不总是符合最佳实践，可能难以维护或扩展。

• 例如：经验丰富的开发者可能花在重构上的时间比从头开始编码的时间还要多。

• 缺乏定制化：AI工具可能无法完全满足复杂或特殊的需求，需要额外的精力进行调整。
• 过度依赖风险：过度依赖AI可能会导致依赖问题，使开发者手动解决问题的能力变弱。
• 隐私和知识产权：对上传到这些工具的数据的安全性存在担忧。

总体而言，开发者普遍认为AI编程工具对于加快开发和原型制作很有价值，我也持同样的观点。

我一直在大量探索和使用AI编程工具，强烈推荐这样做，这可以避免你在将其扩展成产品之前，花费金钱和时间去构建一些本可以轻松测试的东西。

开发者们还强调，这些工具最好用作辅助工具，而不是替代品，需要仔细监督和定制，以确保生成高质量且可维护的代码。

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