Complétion automatique de code alimentée par l'IA
Référencement de code et chat contextualisés
Modification de code en langage naturel
Assistants de code AI personnalisables
GenPen AI, CodeGeeX, JIT.codes, E-ProcureAI, Continue, CodeWhizz, AI Love Code, Qodo (formerly Codium), CopilotChat are the best paid / free ai code generation tools.






La génération de code par IA est une technologie en évolution rapide qui utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour générer automatiquement du code informatique. Elle implique de former des modèles d'IA sur de vastes quantités de code existant pour apprendre des motifs, de la syntaxe et les meilleures pratiques. L'IA peut ensuite générer de nouveaux extraits de code ou même des programmes entiers en se basant sur les entrées ou les spécifications de l'utilisateur. La génération de code par IA a le potentiel d'accélérer considérablement le développement de logiciels en automatisant les tâches de codage répétitives et en aidant les programmeurs à écrire un code plus efficace, sans bug.
Caractéristiques principales
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Prix
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Mode d'emploi
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Continue | Complétion automatique de code alimentée par l'IA | Installez l'extension Continue pour VS Code ou JetBrains. Connectez vos modèles AI et sources de contexte préférés. Personnalisez les expériences de complétion automatique et de chat dans votre IDE. Utilisez la touche tab pour compléter le code, référencer le code et discuter, et mettre en surbrillance et modifier des sections de code avec un langage naturel. | |
Qodo (formerly Codium) | Révision de code alimentée par l'IA |
Développeur $0 /250 messages et utilisation d'outils par mois
| Pour utiliser Qodo, téléchargez l'extension gratuite pour VSCode ou le plugin JetBrains. La plateforme propose des fonctionnalités telles que des révisions de code par IA, des tests par IA et une génération de code par IA. Pour les révisions de PR, utilisez Qodo Merge. Pour la génération de code et de tests dans l'IDE, utilisez Qodo Gen. La plateforme fournit également des outils pour l'analyse de la couverture de code et la compréhension de la base de code. |
AI Love Code | Création de sites web alimentée par l'IA | Le site web arrive bientôt. Veuillez revenir plus tard pour des instructions sur l'utilisation d'AI Love Code. | |
GenPen AI | Génération d'API REST à partir de prompts de conception |
SANDBOX Pas de support, 100% gratuit, accès aléatoire à l'IDE, stockage GIT limité, transformations limitées, 1 base de données, stockage limité sans SLA, pas de point d'accès public, plan de migration de staging, accès prioritaire à la staging.
| Les utilisateurs fournissent des prompts de conception, et GenPen AI génère automatiquement des API REST, du code et de la documentation. La plateforme prend également en charge l'intégration GIT pour le contrôle de version et le déploiement sur des branches de staging et de production. |
JIT.codes | Génération de code alimentée par l'IA à travers la conversation |
Gratuit $0 / pour toujours Comprend 2 000 crédits bonus, des chatboxes publics, multi-mode jusqu'à 2 modèles d'IA, accès illimité aux modèles d'IA, et support communautaire 24/7.
| Il suffit de décrire ce que vous souhaitez construire (composants, fonctionnalités, applications) dans une interface de type chat. Personnalisez les résultats en discutant avec l'IA. Explorez et partagez le code généré par l'IA au sein de la communauté. |
CodeWhizz | Génération de code alimentée par l'IA |
Standard (Mensuel) 49,99 $ par mois Pour les débutants en Python jusqu'aux pros, qui codent 1 à 10 heures par semaine. Inclut 1000 crédits / mois.
| Tapez ce dont vous avez besoin, exécutez le programme, et le modèle d'IA générera du code dans une fenêtre modifiable. Utilisez le CodeEngine intégré pour exécuter le code Python et générer des résultats et des graphiques. Enregistrez des scripts dans le ScriptRepo. |
CopilotChat | Génération de code avec le développement piloté par les tests (TDD) | Les développeurs définissent des cas de test (entrées et sorties attendues) et une description des exigences facultatives. CopilotChat utilise ensuite un LLM pour générer du code basé sur ces cas de test. Le code généré est validé, et si un cas de test échoue, CopilotChat interagit avec le LLM pour affiner le code jusqu'à ce que tous les tests passent. | |
E-ProcureAI | Découverte de Fournisseurs | Utilisez les bots d'IA disponibles sur les GPT, POE ou Discord pour explorer les options de chaîne d'approvisionnement, trouver de nouvelles opportunités commerciales et obtenir un support pour l'approvisionnement transfrontalier. Commencez par sélectionner un bot en fonction de vos besoins et suivez les invites. |

Agence AI
Génération de leads AI
Générateur dIdées Commerciales IA
Grands Modèles de Langage LLMs
AI pour la finance

AI Copilot
AI Générateur de Code
AI Tests
Entreprises de logiciels utilisant la génération de code par IA pour accélérer le développement de MVP et de prototypes
Entreprises intégrant des modèles d'IA dans leur flux de travail de développement pour automatiser la création de microservices et de pipelines de traitement de données
Établissements d'enseignement exploitant la génération de code par IA pour enseigner des concepts de programmation et aider les étudiants à apprendre de nouveaux langages
Projets open source utilisant des modèles IA pour générer des contributions de code et accélérer la résolution des problèmes
Plateformes à faible code et sans code incorporant la génération de code par IA pour permettre aux développeurs citoyens de créer des applications sans écrire de code
Les avis des utilisateurs sur les outils de génération de code par IA sont généralement positifs, de nombreux utilisateurs saluant les avantages en termes de gain de temps et d'amélioration de la qualité du code. Les développeurs apprécient les suggestions de code contextuelles et la capacité à générer du code de base. Cependant, certains utilisateurs notent que le code généré peut parfois être incorrect ou ne pas correspondre entièrement à leur intention, nécessitant une revue manuelle. D'autres expriment des inquiétudes quant à une dépendance excessive potentielle à l'IA et à la nécessité de comprendre parfaitement le code. Dans l'ensemble, la plupart des évaluateurs voient la génération de code par IA comme une technologie d'assistance puissante qui complète les développeurs humains plutôt que de les remplacer.
Un développeur web utilise un plugin de génération de code par IA pour créer automatiquement le code HTML et CSS de base pour une nouvelle page web, en économisant du temps lors de la configuration.
Un data scientist décrit un pipeline d'apprentissage machine en anglais courant et utilise un modèle IA pour générer le code Python correspondant.
Un développeur d'application mobile utilise la génération de code par IA pour créer des points de terminaison CRUD standard pour une API REST, garantissant la syntaxe correcte et la gestion des erreurs.
Pour utiliser la génération de code par IA, les développeurs interagissent généralement avec le modèle d'IA via un plugin IDE spécialisé, un outil CLI ou une interface web. Les étapes de base sont : 1. Installer et configurer l'outil de génération de code par IA de votre choix 2. Ouvrir un nouveau fichier ou projet dans votre environnement de développement 3. Rédiger une description en langage naturel ou une entrée précisant ce que vous souhaitez que le code fasse 4. Appeler le modèle d'IA pour générer du code en fonction de votre description 5. Examiner le code généré et apporter les ajustements ou modifications nécessaires 6. Intégrer le code généré par l'IA dans votre projet et poursuivre le développement Certains outils de génération de code par IA proposent également des fonctionnalités supplémentaires comme le refactoring automatique, des suggestions d'optimisation de code et une intégration avec les systèmes de contrôle de version.
Accélération de la vitesse de développement en automatisant les tâches de codage répétitives
Amélioration de la qualité du code et réduction des bugs grâce aux meilleures pratiques apprises
Productivité accrue en permettant aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes de niveau supérieur
Facilité d'adoption de nouveaux langages de programmation et cadres de travail
Potentiel pour les non-programmeurs de créer des applications de base en utilisant le langage naturel







































