Мы уже писали о том, что ИИ не может заменить хороших программистов. Но как инструмент он работает отлично: помогает писать шаблонный код, делает автокомплит, генерирует тесты и документацию. Главное — знать, как и где применять.
В этой статье собрали лучшие ИИ для программирования в 2025 году, сравнили их возможности и показали, где они могут накосячить.
Что такое ИИ для программирования?
Языковые модели изначально разрабатывались в числе прочего для работы с кодом. Сегодня на их основе строятся ИИ-ассистенты, которые помогают писать функции, объяснять чужие фрагменты, генерировать тесты и автодополнять код в редакторе.
Такие ассистенты становятся всё популярнее — особенно среди тех, кто хочет ускорить работу, автоматизировать рутину и меньше рыскать по Stack Overflow.
Как нейросети помогают разработчикам
ИИ-ассистенты для написания — это, по сути, сверхумные автодополнения. Только вместо банального console. → log они могут подставить весь обработчик клика, функцию запроса на сервер или сгенерировать тест.
В 2025 году такие инструменты умеют много:
- подсказывать код в реальном времени;
- дописывать функции по комментарию или описанию;
- генерировать юнит-тесты;
- объяснять, что делает чужой фрагмент;
- писать документацию и комментарии;
- находить ошибки (иногда даже правильно).
Особенно хорошо нейросети справляются с рутиной: повторяющийся шаблонный код, парсеры, мапперы, валидаторы, CRUD, тесты — всё это можно скинуть на ИИ. Главное — потом не забыть внимательно проверить, что он написал.
Отличие ИИ-ассистентов от традиционных инструментов
Главное отличие — в подходе. Классические инструменты (линтеры, компиляторы, фреймворки) строго проверяют ваш код: вы написали → они валидируют, компилируют, ругаются.
Допустим, вы пишете какой-то импорт. Случайно нажали одну лишнюю клавишу — и путь до файла больше не валиден. Что делает линтер? Сразу показывает ошибку:
Путь с ошибкой подсвечен, есть быстрые фиксы, можно сразу перейти к проблеме или отредактировать. Это работа классического инструмента.
ИИ-инструменты же работают по другому принципу: дописывают или предлагают код на основе контекста. Традиционные тулзы требуют точных команд, а вот нейросети можно дать на вход примерное описание, а она выдаст «догадки», как это может быть реализовано. То есть линтер скажет, что вы забыли точку с запятой в конце строки, а ИИ сам допишет весь блок, в котором эта точка с запятой нужна.
Например, вы описываете стили обёртки для компонента. Пишете display: “flex”, alignItems: “center” — и на этом месте обычный разработчик делает паузу, чтобы решить, какие отступы задать, какие тени выбрать, нужно ли скругление и т. д.
Но если подключается ИИ-ассистент, например Copilot, он видит контекст, распознаёт MUI-формат через SxProps и на лету подкидывает подходящее продолжение. Как на скрине ниже — он сам предлагает тень boxShadow: “0 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.1)”, которую можно сразу принять и двигаться дальше.
Для разработчиков — минус одна рутинная операция. Для ИИ — просто ещё один знакомый паттерн из кучи репозиториев.
Топ-5 нейросетей для написания кода
ИИ-помощников сейчас очень много, но на самом деле все они крутятся вокруг нескольких ключевых сценариев: автодополнение, генерация функций, тестов и объяснение кода. Разница лишь в качестве, скорости, возможности кастомизации и том, насколько хорошо они вписываются в ваш стек.
GitHub Copilot (лучшая интеграция с IDE)
GitHub Copilot — один из самых популярных ИИ-ассистентов для программирования. Он встроен прямо в IDE (VS Code, JetBrains, Neovim), работает в реальном времени и помогает писать код на лету.
С 2024 года GitHub запустил ограниченный бесплатный план: любой пользователь GitHub может подключить Copilot в редактор и получить подсказки по коду без подписки. Есть лимиты: меньше подсказок, урезанная модель, сброс квоты раз в месяц — но для старта этого более чем достаточно. Настроить можно в своём профиле GitHub на странице Copilot.
Что умеет:
- Дописывает строки и блоки кода, пока вы печатаете.
- Понимает комментарии вроде
// функция для фильтрации по ценеи генерирует тело функции. - Видит названия переменных, типы, и контекст соседнего кода.
- Предлагает шаблоны конфигураций, тестов, заглушек, UI-компонентов.
Например, вы пишете const handleSubmit = async () => {, а Copilot тут же предлагает целый try/catch, отправку запроса, проверку ошибки:
Выглядит аккуратно, но по сути это просто шаблон из учебника. Copilot не знает, что делает submitData(), куда она что-то отправляет, что должно произойти после успеха и что показать пользователю, если всё упало.
Он не понимает контекст приложения, не видит состояние формы, не знает, что нужно обновить UI или вызвать setLoading(false). Для него это просто типовой паттерн «асинхронная функция с обработкой ошибок», который встречался миллионы раз в чужих репозиториях. Поэтому любой сгенерированный кусок всё равно нужно проверять и доводить до реальности руками.
Из минусов:
- Иногда лезет вперёд. Вы ещё не закончили писать, а Copilot уже вставляет пять строк. Нажали Tab по инерции — и теперь в коде висит кусок вообще не того, что вы хотели.
- Может залипать на старых паттернах. Вместо fetch с AbortController предложит XMLHttpRequest или md5 для хэширования пароля.
- Не видит архитектуру проекта. Предложит новую функцию, даже если в соседнем файле уже есть такая же. Дублирует и не проверяет связи.
ChatGPT-4o (универсальный помощник)
ChatGPT-4o — это полноценный собеседник, который умеет рассуждать, объяснять, переписывать и комментировать код.
Модель GPT-4o вышла весной 2024 года и заменила GPT-4 для подписчиков ChatGPT Plus. Она работает быстрее, дешевле и доступна на бесплатном тарифе.
Что умеет:
- Объяснить, что делает кусок кода, даже если он написан на Elm с приправой из SQL.
- Придумать архитектуру небольшого приложения.
- Помочь с алгоритмом или подбросить идею.
- Перевести код с одного языка на другой.
- Генерировать тесты, мок-данные, регулярки, SQL-запросы, API-заглушки.
- Помочь с дебагом, если правильно сформулировать проблему.
Хотя ChatGPT-4o позиционируется как улучшенная модель, многие разработчики в 2024–2025 году жаловались, что качество кода стало хуже, чем в «старом» GPT-4.
Модель может перестараться и сгенерировать переусложненное решение там, где хватило бы трёх строк. Написать код, который вообще не компилируется, или «забыть» условия из промпта, если диалог затянулся.
В 2025 году OpenAI выпустила новую модель GPT‑5. Её называют более мощной, быстрой и умной, с расширенным контекстным окном. Но генерируемый код всё ещё требует тщательного ревью: общий эффект — да, быстрее, но, если отвлечься, можно получить нерабочий код или неадаптированный под ваш стек.
Claude 3 (работа с большими кодовыми базами)
Claude 3 — это семейство нейросетей от Anthropic, которое многие уже называют главным конкурентом ChatGPT. У модели три уровня мощности:
- Haiku — самый быстрый и дешёвый.
- Sonnet — сбалансированный по цене и интеллекту.
- Opus — топовая версия, которая в тестах обгоняет GPT‑4 по логике и аналитике (например, на задачах уровня выпускников вуза Opus набрал 50%, а GPT‑4 — только 35,7%).
Есть бесплатный базовый доступ к Claude на сайте claude.ai, в iOS и android-приложениях. Есть лимиты на количество запросов и мощность модели, но уже и в базовой версии можно писать, редактировать, загружать файлы и получать результаты с веба прямо в чате.
Что умеет:
- Генерирует код по описанию на естественном языке.
- Отлаживает, находит ошибки и объясняет, почему код не работает, а не просто предлагает фикс.
- Выдаёт шаги отладки с рекомендациями по проектированию и архитектуре.
- Предлагает современные подходы — например, вместо устаревших решений сразу подскажет provideHttpClient в Angular.
- Поддерживает предпросмотр react-кода прямо в чате — можно допиливать UI без копипаста и перезагрузок.
- Работает с огромным контекстом, до 200 000 токенов — может учитывать весь проект, цепочки сообщений и файлы.
Для сложных кейсов, особенно архитектурных или связанных с фреймворками, Claude действительно помогает думать. Он уточняет, сравнивает, объясняет — и выступает как ментор, а не просто как автокомплит.
Из минусов — нет нативной интеграции в IDE как у Copilot, придётся переключаться между редактором и чатом. А ещё он иногда бывает излишне разговорчив, особенно если вам нужен просто кусок кода.
Amazon CodeWhisperer (альтернатива Copilot)
ИИ‑ассистент для генерации кода, встроенный в AWS‑инфраструктуру. С апреля 2023 года доступен для всех желающих, и у него есть бесплатный индивидуальный тариф — достаточно создать AWS Builder ID и установить расширение AWS Toolkit в свою IDE.
После подключения AWS Toolkit и входа через AWS Builder ID в редакторе появится отдельная панель Amazon Q. Это централизованное меню, откуда можно управлять CodeWhisperer и другими функциями:
- Проверить статус автодополнений (Running / Paused).
- Посмотреть логи генерации кода.
- Открыть чат-панель Amazon Q (аналог Copilot Chat).
- Переключиться в настройки.
- Перейти к документации или авторизоваться.
Можно как просто получать инлайн-подсказки при наборе кода (как в Copilot), так и открывать полноценный чат, чтобы задать вопрос по коду, исправить ошибку или попросить сгенерировать фрагмент функции. CodeWhisperer автоматически работает в вашем текущем контексте — использует открытый файл и соседние импорты, чтобы предложить наиболее релевантный код.
Вы можете не только просить ИИ дописать код, но и поручить ему рефакторинг. На скриншоте ниже — пример того, как работает чат Amazon Q. ИИ сразу анализирует открытый файл и предлагает варианты улучшений:
Особенно хорошо он проявляет себя там, где требуется взаимодействие с сервисами AWS: S3, Lambda, CloudFormation и другими. CodeWhisperer распознаёт, в каком контексте вы работаете, и подсказывает именно те решения, которые часто используются в инфраструктуре AWS.
Из полезного — встроенная проверка безопасности. Ассистент не просто пишет код, но и может подсветить потенциальные уязвимости. В бесплатной версии доступна и базовая система отслеживания ссылок (reference tracking), что помогает избежать случайного копирования кода без понимания источника.
Сравнивая с Copilot, можно сказать так: Copilot универсальнее, но CodeWhisperer заточен под enterprise‑решения и задачи в облаке. Его слабое место — качество генераций вне AWS‑контекста.
Tabnine (локальная обработка кода)
Если вы работаете с закрытым кодом, проектами под NDA или просто не хотите передавать данные в облако, Tabnine может стать хорошим вариантом. Это один из немногих ИИ‑ассистентов, который поддерживает полноценную локальную работу: модели запускаются прямо на вашем компьютере, без отправки кода на сервер.
⚠️ Раньше у Tabnine была бесплатная базовая версия, но в 2025 году её сняли с поддержки. Сейчас доступен только триал платной подписки, где вы получаете полноценный набор функций: автодополнение, генерация функций и тестов, кастомные команды, адаптация под стиль кода команды.
В Tabnine есть гибкий режим: по умолчанию он работает через облако, как Copilot. Но если нужно, можно переключиться на локальную модель, и она будет подсказывать код без выхода наружу. Особенно это важно для команд, где безопасность и приватность не пустые слова. Кроме того, Tabnine умеет подстраиваться под ваш стиль кода и проект: он анализирует соседние файлы, имена функций, типы и старается писать «в том же духе».
Что умеет:
- Подсказывает и дописывает код на лету, включая типы, параметры и логические блоки.
- Генерирует функции по комментариям (например: // группировка пользователей по ролям).
- Помогает с тестами, документацией, предложениями по улучшению структуры.
- Работает в офлайн-режиме, без передачи данных на сервер.
Из минусов — модель локальная, а значит, слабее облачных аналогов, может ошибаться или работать медленнее. Зато для корпоративной разработки, где приватность и контроль важнее, это сильный аргумент. Единственное — вам понадобится относительно мощный компьютер, чтобы всё работало комфортно.
Как нейросети пишут код?
ИИ не анализирует задачу как инженер. Он просто предсказывает следующий фрагмент текста на основе вашего запроса и своего обучения на гигантских массивах кода.
Модель типа GitHub Copilot смотрит на ваш текущий код, понимает контекст и предлагает подходящие фрагменты. Более продвинутые инструменты (Claude или ChatGPT) могут ещё и обсуждать архитектуру, объяснять ошибки или подсказывать, как решить проблему.
Подробно, как всё это работает под капотом, мы рассказывали в статье «Что под капотом у ChatGPT и других чатов с большими языковыми моделями». Если вы ещё не читали, советуем начать с неё. А здесь покажем, как это выглядит в реальности — и какие подводные камни бывают даже у продвинутых моделей.
Пример реального запроса и ответа ИИ
Большинство популярных ИИ-инструментов сегодня умеют не только генерировать код с нуля, но и выполнять другие задачи. Вы можете попросить нейросеть:
- написать шаблонный код по описанию;
- создать тесты на конкретную функцию;
- сделать рефакторинг под новые требования;
- проанализировать чужой код;
- найти и объяснить ошибку.
Всё это работает прямо в редакторе, без необходимости переключаться между окнами или копировать код в отдельный чат. Инструменты вроде GitHub Copilot анализируют то, что вы видите в редакторе, и предлагают решение в контексте текущих файлов и стеков.
Допустим, вы запускаете локальный сервер, но вместо логов получаете ошибку:
SyntaxError: Cannot use import statement outside a module
Как бы делали раньше? Искали ошибку в гугле, открывали Stack Overflow, переключались между окнами, теряли фокус. Теперь достаточно выделить сообщение об ошибке, вызвать ИИ-промпт в редакторе, и ассистент (например, Copilot) сам подскажет, в чём дело.
Кроме того, он может не просто объяснить, но и предложить сразу внести правки в файл, если вы разрешаете ассистенту редактировать код.
Ограничения: когда ИИ ошибается
ИИ не мыслит как человек. Он не «понимает» ваш запрос — он просто продолжает текст на основе вероятностей. Поэтому, если промпт сформулирован расплывчато, неструктурно или с недосказанностями, высок шанс получить бодрую, но ошибочную ерунду.
Важно не только проверять результат, но и уметь правильно формулировать запрос. Ошибки чаще всего происходят не потому, что модель «тупит», а потому что пользователь неправильно поставил задачу.
Типичные фейлы нейросетей:
- Выдуманные библиотеки и методы. Особенно в специфичных языках и фреймворках.
- Поверхностные решения. Код вроде бы рабочий, но архитектура никакая: нет инкапсуляции, всё в main(), ошибки игнорируются.
- Излишняя «уверенность». Даже если код полон дыр, ИИ будет уверенно его комментировать, как будто всё идеально.
- Зацикливание при дебаге. Вы пишете: «не работает». ИИ в ответ снова предлагает ту же идею — с теми же багами. Потом ещё раз. И ещё. Хотя на самом деле ответ может быть в первой же строке документации или issue на GitHub. Особенно обидно, когда спустя полчаса хождения по кругу вы сами читаете документацию — и всё становится очевидно.
Чтобы избежать таких ситуаций, заранее определяйте, что именно вы хотите получить, и максимально чётко это формулируйте. И, если что-то идёт не так, не надейтесь, что ИИ сам додумается.
Например, писать вот так — плохо:
Сгенерируй код на C++ для реализации интерфейса спецификации сигналов транспортного средства (VSS) для автомобильной телеметрической системы
Такой запрос слишком абстрактный. Что за спецификация? Какие сигналы? Где будет использоваться?
В ответ модель может выдать красивую, но абсолютно бесполезную заглушку, которая не соответствует реальной структуре. При этом всё это будет выглядеть убедительно — и в этом основная опасность. Неопытный разработчик может поверить результату и пустить такой код в прод.
При этом результат генерации кода может различаться даже при одинаковом промпте. Всё зависит от выбранной модели, личной истории запросов пользователя (в т. ч. в приложении, где ИИ «подстраивается» под ваш стиль), контекста чата и уже обсуждённых тем.
Практическое применение ИИ-программистов
Как мы уже сказали, ИИ-инструменты можно использовать не только для генерации нового кода, но и для улучшения уже написанного.
Автодополнение кода в реальном времени
ИИ хорошо работает с шаблонами и паттернами. Когда вы пишете знакомую структуру (например, useState() или try/catch с fetch-запросом), он может дописать всю конструкцию целиком.
Причём с учётом того, что уже есть в соседних файлах: имена функций, типы, переменные состояния. Особенно удобно в длинных конфигурационных файлах, где легко запутаться.
Генерация тестов и документации
Это тот случай, когда ИИ избавляет от самой скучной части работы. Написали функцию? Попросите модель сгенерировать юнит-тесты на основе сигнатуры и логики. Часто она сама предложит проверку граничных значений, моков и неочевидных кейсов.
Например, просим Amazon Q создать юнит-тесты для react-компонента:
Аналогично с документацией. Вместо ручного написания JSDoc можно просто вставить комментарий /** — и модель предложит описание параметров, возвращаемого значения и типов. Да, придётся перепроверить, но как шаблон — отлично работает.
Рефакторинг и оптимизация кода
ИИ неплохо справляется с задачами по улучшению читаемости и производительности. Например:
- заменить несколько вложенных if;
- разбить длинную функцию на несколько мелких;
- упростить работу с массивами, если используется устаревший или запутанный код;
- убрать лишние зависимости или мёртвый код.
Можно прямо указать: «Сделай код чище» или «Оптимизируй под большие входные данные», и ИИ предложит несколько вариантов. Особенно это полезно в командной работе: перед ревью вы можете прогнать код через помощника и вычистить всё очевидное.
Сравнение возможностей
Чтобы не утонуть во всех описаниях, приведём таблицу по основным ИИ-помощникам: кто что умеет, где хорош, а где — не очень.
| Инструмент | Лучшее применение | Минусы | Для чего подходит |
| GitHub Copilot | Автодополнение в IDE, шаблонный код, конфиги | Не видит архитектуру, может тащить устаревшие паттерны | Повседневная разработка, фронт и бэкенд |
| ChatGPT-4o | Объяснение, генерация, диалог, перевод кода | Может усложнять и забывать детали при длинных промптах | Универсальное ИИ-сопровождение |
| Claude 3 (Opus) | Работа с большими кодовыми базами, архитектура | Нет интеграции в IDE, бывает слишком многословным | Сложные проекты, фреймворки, UI |
| CodeWhisperer | AWS-экосистема, безопасность, рефакторинг | Слаб вне AWS, ограниченный юзкейс | Облачные и enterprise-проекты |
| Tabnine | Локальная генерация, приватные проекты | Платный, менее мощный, требует мощный ПК | Корпоративная и NDA-разработка |
Будущее ИИ в программировании
Полная замена разработчиков — миф или реальность?
Пока что — миф. Даже самые умные ИИ‑ассистенты не понимают контекст так, как человек. Они не чувствуют бизнес-логику, не видят всей картины проекта, не умеют принимать архитектурные решения. Они просто выдают наиболее вероятный фрагмент кода по статистике — на основе миллиардов строк из открытых репозиториев.
Обо всём этом мы подробно рассказали в статье «Почему ИИ не может заменить хороших программистов».
Какие навыки станут важнее с развитием ИИ
ИИ‑ассистенты могут упростить написание кода, но не делают разработчиков лишними. Наоборот — чем умнее инструмент, тем выше требования к тем, кто им пользуется. И вот что будет важно:
- Формулировка задач. Чем точнее вы описали проблему — тем лучше ИИ её решит. «Напиши хук» — слабый запрос. «Сделай хук на TypeScript, который отслеживает размер окна, с throttling и cleanup» — уже лучше.
- Архитектурное мышление. Нейросеть не знает, что в вашем проекте уже есть useAppContext() или getFilteredData(). Она не чувствует связей. Вам по‑прежнему нужно уметь строить архитектуру, понимать зависимости и следить за тем, чтобы проект не превращался в спагетти из сгенерированного кода.
- Проверка и ревью. ИИ может предложить рабочий код — но не обязательно хороший. Его нужно проверять: на безопасность, производительность, читаемость, масштабируемость. Без этого вы просто копируете чужие шаблоны.
- Интеграция с реальными задачами. ИИ не понимает продукт. Он не знает, как работает ваш бэкенд, какие ограничения у API, какие есть бизнес‑правила, что важно пользователю. Всё это — на вас.
- Фундаментальные знания. Алгоритмы, структуры данных, работа браузера, JS-движка, асинхронность, сетевые протоколы — всё это никуда не делось. Без базы вы не поймёте, что и зачем сгенерировал ИИ, — и не сможете его поправить.
Бонус для читателей
Скидка 20% на все курсы Практикума до 30 ноября! «Чёрная пятница» и такие скидки бывают раз в год.
Вам слово
Приходите к нам в соцсети поделиться своим мнением о статье и почитать, что пишут другие. А ещё там выходит дополнительный контент, которого нет на сайте — шпаргалки, опросы и разная дурка. В общем, вот тележка, вот ВК — велком!
