技能提升网还在一行一行敲代码？早就过时了。现在，如果你没用上 AI 编程工具，那真的会比别人慢很多。这和用计算器算数一样，有了更快的工具，为什么不用？
我最早接触 AI 编程，用的是 GitHub Copilot。当时就是图个新鲜，想看看这东西到底能不能写代码。结果一用，发现是真的香。它就像一个坐在你旁边、经验丰富但话不多的同事。你写个函数名，或者加一行注释，它就能猜到你接下来想干什么，然后“唰”地一下把代码给你补全了。
比如，有一次我要写个 Python 脚本，功能是从一个网站上爬取数据，然后存到 CSV 文件里。这事儿不难，但很琐碎。你要导入 requests 库、BeautifulSoup 库，然后写请求、解析 HTML、定位元素、循环提取数据、最后还要处理 CSV 写入。以前我写这个，得一边写代码，一边查文档，特别是 CSV 写入那块，什么 newline=” 之类的参数老是记不住。
用了 Copilot 之后，我只写了一行注释：# 从 a.com/data 页面爬取表格数据，并保存为 data.csv。然后我刚写下 import requests，它就自动提示了 import csv 和 from bs4 import BeautifulSoup。接着，我定义了一个空函数，它就把整个函数的逻辑框架都给我写出来了，包括发送请求、检查状态码、解析 HTML，甚至连 try-except 异常处理都考虑到了。我需要做的，就是根据那个网站的 HTML 结构，稍微修改一下 CSS 选择器，然后跑一下代码，数据就下来了。整个过程，原来可能要半小时，现在十分钟不到就搞定了。
这种效率提升是实打实的。关键在于，它帮你干了那些重复、机械、又容易出错的“体力活”。程序员的核心价值在于思考业务逻辑、设计系统架构，而不是天天去记某个库的 API 怎么用。AI 工具就是把我们从这些杂活里解放出来。
现在市面上的 AI 编程工具有不少，但最主流、用得最多的，基本上就是这几个：GitHub Copilot、Tabnine 和 Amazon CodeWhisperer。
GitHub Copilot 是微软和 OpenAI 合作搞的，基本上是这个领域的标杆。它的优点是跟 Visual Studio Code 集成得最好，用起来最顺手。因为它见了太多 GitHub 上的代码，所以对各种编程语言和框架的支持都很好。 不管你写 Python、JavaScript 还是 Go，它都能给你不错的建议。Copilot Chat 这个功能也很有用，你可以直接在编辑器里问它问题，比如“这段代码怎么优化？”或者“给我解释一下这个正则表达式”，它会直接给你答案，省得你再切出去搜了。
Tabnine 跟 Copilot 有点不一样。它很早就开始做代码补全了。Tabnine 的一个特点是它可以用你自己的代码库来训练模型，这样它提供的建议就会更符合你的项目风格和编码习惯。 这对于一个团队或者公司来说特别有用，能保证大家写出来的代码风格更统一。而且 Tabnine 有免费版，虽然功能少一点，但对于个人开发者来说，是个不错的入门选择。
Amazon CodeWhisperer 是亚马逊出的，它最大的卖点是安全。它在训练的时候会特别注意扫描代码里的安全漏洞，而且它会给出一个参考，告诉你它生成的代码片段是参考了哪个开源项目，帮你规避一些潜在的版权问题。 这对于企业级开发来说，吸引力很大，因为没人想因为用了几行来路不明的代码而吃官司。它对 AWS 自家的服务支持也特别好，如果你平时用很多 AWS 的东西，那 CodeWhisperer 会很好用。
这些工具用起来也很简单，基本上就是在你的代码编辑器（比如 VS Code）里装个插件的事。
以在 VS Code 里安装 GitHub Copilot 为例，步骤如下：
1. 打开 VS Code。
2. 点击左侧边栏的“扩展”图标。
3. 在搜索框里输入“GitHub Copilot”。
4. 找到官方插件，点击“安装”。
5. 安装完之后，它会让你登录 GitHub 账号并授权。
6. 搞定之后，你正常写代码就行了。当它有建议的时候，会用灰色字体显示出来，你按一下 Tab 键就能接受。
刚开始用的时候可能会有点不习惯，感觉旁边有个人一直在“指指点点”。但适应了之后，你就会发现根本离不开了。特别是处理一些你不熟悉的领域时，AI 工具能帮你快速上手。比如，我之前没怎么写过 Go 语言，有个小任务需要用 Go 来实现。我花了点时间学了下基础语法，然后就直接开干了。很多标准库的用法我都不熟，但没关系，我用注释写下我想做什么，Copilot 就能给我对应的代码。我再对照着官方文档检查一下，基本就八九不离十了。这比我自己一点点去啃文档、搜案例要快得多。
当然，AI 工具也不是万能的。它生成的代码，你不能闭着眼睛就用。它毕竟只是个模型，是从海量数据里学到的“套路”，它并不真正“理解”代码的逻辑。所以，它给出的代码可能会有 bug，或者在某些边缘情况下考虑不周全，甚至可能存在安全漏洞。
所以，用这些工具，人的角色就从一个“打字员”变成了一个“代码审查员”（Code Reviewer）。AI 负责写，你负责审查和修改。你要判断它给的方案是不是最优的，逻辑上有没有漏洞，符不符合项目规范。这其实对程序员提出了更高的要求，因为你得有足够的能力去审查代码的好坏。
总的来说，AI 编程工具不会取代程序员，但它会淘汰掉那些只会埋头敲重复代码、不懂得利用工具提高效率的程序员。这是一个趋势，就像当年大家从手动编译转向使用 IDE（集成开发环境）一样。现在，AI 就是这个时代的新 IDE。早点用上，就能早点把精力放在更有创造性的工作上。
