1. 代码补全和预测类：

 GitHub Copilot：由 GitHub 与 OpenAI 合作开发，功能类似于虚拟结对程序员。它可以根据字符串、注释、函数名或代码本身理解上下文，建议整行或整块代码，甚至能翻译代码、生成单元测试等。支持多种主流集成开发环境，兼容 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go 和 Java 等多种语言。

 TabNine：使用神经*从大量开源代码数据集中学习，支持 20 多种编程语言，与多种代码编辑器无缝集成，能在开发者键入时预测并提供代码片段，提供高度相关的代码建议，帮助开发者快速有效地编写代码。

 Amazon CodeWhisperer：经过大量开源代码数据集训练，可根据注释和现有代码提出代码建议，支持各种编程语言，并与多种 IDE 兼容，包括 JetBrains IDE、Visual Studio Code、AWS Cloud9 等。它能自动执行重复任务，提高生产力，并提供基于行业标准的建议，促进*、安全的代码创建。

 通义灵码：阿里云出品的智能编码辅助工具，能提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释等功能，支持多种编程语言和主流 IDE 工具，还具备研发智能问答、异常报错排查等能力。 2. 代码审查类：

 DeepSource：自动化代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供一系列静态代码分析规则，用于检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题。可与代码托管平台（如 GitHub、GitLab 等）和集成开发环境集成，实时分析代码并提供改进建议。

 CodeGuru：亚马逊推出的开发者工具，包括 CodeGuru Reviewer 和 CodeGuru Profiler。Reviewer 能利用 AI 技术分析代码，识别潜在缺陷和优化建议；Profiler 则是性能分析工具，可帮助开发者识别应用程序中的性能瓶颈并提供优化建议。 3. Bug 检测和代码质量分析类：

 SonarLint：免费插件，可集成到 IntelliJ IDEA、Eclipse、Visual Studio 等集成开发环境中。能够实时分析代码，提供有关潜在 bug、安全漏洞等方面的实时反馈，帮助开发者在编码过程中及时发现和修复代码质量和安全性问题。

 DeepCode：基于 AI 的代码审查工具，利用机器学习算法分析代码库，识别潜在的安全漏洞、bug 风险和性能问题，并从大量开源代码数据集中学习，应用先进的语义分析技术，为开发人员提供*的、上下文感知的建议，提高代码质量。 4. 自动代码重构类：

 Sourcery：自动化的代码重构工具，可以分析代码，并自动应用一系列重构模式和*实践，以改进代码的可读性、性能和可维护性，包括消除冗余、简化复杂代码、引入更清晰的命名等。 5. 自动化测试类：

 Testim：AI 驱动的自动化测试平台，提供直观的界面，方便用户录制、编辑和运行自动化测试，测试范围涵盖 Web 应用程序、移动应用程序和 API 等不同类型的应用。还具备基于机器学习的智能测试自动化功能，可识别和维护测试脚本，减少测试的维护成本。 6. 设计到代码转换类：

 MutableAI：能够将原始设计文件转换为功能性 HTML/CSS 代码，减少将设计转变为实时网站所需的时间和精力。支持响应式设计，确保生成的代码兼容不同的屏幕尺寸，无需额外的代码调整，弥合了设计师和开发人员之间的差距。

 Enzyme：可以将原始设计文件（如 Ske*h、Figma 或 Adobe XD 文件）转换为 React 组件，简化了从设计到开发的过渡，促进设计人员和开发人员之间更高效的协作以及更平稳的流程转换，并且支持组件驱动的架构，提高代码效率和一致性。