Volgens verschillende onderzoeken gebruikt 60 tot 75 % van de ontwikkelaars al AI om te coderen. Of ze nu Generatieve AI (ChatGPT, Claude, Gemini...), IDE's (VS Code, Jetbrains, Cursor...) of gespecialiseerde extensies (GitHub Copilot, Tabnine, Gemini Code Assist, SonarQube AI...). Dus hoe kies je? Voor welke toepassingen? Moet je AI met je ogen dicht gebruiken en wat vibe coding doen? Ontdek hoe je de juiste keuzes maakt en je workflows versnelt!
Het softwareontwikkelingslandschap heeft een ongekende transformatie ondergaan sinds ons artikel " AI: codegeneratoren, een revolutie voor ontwikkelaars "In februari 2024 publiceerden we een artikel over de voordelen en beperkingen van code-AI.
Eenmaal beperkt tot specifieke velden, kunstmatige intelligentie heeft zich gevestigd als een essentiële partner voor ontwikkelaars. En in een jaar tijd zijn er nieuwe tools verschenen die zich richten op code: Code Claude, Gemini Code Assist, Replit, enz..
Volgens verschillende recente onderzoeken, tussen 60 en 75 % van de codeprofessionals gebruikt AI al in hun dagelijkse workfloween revolutie teweegbrengen in werkmethoden die al tientallen jaren bekend waren.
Deze massale adoptie kan worden verklaard door de groeiende diversiteit aan beschikbare oplossingen. Generalistische generatieve AI's zoals ChatGPT, Tweelingen of Claude gespecialiseerde uitbreidingen zoals GitHub-copiloot of Tabnineen geïntegreerde ontwikkelomgevingen zoals CursorTegenwoordig hebben ontwikkelaars een arsenaal aan tools met indrukwekkende mogelijkheden.
Intelligente autocompletion, automatisch refactoren, testen genereren, aangepaste commits... de mogelijkheden lijken eindeloos. AI is doorgedrongen tot elke ontwikkelingsfase. Elke tweede commit bevat nu geautomatiseerde suggesties.
En toch rijst er bij zo'n overvloed een cruciale vraag: hoe kies je het juiste hulpmiddel voor jouw specifieke behoeften? Omdat Hoewel 'vibe coding' - de praktijk om AI het grootste deel van de code te laten genereren - steeds populairder wordt, zou het onverstandig zijn om deze technologieën blindelings te gebruiken.
Elke oplossing heeft zijn sterke en zwakke punten en voorkeursgevallen, die geïdentificeerd moeten worden om je ontwikkelworkflow te optimaliseren.
De belangrijkste AI-code assistenten
In het ontluikende ecosysteem van AI-assistenten voor ontwikkeling vallen vier grote oplossingen op door hun toepassing en mogelijkheden.
GitHub Copilot: de pionier geïntegreerd in het GitHub ecosysteem
GitHub Copilot is gezamenlijk ontwikkeld door GitHub en OpenAI en heeft zichzelf gevestigd als de benchmark voor AI-coderingsassistenten.
De integratie in het GitHub ecosysteem geeft het een aanzienlijk voordeel voor de miljoenen ontwikkelaars die dit platform gebruiken. Copilot is getraind op de immense database van publieke code die beschikbaar is op GitHub en biedt opmerkelijk relevante contextuele suggesties.
De tool onderscheidt zich door zijn vermogen om zich aan te passen aan de codeerstijl van de ontwikkelaar. Het analyseert de directe context, aangrenzende bestanden en programmeergeschiedenis om codeaanvullingen voor te stellen die harmonieus passen in de bestaande basis. Deze progressieve aanpassing verbetert de kwaliteit van de suggesties aanzienlijk na verloop van tijd.
Copilot is beschikbaar als extensie in een aantal omgevingen (Visual Studio Code, Visual Studio, Vim, Neovim, JetBrains, etc.) en biedt een vloeiende ervaring die op natuurlijke wijze integreert in de workflows van ontwikkelaars. De geïntegreerde chatfunctie kan ook worden gebruikt om gedetailleerde uitleg te krijgen of verzoeken te herformuleren om suggesties te verfijnen.
ChatGPT: de veelzijdige conversatieaanpak
In tegenstelling tot oplossingen die specifiek zijn ontworpen voor ontwikkeling, biedt ChatGPT een conversationele benadering die verder gaat dan de traditionele grenzen van codeerassistenten. Paradoxaal genoeg is deze veelzijdigheid hun grootste kracht op het gebied van programmeren.
Het meest geavanceerde model, GPT 4.5, blinkt vooral uit in het uitleggen van complexe concepten en het genereren van code uit gedetailleerde beschrijvingen in natuurlijke taal. Hun vermogen om de volledige context van een probleem te begrijpen, betekent dat ze complete oplossingen bieden, inclusief documentatie en verklarend commentaar, waardoor ze bijzonder waardevol zijn voor het leren en oplossen van problemen.
De komst van de Canvas-optie voor het delen van code en een verlaging van de " hallucinaties "(fouten in logica of syntaxis).
Hoewel ze niet van nature geïntegreerd zijn met ontwikkelomgevingen, bieden de modellen van ChatGPT ongeëvenaarde flexibiliteit voor het verkennen van verschillende benaderingen, het debuggen van complexe code of het snel genereren van prototypes. Hun generalistische aard maakt ook een soepele overgang mogelijk van ontwikkeling naar documentatie, testen of architectuurplanning.
Gemini Code Assist: de AI-code-assistent van Google
Gemini Code Assist wordt eind 2024 gelanceerd en vertegenwoordigt de belangrijkste evolutie van Google's aanbod op het gebied van code assistenten. Deze nieuwe assistent profiteert van de geavanceerde mogelijkheden van het Gemini 2.0 Pro-model, dat speciaal is geoptimaliseerd voor programmeren.
Hoogtepunten:
- Native integratie in de Google Cloud-omgeving en populaire IDE's (VS Code, IntelliJ, Android Studio)
- Multimodaal begrip, zodat je tegelijkertijd code, schermafbeeldingen en diagrammen kunt analyseren
- Code genereren vanuit schetsen of handgetekende gebruikersinterfaces
- Uitzonderlijke contextualisering die rekening houdt met het hele project en zijn afhankelijkheden
- Real-time optimalisatiesuggesties op basis van best practices die specifiek zijn voor elke taal
- Geavanceerde ondersteuning voor AI en machinaal leren met aangepaste modelgeneratie
Prijs: 20 $/maand (inbegrepen in Google One AI Premium, met een beperkte versie die gratis beschikbaar is)
Claude Code: de AI-code-assistent van Anthropic
Claude Code werd begin 2025 gelanceerd en is een commandoregeltool ontwikkeld door Anthropic waarmee ontwikkelaars programmeertaken rechtstreeks vanaf hun terminal kunnen delegeren. Gebaseerd op het Claude 3.7 Sonnet model, onderscheidt het zich door zijn vermogen om volledige projecten te begrijpen en contextgevoelige code te genereren die naadloos integreert in bestaande code bases.
Hoogtepunten:
- Analyse van volledige projecten met een totaaloverzicht, waardoor een van de beperkingen uit het oorspronkelijke artikel wordt weggenomen
- Genereren van bijzonder robuuste unit tests
- Uitstekend vermogen om de prestaties van code te optimaliseren
- Integratie met Git en de belangrijkste CI/CD-systemen
Prijs: 30 $/maand (inbegrepen bij het Claude Pro-abonnement)
Devin (Cognition): een AI-agent die ingenieurs wil vervangen
Devin, onthuld in maart 2024, beschrijft zichzelf als de "eerste autonome AI-softwareontwikkelaar". In tegenstelling tot conventionele assistenten kan Devin volledige ontwikkelingsprojecten uitvoeren met minimale supervisie.
Hoogtepunten:
- In staat om volledige applicaties te plannen, coderen, testen en implementeren
- Kan navigeren tussen verschillende tools (IDE, terminal, browser)
- Detecteert en corrigeert fouten automatisch tijdens runtime
- Leert van zijn fouten en verbetert geleidelijk zijn prestaties
Prijs: vanaf 40$ /maand voor individuele ontwikkelaars
Replit Ghostwriter X: kan complete applicaties genereren
Deze nieuwe versie, een belangrijke evolutie van Ghostwriter, die eind 2024 wordt gelanceerd, is gebaseerd op een LLM speciaal getraind op code van hoge kwaliteit.
Hoogtepunten:
- Geïntegreerde cloud-ontwikkelomgeving
- Ondersteuning voor meer dan 50 programmeertalen
- Modus "Peer programming", die een echte codeerpartner simuleert
- Mogelijkheid om volledige toepassingen te genereren op basis van eenvoudige beschrijvingen
Prijs: 25 $/maand (gratis beperkte versie)
Gespecialiseerde AI tijdens de hele ontwikkelingscyclus
Naast algemene AI is er een hele reeks AI gespecialiseerd voor specifieke taken in de softwareontwikkelingscyclus:
- Projectplanning en -beheer
Doel: Taken organiseren, doelstellingen definiëren, specificaties schrijven en de voortgang van projecten bewaken- Begrip AI / pmMilestones / pmSpecs : specificatiegeneratie en epische decompositie
- ChatGPT / Claude (in brainstormmodus) : verzoeken omzetten in concrete taken
- Maandag.com / Jira / Trello : Kanban-borden en agile beheer verbeterd door AI
- ClickUp / Wrike / Smartsheet : dynamische planning en bewaking van deadlines
- Taskade / Bitrix24 : volledig geautomatiseerd projectbeheer met behulp van AI
- Projectplanner (PAI) : softwareoplossing met AI om workflows te optimaliseren
- Codering en codegeneratie
Doel: Snel code schrijven, voltooien en genereren.- GitHub Copilot / Amazon Q Ontwikkelaar : contextuele voltooiing en codeoptimalisatie
- Google Gemini code assist : hulp bij complexe talen.
- Claudecode (CLI): Commando's uitvoeren via natuurlijke verzoeken
- AskCodi : Efficiënt code genereren met AI
- DeepCode (Snyk-code) : real-time analyse en suggesties
- Intel AI-tools voorbeelden : gestructureerde workflow voor geavanceerde codering
- Commits en commit berichten beheren
Doel: Vastleggingsberichten schrijven die voldoen aan de standaarden.- Commitizen / commitlint : validatie via VS Code-plugins
- GitHub Copilot : berichtgeneratie van diffs
- Gitmoji : gestandaardiseerde pictogrammen voor commits.
- Claude Code : geautomatiseerde commits via spraakopdrachten
- GitFlow : integratie met conventionele commits voor geautomatiseerde pijplijnen.
- Codecontrole en statische analyse
Doel: Detecteer bugs en verbeter de kwaliteit.- Sourcegraph Cody / DeepCode (Snyk Code) : analyse van kwetsbaarheden.
- CodeClimate / SonarQube : voortdurende beoordeling van kwaliteitsmaatstaven
- DeepSource : detectie van inefficiënte patronen
- ReSharper : realtime refactoring-suggesties
- Qodana : Inspectieplatform voor codekwaliteit geïntegreerd in CI/CD-pijplijnen
- Genereren en automatiseren van eenheidstesten
Doel: geautomatiseerde tests maken.- GitHub Copilot / Amazon Q Ontwikkelaar : tests genereren uit opmerkingen
- ChatGPT : Aanmaken van testsuites met behulp van natuurlijke query's
- Pytest / Jest : integratie met AI voor geparametriseerd testen
- AutoDev : testautomatisering in CI/CD-pijplijnen
- Selenium : Geautomatiseerde interfacetests met AI.
- Refactoring en codeoptimalisatie
Doel: Leesbaarheid en prestaties verbeteren.- ReSharper / DeepSource : suggesties voor refactoring.
- Claudecode (CLI): uitvoeren van refactoringcommando's.
- ESLint / Mooier : geautomatiseerde opmaak via AI.
- Intel AI-tools voorbeelden : prestaties optimaliseren via AI-workflows
- Zwart : codeopmaak met vooraf gedefinieerde AI-regels
- Continue integratie en implementatie (CI/CD)
Doel: builds, tests en implementaties automatiseren.- GitLab CI / Jenkins : pijplijnen met conventionele commits.
- ChatGPT : genereren van YAML/Dockerfile bestanden.
- Claude Code : geautomatiseerde inzet via CLI
- Argo CD : continue inzet met AI-validatie
- GitHub acties : integratie met AI-gegenereerde workflows
- Documentatie en opmerkingen
Doel: duidelijke, actuele documentatie bijhouden.- Zwem / Begrip AI : automatisch genereren van documentatie op basis van code en real-time updates
- IDE-uitbreidingen : automatisch invoegen van gestructureerde docstrings om code beter te begrijpen
- Docusaurus / MkDocs : het maken van gidsen en documentatiesites met gebruiksvriendelijke IA-tools
- Lees de documenten : hosting en automatisch genereren van documentatie in realtime met AI-integratie
- Onderhoud, bewaking en versiebeheer
Doel: prestaties te controleren en softwareversies effectief te beheren.- New Relic / SonarQube : realtime bewaking van applicaties met proactieve detectie van afwijkingen
- GitVersion : geautomatiseerd semantisch versiebeheer voor consistent versiebeheer
- Datadog : geavanceerde bewaking met voorspellende analyse om de prestaties te optimaliseren.
- SemVer : automatisch genereren van changelogs gebaseerd op conventionele commits.
- CLI automatisering voor terugkerende taken
Doel: de dagelijkse commandoregelbewerkingen versnellen en automatiseren.- Claude Code : uitvoeren van Git en andere commando's via zoekopdrachten in natuurlijke taal, wat complexe interacties vereenvoudigt
- AutoDev : uitgebreid framework voor het automatiseren van refactoring- en testtaken, geïntegreerd met CI/CD-pijplijnen
- Taskade CLI : taakautomatisering en projectbeheer rechtstreeks vanaf de opdrachtregel met AI-ondersteuning
- Bitrix24 CLI : volledig projectbeheer en samenwerking tussen teams via online bestellingen, waardoor workflows worden geoptimaliseerd
Welk hulpmiddel moet je kiezen?
Ondanks hun indrukwekkende capaciteiten hebben de huidige AI-modellen een beperkt begrip van code en kunnen ze beveiligingslekken of kwetsbaarheden genereren. Ze hebben ook moeite om de algehele architectuur van een project te begrijpen en missen een kritisch beoordelingsvermogen.
De keuze van een AI-assistent hangt grotendeels af van de specifieke gebruiksscenario's. Voor continue ontwikkeling en teamprojecten die GitHub gebruiken, is GitHub Copilot een voorkeurskeuze dankzij de native integratie en het vermogen om de stijl van het team te leren.
De keuze hangt ook af van de hoofdprogrammeertaal. Zoals we zagen in het artikel AI: codegeneratoren, een revolutie voor ontwikkelaars, zijn de talen die deze AI's beheersen afhankelijk van hun trainingsgegevens.
De aard van het project is ook een belangrijke factor. Voor web- en mobiele applicaties biedt GitHub Copilot een vloeiende ervaring. Tabnine is relevant voor projecten met strikte vertrouwelijkheidseisen. Voor native cloudapplicaties, met name op AWS, is Amazon CodeWhisperer een logische keuze.
Belangrijke ontwikkelingen sinds 2024
Beter begrip van complexe projecten
Nieuwe LLM's zoals Claude 3.7 Sonnet of GPT-4.5 hebben hun vermogen om complexe codebases te begrijpen aanzienlijk verbeterd, waardoor een van de belangrijkste beperkingen die in het artikel over 2024 werden genoemd, is opgeheven. Deze modellen kunnen nu hele projecten analyseren en context onderhouden over tienduizenden regels code.
Verminderde hallucinaties
Hallucinaties, een groot probleem dat in het eerste artikel werd genoemd, zijn aanzienlijk verminderd in de nieuwe modellen die zich specialiseren in code. Tests tonen bijvoorbeeld aan dat GitHub Copilot zijn fouten sinds 2023 met 30 % heeft verminderd, terwijl Claude Code een hallucinatiegraad van minder dan 5 % heeft op programmeertaken.
Beter beheer van ethische en intellectuele eigendomskwesties
Als reactie op de ethische en juridische zorgen die in het artikel worden genoemd, bieden de meeste AI-tools voor code nu verbeterde vertrouwelijkheidsopties:
- Offline modus voor gevoelige omgevingen
- Automatisch filteren van mogelijk problematische suggesties
- Meer transparantie over leerbronnen
- Opties om bepaalde stortingen uit te sluiten van de schijf
Democratisering van de programmering
De nieuwe code assistenten hebben de instapdrempel voor programmeren aanzienlijk verlaagd. Recente studies tonen aan dat beginners die deze tools gebruiken in 3 maanden het vaardigheidsniveau bereiken dat voorheen meer dan een jaar leren vergde.
De toekomst van AI met code
De voorspelling van Thomas Dohmke (CEO van GitHub) genoemd aan het begin van deArtikel uit 2024 lijkt te worden bevestigd: "AI zal binnen 5 jaar 80% aan code schrijven". Er wordt nu al geschat dat tegen 2025 40 tot 50 % aan commerciële code zal worden gegenereerd of zwaar zal worden bijgestaan door AI.
De meest veelbelovende toekomstige ontwikkelingen zijn onder andere:
- AI die bedrijfsintenties begrijpt Toekomstige generaties code assistants zullen in staat zijn om business requirements direct te vertalen naar complete technische oplossingen.
- Gespecialiseerde assistenten per vakgebied AI's die specifiek zijn opgeleid voor bepaalde sectoren (financiën, gezondheidszorg, e-commerce) en die de wettelijke beperkingen en best practices op dit gebied begrijpen.
- Autonoom onderhoud systemen die code in productie kunnen monitoren, problemen kunnen detecteren en corrigerende maatregelen kunnen voorstellen (of zelfs uitvoeren).
- Meer natuurlijke samenwerking tussen ontwikkelaar en IA De interface tussen de ontwikkelaar en de assistent zal intuïtiever worden, met multimodale mogelijkheden die communicatie via tekst, stem en zelfs schetsen mogelijk maken.
De veranderende rol van ontwikkelaars
Als AI-code zich snel ontwikkelt, moet de rol van ontwikkelaars zich daaraan aanpassen. AI transformeert ontwikkelpraktijken, met de opkomst van "vibe coding" en "prompt-based development".
Het vermogen om precieze instructies te formuleren voor AI-assistenten wordt een essentiële vaardigheid. Ontwikkelaars richten zich meer op architectuur, gebruikerservaring en bedrijfslogica.
AI wordt geïntegreerd in de hele ontwikkelingscyclus, van ontwerp tot onderhoud. Het aanpassen van modellen aan bedrijfsbehoeften is een belangrijke trend. AI draagt bij aan de democratisering van ontwikkeling, waardoor niet-technische profielen toepassingen kunnen maken zonder code.
De rol van de ontwikkelaar evolueert naar supervisie, architectuur en beheer van de samenwerking tussen mens en machine.
Conclusie
Het kiezen van een AI-tool voor codering hangt af van een aantal factoren die specifiek zijn voor jouw situatie. We raden een gefaseerde aanpak aan. Het is cruciaal om de gegenereerde code systematisch te controleren en om AI te beschouwen als partner, niet als vervanging.
Bovendien blijft het beheersen van de kunst van de prompt essentieel om tijdverspilling te voorkomen. De toekomst van softwareontwikkeling krijgt vorm rond een symbiose van mens en machine, waarbij elke partij zijn aanvullende sterke punten inbrengt. Ontwikkelaars die deze technologieën omarmen en tegelijkertijd een kritische blik behouden, zullen het best geplaatst zijn om te gedijen in dit nieuwe tijdperk.
