AI 寫程式完整指南：從生成式 AI 原理到寫程式 AI 工具排名推薦

隨著生成式 AI 技術的成熟，現在只要輸入一句自然語言指令，就能讓 AI 自動撰寫程式、除錯、甚至完成整個專案架構。對開發者來說，AI 不再只是輔助工具，而是能夠實際幫你寫程式的智能夥伴。

本篇文章將完整解析 AI 寫程式的原理、能寫哪些語言、最推薦的 AI 寫程式工具、實際應用範例與使用教學，幫助你從新手到進階開發者，都能充分運用 AI 提升開發效率。

生成式 AI 的基礎是大型語言模型（LLM, Large Language Model）。 它的主要原理是：

1. 訓練大量文本（包含人類語言 + 程式碼），例如 Python、JavaScript、C++、SQL 等。
2. 學習統計關係：模型透過分析上百億個文字與程式碼範例，學會哪些語句通常會跟哪些語句出現。
3. 生成下一個字/符號的預測：當使用者輸入一段提示（prompt），模型就會根據已學習的模式預測接下來最合理的程式碼片段。

簡單來說： 模型不是理解邏輯去推導出結果，而是根據語料中的統計規律生成高機率合理的程式。如 OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude 或 Google 的 Gemini。這些模型經由大量開源程式碼與技術文件訓練，能學習不同語言的語法與邏輯，並生成具有功能性的程式碼。

AI 寫程式的常見用途包括：

• 自動生成程式碼：只需輸入需求描述，AI 即可輸出完整函式或模組。
• 程式除錯與錯誤提示：AI 能分析程式碼錯誤，並提出修正方案。
• 程式重構與優化：提高程式可讀性與效能。
• 學習輔助：初學者能快速理解語法或 API 使用方式。

舉例來說，你可以輸入：請幫我寫一個 Python 程式，用來抓取指定網站的標題與 meta 描述。AI 就能直接產出能執行的程式碼，並附上註解。

• GitHub Copilot 開發者：GitHub + OpenAI。 功能亮點：在 IDE（如 VS Code、JetBrains）中提供即時程式碼建議、自動補完、從自然語言提示變成程式碼片段。 適用情況：你平常使用主流編輯器、需要快速寫函數／補完／範本程式碼。 注意事項：雖然強，但生成程式碼仍需人來檢查／調整；研究指出 AI 生成程式碼可能有安全弱點。 總體評價：目前市場上最具代表性的 AI 程式助手。
• Tabnine 開發者：Tabnine（原名 Codota） 功能亮點：支援多種程式語言，在鍵入時提供智能補完。 適用情況：多語言／跨語言專案。 注意事項：自然語言 → 程式碼能力較弱。 總體評價：補完導向使用者的好選擇。
• Amazon CodeWhisperer 開發者：AWS 功能亮點：最適合 AWS 雲端環境，自然語言產生程式碼片段。 適用情況：AWS 生態系專案。 注意事項：非 AWS 專案時適用性較弱。 總體評價：雲端導向助手，在特定環境尤其好用。
• Codeium 功能亮點：免費、多語言、支援 20+ IDE。 適用情況：想試試替代方案、降低成本。 注意事項：生態系較小。 總體評價：高 CP 值選項。
• Claude Code（程式碼導向版本） 開發者：Anthropic 功能亮點：擅長邏輯推理與程式理解。 適用情況：複雜邏輯、多步驟思考需求。 注意事項：整合度相對較低。 總體評價：適合深度分析用途。

工具比較表

AI 寫程式的能力涵蓋幾乎所有主流語言，包括但不限於：

• 前端語言：HTML、CSS、JavaScript、TypeScript、React、Vue
• 後端語言：Python、Node.js、Java、PHP、C#、Go、Ruby
• 資料分析：Python（Pandas、NumPy）、R
• 行動開發：Swift（iOS）、Kotlin（Android）
• 自動化與腳本：Bash、PowerShell

AI 對於語法結構明確、資料量大的語言（如 Python、JavaScript）表現最佳。

例 1：快速生成演算法（Python）

需求：寫一個能找出列表中第二大數字的 Python 函數。

AI 提示語（Prompt）：用 Python 寫一個函數，找出列表中第二大的數字，如果不存在就回傳 None。

def second_largest(nums): unique_nums = list(set(nums)) if len(unique_nums) < 2: return None unique_nums.sort(reverse=True) return unique_nums[1] print(second_largest([3, 5, 7, 7, 1])) # 輸出：5

例 2：自動生成 API（Flask）

需求：建立一個能接收 JSON 並回傳結果的 REST API。

AI 生成結果：

from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/add', methods=['POST']) def add_numbers(): data = request.get_json() a = data.get('a') b = data.get('b') if a is None or b is None: return jsonify({'error': 'Missing parameters'}), 400 return jsonify({'result': a + b}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

例 3：自動除錯與重構（JavaScript）

原始程式：

function greet(name) { console.log("Hello" + name) } greet() // TypeError

AI 修正建議：

function greet(name = "Guest") { console.log("Hello " + name); } greet(); // 輸出：Hello Guest

優點

大幅提升開發效率 AI 能在短時間內生成可用的程式架構與範例，大幅減少撰寫樣板程式碼的時間，讓開發者能專注於邏輯與功能設計。

降低學習門檻 初學者可以透過 AI 工具快速理解語法與邏輯結構，並即時獲得程式建議，縮短學習曲線。

即時輔助與除錯 AI 能即時提供程式錯誤提示與修正建議，比傳統搜尋方式更快速，提升開發與除錯效率。

創意啟發與多元解法 AI 可以提供多種不同的程式設計思路與實作方式，啟發開發者從新角度思考問題，拓展創新空間。

缺點

生成程式碼品質不穩定 AI 生成的程式碼可能包含語法錯誤、效率低下的邏輯，或不符合專案標準，仍需人工檢查與調整。

安全與版權風險 部分 AI 所生成的內容可能引用受開源授權限制的程式碼，若未妥善處理，可能造成法律與安全問題。

過度依賴風險 若開發者過於依賴 AI，自主思考與問題解決能力可能逐漸下降，長期影響程式設計能力與創造力。

理解深度不足 AI 雖能生成程式碼，但並不真正理解業務邏輯或專案需求，可能產生表面正確、實際不符需求的結果。

使用步驟：

1. 登入 GenApe 平台打開AI助手
2. 選擇自訂助手並輸入“你是一個頂尖的Python工程師，我會讓你生成程式碼或幫我優化程式碼，你可以長時間思考給出精準的程式碼和注釋”
3. 建立AI助手並輸入需求“寫一個能找出列表中第二大數字的 Python 函數。”
4. 查看生成結果：GenApe 會生成完整程式碼

透過 GenApe，開發者無論是初學者還是專業工程師，都能大幅提升寫程式的效率與品質。從建立自訂助手到生成程式碼的過程，只需幾個簡單步驟，就能快速獲得專業級的程式解決方案。若你也想體驗 AI 寫程式的強大功能，或需要我們協助導入 GenApe 到你的開發流程中，歡迎隨時與我們聯繫！