Repl 的 Chrome 擴展專為希望提升在 Repl.it 上編程體驗的開發者設計。它提供輕鬆訪問讀取-執行-列印循環（REPL）環境，並配備改善代碼管理、導航和檢查的功能。用戶可以快速創建和管理項目、查看日誌，以及輕鬆下載文件，使編程更快、更高效。這個擴展是任何希望最大化其在 Repl.it 上編程能力的人的必備工具。

Code Fundi是一個全面的AI驅動的編碼助理，旨在提升軟體開發者的生產力。通過直接集成到如Visual Studio Code等編碼環境中，Code Fundi提供了一系列功能，包括代碼修復、生成、調試和代碼審查。這個工具不僅幫助更快地編寫更好的代碼，還協助理解和解釋代碼，因此對個別開發者和開發團隊來說都是一個寶貴的資源。

Continue.dev 是一款強大的開源AI代碼助手，與您的IDE集成，提供可定制的自動完成和聊天體驗。用戶可以連接任何模型，無論是開源還是商業模型，並將其用於各種任務，如聊天、自動完成等。Continue.dev 被設計用來保持開發者的流暢度，支持通過配置文件進行深度定制，可以根據特定的項目需求進行調整，提高生產力和開發效率。

EzCoders作為一個AI助手，簡化了編程過程，讓用戶可以直接與AI模型聊天。無論你需要撰寫代碼、理解複雜的算法，或是調試問題，ezCoders都提供即時支持。它支持多種編程語言，並能輕鬆集成到你的編程環境中，成為各級開發者的寶貴工具。使用ezCoders，你可以提出問題並獲得詳細的回答，創造一個更高效的編程體驗。

GenAPI是一款尖端的生成式AI工具，旨在迅速從文本輸入創建生產級API。通過將想法直接轉換為精心設計的API，GenAPI消除了手動開發過程中耗時且容易出錯的階段。該工具專注於成本效益、可靠性和安全性，確保生成的API具有高質量並且準備好用於生產。

GPT All-Star是一款尖端的基於AI的工具，旨在促進Web應用程式的從零開始開發。它利用先進的機器學習算法高效生成代碼，簡化開發過程。該平台還通過自主AI代理支持團隊協作，提高生產力，實現無縫項目管理。有了GPT All-Star，開發人員可以更多地專注於創意和高層次的任務，將重複的代碼生成交給AI，從而優化工作流程，加速項目時間表。

MicroGPT 為開發者提供了一個強大的工具，以提升他們的編碼體驗。這款 Chrome 擴展無縫集成到您的工作流程中，提供實時除錯、智能代碼建議和即時文檔支持。通過利用 AI，MicroGPT 幫助加快開發週期，讓程式設計師專注於創造力和創新，而不是手動故障排除。適合在 Remix 在線 IDE 中使用，這個擴展特別滿足現代開發者尋找有效的生產力提升解決方案的需求。

Nearly AI 利用先進的人工智慧，提供了一個強大的解決方案，用於在 Laravel 中生成管理面板和 CRUD 操作。這個以 AI 驅動的工具簡化了複雜的後端過程，讓開發者能專注於應用開發的關鍵方面。通過自動化重複性的任務，Nearly AI 有助於減少開發時間、最小化錯誤並確保項目之間的一致性。直觀的界面和強大的 AI 算法使其成為新手及經驗豐富的 Laravel 開發者不可或缺的工具。

Replit是一個全面的軟件開發和部署平台，由AI驅動。它提供了一個多功能環境，開發人員可以直接在瀏覽器中編寫、運行和分享50多種編程語言的代碼。擁有協作編碼、自動托管和與各種工具的集成功能，Replit旨在簡化編碼過程。其AI能力協助編寫代碼、捕捉錯誤並自動化重複性任務，使軟件創建更快且更高效。

SpellBox 利用人工智能根據用戶提供的提示生成代碼，使開發者能快速克服挑戰性的編程問題。通過自動化代碼創建和提供即時解決方案，SpellBox 提高了生產力，減少了編寫代碼所需的時間和精力。它是開發者需要快速、準確和可靠的代碼生成，避免手動編碼複雜性的重要工具。

Tenhaw是一個創新的交付管理平台，旨在改變軟件團隊處理項目交付的方式。通過利用AI模擬的力量，它為項目數據提供可行的洞察，幫助團隊應對風險並增強協作。它與Jira無縫集成，使團隊能夠評估他們的日常運作，預測潛在挑戰，最終改善交付時間表。透過聚焦於可視化團隊健康和生產力的功能，Tenhaw成為追求卓越工作流程的團隊的重要工具。

Warp是一款最前沿的終端應用，使用Rust構建並集成AI能力。旨在提高開發團隊的生產力和效率，Warp提供了許多功能，使得編碼、調試和管理工作流變得更加容易。該終端經過速度和可靠性優化，適合尋求下一代終端體驗的開發者。目前，Warp可在macOS和Linux平台上使用，具有支持離線生產力和團隊協作的功能。

Copilot Chat 是一款基於人工智慧的對話工具，旨在幫助開發人員使用測試驅動開發方法生成代碼。它允許用戶指定代表其編碼意圖的測試案例。Copilot Chat 與大型語言模型（LLM）互動，以創建、驗證並逐步改進代碼，直到所有測試案例都通過。這個工具的目的是簡化編碼過程，減少調試時間，並通過確保生成的代碼滿足預定的測試標準來提高代碼質量。