AI 開發者工具 AI 工具推薦

Swytchcode

讓AI編程代理安全呼叫2000+ API的強固工具

MagicPath

用提示在無限畫布上生成與迭代 UI 設計

Black Forest Labs (FLUX)

開源影像生成模型 FLUX 的開發團隊

免費或付費 4.4

Locofy

新加坡出品：用 AI 把設計稿變成前端程式碼

Krutrim

印度 Ola 打造、主打印度多語的 AI 助理與雲端

免費或付費 3.7

Datature

無需寫程式就能訓練、部署電腦視覺模型的平台

Baichuan

搜狗創辦人王小川打造、開源實力堅強的大模型

免費或付費 3.9

Zhipu GLM (ChatGLM)

清華團隊出身、中國最受矚目的開源大模型之一

Keploy

用真實流量自動生成 API 測試與 Mock 的開源測試平台

TestSprite

為編碼代理打造的 AI 測試平台，提供機器可讀的驗證迴圈

T-Rex Label

由 IDEA 研究院打造的 AI 影像標註工具,主打零樣本自動標註,大幅加速電腦視覺資料集的製作。

RunCell

給資料科學家與機器學習工程師的 AI 代理,直接在 Jupyter Notebook 裡幫你寫程式、跑分析、debug,理解整個 notebook 脈絡。

Anchor Browser

為 agentic AI 打造的雲端瀏覽器自動化基礎建設,讓 agent 像真人一樣上網操作,內建反偵測與自動解 CAPTCHA、無限並行,WebVoyager 任務完成率達 89%。

Hyperbrowser

為 AI agent 從頭打造的雲端瀏覽器基礎建設,可同時開上千個隔離 session,還附一個看得懂白話指令的 HyperAgent 框架,讓 agent 直接讀懂任務去操作網頁。

Steel

開源的瀏覽器 API,把 Chromium 包成可大規模雲端管理的 REST/WebSocket 服務,專門當 AI agent 與爬蟲上網的底層,自架免授權費,雲端版也有免費額度。

Kodus

開源、模型自選的 AI 程式碼審查 agent,直接在 GitHub/GitLab/Bitbucket 的 PR 裡跑審查,會學你團隊的規則,自帶 API key、對 LLM 成本零加價。

Reindeer

號稱「資料庫界的 Cursor」,一個看得懂你 schema 的 AI 編輯器,即時補全複雜 SQL、自動抓出語法與邏輯錯誤,還能把白話描述轉成可上線的查詢。

免費或付費 3.9

Kernel

給 AI agent 用的雲端瀏覽器基礎建設,毫秒級冷啟動、內建反偵測與代理,讓 agent 像真人一樣上網填表、抓資料、操作網站,開發者免自己養瀏覽器叢集。

免費或付費 4.4

Omnara

把 Claude Code 等程式 AI agent 的執行過程同步到手機與網頁,讓你離開電腦也能審核、回覆、繼續派工,是給 AI 代理工程師的隨身指揮中心。

Zerve

給資料科學與 AI 團隊的協作開發環境,用圖形化的畫布取代傳統 notebook,還能跑平行運算、整合 AI agent。

Google Antigravity

Google 推出的 agent 優先開發平台,讓 AI agent 自己跨編輯器、終端機與瀏覽器完成任務,人退到監督位置。

2Slides

少數提供公開 REST API 與開源 MCP 伺服器的 AI 簡報工具,讓開發者能在程式裡直接呼叫生成簡報。

免費或付費 3.8

Anima

把 Figma 設計稿、一個想法、甚至直接複製一個現有網站,轉成可上線的前端程式碼,再用 AI 對話微調。

Promptfoo

開源的 LLM 評測與紅隊測試工具,用宣告式設定就能比較 GPT、Claude、Gemini 的表現,還能對 AI 應用做越獄、prompt 注入等弱點掃描,評測直接在本機跑。

Blaxel

為 AI agent 打造的「永續沙箱」平台,閒置時待命零運算費、25 毫秒內喚醒,能撐五萬個並行沙箱,還把 agent 與 MCP server 同地部署來壓低延遲。

AI2sql

用白話描述就生出 SQL 的查詢工具,支援 PostgreSQL、MySQL、Snowflake、BigQuery 等七種資料庫,還能解釋、優化、格式化既有查詢,並提供 MCP 讓 Cursor、ChatGPT 直接接。

免費或付費 3.9

AgentOps

專為 AI agent 打造的可觀測性平台,支援 OpenAI、CrewAI、Autogen 等 400 多種框架與模型,主打時光回溯除錯,能把 agent 的每一步重播出來看哪裡出錯。

RAGFlow

開源的 RAG 引擎,強在「深度文件理解」——把 PDF、表格、圖片等多格式資料清洗成高品質語意片段,再用向量加 BM25 混合檢索與重排,給 LLM 一個靠譜的上下文層。