Godine 2024. i 2025. postale su prekretnica za AI asistente za kodiranje. Više ne govorimo samo o dovršavanju jedne linije koda, nego o alatima koji razumiju cijeli projekt, predlažu arhitekturu i pomažu u učenju.
Ako radiš web development, Python ili UI/UX, ovi alati ti mogu skratiti sate rada i smanjiti broj bugova. Istodobno otvaraju nova pitanja: što s privatnošću koda, licencama i prevelikom oslanjanju na AI?
Na UmjetnAI već se objavljuju vodiči i recenzije alata poput Cursor, GitHub Copilot, v0.dev, bolt.new, Gemini 2.5 Pro, Google Antigravity IDE i builder.io. Cilj ovog teksta je dati jasan, praktičan pregled, bez teškog žargona, kako bi lakše odabrao pravi alat za svoj stack i način rada.
Što AI alati za programiranje mogu (realno) napraviti umjesto vas u 2025.
Današnji AI asistenti za kodiranje rade puno više od auto-completa. U praksi se mogu osloniti na njih za ponavljajuće i analitičke zadatke, ali ne i za konačne odluke o arhitekturi.
Tipični zadaci koje dobro rješavaju:
- automatsko dovršavanje koda na razini cijelih funkcija ili komponenti
- generiranje novih funkcija na temelju opisa na prirodnom jeziku
- pisanje unit testova i osnovnih integration testova
- refaktoring postojećeg koda, često kroz više datoteka
- objašnjavanje tuđeg ili legacy koda, uz sažetke i komentare
- hvatanje tipičnih bugova i anti-patterna u pull requestovima
- prijedlozi API strukture i osnovne arhitekture za manje servise
- pomoć pri pisanju dokumentacije, README datoteka i komentara
Moderni modeli, poput Gemini 2.5 Pro, mogu analizirati velike codebaseove, pratiti međuovisnosti modula i predlagati refaktoring bez da ručno pretražuješ svaki file. Sve češće rade izravno unutar IDE-a ili preglednika, pa ne moraš skakati između više alata.
Ipak, ograničenja su realna:
- ponekad generiraju „uvjerljiv, ali pogrešan“ kod
- ne razumiju poslovni kontekst jednako dobro kao tim
- mogu otvoriti sigurnosne rupe, osobito kod kriptografije i auth sloja
- pitanje je što se događa s tvojim kodom u cloudu i tko ga trenira
- licenciranje generiranog koda nije uvijek sasvim jasno
Ako radiš s proprietary kodom ili u reguliranoj industriji, razumno je razmotriti lokalne ili self-host opcije poput Tabnine ili TabbyML, kako bi kod ostao u tvojem okruženju.
Prije ozbiljne primjene uvijek provjeri politiku tvrtke o AI alatima, osobito oko prijenosa koda u vanjske servise i obveza vezanih uz GDPR i ugovore s klijentima.
Prednosti: brži razvoj, manje bugova, lakše učenje
U praksi se glavna vrijednost AI asistenata vidi u produktivnosti i učenju.
Najvažnije koristi:
- brže pisanje boilerplatea, konfiguracija i ponavljajućih uzoraka
- manje copy-pastea sa StackOverflowa i dokumentacije
- lakše snalaženje u starim projektima i tuđem kodu
- brži onboarding junior programera na postojeći projekt
- pomoć pri pisanju testova i jednostavnije dokumentacije
GitHub Copilot i Cursor tu su posebno jaki. Mogu generirati testne slučajeve iz postojećih funkcija, sugerirati edge caseove i dodati komentare koji pojašnjavaju što se događa u funkciji.
Za učenje je važna i mogućnost da model „objasni kao mentoru“ zašto je predložio baš takvo rješenje. Alati poput Windsurf (bivši Codeium) ili ChatGPT / Gemini 2.5 Pro u chatu dobro glume tutora koji prolazi liniju po liniju.
Ključ je u stavu: AI nije zamjena za znanje, nego pametan partner koji smanjuje ručni rad i oslobađa te za dizajn rješenja i razumijevanje domene.
Rizici i granice: zašto AI još ne može biti glavni arhitekt sustava
Bez ljudskog nadzora AI vrlo lako vodi u tehnički dug. Kod koji izgleda „čisto“ može biti loše strukturiran, teško testabilan ili sigurnosno upitan.
Glavni rizici:
- loša arhitektura, npr. gomila „magičnih“ helpera bez jasne odgovornosti
- skriveni sigurnosni problemi, osobito u auth, kriptografiji i upravljanju sesijama
- ovisnost o vanjskim servisima i API kvotama
- oslanjanje na AI za sve, uz slabljenje vlastitih vještina
- nejasne licence za generirani kod, što je neugodno kod komercijalnih proizvoda
Zanimljivo je da neka istraživanja pokazuju da AI ponekad čak usporava iskusne programere, jer troše vrijeme na provjeru i ispravak prijedloga. O tome se detaljnije piše u tekstu istraživanje o AI alatima i programiranju.
Zdravi pristup izgleda ovako:
- AI koristiti za rutinske zadatke, generiranje prijedloga i brainstorming
- čovjek odlučuje o arhitekturi, sigurnosnim odlukama i finalnom kodu
- svaka AI sugestija prolazi isti code review kao i ljudski kod
Budućnost programiranja vjerojatno je hibridna, kombinacija AI pomoći i ljudske kreativnosti, a ne potpuna automatizacija.
Cursor: najbolji AI editor za web development i Python u 2025.
Cursor je editor građen „AI-first“, posebno popularan među web i Python developerima. Po strukturi podsjeća na VS Code, ali je AI duboko ugrađen u samo srce editora.
Posebno se dobro pokazao za JavaScript, TypeScript, React, Next.js i Python API-je. Glavna razlika u odnosu na klasičan pristup „VS Code + plugin“ je u tome što Cursor tretira AI kao središnji alat, a ne dodatak.
Editor nudi i besplatan promo period od oko 7 dana za ozbiljnije testiranje, no uvjeti promocije se mijenjaju pa ih je pametno provjeriti na službenoj stranici prije registracije.
Cursor ima AI chat koji razumije cijeli projekt, može tražiti promjene kroz više datoteka, predlagati refaktoring i rješavati bugove u kontekstu repozitorija. Uz to radi s Gitom, pa je prikladan i za veće codebaseove i timski rad.
Ključne značajke Cursor editora za svakodnevni rad
Za svakodnevni development Cursor donosi nekoliko praktičnih funkcija:
- pametno automatsko dovršavanje kod pisanja komponenti, hookova i funkcija
- inline chat unutar editora, s referencama na konkretne linije koda
- objašnjenje postojećeg koda i generiranje komentara
- generiranje cijelih React ili backend komponenti na temelju kratkog opisa
- refaktoring kroz više datoteka uz očuvanje logike
- prijedlozi unit testova i osnovne strukture test suitea
Tipični workflow u web stacku može izgledati ovako:
- Otvoriš legacy modul i zamoliš Cursor „objasni mi ovaj modul i predloži čišći dizajn“.
- Nakon sažetka, tražiš da pripremi pull request s konkretnim izmjenama.
- Potom generiraš osnovni REST endpoint i testove za novu funkcionalnost.
Za Python skripte i API-je korisno je što možeš opisati zadatak, npr. „napiši FastAPI endpoint koji prima JSON, validira ga i sprema u bazu“, a Cursor će pripremiti i kod i skicu testova.
Modeli, cijene i 7-dnevni besplatni promo period
Cursor nudi:
- besplatnu razinu s ograničenim brojem AI upita
- plaćene planove koji otključavaju veće limite i naprednije modele
- promo period od oko 7 dana za isprobavanje punih mogućnosti (uvjeti se mijenjaju)
U tih prvih 7 dana ima smisla testirati stvarne zadatke:
- rad na postojećem projektu s bugovima i tehničkim dugom
- masovni refaktoring modula koji vas muči mjesecima
- pisanje novih endpointa i testova u istom sprintu
Dobro je usporedno uključiti i GitHub Copilot u klasičnom IDE-u, pa usporediti: što radiš brže u Cursoru, a što ti je i dalje logičnije u standardnom okruženju.
GitHub Copilot i klasični AI asistenti u IDE-u
GitHub Copilot je referentna točka za AI asistente u IDE-u. Integrira se u VS Code, JetBrains IDE-ove i GitHub, te u stvarnom vremenu predlaže cijele linije i funkcije.
Posebno je jak u Pythonu, JavaScriptu i TypeScriptu, ali podržava i niz drugih jezika. Prednost Copilota je osjećaj „prirodnog proširenja“ već poznatog okruženja: ne moraš mijenjati editor, samo dobivaš pametnije prijedloge.
Studentske i open source licence imaju besplatan pristup, dok profesionalci plaćaju mjesečnu pretplatu. To ga čini pristupačnim za one koji tek počinju ući u AI asistirano kodiranje.
U kombinaciji s alatima poput Qodo za code review ili Replit za cloud razvoj, Copilot tvori standardni set za mnoge timove u 2025.
Kada ima smisla koristiti GitHub Copilot umjesto posebnog AI editora
Copilot ima najviše smisla ako već živiš u VS Codeu ili JetBrains alatima i ne želiš mijenjati razvojno okruženje.
Tipične primjene:
- svakodnevno dopunjavanje koda tijekom pisanja funkcija i klasa
- generiranje boilerplatea za kontroller, servis, repository i sl.
- pomoć pri pisanju testova za postojeću logiku
- brza demonstracija korištenja nove knjižnice ili frameworka
Odgovoran rad s Copilotom znači:
- svaki prijedlog pročitati i razumjeti prije commita
- kod sigurnosno osjetljivih dijelova (auth, plaćanja) biti dvostruko oprezan
- pratiti licenciranje i pravila korištenja, osobito u komercijalnim projektima
Na UmjetnAI se već obrađuju praktični savjeti za rad s AI alatima za programere, pa vrijedi pratiti nove vodiče i iskustva iz prakse.
Besplatni i moćni “code agenti”: v0.dev, bolt.new, Gemini 2.5 Pro i Google Antigravity IDE
Uz klasične IDE asistente, 2025. donosi porast web-based „code agenata“ koji rade izravno u pregledniku. Važna prednost je što možeš krenuti bez instalacije i često bez troška.
Riječ je o snažnim, ali još često eksperimentalnim rješenjima. Najbolje je koristiti ih za prototipove, osobne projekte i proof-of-concept fazu, pa tek nakon toga uvesti u ozbiljnu produkciju.
v0.dev (Vercel): brz AI frontend i web prototipi bez muke
v0.dev je alat Vercela usmjeren na generiranje web sučelja i aplikacija uz pomoć AI. Radi u pregledniku, a fokusira se na React i Next.js.
Tipičan scenarij:
- opišeš layout („landing s hero sekcijom, tri feature kartice, pricing tablica“)
- alat generira JSX/TSX kod i osnovne stilove
- potom ručno prilagodiš detalje i povežeš s backendom
Za timove koji već deployaju na Vercel v0.dev je prirodan dodatak. Omogućuje brzo isprobavanje različitih varijanti dizajna i validaciju ideja s minimalnim ulaznim troškom.
bolt.new: od ideje do web aplikacije u pregledniku
bolt.new koristi StackBlitz tehnologiju kako bi pružio potpun Node.js razvojni okoliš u pregledniku. Ne trebaš lokalnu instalaciju, što je idealno za radionice, edukaciju i brze demo projekte.
AI u boltu pomaže:
- generirati osnovni UI i komponente
- postaviti API endpointove
- napisati jednostavnu poslovnu logiku i povezati je s frontendom
Postoji besplatna razina koja je sasvim dovoljna za manja okruženja i učenje. Najveća ušteda dolazi od toga što ne gubiš vrijeme na setup okoline, nego se odmah baviš samom idejom.
Gemini 2.5 Pro: dubinska analiza velikih codebaseova
Gemini 2.5 Pro ističe se sposobnošću rada s velikim projektima i kompleksnim kodom. Uz klasično generiranje koda, posebno je koristan kada treba razumjeti postojeći sustav.
Tipični use caseovi:
- analiza monolitnog enterprise koda koji preuzimaš od drugog tima
- predlaganje refaktoringa i razbijanja modula
- generiranje dijagrama modula i sažetaka za dokumentaciju
- pomoć pri migraciji s jednog frameworka na drugi
Gemini 2.5 Pro se može koristiti i besplatno kroz određene Google kanale, dok timovi imaju pristup naprednijim, plaćenim planovima. Posebno dobiva na vrijednosti kada ulaziš u „naslijeđeni“ projekt s tisućama datoteka, gdje bi ručna analiza trajala tjednima.
Google Antigravity IDE: nova generacija cloud AI razvoja
Google Antigravity IDE je noviji cloud editor koji spaja razvojno okruženje s AI modelima iz Google ekosustava. Još je u relativno svježoj fazi i dio funkcija je eksperimentalan.
Recenzije ga hvale zbog:
- duboke integracije s Google AI modelima
- rada u cloudu bez lokalne instalacije
- potencijalne podrške za više jezika i frameworka u jedinstvenom sučelju
Cijene i planovi još nisu posve ustaljeni, pa ga za sada ima smisla tretirati kao okruženje za osobne projekte i testiranje novih pristupa. Autor ga još planira detaljnije isprobati u praksi, no već sada je jasno da Google intenzivno gura AI u sam proces razvoja.
Ako već koristiš Google Cloud, Antigravity može postati prirodni dodatak tvom svakodnevnom toolchainu.
builder.io i AI u UI/UX dizajnu za developere
AI više nije ograničen na backend i poslovnu logiku. Sve važniju ulogu ima u UI/UX dizajnu i frontendu, gdje pomaže smanjiti jaz između dizajnera i developera.
builder.io je platforma koja spaja vizualno uređivanje i generiranje koda. Ideja je da dizajneri mogu slagati stranice i komponente u vizualnom sučelju, dok developeri dobivaju čist kod koji mogu ugraditi u aplikaciju.
Postoji besplatna razina, dok se plaćeni planovi koriste u većim timovima i projektima, osobito u e-commerceu i marketingu.
Kako builder.io ubrzava izradu UI-ja i frontenda
U builder.io možeš:
- dizajnirati stranice i komponente povlačenjem elemenata (drag and drop)
- koristiti AI za prijedloge layouta i stilova
- generirati React ili drugi frontend kod iz gotovog dizajna
Primjeri gdje je posebno koristan:
- landing stranice za kampanje koje se često mijenjaju
- marketing stranice i blog layouti
- osnovni dashboardi i admin sučelja
Suradnja dizajnera i developera postaje jednostavnija, jer se smanjuje broj ručnih prepravki i „prepisivanja“ iz Figme u kod. Ipak, dobro je AI generirani frontend uvijek proći s fokusom na performanse, pristupačnost i dosljednost dizajn sustava.
Zaključak: kako odabrati pravi AI alat za programiranje u 2025.
AI alati za kodiranje u 2025. čine razvoj bržim, ali i složenijim za planiranje. Važno je znati što točno želiš dobiti.
Sažeta „mapa odluke“:
- ako si početnik, kreni s besplatnim browser alatima poput bolt.new ili v0.dev, uz Gemini 2.5 Pro za objašnjenje koda
- ako si profesionalac u web ili Python stacku, isprobaj Cursor kao AI-first editor (iskoristi promo period) i usporedi ga s GitHub Copilotom u svom IDE-u
- ako radiš na velikom naslijeđenom kodu, posebnu pažnju posveti Gemini 2.5 Pro i alatima za analizu codebasea
- ako ti je fokus UI/UX i frontend, builder.io može znatno ubrzati izradu sučelja
Najvažnije je ne pokušati koristiti sve alate odjednom. Odaberi 1 do 2 koja najbolje odgovaraju tvojim trenutnim projektima i daj si nekoliko tjedana da ih uistinu uklopiš u workflow.
Hibridni pristup, kombinacija ljudske prosudbe i AI asistencije, daje najbolje rezultate. Za aktualne recenzije, usporedbe i vodiče kroz konkretne alate za programere, prati UmjetnAI, jer se ponuda i mogućnosti mijenjaju iz mjeseca u mjesec.
