昨年、GitHub は「AI ペア プログラマー」のプレビューである Copilot をリリースしました。これは、IDE で行または関数の推奨事項を提供するコード補完タイプのツールです。
間違いなく、プログラミング業界だけでなく、それを超えて波紋を広げてきました。
Copilot は数十の言語を「理解」し、Visual Studio Code と、GitHub の Codespaces などの VS Code バックエンドでサポートされているシステムで利用できるようになりました。
テクニカル プレビューは、「特に Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、および Go でうまく機能している」という特徴があります。
コード内の特定の場所で、デフォルトのコードのアイデアを受け入れ、さらに提案を繰り返し、受け入れたコードを編集するか、Copilot の提案を完全に拒否します。
Copilot は現在、承認されたリクエストを介してのみ利用できます。 でも心配はいりません。 さまざまな仕様のオプションが存在します。
この記事では、GitHub Copilot と、すぐに使用できる最高の代替手段について詳しく見ていきます。
だから、何ですか GitHubコパイロット?
GitHub Copilot は、OpenAI と GitHub によって開発されたコード補完ツールです。 GitHub の数十億行のコードでトレーニングされたトランスフォーマーである OpenAI の Codex を使用して、現在のファイルの内容とカーソルの位置に基づいてコードを生成します。
Copilot は Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go をサポートし、Visual Studio Code、Visual Studio、Neovim、JetBrains IDE などの一般的なコード エディターで動作します。
Copilot は、GitHub とユーザーのフィードバックに従って、コード行全体、関数、テスト、およびドキュメントを作成できます。 必要なのは、ソフトウェアのライセンスに関係なく、コードを GitHub に提出した開発者のコンテキストと努力だけです。
Copilot テストが終了すると、GitHub は個々のユーザーが価格を利用できるようにしました。 メンバーシップは 60 日間の無料トライアルを提供し、その後はユーザーごとに月額 10 ドルまたは年間 100 ドルの費用がかかります。
最高の GitHub Copilot の代替案
1. Visual Studio IntelliCode
Visual Studio からのみアクセスできる Microsoft ツールである IntelliCode は、GitHub プロジェクトのサンプルでトレーニングされた実験的な AI コーディング支援です。 入力候補リストは IntelliCode によって優先順位が付けられるため、使用する可能性が最も高い項目が先頭に表示されます。
GitHub 上の何千ものオープンソース プロジェクトには、それぞれ 100 個以上の星が付いており、IntelliCode の提案の基盤となっています。 完了リストは、作業のコンテキストと組み合わせたときに標準的なプラクティスを促進することを目的として作成されています.
チームの完成は、IntelliCode の魅力的な機能の XNUMX つです。 アーキテクチャが Microsoft で構築されている企業や、リモート ワークの時代に Visual Studio に慣れているエンジニアにとって、チーム コンプリートは有利になる可能性があります。
IntelliCode は、ステートメントの補完と署名、および使用する最適な引数の提案を支援します。 Visual Studio 2022 では、C#、C++、TypeScript/JavaScript、または XAML をサポートするすべてのタスクに IntelliCode がプレインストールされています。
2. タブニン
Tabnine は、市場に登場した最も初期のコード補完プログラムの XNUMX つです (かつては Codota として知られていました)。 お好みの IDE で、Tabnine コード補完プラグインは、最も一般的な言語、ライブラリ、およびフレームワークをすべてサポートします。
Tabnine AI モデルは、寛容なオープンソース ライセンス コードでのみトレーニングされるため、作業は自分のものになります。
Tabnine Pro メンバーシップには、コードに基づいて独自のプライベート AI モデルをトレーニングし、スタイルとパターンに合わせてカスタマイズされたコード補完を受け取る機能が含まれています。
リポジトリで自分以外の誰かが作成したコードに依存する必要はありません。
独自の AI モデルをホストしてトレーニングする機能により、チームや組織の IDE 間での共同オートコンプリートが可能になります。 また、安全な企業サーバーでコードベースと AI モデルを維持できるため、コードのセキュリティも向上します。
さらに、Tabnine は Copilot よりもはるかに少ないコンテキストでコードを生成できます。 実際には、Tabnine は、前の行が終了した後のコードの次の行に対する提案ではなく、入力時に中間のアイデアを提供します。
3. AiXcoder
AiXcoder は、最先端の深層学習技術を使用する強力なコード補完および検索エンジンです。
コード全体を提案する能力があり、より迅速に開発できるようになります。 AiXcoder には、GitHub で API のユース ケースを見つけるのに役立つコード検索エンジンもあります。
AiXcoder は、最先端の深層学習モデル圧縮アルゴリズムを利用することで、ローカルでスムーズに動作します。 モデルのトレーニングには、かなりの量のオープンソース コードが使用されています。
検索ウィンドウは IDE と簡単に統合でき、GitHub でオープンソース コードを検索できます。
深い学習 高品質のコードを除外するために検索結果で使用されます。 API サンプルを探して使用します。 同等のコードを検索して、コードの重複を防ぎます。
4. ブラックボックス
Blackbox では、任意のビデオからコードを選択して、テキスト エディターにコピーできます。 魔法のように機能します。
YouTube、Coursera、Udemy でコーディング クラスを視聴している場合でも、Zoom、Google Meet、Teams でチームと協力している場合でも、あらゆるビデオからコードを抽出できます。
それはすべてと互換性があります プログラミング言語 正確なコードのインデントを維持します。 あなたを残す必要はありません コーディング環境 特定の機能を開発するためのソリューションを探すために。
周囲を離れたり、多数のタブを開いたり、ドキュメントのページをスクロールしたりすることなく、Blackbox を使用すると、正しいコード スニペットを簡単に識別できます。
さらに、任意のプログラミング言語で必要なコード スニペットを生成できます。 質問を入力するだけです。
5. Amazon CodeWishperer
Amazon CodeWhisperer は、 機械学習 (ML) - 統合開発環境 (IDE) で自然言語のコメントとコードに基づいてコードの推奨事項を作成することにより、開発者の生産性を高める強力なツールです。
開発者は倫理的に採用することができます 人工知能 (AI) を使用して、安全で構文的に正確なアプリを構築します。 インターネットを閲覧してコード スニペットをカスタマイズすることなく、完全な機能とコードの論理チャンクを生成します。
Java、Python、または JavaScript アプリケーション用のリアルタイムのカスタマイズされたコードの推奨事項により、IDE から離れずに集中することができます。
機械学習 (ML) によって駆動される Amazon CodeWhisperer は、自然言語のコメントと統合開発環境 (IDE) のコードに基づいてコードの推奨事項を生成することにより、開発者の生産性を向上させるのに役立ちます。
コードの自動提案により、開発者はフロントエンドとバックエンドの開発を促進できます。 CodeWhisperer は、ML モデルを構築およびトレーニングするためのコードを作成できます。
6. ジェダイ
Jedi はエディター用のプラグインであり、Python コードの静的分析を行う IDE です。 Jedi は、特にオートコンプリートと goto 機能を強調しています。 コード検索、リファクタリング、および参照の検索は、さらなる機能です。 Jedi は使いやすい API を提供します。
VIM プラグインとして、参照実装にアクセスできます。 REPL オートコンプリートを使用できます。 IPython でネイティブに使用されます。
さらに、CPython REPL 用にインストールできます。 その広範なテストを考えると、いくつかの問題があるはずです。
スクリプトは、Jedi の完了、goto、およびその他の必要なものの基盤として機能します。 このクラスには通訳も含まれます。
REPLだけでなく、実際の辞書でも動作します。 このクラスは、エディターでコードを変更するときに使用する必要があります。 ほとんどのメソッドには、行パラメーターと列パラメーターの両方が含まれています。
ジェダイの行は常に XNUMX から始まりますが、列は常に XNUMX から始まります。 重複を避けるために、通常は文書化されていません。
7. コディガ
Codiga は、開発者がより優れたコードをより迅速に作成できるようにするプラットフォームです。 開発者は Codiga Coding Assistant を使用して、IDE から直接コード スニペットを生成、配布、および再利用できます。
検索に時間を浪費する代わりに、開発者は IDE 内で再利用可能なコードを検索できます。 Codiga Code Analysis と Automated Cod Review は、各プル リクエストまたはプッシュでコーディングの問題を即座に発見できます。
Codiga は、セキュリティ、脆弱性、複雑な機能、およびコードの重複の問題を特定します。 また、CVE と CWE の脆弱性、および古い依存関係も報告します。
Codiga は GitHub、GitLab、および Bitbucket と統合されており、数秒でセットアップできます。 あらゆる CI/CD プロバイダーと互換性があります。
GitHub Actions、Circle CI、および AWS CodeBuild を公式にサポートし、カスタム パイプラインと統合するためのツールを提供します。 Codiga は 2,000 以上のルールをサポートし、12 以上の言語で動作します。
8. JetBrains データロア
に最適なプラットフォームです。 Jupyterノートブック. Jupyter ノートブックでは、Python のインテリジェントなコーディング支援にアクセスできます。
強力な CPU または GPU でコードを実行し、ピアとリアルタイムで作業し、結果を交換し、共有することさえできます。
事前にセットアップされた環境により、すぐに作業を開始できます。 強力な CPU および GPU コンピューターの助けを借りて、データを永続的なストレージにアップロードし、評価してトレーニングします 機械学習モデル.
強力なデバイスと無限の機能は、上級者にとって有利になります。 データサイエンティスト とアナリスト。
9. キャプテン・スタック
Stackoverflow と開発者は、LinkedIn と人事の専門家に似ています。 Captain Stack と呼ばれるオープンソースの VSCode プラグインは、両方の要素を組み合わせています。
Captain Stack は、Copilot を借用したコード レコメンデーション ツールですが、AI ではなく Google を利用しています。
GitHub Copilot のコード レコメンデーション機能は、これにかなり匹敵します。
ただし、Google を使用して検索クエリを送信し、StackOverflow と Github Gist から回答を収集し、オートコンプリートします。このプロセスでは AI は使用されません。
10. カイト
より迅速にコーディングします。 流れを維持してください。 Kite は、AI を利用したコード補完をコード エディターに統合することで、開発者を支援します。 kite をインストールして、AI を利用したコード補完をすべてのコード エディターに提供できます。
Kite は 16 以上の言語と 16 のコード エディターをサポートしています。 コンテキストを意識したコード補完が非常に速いことに気付くでしょう。 あなたのコード エディターは、複数行の行をあなたよりも速く完成させることができるスーパーヒーローです。
ワンクリックで Python ドキュメントを表示。 実用的なガイドと例も利用できます。
コードベースで、現在作成中のファイルに接続できるファイルを検索します。これにより、何千人もの開発者の生産性が向上します。
まとめ
AI を活用したツールがコードを生成するのを見るのはとてもクールです。
GitHub の目標は、プログラマーを置き換えることではなく、特に関数やクラスで適切な docstring を生成するなどの反復的なコーディング作業で、開発時の効率を上げるのを支援することです。.
当面の間、Copilot は独自のテクノロジです。 優れた AI 補完システムだけが必要な場合は、考慮すべきさまざまな追加の選択肢があります。
うまくいけば、Copilot が一般に配布されるまで、この小さな一連のオプションで問題が解決することを願っています。 そのうちの XNUMX つが、長期的にはあなたのために働くのに十分有益であることを発見することさえできます.
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