No ano passado, o GitHub lançou o Copilot, uma prévia de seu “programador de pares de IA”, uma ferramenta de preenchimento de código que fornece recomendações de linha ou função em seu IDE.
Sem dúvida, causou ondulações na indústria de programação e além, e você provavelmente já ouviu algo sobre isso.
O Copilot “entende” dezenas de linguagens e agora está disponível para Visual Studio Code e sistemas suportados por um back-end VS Code, como Codespaces do GitHub.
A visualização técnica é caracterizada como “particularmente bem para Python, JavaScript, TypeScript, Ruby e Go”.
Aceite ideias de código padrão, percorra outras propostas, edite o código que você aceita ou rejeite completamente as sugestões do Copilot em um local específico do seu código.
Atualmente, o Copilot só está disponível mediante solicitação autorizada. Mas não se preocupe; existem opções de especificações variadas.
Neste artigo, analisaremos profundamente o GitHub Copilot e as melhores alternativas que você pode usar imediatamente.
Então, o que é Copiloto do GitHub?
O GitHub Copilot é uma ferramenta de preenchimento de código desenvolvida pela OpenAI e GitHub. Ele emprega o Codex da OpenAI, um transformador treinado em bilhões de linhas de código no GitHub, para gerar código com base no conteúdo do arquivo atual e na localização do seu cursor.
O Copilot oferece suporte a Python, JavaScript, TypeScript, Ruby e Go e funciona com editores de código populares, como Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim e JetBrains IDEs.
O Copilot pode produzir linhas de código inteiras, funções, testes e documentação, de acordo com o GitHub e o feedback do usuário. Tudo o que requer é contexto e esforço dos desenvolvedores que enviaram seu código ao GitHub, independentemente do licenciamento do software.
Quando o teste do Copilot foi concluído, o GitHub disponibilizou os preços para usuários individuais. A associação oferecia um teste gratuito de 60 dias, após o qual custaria US$ 10 por mês ou US$ 100 por ano por usuário.
Melhores alternativas do GitHub Copilot
1. Visual Studio IntelliCode
Uma ferramenta da Microsoft acessível exclusivamente por meio do Visual Studio, o IntelliCode é uma assistência experimental de codificação de IA treinada em uma amostra de projetos do GitHub. Sua lista de conclusão é priorizada pelo IntelliCode para que os itens que você provavelmente utilizará estejam na frente.
Milhares de projetos de código aberto no GitHub, cada um com mais de 100 estrelas, servem de base para as sugestões do IntelliCode. A lista de conclusão é feita com o objetivo de promover práticas padrão quando pareadas com o contexto do seu trabalho.
A conclusão de equipes está entre os recursos mais atraentes do IntelliCode. Para empresas cuja arquitetura é baseada na Microsoft e para engenheiros acostumados ao Visual Studio na era do trabalho remoto, a conclusão em equipe pode ser vantajosa.
O IntelliCode fornece assistência com preenchimento e assinaturas de declarações, bem como sugestões para os melhores argumentos a serem usados. No Visual Studio 2022, o IntelliCode vem pré-instalado com qualquer tarefa que dê suporte a C#, C++, TypeScript/JavaScript ou XAML.
2. Tabino
Tabnine foi um dos primeiros programas de conclusão de código a chegar ao mercado (antes conhecido como Codota). Em seus IDEs preferidos, o plug-in de conclusão de código Tabnine suporta todas as linguagens, bibliotecas e estruturas mais populares.
Os modelos Tabnine AI são treinados apenas em código licenciado de código aberto permissivo, garantindo que seu trabalho continue sendo seu.
A associação ao Tabnine Pro inclui a capacidade de treinar seu próprio modelo de IA privado com base em seu código e receber conclusões de código personalizadas que se adequam ao seu estilo e padrões.
Você não terá que confiar no código produzido por ninguém além de você em seu repositório.
A capacidade de hospedar e treinar seus próprios modelos de IA permite o preenchimento automático colaborativo em IDEs para equipes e organizações. Também melhora a segurança do código porque você pode manter a base de código e o modelo de IA em seus servidores corporativos seguros.
Além disso, o Tabnine requer muito menos contexto do que o Copilot para produzir código para você. Na realidade, o Tabnine fornece ideias de linha média à medida que você digita, em vez de sugestões para a próxima linha de código depois de terminar a anterior.
3. AiXcoderName
O AiXcoder é um mecanismo de pesquisa e conclusão de código forte que usa tecnologia de aprendizado profundo de ponta.
Tem a capacidade de propor toda uma linha de código, o que lhe permitirá desenvolver mais rapidamente. O AiXcoder também possui um mecanismo de pesquisa de código que pode ajudá-lo a encontrar casos de uso de API no GitHub.
O AiXcoder opera localmente e sem problemas, utilizando algoritmos de compressão de modelo de aprendizado profundo de ponta. Uma quantidade substancial de código-fonte aberto é usada para treinar os modelos.
Uma janela de pesquisa integra-se facilmente ao IDE e permite pesquisar código-fonte aberto no GitHub.
Aprendizado profundo é utilizado nos resultados da pesquisa para filtrar códigos de alta qualidade. Procure exemplos de API e use-os. Procure por código comparável para evitar a duplicação de código.
4. Blackbox
Blackbox permite que você escolha o código de qualquer vídeo e copie-o em seu editor de texto. Funciona como mágica.
Ele permite que você extraia o código de qualquer vídeo, esteja você assistindo aulas de codificação no YouTube, Coursera ou Udemy ou trabalhando com sua equipe no Zoom, Google Meet ou Teams.
É compatível com todos linguagens de programação e preserva o recuo preciso do código. Não é necessário deixar seu ambiente de codificação a fim de procurar uma solução para desenvolver uma determinada função.
Sem sair do seu entorno, abrir várias guias ou percorrer páginas de documentação, o Blackbox simplifica a identificação do trecho de código correto.
Além disso, ele pode produzir o trecho de código desejado em qualquer linguagem de programação. Basta digitar sua pergunta.
5. Amazon CodeWishperer
Amazon CodeWhisperer é um aprendizado de máquina (ML) - uma ferramenta desenvolvida que aumenta a produtividade do desenvolvedor ao produzir recomendações de código com base em comentários de linguagem natural e código no ambiente de desenvolvimento integrado (IDE).
Os desenvolvedores podem empregar eticamente inteligência artificial (AI) para construir aplicativos seguros e sintaticamente precisos. Gere funções completas e blocos lógicos de código sem precisar navegar na Internet e personalizar trechos de código.
Você pode manter o foco e não sair do IDE com recomendações de código personalizado em tempo real para aplicativos Java, Python ou JavaScript.
O Amazon CodeWhisperer, orientado por machine learning (ML), ajuda os desenvolvedores a aumentar a produtividade produzindo recomendações de código com base em seus comentários de linguagem natural e código no ambiente de desenvolvimento integrado (IDE).
As sugestões automáticas de código permitem que os desenvolvedores agilizem o desenvolvimento de front-end e back-end. O CodeWhisperer pode criar código para construir e treinar modelos de ML.
6. Jedi
Jedi é um plugin para editores e um IDE que faz análise estática no código Python. Jedi enfatiza recursos de autocompletar e goto, entre outras coisas. Pesquisa de código, refatoração e localização de referências são outros recursos. Jedi fornece uma API amigável.
Como um plug-in VIM, uma implementação de referência é acessível. Você pode ter seu autocompletar REPL. É usado nativamente pelo IPython.
Além disso, ele pode ser instalado para o CPython REPL. Dado o seu extenso teste, deve ter alguns problemas.
Um script atua como a base para conclusões Jedi, gotos e tudo o que você precisar. Esta classe também inclui um interpretador.
Ele funciona com um dicionário real, bem como um REPL. Essa classe deve ser usada ao modificar o código em um editor. A maioria dos métodos contém um parâmetro de linha e de coluna.
As linhas Jedi são sempre baseadas em um, enquanto as colunas são sempre baseadas em zero. Eles geralmente não são documentados para evitar duplicação.
7. Códiga
A Codiga é uma plataforma que permite aos desenvolvedores escrever códigos melhores com mais rapidez. Os desenvolvedores podem usar o Codiga Coding Assistant para gerar, distribuir e reutilizar trechos de código diretamente de seu IDE.
Em vez de perder tempo pesquisando, os desenvolvedores podem pesquisar códigos reutilizáveis diretamente em seu IDE. Codiga Code Analysis e Automated Cod Review podem descobrir instantaneamente problemas de codificação em cada pull request ou push.
O Codiga identifica problemas de segurança, vulnerabilidade, funções complicadas e duplicação de código. Ele também relata vulnerabilidades CVE e CWE, bem como quaisquer dependências desatualizadas.
O Codiga se integra ao GitHub, GitLab e Bitbucket e pode ser configurado em segundos. É compatível com qualquer provedor de CI/CD.
Ele oferece suporte oficial para GitHub Actions, Circle CI e AWS CodeBuild e fornece ferramentas para integração com pipelines personalizados. Codiga suporta mais de 2,000 regras e opera em mais de 12 idiomas.
8. Datalore JetBrains
É a melhor plataforma para Cadernos Jupyter. Nos notebooks Jupyter, a ajuda de codificação inteligente para Python é acessível.
Você pode executar código em CPUs ou GPUs potentes, trabalhar em tempo real com colegas, trocar os resultados e até compartilhá-los.
Um ambiente de pré-configuração permite que você comece a trabalhar imediatamente. Com a ajuda de potentes computadores CPU e GPU, carregue dados para armazenamento permanente, avalie-os e treine modelos de aprendizado de máquina.
Dispositivos poderosos e funcionalidades ilimitadas serão vantajosos para cientistas de dados e analistas.
9. Capitão Pilha
Stackoverflow e desenvolvedores são semelhantes aos profissionais do LinkedIn e de RH. Um plugin VSCode de código aberto chamado Captain Stack combina elementos de ambos.
O Captain Stack é uma ferramenta de recomendação de código que toma emprestado do Copilot, mas utiliza o Google em vez da IA.
A função de recomendação de código no GitHub Copilot é bastante comparável a esta.
No entanto, ele usa o Google para transmitir sua consulta de pesquisa, coleta as respostas do StackOverflow e do Github Gist e as preenche automaticamente para você - a IA não é usada nesse processo.
10. Pipa
Codifique mais rapidamente. Mantenha seu fluxo. O Kite capacita os desenvolvedores integrando conclusões de código com inteligência artificial em seu editor de código. A pipa pode ser instalada para oferecer complementos de código com inteligência artificial para todos os seus editores de código.
Kite suporta mais de 16 idiomas, bem como 16 editores de código. Você notará conclusões de código sensíveis ao contexto que são extremamente rápidas. Seu editor de código é um super-herói que pode completar linhas de várias linhas mais rápido do que você.
Visualizando a documentação do Python com apenas um clique. Há também guias práticos e exemplos disponíveis.
Pesquise em sua base de código por arquivos que possam ser conectados ao que você está escrevendo agora. Isso aumentará a produtividade de milhares de desenvolvedores.
Conclusão
É muito legal testemunhar uma ferramenta baseada em IA produzir código.
O objetivo do GitHub não é substituir os programadores, mas ajudá-los a aumentar sua eficiência no desenvolvimento, principalmente com trabalhos de codificação repetitivos, como produzir docstrings apropriadas em funções ou classes.
Por enquanto, o Copilot é uma tecnologia única. Se tudo o que você precisa é de um bom sistema de conclusão de IA, existem várias opções adicionais a serem consideradas.
Esperamos que esse pequeno conjunto de opções o ajude até que o Copilot seja distribuído ao público. Você pode até descobrir que um deles é benéfico o suficiente para trabalhar para você a longo prazo.
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