Types d'outils de codage d'IA
GitHub Copilot et ChatGPT sont d'excellents outils d'IA, et il peut être difficile de décider lequel utiliser. Cependant, il est important de comprendre qu'ils sont différents types d'IA. Ici, nous nous concentrons sur les différences d'utilisation réelle, plutôt que sur les différences de gouvernance et de politique.
GitHub Copilot donne l'impression qu'un ingénieur expérimenté est assis à côté de vous et code avec vous. En revanche, l'interface de type chat est similaire à une consultation en tête-à-tête avec un expert. Bien que la sortie soit plus lente et que vous deviez quitter l'éditeur, vous pouvez utiliser GitHub Copilot for Chat, une fonctionnalité de prévisualisation technique de GitHub Copilot X, directement dans l'éditeur. Cependant, vous devez passer à la fenêtre de chat.
Style de codage en collaboration : GitHub Copilot
GitHub Copilot agit comme un partenaire de codage en binôme. Il suggère des actions appropriées pendant le codage. Fondamentalement, il répond rapidement aux demandes. GitHub Copilot utilise le modèle Codex d'OpenAI, qui est un modèle de langage de grande envergure basé sur GPT3. Il est plus léger que GPT-3 et a une réponse plus rapide.
Scénarios d'utilisation de GitHub Copilot :
Lorsque vous avez besoin de compléter rapidement du code ou de proposer des suggestions pour une base de code existante.
Lorsque vous avez déjà une idée claire pour l'ajout de nouvelles fonctionnalités ou de nouveaux composants.
Lorsque vous souhaitez obtenir rapidement des résultats pour des tâches de codage simples.
Lorsque vous souhaitez générer du nouveau code en référence à un code similaire déjà existant.
Style de chat : ChatGPT / Bing / GitHub Copilot for Chat
Ensuite, nous expliquons le style de chat, tel que GitHub Copilot X, Bing, ChatGPT, qui peut être utilisé pour créer du code ou des modèles. Au début, vous n'aurez peut-être pas une idée précise de ce que vous voulez créer. Vous pouvez alors discuter avec une IA comme ChatGPT pour savoir quel programme écrire, et finaliser le programme en discutant en langage naturel.
Chacun a ses avantages et ses inconvénients, il est donc important de réfléchir à quand utiliser chaque outil de programmation. Voici quelques exemples de scénarios d'utilisation pour chaque outil :
Scénarios d'utilisation du style de chat (ChatGPT / Bing / GitHub Copilot for Chat) :
Lorsque vous avez besoin de conseils sur la façon de mettre en œuvre un code spécifique.
Lorsque vous êtes au stade initial d'un projet et que vous devez discuter d'idées ou de direction.
Lorsque vous avez besoin d'explications ou de questions plus avancées.
Lorsque vous avez besoin d'un guidage étape par étape pour résoudre des problèmes complexes.
Sélection d'outils
En fin de compte, le choix de l'outil dépendra des besoins et de l'avancement de votre projet. GitHub Copilot peut vous aider à coder plus rapidement, tandis que l'IA de style de chat est plus adaptée pour des discussions approfondies ou des besoins en matière de formation.
De plus, ces outils ne sont pas mutuellement exclusifs, vous pouvez utiliser les deux outils à différents stades ou situations de votre projet. Par exemple, lors de la phase initiale d'un projet, vous pouvez utiliser une IA de style de chat pour discuter d'idées et de direction, puis utiliser GitHub Copilot pour coder efficacement. Cela permet de tirer parti des avantages de chaque outil pour obtenir les meilleurs résultats.
Différences détaillées
Voici les différences entre chaque outil :
Scénarios d'utilisation
Centré sur l'écriture de code et la complétion de code de petite à moyenne taille
Génération de code, création de modèles, discussions en langage naturel pour générer des codes de grande taille
Interface utilisateur
Éditeur
Navigateur
Vitesse de réponse
Rapide
Relativement lent
Compréhension du langage naturel
Élevée
Plus élevée
Génération de snippets de code
Puissant. Les codes plus courts fonctionnent mieux que les longs.
Supporte les codes longs et courts
Prise en charge des langages de programmation
Large éventail
Large éventail
Complétion automatique et suggestions en temps réel
En temps réel
Limité
Génération de texte
Possible avec une haute dimensionnalité, mais inférieure à GPT3
Puissant
Examen de code
Partiellement pris en charge
Commentaires et suggestions en langage naturel
Support de débogage
Possible avec des ajustements
Propose des étapes et des approches de débogage
Application des styles de code et des conventions
Élevée
Nécessite une transmission de contexte plus importante
Liste de vérification
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