Arten von KI-Codierungstools
GitHub Copilot und ChatGPT sind großartige AI-Tools und es kann schwierig sein zu entscheiden, welches Tool man einsetzen soll. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass es sich um unterschiedliche Arten von AI handelt. Hier konzentrieren wir uns nicht auf Unterschiede in Governance oder Richtlinien, sondern auf praktische Unterschiede in der Anwendung.
GitHub Copilot bietet ein Gefühl, als würde ein erfahrener Entwickler neben Ihnen sitzen und gemeinsam codieren. Auf der anderen Seite stellt das Chat-Interface eine Beratung mit einem Experten dar. Obwohl die Ausgabe langsam ist und Sie sich vom Editor entfernen müssen, können Sie GitHub Copilot for Chat verwenden, eine Technical Preview-Funktion von GitHub Copilot X, um es im Editor zu nutzen. Beachten Sie jedoch, dass Sie in das Chat-Interface wechseln müssen.
Gemeinsame Codierungsstile: GitHub Copilot
GitHub Copilot fungiert als Partner für Pair Programming und schlägt während des Codierens passende Aktionen vor. Im Wesentlichen reagiert es schnell auf schnelle Antworten. GitHub Copilot verwendet das Codex-Modell von OpenAI, das auf dem GPT3-basierten großen Sprachmodell basiert. Es ist leichter als GPT-3 und bietet schnelle Antworten.
Anwendungsbereiche von GitHub Copilot:
Wenn schnelle Code-Vervollständigungen oder Vorschläge für einen bestehenden Code benötigt werden.
Wenn bereits eine klare Idee für neue Funktionen oder Komponenten besteht.
Bei einfachen Codierungsaufgaben, bei denen man in kurzer Zeit Ergebnisse erzielen möchte.
Wenn ähnlicher Code bereits vorhanden ist und daraus neuer Code generiert werden soll.
Chat-Style: ChatGPT / Bing / GitHub Copilot for Chat
Als Nächstes werden Chat-Style-Tools wie GitHub Copilot X, Bing und ChatGPT erklärt, die verwendet werden können, um Code oder Vorlagen zu erstellen. Zu Beginn ist möglicherweise nicht klar, was erstellt werden soll. In diesem Fall kann man mit AI wie ChatGPT sprechen und fragen, welche Programme geschrieben werden sollten, um das Programm auf natürliche Weise abzuschließen.
Jedes Tool hat Vor- und Nachteile, und es ist wichtig zu überlegen, welches Tool in welcher Situation beim Programmieren verwendet werden sollte. Im Folgenden finden Sie Beispiele für die Anwendungsbereiche jedes Tools.
Anwendungsbereiche von Chat-Style-Tools (ChatGPT / Bing / GitHub Copilot for Chat):
Wenn Beratung zu spezifischen Implementierungsmethoden des Codes erforderlich ist.
In den frühen Phasen eines Projekts, um Ideen zu diskutieren und Richtungen festzulegen.
Wenn komplexe Probleme gelöst werden müssen, wird Schritt-für-Schritt-Anleitung benötigt.
Wenn umfangreichere Kontexte benötigt werden, um eine bessere Erstellung zu ermöglichen.
Toolauswahl
Letztendlich hängt die Auswahl des richtigen Tools von den Bedürfnissen und Fortschritten Ihres Projekts ab. GitHub Copilot beschleunigt die Codierungsarbeiten, während AI im Chat-Style besser geeignet ist, wenn tiefere Diskussionen oder Anweisungen erforderlich sind.
Diese Tools schließen sich nicht gegenseitig aus, sodass Sie beide Tools in verschiedenen Phasen oder Situationen Ihres Projekts nutzen können. Zum Beispiel können Sie in den frühen Phasen eines Projekts Chat-Style-AI verwenden, um Ideen zu diskutieren und Richtungen festzulegen, und später GitHub Copilot verwenden, um die effiziente Codierung durchzuführen. Auf diese Weise können Sie die Stärken beider Tools nutzen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Detaillierte Unterschiede
Im Folgenden finden Sie die Unterschiede zwischen den beiden Tools:
Anwendungsbereich
Fokus auf Codierung und kleinen bis mittelgroßen Code-Ergänzungen
Generierung von Code, Erstellung von Vorlagen und kontextbezogene Erstellung größerer Code-Ergänzungen
Schnittstelle
Editor
Browser
Antwortgeschwindigkeit
Schnell
Etwas langsamer
Natürliche Sprachverarbeitung
Hoch
Höher
Generierung von Code-Snippets
Leistungsstark, neigt jedoch dazu, besser bei der Erstellung von kurzen anstatt langen Codes zu funktionieren
Unterstützung von langem und kurzem Code
Unterstützung von Programmiersprachen
Weitreichend
Weitreichend
Automatische Vervollständigung und Echtzeitvorschläge
Echtzeit
Begrenzt
Generierung von Texten
Auf hohem Niveau möglich, aber weniger leistungsfähig als GPT3
Leistungsstark
Code-Review
Teilweise unterstützt
Feedback und Vorschläge durch natürliche Sprache
Debugging-Unterstützung
Möglich, erfordert jedoch zusätzliche Anpassungen
Vorschlag von Debugging-Schritten oder -Ansätzen durch natürliche Sprache
Anwendung von Code-Stilen und -Konventionen
Hoch
Erfordert eine stärkere Kontextübermittlung im Voraus
Checkliste
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