Tipos de Ferramentas de Codificação de IA

O GitHub Copilot e o ChatGPT são excelentes ferramentas de IA e pode ser difícil decidir qual delas implementar. No entanto, é importante entender que eles são tipos diferentes de IA. Aqui, vamos nos concentrar nas diferenças práticas de uso, em vez das diferenças em governança e políticas.

O GitHub Copilot fornece uma sensação de codificação em colaboração, como se um engenheiro excelente estivesse sentado ao seu lado. Por outro lado, uma interface de chat é mais como a consulta individual com um especialista. A saída é mais lenta e você terá que sair do editor, mas o recurso GitHub Copilot for Chat, do GitHub Copilot X, permite que você use o ChatGPT dentro do editor. No entanto, você precisa se mover para a janela de chat.

Estilo de Codificação Juntos: GitHub Copilot

O GitHub Copilot atua como parceiro de programação em par. Durante a codificação, ele sugere ações adequadas. Basicamente, ele responde rapidamente às suas respostas. O GitHub Copilot usa o modelo Codex da OpenAI, que é um modelo de linguagem de grande escala baseado em GPT3. É mais leve que o GPT-3 e oferece respostas rápidas.

Cenários de uso do GitHub Copilot:

  • Quando são necessárias sugestões rápidas de código ou complementação de código para a base de código existente.

  • Quando você já tem uma ideia clara ao adicionar novos recursos ou componentes.

  • Para tarefas simples de codificação que exigem resultados em curto prazo.

  • Quando você quer gerar novo código com base em código semelhante existente.

Estilo de Chat: ChatGPT / Bing / GitHub Copilot for Chat

Em seguida, vamos falar sobre o estilo de chat, como o GitHub Copilot X, Bing e ChatGPT, que podem ser usados para criar código ou modelos. No início, você pode não ter uma ideia clara do que deseja criar. Quando isso acontece, você pode usar a AI, como o ChatGPT, para perguntar qual código deve ser escrito e, com a ajuda do idioma natural, concluir o programa.

Cada um tem vantagens e desvantagens, mas é importante considerar qual deles usar em cada situação ao programar. Abaixo estão exemplos de cenários de uso de cada ferramenta.

Cenários de uso de chat (ChatGPT / Bing / GitHub Copilot for Chat):

  • Quando é necessário discutir a implementação específica do código.

  • Nos estágios iniciais do projeto, quando é necessário considerar ideias e direções.

  • Quando são necessárias explicações e perguntas mais avançadas.

  • Quando você precisa de orientação passo a passo para resolver problemas complexos.

Escolhendo a Ferramenta

Por fim, qual ferramenta escolher depende das necessidades e do progresso do seu projeto. O GitHub Copilot ajuda a acelerar o trabalho de codificação, enquanto as ferramentas de AI do estilo de chat são mais adequadas para discussões e orientação mais profundas.

Além disso, essas ferramentas não são mutuamente exclusivas, então você pode usar ambas em diferentes estágios ou situações do projeto. Por exemplo, no início do projeto, você pode usar a AI de estilo de chat para considerar ideias e direções e, em seguida, usar o GitHub Copilot para codificação eficiente. Isso permite aproveitar as vantagens de ambas as ferramentas para obter os melhores resultados.

Diferenças Detalhadas

A seguir, mostramos as diferenças entre cada uma:

Item
GitHub Copilot (excluindo as funções do GitHub Copilot X)
Chat AI (ChatGPT / Bing)

Cenários de uso

Foco na codificação e complementação de código de pequeno a médio porte

Geração de código, criação de modelos e interação em linguagem natural para criar códigos de grande porte

Interface

Editor

Navegador

Velocidade de resposta

Rápida

Um pouco mais lenta

Compreensão da linguagem natural

Alta

Mais alta

Geração de snippets de código

Forte. No entanto, tende a funcionar melhor com código curto do que longo

Suporta tanto código longo quanto curto

Amplitude de suporte da linguagem de programação

Ampla

Ampla

Autocompletar e sugestões em tempo real

Em tempo real

Limitado

Geração de texto

Possível em alta dimensão, mas inferior ao GPT3

Forte

Revisão de código

Algum suporte

Sugestões e observações através de linguagem natural

Suporte de depuração

Possível de forma limitada, mas requer algum trabalho

Possível sugerir abordagens e etapas de depuração

Aplicação de estilo e convenções de código

Alta

Requer mais contexto prévio

Lista de Verificação

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