5 Alternative a ChatGPT per la generazione di codice per lo sviluppo supersonico

5 Alternative a ChatGPT per generare codice per lo sviluppo supersonico

La generazione di codice con l’intelligenza artificiale è stata un argomento molto discusso da quando sono state introdotte le avanzate capacità generative di ChatGPT. La generazione di codice è fondamentale per lo sviluppo software e gli strumenti potenziati dall’IA hanno notevolmente avanzato questo campo.

Ad esempio, DeepMind di Google ha affermato che il suo AlphaCode avrebbe potuto generare un codice di sviluppo conforme agli standard dell’industria nel febbraio 2023. Tuttavia, con l’introduzione di Playground AI di OpenAI e ChatGPT nel novembre 2022, l’intero scenario della generazione di codice automatizzato è drasticamente cambiato.

Tuttavia, l’evoluzione dei generatori di codice basati su intelligenza artificiale ha superato le capacità di ChatGPT. Questo articolo esplora ChatGPT per la generazione di codice al fine di automatizzare la scrittura del codice, migliorare la produttività e potenziare l’intero processo di sviluppo.

1. Tabnine

Tabnine è un assistente di codifica basato sull’IA simile a ChatGPT, ma utilizzato principalmente per la generazione e il completamento del codice utilizzando il modello GPT-2 di OpenAI per le sue previsioni.

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Caratteristiche chiave di Tabnine

• Oltre 23 linguaggi di programmazione supportati, offrendo una gamma più ampia rispetto ad altri assistenti di codice basati su intelligenza artificiale.

• Si integra con vari ambienti di sviluppo integrati (IDE) come Visual Studio Code, Atom, Sublime, IntelliJ, PyCharm e altri, consentendo agli sviluppatori di utilizzarlo nel loro ambiente familiare.

• Prevede e suggerisce completamenti di righe mentre lo sviluppatore sta digitando, risparmiando tempo di sviluppo.

• A differenza degli strumenti tradizionali di completamento del codice, Tabnine prevede la parte successiva del codice comprendendo il contesto e apprendendo da milioni di repository di codice.

• A differenza di alcuni assistenti di codice basati su intelligenza artificiale, Tabnine può funzionare offline senza compromettere la gamma di raccomandazioni, rendendolo uno strumento utile per gli sviluppatori senza accesso regolare a Internet.

• Pur essendo uno strumento basato sull’IA, Tabnine conserva il codice indicizzato localmente (nella macchina dell’utente) per offrire previsioni. Non invia il codice su Internet, rendendolo sicuro.

2. Kite

Kite è un assistente di codifica basato sull’IA e un’alternativa a ChatGPT progettata per aumentare la produttività degli sviluppatori fornendo funzionalità di completamento automatico del codice e di controllo degli errori.

Caratteristiche chiave di Kite

• Utilizza modelli avanzati di apprendimento automatico per fornire suggerimenti precisi per il completamento del codice al fine di agevolare il lavoro degli sviluppatori.

• L’assistente programmabile può sostituire la necessità di cercare su motori di ricerca, migliorando l’efficienza nella scrittura del codice offrendo soluzioni direttamente nell’ambiente di codifica.

• Fornisce suggerimenti pertinenti per il completamento automatico per aiutare gli sviluppatori a completare intere righe di codice senza sforzo.

• Controlla il codice per potenziali errori, aiutando nella creazione di applicazioni senza errori.

• Suggerisce frammenti di codice riutilizzabili per accelerare il processo di codifica.

• Fornisce accesso immediato alla documentazione correlata al codice, riducendo la necessità di cercare informazioni altrove.

• Supporta diversi linguaggi di programmazione, ampliando la gamma di sviluppatori che possono utilizzarlo.

• Aiuta con la ristrutturazione del codice per migliorarne l’efficienza e la manutenibilità.

3. Codota

Codota è un’alternativa a ChatGPT che fornisce suggerimenti e approfondimenti intelligenti sul codice per migliorare la produttività degli sviluppatori.

Caratteristiche chiave di Codota

• Utilizza algoritmi avanzati di apprendimento automatico per analizzare i modelli di codice e fornire suggerimenti accurati e pertinenti durante la scrittura del codice.

• Suggerisce frammenti di codice completi basati sul contesto, aiutando gli sviluppatori a scrivere codice più velocemente.

• Sfrutta una vasta base di codice per fornire esempi e scenari di utilizzo del mondo reale per compiti di codifica specifici, fornendo agli sviluppatori orientamenti pratici e ispirazione.

• Si integra con risorse di documentazione per fornire informazioni pertinenti e aggiornate direttamente all’interno dell’ambiente di codifica, riducendo la necessità di ricerche manuali.

• Scansiona il codice alla ricerca di errori potenziali e fornisce suggerimenti per correggerli, aiutando nella scrittura di codice più pulito e senza errori.

• Consente agli sviluppatori di cercare esempi di codice basati su requisiti specifici o funzionalità, facilitando il ritrovamento e il riutilizzo di soluzioni esistenti.

• Supporta diversi linguaggi di programmazione, tra cui Java, Python, JavaScript e altri, per soddisfare le esigenze di vari sviluppatori.

4. DeepCode

DeepCode è un’alternativa a ChatGPT, focalizzata sulla fornitura di revisione del codice e capacità di analisi statica basate sull’AI per migliorare la qualità del codice. 

Caratteristiche critiche di DeepCode

• Utilizza algoritmi avanzati di apprendimento automatico per analizzare il codice e identificare possibili bug, vulnerabilità di sicurezza e problemi di prestazioni.

• Fornisce un feedback in tempo reale durante la scrittura del codice, evidenziando problemi potenziali e suggerendo miglioramenti per migliorare la qualità del codice.

• Eccelle nell’individuazione di vulnerabilità di sicurezza nel codice, aiutando gli sviluppatori ad affrontare in modo proattivo i rischi potenziali nelle loro applicazioni.

• Fornisce spiegazioni dettagliate e raccomandazioni per problemi rilevati, consentendo agli sviluppatori di comprendere perché si verifica un problema e come risolverlo in modo efficace.

• Sfrutta la sua vasta analisi di repository di codice pubblici per identificare modelli di codifica comuni e migliori pratiche, aiutando gli sviluppatori a scrivere codice più pulito e mantenibile.

• Apprende dall’analisi di milioni di repository di codice, migliorando le sue capacità di rilevamento e tenendo il passo con i linguaggi di programmazione e i framework in evoluzione.

• Si integra senza soluzione di continuità con i processi di integrazione e distribuzione continua, consentendo l’analisi automatica del codice in diverse fasi del processo di sviluppo.

• Supporta vari linguaggi di programmazione, tra cui JavaScript, Python, Java, TypeScript e altri, rivolgendosi a diversi ambienti di sviluppo.

• Pone l’accento sulla sicurezza dei dati e sulla privacy analizzando il codice in maniera decentralizzata, assicurandosi che il codice non lasci mai l’ambiente di sviluppo.

• Offre funzionalità di collaborazione, consentendo ai membri del team di revisionare e discutere questioni legate al codice, agevolando la condivisione di conoscenze e il miglioramento del codice.

5. GitHub Copilot

GitHub ha sviluppato GitHub Copilot, un assistente di codifica basato sull’IA, in collaborazione con OpenAI. È un’alternativa a ChatGPT, mirata specificamente alla generazione di codice e all’aiuto degli sviluppatori nelle loro attività di codifica. 

Caratteristiche critiche di GitHub Copilot

• Utilizza modelli di apprendimento automatico addestrati su vasti repository di codice per generare suggerimenti di codice durante la scrittura, riducendo potenzialmente il tempo e lo sforzo necessari per implementare la funzionalità.

• Fornisce suggerimenti consapevoli del contesto, tenendo conto del codice attuale e delle specifiche righe di codice in fase di scrittura, facilitando il completamento più rapido del codice.

• Copilot genera frammenti di codice in base all’intento dello sviluppatore, semplificando l’integrazione del progetto.

• Supporta vari linguaggi di programmazione, tra cui Python, JavaScript, TypeScript, Go, Ruby e altri, rendendolo adatto a diversi ambienti di sviluppo.

• Può generare commenti di documentazione del codice in base al codice in fase di scrittura, aiutando gli sviluppatori a mantenere la coerenza della documentazione e riducendo la necessità di documentazione manuale.

• Assiste nel debug del codice mediante la generazione di suggerimenti che aiutano a identificare e risolvere errori o problemi comuni di programmazione.

• Prioritizza la privacy dell’utente elaborando il codice localmente e limitando l’accesso ai frammenti di codice, garantendo la sicurezza dei dati.

Conclusione

I team di sviluppo e le imprese di tutto il mondo cercano di migliorare la produttività con strumenti basati sull’IA. Le capacità di AI generativa e i nuovi modelli introdotti per la generazione di codice stanno migliorando la velocità di sviluppo. Allo stesso tempo, è essenziale scegliere gli strumenti giusti, altrimenti si rischia di creare codice difficile da debuggare. 

ChatGPT e Playground sono strumenti che hanno rivoluzionato la generazione di codice basata su IA, ma ci sono alternative avanzate che è possibile utilizzare in base alle proprie esigenze aziendali. Qui abbiamo discusso alcune alternative a ChatGPT per la generazione di codice, che è possibile utilizzare per i propri progetti.