GitHub Copilot 与 ChatGPT：哪种工具更适合软件开发？

本文介绍: 在软件开发的准确性方面，GitHub Copilot 的编码比 ChatGPT 的编码更加可靠。然而，为了更好地理解查询并做出响应，GitHub Copilot 使用自然语言处理 (NLP)，这是人工智能的一个分支，专注于生成更人性化的响应。该工具能够在几秒钟内生成无错误的代码，并提供深入的见解以提高代码的质量。不断发展的编程世界正在采用新的工具和技术来提高正在构建的软件的质量和数量。用户可以通过使用正确的提示来定制结果，但就编码部分而言，GitHub 在定制和质量方面显然是领先的。

GitHub Copilot 与 ChatGPT：哪种工具更适合软件开发？

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不断发展的编程世界正在采用新的工具和技术来提高正在构建的软件的质量和数量。GitHub Copilot 和ChatGPT已成为这些新工具和技术讨论的热门话题。

现在，GitHub Copilot 是 Github 和 Open AI 合作的成果。另一方面，ChatGPT 是 Open AI 单独开发的产品。这两种工具都利用人工智能开发公司的力量来造福全球科技生态系统。

GitHub Copilot 于 2021 年 10 月作为 JetBrains 市场上的插件推出。另一方面，ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日推出。这两种工具自推出以来都在开发人员中获得了广泛的欢迎。

正如GitHub官方报告从 2023 年 6 月开始显示的那样，GitHub Copilot 已被超过 20,000 个组织和超过 100 万个组织采用。此外，ChatGPT 在同一任期内拥有超过 1 亿用户。

这两种工具都旨在减少开发人员的手动工作。这些工具旨在自动化开发和测试的某些部分，以便生产出更多高质量的数字产品。

但这两种技术都以自己的方式做到这一点。我们将通过 GitHub Copilot 和 ChatGPT 之间的深入比较来更详细地讨论这一点。让我们开始！

比较 ChatGPT 与 GitHub Copilot

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编程语言

GitHub Copilot 与Python、Ruby、Go、C#、C++、JavaScript 和 TypeScript 等编程语言具有良好的兼容性。然而，使用 GitHub Copilot 进行编码还支持许多其他编程语言，帮助开发人员升级他们的软件开发游戏。

这是 GitHub Copilot 在输入命令“从头开始为贪吃蛇游戏创建 Java 脚本”后生成的示例。使用 GitHub Copilot 生成游戏代码时，该工具中途停止并反复显示错误消息“糟糕，您的响应已被过滤。如果您认为这不应该发生，请投票否决。” 显然，这一步有助于该工具维护编程行业的道德标准。
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使用 ChatGPT 进行编码也多种多样。这是最好的人工智能聊天机器人之一，可以用 Python、Java 和 JavaScript 以及其他几种编程语言生成代码。开发人员正在使用该工具来调试代码、创建脚本、查找建议等。

为了测试其功能，我们使用相同的命令“为贪吃蛇游戏从头开始创建 Java 脚本”来准备脚本。我们在 HTML5 画布中设置了一个脚本。该脚本包括游戏循环、移动、基本渲染和碰撞检测。现在，程序员唯一要做的就是提高游戏的可视化效果。
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功能性

GitHub Copilot 专为软件开发行业量身定制。该平台配备了专门的AI编码工具，旨在提高代码生成的效率。该工具能够在几秒钟内生成无错误的代码，并提供深入的见解以提高代码的质量。

另一方面，ChatGPT 更专注于生成基于文本的结果。但如前所述，ChatGPT 编程功能包括在各种脚本中生成代码以及调试已编写的代码。

ChatGPT 更适合生成类似人类的响应、长篇文章等。Salesforce、Air India 和 Duolingo 等多家美国和印度软件开发公司已采用 ChatGPT 作为其客户支持策略的一部分。该工具在日本、巴西和哥伦比亚等国家也显示出良好的增长势头。

定制化

GitHub Copilot 提供出色的自定义功能，以提高人工智能编码的质量。该工具可以根据项目的要求在支持扩展的 IDE 中进行自定义。

此外，ChatGPT 是可定制的，但选项有限。用户可以通过使用正确的提示来定制结果，但就编码部分而言，GitHub 在定制和质量方面显然是领先的。

训练数据

GitHub Copilot 经过大量代码存储库的培训。它旨在生成上下文感知代码。该工具使用现实世界的示例来生成代码。然而，为了更好地理解查询并做出响应，GitHub Copilot 使用自然语言处理 (NLP)，这是人工智能的一个分支，专注于生成更人性化的响应。

虽然 ChatGPT 也使用自然语言处理 (NLP)，但它是使用大量文本数据进行训练的。它也经过代码训练，但该工具旨在回答软件开发之外更广泛范围的查询。构建 ChatGPT 的目标是为用户提供对话式 AI，帮助他们极其准确地解决复杂查询。

上下文准确性

在ChatGPT与Copilot的对比中，后者可以更好地辅助开发需求。该工具经过大量编码数据的训练，使其与编码人员更相关。由于 GitHub Copilot 由 OpenAI Codex 提供支持，因此该 Codex 包含来自 5400 万个公共 GitHub 存储库的 159 GB Python 代码的海量数据集。这些数据集可以帮助该工具更好地编写代码。

ChatGPT 已发布多个版本。例如，GPT 3.5 和 GPT 4。最新版本 GPT 4 已使用 180 万个参数进行训练，以丰富其响应。然而，这些数据由来自书籍、网站等的大量文本元素组成。在软件开发的准确性方面，GitHub Copilot 的编码比 ChatGPT 的编码更加可靠。