Code Writer AI: プログラミングのための上位 7 つの AI ツールのリスト

2023/05/06

知っておくべきこと

プログラミングに最適な AI ツールには、OpenAI の ChatGPT、Copilot GitHub、AlphaCode、Tabnine、Amazon の CodeWhisperer、CodeT5、Polycoder などがあります。
コーディングタスクに応じて、ニーズに合った AI ツールを選択する必要があります。

人工知能が勢いを増すにつれて、人間のプログラマーに取って代わる可能性について不安を感じる人もいるかもしれません。ただし、懸念は完全に正当なものですが、状況は思ったほど悪くないかもしれません。コーディングは困難ですが、AI は長くて骨の折れるプロセスの負担を軽減するのに役立ちます。

実際、コーダーは AI をワークフローに統合しており、その結果、コーディング効率が大幅に向上しています。AI はコード全体を生成するだけでなく、コードのデバッグ、翻訳、および品質の向上も行うことができます。したがって、AI の使用を検討しない理由はありません。

このガイドでは、パーソナルコーディングアシスタントとして機能する最高の AI ツールを 7 つ紹介します。

1.OpenAIのChatGPT

特にコーディング目的で作成されたわけではありませんが、OpenAI の ChatGPT には、Python から JavaScript、Swift、TypeScript など、複数のプログラミング言語でコーディングするための機械学習機能がすべて備わっています。その人気は、ユーザーが平易な言葉でコードを生成、完成、修正、および分析することを要求できるという事実によって二重に定義されます。そのため、プログラミングの経験がないユーザーでも、汎用的なコーディングに使用できます。

リンク: ChatGPT

長所

無料で使用できます
簡単なプロンプトをコードに変換します
すべての主要なプログラミング言語でコードを生成

短所

コーディング専用に設計されていないため、バグのあるコードが生成される可能性があります

2.副操縦士Github

OpenAI の Codex モデルに基づく Copilot は、GitHub の膨大なリポジトリからコードを提案および開発するコード補完 AI ツールです。コードを最適化したいプログラマーにとって理想的な Copilot は、コンテキストベースの提案、完全なコードを提供し、より優れた、より正確なコードを開発し、より迅速に実行するための改善を行います。ChatGPT のいとこのように、自然言語のプロンプトをコーディングの提案に変えることもできます。これはさまざまなプログラミング言語で行われます。

リンク:コパイロット Github

長所

GitHub コードリポジトリを使用
Visual Studio、JetBrains、Neovim などのコードエディターで利用できます。
OpenAI の Codex モデルに基づく

短所

無料トライアル終了後に購入が必要

3.アルファコード

Google と DeepMind によって開発された Alphacode は、高度に差別化されたコードジェネレーターであり、ユーザーが多数の既製のコードライブラリとリポジトリにアクセスできるように設計されています。その上、主に競合するプログラミングデータセットでトレーニングされ、利用可能なコードを観察して学習したため、そのアプローチは完全にデータによって駆動されます。また、平易な言語と大規模な言語モデルの能力を組み合わせて、コードを生成して完成させ、コードのコンテキストに基づいて提案を提供する機能も備えています。

リンク：アルファコード

長所

コードの補完と修正に最適
競合するコーディングデータセットのみでトレーニング済み
プログラミングコンテストで人間のコーダーに対抗

短所

一部の開発者は、ツールに適応するのが難しいと感じる場合があります

4.タブニン

Tabnine はコードをゼロから作成するわけではありません。しかし、効率的なコーダーになることができる Copilot のような他のコード補完ツールの優れた代替手段です。Tabnine の AI ベースのコード予測モデルは、開発者がボイラープレートコードを入力するときに必ず発生する間違いを克服し、コンテキストと構文に基づいてコードを改善し、より優れた、より迅速なコーダーにするのに役立ちます。また、コーディングしながら学習し、チームのメンバーが使用するたびにパターンと習慣を理解し、時間の経過とともにより良い提案を提供します。

10 を超えるプログラミング言語とコードエディターをサポートする Tabnine は、コードを完成させることができる全機能のツールを探している開発者に最適な AI ソリューションを提供します。

リンク：タブナイン

長所

ローカル、サーバー、またはクラウドで実行できます。
コーディングの習慣を学習する AI ベースのコード補完
最も一般的なプログラミング言語で動作

短所

高価なプロプラン

5.Amazon CodeWhisperer

CodeWhisperer by Amazon は、開発者、特にアプリケーション開発をスピードアップしたい開発者向けの、もう 1 つの AI を利用したコード補完ツールです。AI コーディングコンパニオンとして、小さな断片から本格的な機能まで、コードの提案を得るために使用できます。開発者は、少しのコードといくつかのコメントだけで CodeWhisperer を使い始めることができます。これは、なじみのない API を使用してアプリを構築するときに非常に便利です。

CodeWhisperer は、Python や JavaScript などの 15 のプログラミング言語と、VS Code や AWS Cloud9 などのすべての主要な IDE をサポートしています。

リンク: Amazon CodeWhisperer

長所

AWS アプリケーション間の統合
なじみのないAPIでもスピーディーなアプリ開発に最適
コードスニペットから完全な機能まですべてを提案

短所

JetBrains と Visual Studio Code を除き、サポートされているほとんどの IDE は Amazon ベースです。

6.コードT5

CodeT5 は、AI コーディングの世界でよく知られている名前に代わる優れたオープンソースの 1 つです。SalesForce によって構築され、その基盤は Google の T5、または Text-to-Text Transfer Transformer に基づいていますが、コードの理解がはるかに優れていると宣伝されています。ユーザーコメントを含む、GitHub ライブラリで利用可能な数百万のコードスニペットでトレーニングされた CodeT5 は、コードを完成させたり、コードの機能を要約したり、平易な言語で記述されたコードを生成したりできるツールを必要とする開発者にとって、驚異的に機能します。CodeT5 は、Python、JavaScript、Ruby、C、C# など、さまざまなプログラミング言語もサポートしています。

リンク: CodeT5

長所

膨大なトレーニングデータセット
すべての主要なプログラミング言語をサポート
ローカルインストールでデータのプライバシーを保護

短所

データセット内のコメントからステレオタイプをエンコードする場合があります

7. ポリコーダー

迅速なコーディングに関しては、Polycoder よりも優れているものはほとんどありません。Polycoder は、少なくとも速度の点で、多くの有料 AI コーディングオプションを提供するオープンソースコードジェネレーターです。Polycoder は、最も一般的な 12 のプログラミング言語をサポートしており、そのリポジトリはすべてのコメントを含め、トレーニング目的で複製されています。端が少し荒いですが、継続的に改善されており、優れた無料の AI コード生成および補完ツールとして機能します。

リンク：ポリコーダー

長所

オープンソースで無料
12 のプログラミング言語のサポート
プライバシー保護のためのオフライン使用

短所

他のオプションほどシームレスではない
トークン化とアプリケーションの問題。現在のファイルが終了すると、ランダムな新しいファイルの生成を開始します。

さまざまな目的に使用する AI コードツールは?

上記の各 AI プログラミングツールには、他より優れている点があります。好みによっては、コーディングのニーズに合わせて別のツールを使用したい場合があります。

スピード: Amazon CodeWhisperer と Polycoder

汎用コーディングの場合: ChatGPT

コード補完: Tabnine

膨大なデータリポジトリと言語サポート: Alphacode、Copilot GitHub

佳作

Apart from the options mentioned above, there are a few others that developers and programmers may benefit from. Some of these include the likes of DeepCode, AIXcoder, and CodeWP. Many of these AI coding tools, as well as some others, will have integrated GitHub libraries, will offer partial and full-fledged code completion, and support a number of coding languages.

However, for all their advantages, they are not perfect. They may be slow and buggy and not ideally suited for big and complicated projects. But if you’re looking for additional options, these are worthy considerations.

We hope this guide helped you narrow down your options from the sea of AI coding tools available nowadays.

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