コード生成のための5つのChatGPTの代替手段：超高速開発へのハイパードライブ

「5つのChatGPT代替手段でコード生成の超高速開発を実現するハイパードライブ」

AIコード生成は、ChatGPTの高度な生成能力が導入されて以来、話題になっています。コード生成はソフトウェア開発に不可欠であり、AIパワーを活用したツールはこの分野を大きく進化させました。

例えば、GoogleのDeepMindは、2023年2月にAlphaCodeが業界標準の開発コードを生成することができると主張しました。しかし、OpenAIによるPlayground AIとChatGPTの2022年11月の導入により、自動コード生成の全体的なシナリオは大幅に変わりました。

ただし、AIコードジェネレーターの進化はChatGPTの能力を上回っています。この記事では、コード生成のためのChatGPTの探求、コードの自動化、生産性の向上、全体的な開発プロセスの強化について説明します。

1. Tabnine

Tabnineは、GPT-2モデルを使用したAI駆動のコーディングアシスタントであり、ChatGPTと同様にコード生成および補完のタスクに使用されます。

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Tabnineの主な特徴

• 他のAIコードアシスタントよりも幅広い範囲をカバーする、23以上のプログラミング言語をサポートしています。

• Visual Studio Code、Atom、Sublime、IntelliJ、PyCharmなど、さまざまな統合開発環境（IDE）と統合し、開発者が自身の環境で使用できるようにします。

• 開発者が入力中に行の補完を予測・提案し、開発時間を節約します。

• 従来のコード補完ツールとは異なり、Tabnineはコンテキストを理解し、数百万のコードリポジトリから学習して、次のコードの一部を予測します。

• 一部のAIコードアシスタントとは異なり、インターネット接続のない開発者でも広範な推奨事項を提供することができるため、オフラインで使用できる便利なツールです。

• TabnineはAIツールですが、予測を提供するためにインデックス化されたコードはユーザーのローカルマシンに保存され、インターネット上にコードを送信しません。安全です。

2. Kite

Kiteは、開発者の生産性を向上させるために設計されたChatGPTの代替となるAIパワーのあるコーディングアシスタントであり、コーディングの自動補完とエラーチェックの機能を提供します。

Kiteの主な特徴

• 高度な機械学習モデルを使用して正確なコード補完の提案を提供し、開発者の作業を容易にします。

• プログラムのアシスタントが検索エンジンのブラウジングを終了し、コーディング環境内で解決策を提供することにより、コーディングの効率を向上させます。

• 関連する自動補完の提案を提供し、開発者がコードの完全な一行を簡単に入力できるようにします。

• コードの潜在的なエラーをチェックし、エラーフリーなアプリケーションの構築を支援します。

• コーディングプロセスを加速するための再利用可能なコードスニペットの提案を行います。

• コードに関連するドキュメンテーションに瞬時にアクセスし、情報を他の場所で検索する必要を減らします。

• 複数のプログラミング言語をサポートし、使用できる開発者の範囲を広げます。

• コードのリファクタリングを支援し、コードの効率性と保守性を向上させる手助けをします。

3. Codota

Codotaは、ChatGPTの代替となるAIであるがしたがい、開発者の生産性を向上させるために知識のあるコードの提案と洞察を提供します。

Codotaの主な特徴

• 高度な機械学習アルゴリズムを使用してコードパターンを分析し、コードの書き方に応じた正確で関連性のある提案を提供します。

• 文脈に基づいてコード全体のスニペットを提案し、開発者のコードライティングを迅速化します。

• 広範なコードベースを活用し、特定のコーディングタスクに対する実際のガイダンスやインスピレーションを提供するための実世界の例や使用シナリオを提供します。

• ドキュメンテーションリソースと統合し、コーディング環境内で直接関連し、最新の情報を提供することにより、手動検索の必要性を減らします。

• コードを潜在的なバグに対してスキャンし、修正の提案を提供することで、よりクリーンでエラーフリーなコードの作成を支援します。

• 特定の要件や機能に基づいてコード例を検索し、既存のソリューションを見つけて再利用することが容易になります。

• Java、Python、JavaScriptなどを含む複数のプログラミング言語をサポートし、さまざまな開発者に対応します。

4. DeepCode

DeepCodeはChatGPTの代替となるもので、AIを活用したコードレビューや静的解析の機能を提供して、コード品質を向上させることに特化しています。

DeepCodeの重要な機能

• 高度な機械学習アルゴリズムを用いてコードを分析し、潜在的なバグ、セキュリティの脆弱性、パフォーマンスの問題を特定します。

• コードの記述中にリアルタイムのフィードバックを提供し、潜在的な問題を強調し、改善を提案してコードの品質を向上させます。

• コード内のセキュリティの脆弱性を特定する能力が優れており、開発者がアプリケーションに潜在的なリスクに積極的に対処するのを支援します。

• 検出された問題に対して詳細な説明と推奨事項を提供し、開発者が問題の原因と解決方法を効果的に理解することができます。

• 公開されているコードリポジトリの包括的な分析を活用して、共通のコーディングパターンやベストプラクティスを特定し、開発者がより清潔で保守しやすいコードを書くのを支援します。

• 数百万のコードリポジトリを分析することで学習し、検出能力を向上させ、進化するプログラミング言語やフレームワークに追従します。

• 継続的な統合とデリバリーパイプラインにシームレスに統合され、開発プロセスのさまざまな段階で自動的なコード分析が可能です。

• JavaScript、Python、Java、TypeScriptなど、さまざまなプログラミング言語をサポートし、さまざまな開発環境に対応します。

• コードの分散解析により、データのセキュリティとプライバシーを重視し、コードが開発環境から決して出ることはありません。

• コード関連の問題をレビュー・議論するためのコラボレーション機能を提供し、知識共有とコードの改善を促進します。

5. GitHub Copilot

GitHubはOpenAIとの協力により、AIを活用したコーディング支援ツールであるGitHub Copilotを開発しました。これはChatGPTの代替となり、コードの生成と開発者のコーディングタスクを支援することに特化しています。

GitHub Copilotの重要な機能

• 広範なコードリポジトリでトレーニングされた機械学習モデルを使用して、開発者がコードを記述する際にコードの提案を生成し、機能の実装に必要な時間と労力を削減する可能性があります。

• 現在のコードベースと書かれている特定のコード行を考慮したコンテキストに基づいた提案を行い、より迅速なコード補完を支援します。

• Copilotは開発者の意図に基づいてコードスニペットを生成し、プロジェクトの統合を容易にします。

• Python、JavaScript、TypeScript、Go、Rubyなど、さまざまなプログラミング言語をサポートし、さまざまな開発環境に適しています。

• 書かれているコードに基づいてコードのドキュメンテーションコメントを生成し、開発者が文書の一貫性を維持し、手動の文書作成の必要性を減らすのに役立ちます。

• 一般的なプログラミングエラーや問題を特定し修正するのに役立つ提案を生成することで、コードのデバッグを支援します。

• コードをローカルで処理し、コードスニペットへのアクセスを制限することで、ユーザーのプライバシーを重視します。

結論

開発チームとビジネスは、AIベースのツールを使って生産性を向上させようとしています。生成AIの能力と新しいモデルの導入により、開発スピードが向上しています。同時に、適切なツールを選ぶことが重要です。そうしないと、デバッグが困難なコードを作成する可能性があります。

ChatGPTやPlaygroundはAIベースのコード生成を革新したツールですが、ビジネスのニーズに応じて使用できる進化した代替品もあります。ここでは、プロジェクトに使用できるコード生成のChatGPT代替品について説明しました。

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