In the ever-evolving landscape of software development, GitHub has long been the go-to platform for version control and collaborative coding. Acknowledging GitHub's excellence and user-friendly features, this blog post does not aim to disparage the platform but rather to explore alternative options that cater to diverse developer needs. GitHub's robust code hosting and collaboration capabilities have made it an industry standard, yet its GUI complexity prompts consideration of alternatives.
In this context, we present a carefully curated list of Top Source Code Repository Tools as potential replacements for GitHub in 2023. With over 40 million active users and 180 million repositories, GitHub's popularity is undeniable. However, as technology evolves, developers are increasingly seeking alternatives that offer distinct features, user experiences, and functionalities. This exploration aims to provide developers with a comprehensive overview of GitHub alternatives, showcasing a variety of Source Code Hosting Services, Version Control Systems, and Issue Tracking Systems.
Was ist GitHub Copilot?
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GitHub Copilot ist ein revolutionäres, cloudbasiertes Tool für künstliche Intelligenz, das gemeinsam von GitHub, Microsoft und OpenAI entwickelt wurde. Es wurde zur Verbesserung der Codierungseffizienz entwickelt und lässt sich nahtlos in beliebte integrierte Entwicklungsumgebungen wie Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim und JetBrains integrieren. Als KI-Paarprogrammierer bietet GitHub Copilot Entwicklern Vorschläge im Autocomplete-Stil, die von einem generativen KI-Modell gesteuert werden. Benutzer können Vorschläge entweder durch Initiieren von Code oder durch Beschreiben ihrer Absicht in Kommentaren in natürlicher Sprache einfordern.
Copilot analysiert den Kontext innerhalb der aktuellen Datei und verwandter Dateien und liefert Echtzeitvorschläge im Texteditor. Dieser KI-Codierungsassistent wurde am 29. Juni 2021 zur technischen Vorschau veröffentlicht, ist per Abonnement erhältlich und zeichnet sich durch Sprachen wie Python, JavaScript, TypeScript, Ruby und Go aus. Die Vorschläge von Copilot wurden anhand einer Vielzahl öffentlicher Repositories trainiert, und ihre Qualität kann je nach Darstellung der Sprache in den verfügbaren Daten variieren.
Warum gibt es Alternativen zu GitHub Copilot?
- Diverse Requirements: Developers may have varied needs beyond code completion, such as enhanced collaboration features, specialized tools, or specific integrations that other platforms may offer.
- Productivity Enhancement: Exploring alternatives allows developers to discover platforms with additional capabilities to boost productivity, code quality, and collaboration beyond GitHub Copilot's autocomplete suggestions.
- Code Quality and Improvement: Alternative tools may provide unique features for code improvement, debugging, and refactoring, offering a more comprehensive set of tools to enhance code quality
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- Evaluation of Competencies: Developers often compare competencies of different platforms in areas like evaluation, contracting, integration, deployment, service, support, and specific product capabilities to ensure a well-rounded choice
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- User Feedback and Reviews: Checking real reviews and feedback from verified sources, such as Gartner, allows developers to understand how GitHub Copilot compares with competitors and identify potential limitations or advantages
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- Concerns About Copyright Violations: Fear or concerns about copyright violations, stemming from the use of generated code, may drive developers to seek alternatives that align better with their legal and ethical considerations
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- Technology Behind the Tool: GitHub Copilot relies on OpenAI Codex, powered by GPT-3. Developers might explore alternatives that use different underlying technologies or models based on their preferences or concerns
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- Reaction to Initial Releases: Initial enthusiasm and later apprehensions on social media indicate that developers may have varied experiences and opinions, prompting some to seek alternatives based on their evolving perceptions of GitHub Copilot.
Beste GitHub Copilot-Alternativen
Tauchen Sie mit unserer kuratierten Liste der besten Alternativen in eine Welt der Programmiereffizienz jenseits von GitHub Copilot ein. Entdecken Sie leistungsstarke Tools, die über die automatische Vervollständigung hinausgehen und die Zusammenarbeit, Codequalität und Produktivität verbessern. Egal, ob Sie Unterstützung für verschiedene Sprachen, einzigartige Funktionen oder rechtliche Sicherheit suchen, diese Alternativen bieten Ihnen im Jahr 2024 alles, was Sie brauchen.
Copilot.Live
Revolutionierung der Produktivität mit personalisierter KI-Unterstützung Copilot.Live ist ein Game-Changer im Bereich der KI-gestützten Unterstützung und lässt sich nahtlos in verschiedene Design- und Entwicklungstools, WhatsApp und andere Plattformen integrieren. Dieser vielseitige Assistent respektiert nicht nur die bevorzugten Tools der Benutzer, sondern sorgt auch für einen optimierten Workflow, sodass Designdateien in Figma und Adobe XD mühelos erstellt werden können. Copilot.Live ist als personalisierter KI-Assistent positioniert und unterstützt Unternehmen mit schneller, präziser und kontextbezogener Unterstützung und verändert die Zugänglichkeit und Interaktion von Informationen für Einzelpersonen und Organisationen. Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der ein einziger Klick die Produktivität um das Zehnfache steigert.
Copilot.Live ist nicht nur ein Tool, sondern eine transformative Kraft für Unternehmen, die Pixelbin, Boltic, Fynd Platform und mehr in verschiedenen Branchen und Domänen unterstützt. Dank der Hyperpersonalisierungsfunktionen von Copilot.Live erhalten Benutzer maßgeschneiderte Empfehlungen, weniger Überarbeitungen und eine schnellere Projektabwicklung, da das Tool individuelle Präferenzen versteht. Dieser vielseitige Assistent unterstützt Webentwicklung, Design, Codierung, WhatsApp, mobile Entwicklung und Aufgabenverwaltung und gewährleistet plattformübergreifende Kompatibilität. Copilot.Live zeichnet sich durch Inhaltserstellung, Codegenerierung, Designunterstützung und intelligente Unterstützung aus.
Es bietet verbesserte Benutzererfahrungen, verbesserte Konvertierungen und datengesteuerte Erkenntnisse und markiert damit einen Paradigmenwechsel in der Arbeitsweise von Unternehmen. Copilot.Live bietet personalisierte Präzision, erstellt benutzerzentrierte Designs, überwacht Metriken und optimiert die Ressourcennutzung. Mit Zugriff auf sechs Vertikale in einer Benutzeroberfläche definiert Copilot.Live Produktivität neu und bietet Echtzeit-Dateneinblicke, Kollaborationszentren, effiziente Ressourcenzuweisung, proaktives Risikomanagement, eine Wissensdatenbank und abteilungsspezifische Copilots. Die Pläne decken unterschiedliche Bedürfnisse ab, vom Willkommensplan mit einem kostenlosen personalisierten Copiloten bis hin zu den Standard- und benutzerdefinierten Plänen, die mehrere Copiloten, Datenquellen und maßgeschneiderte Lösungen bieten. Steigern Sie Ihre Produktivität mit Copilot.Live, einem Paradigmenwechsel in der KI-gestützten Unterstützung.
Codeium
Codeium ist ein Leuchtturm in der Programmierlandschaft und bietet Entwicklern eine moderne Superkraft: ein kostenloses Toolkit zur Codebeschleunigung, das auf modernster KI-Technologie basiert. Dieser vielseitige Assistent erfüllt die dynamischen Anforderungen von Entwicklern und bietet eine nahtlose und blitzschnelle KI-gestützte Autovervollständigungsfunktion, die über 70 Sprachen unterstützt. Das Toolkit ist nicht nur ein Autovervollständigungstool, sondern ein umfassender KI-gestützter Programmierassistent, der intern mit robusten Modellen und Infrastrukturen eingebettet ist. Dies gewährleistet eine konsistente und effiziente Erfahrung in allen bevorzugten integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs). Entwickler können die vielfältigen Funktionen von Codeium nutzen, von der schnellen automatischen Codevervollständigung bis hin zu einem KI-Chat-Assistenten im Editor, wodurch unbegrenzte Nutzung und erweiterte KI-Suchfunktionen freigeschaltet werden.
Das Preismodell ist auf verschiedene Bedürfnisse zugeschnitten und beginnt mit einem „Free Forever“-Plan für Einzelnutzer, der kostenlosen Zugriff auf wichtige Funktionen ermöglicht. Für Teams bietet der „Teams“-Plan erweiterte Personalisierung, GPT-4-Unterstützung und organisationsweite Zero-Day-Aufbewahrung für 12 USD pro Arbeitsplatz/Monat. Der „Enterprise“-Plan bietet maßgeschneiderte Lösungen, optionale Feinabstimmung und die Flexibilität von SaaS- oder selbstgehosteten Bereitstellungen. Codeium nimmt die Datensicherheit ernst und gewährleistet die Privatsphäre der Benutzer, indem es niemals mit Benutzerdaten trainiert und SOC2 Type 2-konform ist. Mit Integrationsexpertise, die über 40 IDEs umfasst, darunter VSCode und JetBrains, ermöglicht Codeium Entwicklern, ihre Programmiererfahrung zu verbessern und die Produktivität und Effizienz im sich ständig weiterentwickelnden Bereich der Softwareentwicklung zu fördern.
CodeGeeX
Revolutionierung der Codierungseffizienz mit KI-Power CodeGeeX ist ein leistungsstarker KI-Assistent, der das Codierungserlebnis für Entwickler in verschiedenen Programmiersprachen und IDEs verbessern soll. Dieses innovative Tool verwendet ein umfangreiches mehrsprachiges Codegenerierungsmodell mit erstaunlichen 13 Milliarden Parametern und wurde anhand eines riesigen Codekorpus trainiert, der über 20 Programmiersprachen umfasst.
Zu den bemerkenswerten Fähigkeiten des Modells gehört die mehrsprachige Codegenerierung, die die Erstellung ausführbarer Programme in Python, C++, Java, JavaScript, Go und mehr erleichtert. Ein herausragendes Merkmal ist die sprachübergreifende Codeübersetzungsleistung von CodeGeeX, die eine nahtlose und hochpräzise Transformation von Codeausschnitten zwischen verschiedenen Sprachen ermöglicht. Die Vielseitigkeit des Tools erstreckt sich auch auf anpassbare Programmierunterstützung, die als kostenlose Erweiterung auf dem VS Code-Marktplatz erhältlich ist.
Diese Erweiterung unterstützt Codevervollständigung, Erklärung, Zusammenfassung und mehr und verbessert so das Programmiererlebnis der Benutzer. CodeGeeX beschränkt sich nicht nur auf die Codegenerierung; es zeichnet sich durch Codevervollständigung, automatische Kommentargenerierung, Codeübersetzung aus und bietet sogar einen KI-Chatbot für sofortige codierungsbezogene Anfragen. Ob es darum geht, tägliche Codierungsaufgaben zu beschleunigen, neuen Entwicklern das Verständnis der Codebasis zu erleichtern oder plattformübergreifende Entwicklung zu erleichtern, CodeGeeX erweist sich als unschätzbares Gut. Als Open-Source-Tool mit zusätzlichen Pro- und Enterprise-Plänen wird CodeGeeX die Herangehensweise von Entwicklern an Codierungseffizienz und Innovation neu definieren.
Code-Flüsterer
Transformative KI-gestützte Codegenerierung Amazon Code Whisperer, ein hochmoderner KI-gesteuerter Codegenerator von AWS, gestaltet die Codierungslandschaft neu und bietet Codevorschläge in Echtzeit in der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE). Während Entwickler tippen, generiert Code Whisperer intuitiv personalisierte Empfehlungen, die von prägnanten Snippets bis hin zu vollständig geformten Funktionen reichen und so die Codierungseffizienz verbessern.
Es wurde anhand umfangreicher Code-Repositories trainiert und versteht Kommentare in natürlicher Sprache. Es schlägt schnell ganze logische Codeblöcke vor und steigert so die Produktivität der Entwickler erheblich. Dieses vielseitige Tool unterstützt 15 Programmiersprachen, darunter Python, Java und JavaScript, und lässt sich nahtlos in beliebte IDEs wie VS Code, IntelliJ IDEA und AWS Cloud9 integrieren. Code Whisperer zeichnet sich durch die Optimierung von Codevorschlägen für AWS-APIs aus und ist auf Dienste wie Amazon EC2, AWS Lambda und Amazon S3 abgestimmt. Darüber hinaus enthält es eine robuste Sicherheitskomponente mit integrierten Scans, um schwer zu findende Schwachstellen in Java-, JavaScript- und Python-Projekten zu erkennen und Korrekturen dafür vorzuschlagen. Code Whisperer gewährleistet verantwortungsvolle Codierungspraktiken mit einem Referenz-Tracker für Open-Source-Code, sodass Entwickler Vorschläge überprüfen und einarbeiten können, während sie gleichzeitig Lizenzierung und Zuordnung im Auge behalten.
Der Service bietet sowohl eine kostenlose Individual Tier, die einzelnen Entwicklern unbegrenzte Codevorschläge und Referenzverfolgung bietet, als auch eine Professional Tier, die mit Verwaltungsfunktionen und Anpassungsoptionen auf die Bedürfnisse von Organisationen eingeht. Amazon Code Whisperer entpuppt sich als revolutionäre Kraft, die eine neue Ära KI-gestützter Programmierqualität einläutet.
Tabnin
Ihr KI-Codierungsassistent für verbesserte Produktivität Tabnine ist ein revolutionärer KI-Codierungsassistent, der Entwicklern ermöglicht, beispiellose Effizienz und Kompetenz zu erreichen. Dieses vielseitige Tool bietet Codevervollständigungen in Echtzeit, chatbasierte Interaktionen und Codegenerierung in verschiedenen Programmiersprachen und integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs). Tabnine respektiert die Integrität Ihres Codes und bietet private, personalisierte und geschützte KI-Unterstützung. Millionen von Entwicklern weltweit vertrauen auf Tabnine und hat Lob für seine Auswirkungen auf Codekonsistenz, schnellere Codeüberprüfungen und verbesserte Produktivität erhalten.
Es passt sich Ihren Codierungsstandards, Ihrem Kontext und Ihren Unternehmensnormen an und gewährleistet maßgeschneiderte Empfehlungen, die sich nahtlos in Ihren Arbeitsablauf einfügen. Mit seinen Sicherheitsmaßnahmen auf Unternehmensniveau bietet Tabnine hervorragende Sicherheit für Ihre Codebasis und liefert gleichzeitig optimale Leistung. Die Fähigkeiten von Tabnine gehen über die bloße Codevervollständigung hinaus. Es ermöglicht Entwicklern, Code über KI-Chat-Agenten direkt in der IDE zu generieren, zu testen und zu dokumentieren. Für Unternehmensbenutzer bietet Tabnine eine vollständig private Plattform mit Self-Hosting-Optionen, Administratortools für die Richtlinienverwaltung und Referenzverfolgung für mehr Transparenz. Egal, ob Sie ein einzelner Entwickler oder Teil eines großen Teams sind, Tabnine wurde entwickelt, um Ihre Softwareentwicklungserfahrung zu verbessern, sodass Sie sich mühelos auf die Bereitstellung innovativer Funktionen und Fähigkeiten konzentrieren können.
Blackbox
Transformation von Codierparadigmen BlackboxAI, eine leistungsstarke Visual Studio Code-Erweiterung, definiert das Codiererlebnis mit KI-gesteuerter Code-Autovervollständigung und Code-Chat neu und lässt sich nahtlos in vorhandene Arbeitsabläufe integrieren. Mit einer Reihe von Funktionen führt es revolutionäre Fortschritte ein, um Codieraufgaben zu beschleunigen. Die Code-Chat-Funktion ermöglicht Echtzeitinteraktion, sodass Entwickler Codierungsanfragen stellen und sofort Antworten erhalten können. Code-Autovervollständigung, die über 20 Sprachen umfasst, darunter Python, JavaScript, TypeScript, Go und Ruby, verbessert die Codiergeschwindigkeit und -genauigkeit.
AI Commit rationalisiert die Versionskontrolle und generiert mühelos Commit-Nachrichten. Die Codegenerierung im Editor wird mit der Option „Blackbox Generate Code“ intuitiv und bietet mehrzeilige Vorschläge basierend auf vorhandenem Code oder Kommentaren. Die DIFF-Ansicht ermöglicht es Entwicklern, lokale Projektänderungen effizient zu verfolgen. Black Box AI, das als Large Language Model (LLM) für die Codierung fungiert, strebt danach, Ingenieuren die Produktentwicklung 10-mal schneller zu machen, Innovationen in Unternehmen zu fördern und ein weltweites Wachstum der Zahl von Softwareentwicklern von ca. 100 Millionen auf 1 Milliarde zu prognostizieren. Blackbox AI begegnet den Herausforderungen, die mit Blackbox-Modellen verbunden sind, und priorisiert Transparenz, Flexibilität und Verantwortlichkeit, um eine sichere und effiziente Codierumgebung zu gewährleisten.
Kapitän Stack
Captain Stack, ein Open-Source-Programmierbegleiter, erweist sich als bemerkenswerte Alternative zu GitHub Copilot und bietet einen einzigartigen Ansatz für Codevorschläge innerhalb der Visual Studio Code-Umgebung (VSCode). Als VSCode-Erweiterung vereinfacht Captain Stack die Nutzung, indem es Entwicklern ermöglicht, Codeausschnitte direkt von ihrem Editor aus zu finden und dabei die umfangreiche Wissensdatenbank von Stack Overflow zu nutzen.
Der Installationsvorgang ist unkompliziert. Der Benutzer muss das Repository herunterladen, es in VSCode Insider öffnen und die Erweiterung ausführen, um die Kompatibilität mit der neuesten nicht stabilen VSCode-Version sicherzustellen. Durch die Eingabe von „//find {Ihr Schlüsselwort}“ im Editor können Entwickler die Inline-Vervollständigung auslösen, wodurch Captain Stack aufgefordert wird, relevante Codevorschläge von Google und Stack Overflow abzurufen. Während GitHub Copilot bei der Codegenerierung auf KI setzt, verfolgt Captain Stack einen anderen Ansatz, indem er Suchanfragen und externe Quellen nutzt.
Die Erweiterung erkennt mehrere Codequellen jenseits von Stack Overflow und weist gewisse Einschränkungen in Bezug auf Abruf- und Datenextraktionsmethoden auf. Trotz seiner einzigartigen Methodik positioniert sich Captain Stack als wertvolles Tool für Entwickler, die Codevorschläge innerhalb der vertrauten VSCode-Umgebung suchen. Die Plattform entwickelt sich kontinuierlich weiter und eine engagierte Community von Mitwirkenden stellt ihre Anpassungsfähigkeit und Funktionalität sicher. Durch die innovative Nutzung vorhandener Ressourcen versucht Captain Stack, das Codierungserlebnis zu verbessern und Entwicklern als kollaborativer Codierungsbegleiter zu dienen.
GPT-Code-Clippy (GPT-CC)
Ein Open-Source-Coding-Begleiter GPT-Code-Clippy (GPT-CC) ist eine kollaborative Initiative zur Entwicklung einer Open-Source-Alternative zu GitHub Copilot, die die Leistungsfähigkeit des auf GPT-3 basierenden Sprachmodells GPT-Codex nutzt. Das Projekt konzentriert sich auf die Feinabstimmung des GPT-Neo-Modells auf dem GPT Code Clippy-Datensatz, der sorgfältig aus öffentlich verfügbaren Code-Repositories auf GitHub kuratiert wird.
Diese Initiative zielt darauf ab, Forschern eine wertvolle Ressource zur Verfügung zu stellen, mit der sie die Fähigkeiten und Grenzen großer Deep-Learning-Modelle erforschen und verstehen können, die speziell auf Code trainiert wurden. Zu den wichtigsten Beiträgen von GPT-CC gehören ein selbst kuratierter Open-Source-Datensatz namens Code Clippy Data, eine frei zugängliche Codebasis und eine Modellbasis mit zugehörigen Modellkarten. Das GPT-Neo-Modell dient als Grundlage, vorab auf dem Pile-Datensatz trainiert, wobei die Feinabstimmung durch das Ziel der kausalen Sprachmodellierung erleichtert wird. Das resultierende GPT-CC bietet Funktionen wie Autovervollständigung, KI-gestützte Codevorschläge und Codegenerierung innerhalb der Visual Studio Code-Umgebung (VSCode).
Der Trainingsprozess umfasste die Verwendung der Transformers-Bibliothek und der Flax-API von Hugging Face, wobei das Modell anhand verschiedener Code-Datensätze, einschließlich des selbst kuratierten GPT Code Clippy-Datensatzes, feinabgestimmt wurde. Das Projekt legt den Schwerpunkt auf laufende Verbesserungen, wobei zukünftige Ziele das Vortraining des Modells von Grund auf, das Experimentieren mit GPT-J, die Erweiterung der Sprachfunktionen, die Entwicklung einer benutzerdefinierten Verlustfunktion und die Aktualisierung der Programmiersprachenversionen umfassen. GPT-CC ist nicht nur eine Open-Source-Alternative zu GitHub Copilot; es strebt danach, dessen Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu erreichen und sich gleichzeitig kontinuierlich weiterzuentwickeln, um den dynamischen Anforderungen der Coding-Community gerecht zu werden.
Zweiter Maat
Eine kompakte GitHub Copilot-Alternative für Emacs Second Mate ist eine Open-Source-Emulation von GitHub Copilot und verwendet EleutherAI GPT-Neo-2.7B vom Hugging Face Model Hub, zugeschnitten auf den Emacs-Texteditor. Obwohl es deutlich kleiner ist und das oben genannte Modell verwendet, bietet es eine kostenlose Alternative für diejenigen, die GitHub Copilot-Funktionen innerhalb der Emacs-Umgebung wünschen.
Die Einrichtung umfasst die Konfiguration des Backends mit Flask, die Anpassung des Geräts an „cpu“ oder „cuda“ in serve/server.py und das Starten der Flask-App, um REST-API-Interaktionen mit dem GPT-Neo-Modell zu ermöglichen. Trotz seines reduzierten Umfangs stellt Second Mate eine interessante Option für Benutzer dar, die nach GitHub Copilot-Funktionen speziell im Emacs-Framework suchen.
Auch wenn es nicht an die Effektivität größerer Alternativen heranreicht, bietet es eine kostenlose und zugängliche Lösung. Insbesondere können Benutzer direkt auf Emacs mit dem Tool experimentieren und es nutzen, was es zu einer brauchbaren Option für diejenigen macht, die diesen Texteditor bevorzugen. Diese Alternative zu GitHub Copilot ist als minimalistisches, Emacs-zentriertes Tool positioniert, das den Prinzipien der Open-Source-Entwicklung entspricht und eine Alternative für Benutzer bietet, die KI-gestütztes Coding in ihren Emacs-Workflow integrieren möchten.
IntelliCode
Microsofts KI-gestützter Codevervollständigungsassistent IntelliCode, ein Microsoft-Produkt, ist ein experimenteller KI-Codierungsassistent, der die herkömmliche Intellisense-Codevervollständigungsfunktion in Visual Studio verbessern soll. IntelliCode ist exklusiv in der Entwicklungsumgebung von Microsoft verfügbar und nutzt die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen und KI, um genauere und kontextbezogenere Vorschläge für die Codevervollständigung bereitzustellen. Es analysiert die Codekontexte der Entwickler, einschließlich Variablennamen, Funktionen und Codetypen, und bietet präzise API-Aufrufvorschläge basierend auf ihrer wahrscheinlichen Verwendung.
Eine herausragende Funktion ist die Teamvervollständigung, die insbesondere für Organisationen mit einer Microsoft-zentrierten Architektur und Entwickler, die an Visual Studio gewöhnt sind, von Vorteil ist, insbesondere im Zeitalter der Remote-Arbeit. IntelliCode ist kostenlos und wird über die Installations-App in Visual Studio integriert, was dessen Zugänglichkeit erweitert. Darüber hinaus richtet sich die Visual Studio IntelliCode-Erweiterung an Python-, TypeScript/JavaScript- und Java-Entwickler in Visual Studio Code und bietet KI-gestützte Entwicklungsfunktionen.
Es umfasst Funktionen wie KI-gestütztes IntelliSense, Zeilenvervollständigungen und Erkenntnisse, die aus dem Verständnis des Codekontexts in Kombination mit maschinellem Lernen gewonnen werden. Die sich weiterentwickelnden Funktionen von IntelliCode unterstreichen Microsofts Engagement zur Verbesserung der Codevervollständigungsfunktionen und bieten Entwicklern ein Tool, das nicht nur Zeit spart, sondern auch die Codequalität und die Zusammenarbeit innerhalb der Entwicklungsteams verbessert.
Google ML-erweiterte Codevervollständigung
Google steigert die Produktivität der Entwickler mit ML-gestützter Codevervollständigung Google hat ein hochmodernes, durch maschinelles Lernen (ML) verbessertes Codevervollständigungssystem vorgestellt, das einen deutlichen Sprung in der Entwicklerproduktivität darstellt. Die Technologie, das Ergebnis einer zweijährigen Zusammenarbeit zwischen Google Core, Google Brain und Google Research, kombiniert ML mit semantischen Engines, um eine Transformer-basierte hybride semantische ML-Codevervollständigung zu erstellen. Im Gegensatz zu herkömmlichen regel- oder semantikbasierten Codevervollständigungssystemen verwendet dieser transformative Ansatz ein einziges Modell, das in acht Sprachen trainiert wurde, darunter C++, Java, Python und mehr.
Die Architektur umfasst einen Transformer zur Codevorhersage auf Grundlage des Repositorys und eine semantische Engine zur Überprüfung der Umsetzbarkeit von Vorschlägen innerhalb der Grammatik und Regeln der Sprache. Diese Hybridlösung konnte bei über 10.000 Google-Entwicklern die Iterationszeit für die Codierung um 6 % verkürzen und so die Effizienz steigern. Googles Initiative zur ML-Codevervollständigung stellt nicht nur einen Fortschritt bei der Reduzierung der Codekomplexität dar, sondern zeichnet sich auch dadurch aus, dass sie die Stärken von Transformermodellen und semantischen Engines nutzt und damit einen neuen Standard für intelligente Codevorschlagssysteme setzt. Obwohl sie derzeit ausschließlich den internen Entwicklern von Google vorbehalten ist, deutet die Aussicht auf eine breitere Verfügbarkeit auf einen möglichen Wendepunkt für die breitere Entwicklergemeinschaft hin.
Du vervollständigst mich
Verbessern Sie das Vim-Codierungserlebnis mit intelligenter Unterstützung You Complete Me (YCM) ist eine beeindruckende Code-Vervollständigungs-Engine, die speziell auf Vim-Benutzer zugeschnitten ist und ihr Codierungserlebnis mit intelligenter Unterstützung bereichert. YCM unterstützt eine Reihe von Sprachen, darunter C/C++, Python, Java und mehr, und verbessert die Fähigkeiten von Vim bei der Codenavigation und -vervollständigung.
YCM läuft mit der Jedi-Engine und verwendet ein Python-Skript .ycm_extra_conf.py für projektweite Einstellungen, um Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Codierungsszenarien sicherzustellen. YCM ist für seine Kompatibilität mit verschiedenen Sprachen und seine Fähigkeit zur nahtlosen Integration mit Vim bekannt und bietet eine vielseitige Lösung für Entwickler, die nach effizienten und genauen Codevorschlägen suchen. Über die Vervollständigung hinaus bietet YCM eine Syntaxprüfung und unterstützt die Anpassung durch die zusätzliche Cone-Datei. Es bietet Entwicklern, die an Projekten mit unterschiedlichen Sprachstandards arbeiten, Komfort, da es ihnen ermöglicht, Einstellungen dynamisch zu konfigurieren.
Mit YCM profitieren Vim-Benutzer von einer schnellen Codevervollständigungs-Engine mit Fuzzy-Suche, die eine produktive und optimierte Codierumgebung schafft. Als unverzichtbares Tool für Vim-Enthusiasten ist You Complete Me weiterhin die bevorzugte Wahl für alle, die einen intelligenten und reaktionsschnellen Codierassistenten in ihrem bevorzugten Texteditor suchen.
DeepCode
Code-Entwicklung mit erweiterter KI-Sicherheit transformieren DeepCode, die treibende Kraft hinter Snyk Code, zeichnet sich als revolutionäre KI-gestützte Plattform aus, die sichere Code-Entwicklung neu definiert. DeepCode AI, eingebettet in die Snyk-Plattform, nutzt speziell entwickelte KI für sichere Entwicklung und zeichnet sich durch seine Multimodell-Architektur aus. DeepCode AI wurde mit sicherheitsspezifischen Daten trainiert und von erstklassigen Sicherheitsforschern betreut. Es gewährleistet sowohl Geschwindigkeit als auch Genauigkeit bei statischen Anwendungssicherheitstests (SAST).
Was DeepCode so außergewöhnlich macht, ist sein Fokus auf Sicherheit mit 25 Millionen Datenflussfällen, Unterstützung für 11 Sprachen und einer Reihe von KI-Modellen. Entwickler profitieren von Sicherheitsfixes mit nur einem Klick und umfassender Anwendungsabdeckung, wodurch ein Gleichgewicht zwischen Produktivität und Sicherheit erreicht wird. In einer Landschaft, in der Vertrauen von größter Bedeutung ist, unterscheidet sich DeepCode AI dadurch, dass es ausschließlich von hochkarätigen Forschern entwickelt und verfeinert wird und Trainingsdaten aus Millionen von Open-Source-Projekten verwendet, ohne dass Kundendaten gefährdet werden. Der hybride KI-Ansatz von DeepCode, der symbolische und generative KI kombiniert, gewährleistet unübertroffene Scangenauigkeit, ohne den Einschränkungen oder Halluzinationen zu erliegen, die mit Einzelmodell-KI verbunden sind.
Mit DeepCode AI Fix identifiziert die Plattform nicht nur Schwachstellen, sondern stellt auch sicher, dass vorgeschlagene Korrekturen gründlich gescannt werden. Dies verbessert die Entwicklergeschwindigkeit, ohne die Codeintegrität zu beeinträchtigen. Durch die Vereinfachung der Regelerstellung durch DeepCode AI Search können Entwickler Abfragen mit Autovervollständigung schreiben und die hybride KI für sofortige Codeübereinstimmungen nutzen. DeepCode erweist sich nicht nur als KI-Tool, sondern als transformative Einheit zur Sicherung von Code für das KI-Zeitalter und verkörpert Präzision, Einblick und Zuverlässigkeit.
Replit Ghostwriter
Verbessertes Programmieren mit KI-gestützter Unterstützung Replit Ghostwriter ist ein bahnbrechender KI-gestützter Programmierassistent, der nahtlos in die Online-IDE von Replit integriert ist und eine Reihe von Funktionen bietet, die das Programmiererlebnis verbessern. Ghostwriter zielt darauf ab, Produktivität und Kreativität zu steigern, indem es sich wiederholende Programmieraufgaben automatisiert und es Entwicklern ermöglicht, sich auf die Umsetzung ihrer kreativen Visionen in die Realität zu konzentrieren.
Zu den wichtigsten Funktionen gehört eine KI-gestützte Codevervollständigung, die Inline-Vorschläge auf Grundlage des vorhandenen Codes liefert und so den Codierungsprozess beschleunigt. Die Fähigkeit von Ghostwriter, Code aus natürlichen Spracheingaben zu generieren, eröffnet Möglichkeiten zum Experimentieren mit neuen APIs, zum Aufbau von Webservern oder zum mühelosen Erstellen kompletter GUIs. Es erleichtert auch die Code-Refaktorierung, sodass Entwickler Code effizient modernisieren oder zwischen Sprachen konvertieren können. Ghostwriter geht mit seinem proaktiven Debugging, seiner Codekontexterkennung und dem innovativen Replit AI Chat über herkömmliche Codeunterstützung hinaus und ermöglicht Entwicklern, direkt innerhalb der IDE mit dem KI-Codegenerator zu interagieren. Mit einer durchschnittlichen Reaktionszeit von 500 ms ist Ghostwriter auf Geschwindigkeit optimiert und gewährleistet ein nahtloses Codierungserlebnis.
Entwickler können mit Replit Ghostwriter in die Zukunft des Programmierens eintauchen und einen Paradigmenwechsel in ihrem Programmieren erleben. Als wertvolle Ergänzung zu vorhandenem Wissen fungiert Ghostwriter als zuverlässiger automatisierter Assistent, der den Zeitaufwand für die Code-Erkundung und die Suche nach Hilfe reduziert und letztendlich den Entwicklungsworkflow optimiert.
Tabby
Neudefinition von bequemem Einkaufen und Bezahlen Tabby steht an vorderster Front, wenn es darum geht, die Art und Weise, wie Menschen einkaufen und bezahlen, neu zu gestalten und ein nahtloses und innovatives Erlebnis für Verbraucher und Unternehmen gleichermaßen zu schaffen. Diese Plattform für finanzielle Freiheit ermöglicht es Benutzern, Einkäufe zu tätigen und Zahlungen in vier zinslose Raten aufzuteilen, sowohl online als auch im Geschäft, und zwar über ein schariakonformes System. Mit der Tabby-App können Benutzer die neue Normalität des Einkaufens annehmen, indem sie die Flexibilität genießen, später ohne Zinsen oder Gebühren zu bezahlen. Die einzigartige „Pay in 4“-Funktion der App ermöglicht es Benutzern, ihre Einkäufe bequem aufzuteilen und so ihr Einkaufserlebnis zu verbessern.
Tabbys Engagement für Vertrauen spiegelt sich in seinem Versprechen wider, dass bei pünktlicher Zahlung keine zusätzlichen Gebühren anfallen, was einen transparenten und problemlosen Prozess gewährleistet. Tabbys Einfluss geht über einzelne Benutzer hinaus und erstreckt sich auch auf Unternehmen, da es ein Tool bietet, das Preisbarrieren beseitigt, den durchschnittlichen Bestellwert erhöht und den Kundenstamm erweitert. Über 30.000 globale Marken und kleine Unternehmen, darunter Branchenriesen wie SHEIN, Amazon, Adidas, IKEA, H&M, Samsung und noon, nutzen die Technologie von Tabby, um flexible Zahlungen anzubieten und das Wachstum zu beschleunigen. Tabby wurde in seiner letzten Finanzierungsrunde mit 660 Millionen US-Dollar bewertet und ist nicht nur eine Zahlungsplattform, sondern ein Katalysator für finanzielle Unabhängigkeit. Seine weite Verbreitung mit mehr als 10 Millionen Benutzern zeigt seinen Einfluss bei der Bereitstellung einer maßgeschneiderten Finanzlösung, die den modernen Verbraucherbedürfnissen entspricht.
Bito
Steigerung der Entwicklerproduktivität durch KI-Präzision Bito revolutioniert die Landschaft der Softwareentwicklung und wird zum KI-Assistenten der Wahl für Entwickler, die nach beispielloser Effizienz suchen. Bito verwendet hochmoderne KI-Modelle, darunter ChatGPT von OpenAI und Anthropic, lässt sich nahtlos in die IDEs und Chrome-Browser von Entwicklern integrieren und bietet sofortigen Zugriff auf einen personalisierten KI-Assistenten.
Was Bito auszeichnet, ist seine Fähigkeit, Code wie nie zuvor zu verstehen und zu verbessern. Indem es den Code der Entwickler mit einem einzigen Klick sicher indiziert und lokal speichert, gewährleistet Bito Datenschutz und priorisiert die Sicherheit. Entwickler können die erweiterten KI-Funktionen von Bito nutzen, um qualitativ hochwertige Codevorschläge zu generieren, sodass die mühsame Entwicklungsarbeit der Vergangenheit angehört.
Erfahrungsberichte von Branchenführern wie Prashant Mahajan, Mitbegründer und CTO von Privado, belegen die transformative Wirkung von Bito. Mit Funktionen wie Zeilen- oder Blockvervollständigung, kommentargesteuerter Codierung und Unterstützung für über 35 Programmiersprachen erfüllt Bito die vielfältigen Anforderungen von Entwicklern. Der KI-Assistent ermöglicht es Entwicklern, Code schneller zu schreiben, Syntax mühelos zu verstehen und den Zeitaufwand für alltägliche Aufgaben erheblich zu reduzieren.
Über 100.000 Entwickler führender Unternehmen weltweit vertrauen auf Bito. Bito ist die am höchsten bewertete KI-App und belegt Platz 3 bei Product Hunts Produkt der Woche. Entwickler, die Bito verwenden, berichten von einer bemerkenswerten Produktivitätssteigerung von 31 %. Dies unterstreicht seine Rolle als bahnbrechendes Tool, das die Softwareentwicklung mit der Kraft der KI beschleunigt.
Cody
Revolutionierung von Arbeitsabläufen mit personalisierter KI-Unterstützung Cody erweist sich als hochmoderner KI-Assistent, ähnlich wie ChatGPT, aber mit einer einzigartigen Besonderheit, die es Benutzern ermöglicht, seine Fähigkeiten an ihre spezifischen Geschäftsanforderungen anzupassen. Cody bietet einen dynamischen Ansatz für Supportteams und kann auf die Feinheiten eines Unternehmens, seiner Prozesse, Teamdynamik und sogar Kundeninteraktionen trainiert werden, wodurch ein wirklich personalisiertes KI-Erlebnis entsteht.
Was Cody auszeichnet, ist seine Fähigkeit, sofortige Antworten zu liefern, ohne auf Stichwortsuchen angewiesen zu sein, wiederholte Antworten zu vermeiden und die Notwendigkeit zu beseitigen, wiederholt Kontext anzugeben. Codys Fähigkeiten gehen über herkömmliche KI-Assistenten hinaus, indem sie es Benutzern ermöglichen, verschiedene Datentypen hochzuladen, von Präsentationen bis hin zu PDFs, und sogar ganze Websites zu crawlen. Diese Daten bilden eine Wissensbasis, die Cody nutzt, um intelligente und kontextbezogene Antworten zu erstellen. Cody lässt sich nahtlos in tägliche Arbeitsabläufe integrieren und steigert die Effizienz der Mitarbeiter durch schnelle Antworten, Ideenfindung und vorgefertigte Arbeiten. Es dient als Troubleshooter, hilft bei der Problemlösung und unterstützt Benutzer dabei, digitale Tools optimal zu nutzen. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche ermöglichen Codys natürliche Sprachsuche und der KI-gestützte Chat nahtlose Interaktionen, während die Integration mit verschiedenen Tools die Kompatibilität mit den bevorzugten Anwendungen der Benutzer gewährleistet.
Cody wird von über 100.000 Unternehmen eingesetzt und bietet die perfekte Balance zwischen erweitertem Datenschutz, anpassbaren Zugriffskontrollen und einem unerschütterlichen Engagement für Sicherheit. Egal, ob Sie sich für den kostenlosen Plan entscheiden oder die Premium- und erweiterten Optionen erkunden, Codys Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit machen es zu einem bahnbrechenden KI-Begleiter für Unternehmen und Entwicklungsteams gleichermaßen.
Warum Copilot.live statt GitHub Copilot wählen?
Zugriff auf 6 Branchen in 1 Schnittstelle:
Copilot.Live bietet eine einheitliche Schnittstelle, die sich nahtlos in sechs vertikale Bereiche integrieren lässt und Echtzeit-Dateneinblicke, ein Collaboration-Hub, eine effiziente Ressourcenzuweisung, proaktives Risikomanagement, eine Wissensdatenbank und die Verfolgung von Leistungsmetriken bietet. Dieser vielschichtige Ansatz gewährleistet eine umfassende Lösung, die auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist.
Hyperpersonalisierung mit Datenquellensynchronisierung:
Die Fähigkeit von Copilot.Live, anhand von Datenquellen und Large Language Models (LLM) trainiert zu werden, ermöglicht hyperpersonalisierte Unterstützung. Es versteht individuelle Präferenzen, was zu maßgeschneiderten Empfehlungen, weniger Überarbeitungen und einer schnelleren Projektabwicklung führt.
Plattformübergreifende Kompatibilität:
Copilot.Live gewährleistet plattformübergreifende Kompatibilität durch nahtlose Integration mit verschiedenen Design-Tools, Entwicklungstools, WhatsApp und anderen Plattformen. Benutzer können einen konsistenten Arbeitsablauf aufrechterhalten, indem sie mit ihren bevorzugten Tools arbeiten.
Copilot-Fähigkeitenbibliothek:
Steigern Sie die Leistung mit der umfangreichen Skills-Bibliothek von Copilot. Wählen Sie aus vorgefertigten System-Skills für allgemeine Aufgaben oder erstellen Sie benutzerdefinierte Skills, um besondere Anforderungen zu erfüllen. Diese Funktion verbessert die Benutzerinteraktion und sorgt für Effizienz bei der Erfüllung unterschiedlicher Anforderungen.
Begleitung Ihrer Reise mit personalisierter Präzision:
Copilot.Live geht über herkömmliche KI-Unterstützung hinaus, indem es personalisierte Produktempfehlungen und Inhaltsvorschläge liefert. Durch die Analyse von Benutzerpräferenzen und -verhalten verbessert es das Benutzererlebnis, verbessert die Konvertierungen und bietet datengesteuerte Erkenntnisse.
Verbesserter Support und schnelle, präzise Antworten:
Copilot.Live fungiert als intelligenter Support-Assistent, der die Reaktionszeit verbessert, Fehler minimiert und rund um die Uhr Support gewährleistet. Da es nahezu in Echtzeit mit benutzerdefinierten Daten trainiert wird, trägt es erheblich zu einem effizienten Kundenservice bei.
Schneller entwickeln mit intelligenter Code-Unterstützung:
Copilot.Live zeichnet sich durch schnelle Codegenerierung und wichtige Unterstützung für Entwickler aus. Es lässt sich nahtlos in mehrere Entwicklungstools integrieren, reduziert Codierungsfehler, erhöht die Produktivität und beschleunigt den Entwicklungsprozess.
Vereinfachte Inhaltserstellung:
Copilot.Live vereinfacht die Inhaltserstellung durch die Möglichkeit, mühelos Blogs und verschiedene Inhaltstypen zu generieren. Mit minimalen Eingaben und Schlüsselwörtern können Benutzer ihre Produktivität steigern und Echtzeiteinblicke gewinnen.
Verbesserte Beobachtbarkeit, verbesserte Leistung:
Infrastructure Copilot sorgt durch die nahtlose Integration von Teams, Tools und Daten für verbesserte Beobachtbarkeit. Mit einer einzigen Eingabeaufforderung können Benutzer Metriken überwachen und verfolgen, die Leistung von Infrastruktur und Produkten visualisieren und die Ressourcennutzung optimieren.
Robuste Sicherheit und Datenschutz:
Copilot.Live legt durch Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und robuste Datenschutzmaßnahmen Wert auf Datensicherheit und stellt so sicher, dass vertrauliche Informationen geschützt bleiben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Copilot. Live ein vielseitiger, hyperpersonalisierter und funktionsreicher KI-Assistent ist, der eine ganzheitliche Lösung für verschiedene Branchen bietet und somit eine überzeugende Wahl für Unternehmen ist, die umfassende KI-Unterstützung suchen.
Wie verwende ich Copilot.live?
1. Plattformübergreifende Kompatibilität: Vielseitiger Assistent, der sich nahtlos in Design-Tools, Entwickler-Tools, WhatsApp und andere Plattformen integrieren lässt, um einen konsistenten Arbeitsablauf aufrechtzuerhalten.
2. Hyperpersonalisierung mit Datenquellensynchronisierung: Die Fähigkeit von Copilot, anhand von Datenquellen und LLM-Modellen trainiert zu werden, bietet hyperpersonalisierte Unterstützung und erstellt maßgeschneiderte Empfehlungen basierend auf den Benutzerpräferenzen.
3. Maßgeschneiderte Empfehlungen erstellen: Generieren Sie personalisierte Vorschläge und Empfehlungen, die auf die individuellen Benutzeranforderungen abgestimmt sind.
4. Weniger Überarbeitungen: Copilot.Live trägt zu einem schnelleren Projektabschluss bei, indem es den Überarbeitungsbedarf reduziert.
5. Vorlagen erstellen und anpassen: Passen Sie Projektvorlagen entsprechend Ihren individuellen Anforderungen an und verbessern Sie so die Effizienz und Konsistenz.
6. Copilot-Fähigkeiten: Wählen Sie aus einer Bibliothek von Systemfähigkeiten oder erstellen Sie benutzerdefinierte Fähigkeiten, die auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind und so die Benutzerinteraktion verbessern.
7. Steigern Sie schnell die App-Intelligenz: Verbessern Sie die App-Intelligenz mit vorgefertigten Systemfähigkeiten und sorgen Sie so für eine schnellere Entwicklung und höhere Produktivität.
8. Einfache Installation von Systemfähigkeiten: Einfacher Klick-Flow zur Installation von Systemfähigkeiten, der es benutzerfreundlich und zugänglich macht.
9. Verwenden Sie benutzerdefinierte Fähigkeiten für eine personalisierte Interaktion: Nutzen Sie benutzerdefinierte Fähigkeiten für eine personalisierte Interaktion in Echtzeit und passen Sie das Erlebnis an spezifische Anforderungen an.
10. Personalisierte Produktempfehlungen: Liefern Sie personalisierte Produktempfehlungen und Inhaltsvorschläge, indem Sie die Benutzerpräferenzen und das Benutzerverhalten analysieren.
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Landschaft der KI-gestützten Assistenten im Jahr 2024 eine dynamische Palette von Optionen jenseits von GitHub Copilot bietet, die unterschiedlichen Bedürfnissen und Vorlieben gerecht werden. Copilot.Live erweist sich als vielversprechende Alternative und zeichnet sich durch seine Vielseitigkeit und nahtlose Integration in Webentwicklung, Design, Codierung und sogar Aufgabenverwaltung aus. Seine plattformübergreifende Kompatibilität, Hyperpersonalisierungsfunktionen und robuste Skill-Bibliothek tragen zu einem transformativen Erlebnis bei und steigern die Produktivität in verschiedenen Bereichen.
Auf der anderen Seite birgt GitHub Copilot X mit seinen futuristischen Funktionen, darunter Chat- und Sprachschnittstellen, Unterstützung für Pull Requests, Beantwortung von Fragen zur Dokumentation und Übernahme des fortschrittlichen GPT-4-Modells, Potenzial. Diese Entwicklung bedeutet einen bedeutenden Sprung bei der Codegenerierung und Zusammenarbeit und verspricht Entwicklern ein intuitiveres und effizienteres Codierungserlebnis. Während die Branche voranschreitet, treibt der Wettbewerb zwischen diesen KI-Assistenten weiterhin Innovationen voran, was letztendlich den Benutzern zugutekommt, indem es fortschrittliche Tools bietet, die den sich entwickelnden Anforderungen der technologischen Landschaft gerecht werden
