ChatGPT i GitHub Copilot oraz alternatywne opcje

W dzisiejszym świecie programowania wiele narzędzi obiecuje poprawę efektywności i jakości kodu. ChatGPT i GitHub Copilot są obecnie dwoma najbardziej przydatnymi asystentami AI, które stosujemy w codziennej pracy. Chociaż te narzędzia mają swoje zalety, warto przyjrzeć się, czy naprawdę spełniają wszystkie oczekiwania i w jakim zakresie mogą być użyteczne. W miarę jak rynek narzędzi AI rośnie, warto zastanowić się, czy ich funkcjonalność w rzeczywistości przekłada się na korzyści, czy może mają swoje ograniczenia.

Faktyczna wartość vs. oczekiwania

Asystenci AI, tacy jak ChatGPT i GitHub Copilot, zyskały na popularności, obiecując poprawę efektywności i jakości kodu. Mimo ich rosnącego znaczenia, warto zadać sobie pytanie, czy te narzędzia rzeczywiście spełniają obietnice, które im przypisujemy. Z jednej strony mogą przyspieszyć proces kodowania i pomóc w rozwiązywaniu problemów, z drugiej jednak strony istnieje ryzyko, że ich rzeczywista wartość może nie być tak duża, jak się wydaje. Kluczowe jest zrozumienie, jak te rozwiązania wpływają na codzienną pracę programistów, jakie konkretne korzyści przynoszą, oraz jakie ograniczenia mogą występować. W tym kontekście warto również przyjrzeć się innym narzędziom, takim jak Tabnine i Claude.ai, aby ocenić, jak wypadają w porównaniu do ChatGPT i GitHub Copilot w praktyce.

Użyteczność narzędzi opartych na AI

Celem tego artykułu jest dostarczenie praktycznego wglądu w użyteczność dwóch narzędzi AI – ChatGPT i GitHub Copilot – w kontekście codziennej pracy programisty. Zamiast koncentrować się na ogólnych obietnicach, które często towarzyszą nowym technologiom, postaram się przeanalizować ich rzeczywisty wpływ na efektywność kodowania i rozwiązywanie problemów. Z perspektywy moich doświadczeń, ocenię, jakie konkretne korzyści przynoszą te narzędzia, a także jakie mogą mieć ograniczenia. Dodatkowo, krótko wspomnę o innych narzędziach, takich jak Tabnine i Claude.ai, aby uzyskać szerszy obraz dostępnych opcji i zobaczyć, jak te rozwiązania wypadają w porównaniu do ChatGPT i GitHub Copilot.

Artykuł ma na celu dostarczenie osobistej analizy narzędzi ChatGPT i GitHub Copilot, które uznaję za najbardziej wartościowe w mojej pracy programistycznej. Skoncentruję się na ocenie ich rzeczywistej użyteczności, funkcjonalności oraz wpływu na codzienne zadania kodowania. Omówię, jakie korzyści i wyzwania wiążą się z ich wykorzystaniem, oraz czy naprawdę poprawiają efektywność pracy programisty. Dodatkowo, krótko przyjrzę się innym narzędziom, takim jak Tabnine i Claude.ai, aby zobaczyć, jak porównują się z ChatGPT i GitHub Copilot, oraz jakie mają miejsce w szerszym kontekście wsparcia AI w programowaniu.

ChatGPT i GitHub Copilot – Doświadczenia i Wybór Narzędzi

Jako full-stack developer, który codziennie pracuje z C# i Angular, korzystam z kilku narzędzi AI, aby zwiększyć swoją efektywność. Dwa z nich, ChatGPT i GitHub Copilot, oferują różne funkcje, które wspierają moją pracę w różny sposób. W tej sekcji opiszę, dlaczego używam obu tych narzędzi, jakie mają mocne i słabe strony oraz w jaki sposób każde z nich wspiera mnie w codziennych zadaniach.

Dlaczego korzystam z obu narzędzi?

‍
Używam zarówno ChatGPT, jak i GitHub Copilot, ponieważ każde z nich oferuje inne korzyści, które są dla mnie przydatne w różnych kontekstach:

• ChatGPT: Jest bardziej wszechstronny i skuteczny w przypadkach, gdzie potrzebuję wsparcia przy większych funkcjonalnościach, analizowaniu błędów, czy szybkich researchach. Jako narzędzie do dyskusji i odbijania pomysłów, ChatGPT pomaga mi rozwijać większe fragmenty kodu oraz testować różne podejścia.
• GitHub Copilot: Jest bardziej skuteczny w podpowiadaniu małych kawałków kodu, które aktualnie piszę. Dzięki integracji z IDE, Copilot potrafi przewidzieć, co chciałbym napisać dalej, co znacząco przyspiesza proces kodowania. Używam go głównie do szybkich uzupełnień i automatyzacji codziennych zadań kodowania.

Zastosowania i mocne strony

‍
GitHub Copilot

• Integracja z IDE: Automatyczne sugestie w IDE pomagają w bieżącym pisaniu kodu, co oszczędza czas i zwiększa produktywność.
• Podpowiadanie kodu: Doskonale sprawdza się w podpowiadaniu małych kawałków kodu, co ułatwia szybką implementację znanych wzorców i metod.

ChatGPT

• Research i dokumentacja: Używam ChatGPT do pisania prostych, czasochłonnych zapytań SQL, dużych struktur switch czy tworzenia dokumentacji, gdzie standardowe funkcje Copilota są mniej skuteczne.
• Tworzenie większych funkcji: Lepszy do projektowania i tworzenia większych fragmentów kodu oraz do rozważania różnych podejść do rozwiązania problemu.
• Analizowanie błędów: Pomoc w debugowaniu problemów, poprzez dostarczanie wskazówek i szybkich informacji, które normalnie trzeba by było znaleźć ręcznie.

Praktyczne różnice i ograniczenia

• ChatGPT: Chociaż ChatGPT jest świetnym wsparciem przy analizie kodu i znajdowaniu rozwiązań, zdarzają się przypadki, kiedy jego odpowiedzi mogą być nieprecyzyjne lub wręcz błędne („halucynacje”). Na przykład, zdarzyło mi się stracić kilka godzin na błędnych sugestiach, co przypomina, że choć narzędzie to jest przydatne, wymaga ostrożności i weryfikacji.
• GitHub Copilot: Często pomija potrzeby kontekstowe, szczególnie gdy nie jestem pewny, jakie dokładnie funkcje chcę napisać. Czasami poprawki są potrzebne, ale Copilot skutecznie przyspiesza proces tworzenia kodu.

ChatGPT i GitHub Copilot pełnią różne role w mojej pracy jako programista. Copilot jest nieoceniony w codziennym pisaniu kodu i automatyzacji, podczas gdy ChatGPT sprawdza się lepiej w analizie problemów, tworzeniu większych funkcji oraz w researchu. Każde z tych narzędzi ma swoje mocne strony i ograniczenia, które należy brać pod uwagę, aby efektywnie wspierały proces rozwoju oprogramowania.

Alternatywy dla ChatGPT i GitHub Copilot – Tabnine i Claude.ai

W poprzedniej sekcji omówiłem, jak korzystam z ChatGPT i GitHub Copilot w codziennej pracy jako programista. Teraz przyjrzymy się dwóm innym narzędziom, które mogą stanowić alternatywę: Tabnine i Claude.ai. Choć moje doświadczenie z nimi jest ograniczone, przyjrzałem się ich funkcjom i możliwościom, aby zobaczyć, jak mogą się sprawdzić w porównaniu do moich obecnych wyborów.

Tabnine – Alternatywa dla GitHub Copilot

‍
Tabnine to narzędzie do autouzupełniania kodu, które działa podobnie do GitHub Copilot. Integruje się z popularnymi edytorami kodu, dostarczając sugestie kodu na podstawie kontekstu i wcześniejszego kodu.

• Mocne strony:

Wsparcie dla wielu języków: Obsługuje szeroki zakres języków programowania, co czyni go uniwersalnym narzędziem.‍

Personalizacja: Dostosowuje się do stylu kodowania użytkownika, co może poprawić precyzję sugestii.

• Ograniczenia:

Mniej zaawansowane funkcje analityczne: Skupia się głównie na autouzupełnianiu kodu, nie oferując wsparcia w zakresie analizy błędów czy tworzenia bardziej złożonych fragmentów kodu.

Claude.ai – Alternatywa dla ChatGPT

‍
Claude.ai to narzędzie skoncentrowane na przetwarzaniu języka naturalnego, podobnie jak ChatGPT. Choć mniej znane w kontekście programowania, oferuje zaawansowane możliwości generowania tekstu i analizy.

• Mocne strony:‍

Zaawansowane przetwarzanie języka: Może być użyteczne w tworzeniu dokumentacji, analizie kodu i szybkim researchu.

Elastyczność: Umożliwia różne zastosowania związane z językiem naturalnym, co może wspierać różne aspekty pracy programisty.

• Ograniczenia:

Brak dedykowanych funkcji kodowania: Może nie oferować takich funkcji jak autouzupełnianie kodu czy specyficzne wsparcie w debugowaniu, jak w przypadku ChatGPT.

Mimo że Tabnine i Claude.ai są ciekawymi alternatywami dla ChatGPT i GitHub Copilot, to osobiście nie przekonały mnie na tyle, bym rozważył ich używanie na stałe. Tabnine, choć wszechstronne w autouzupełnianiu kodu, nie oferuje nic więcej niż GitHub Copilot, a Claude.ai, z zaawansowanym przetwarzaniem języka naturalnego, nie dostarcza pełnej gamy funkcji, które są dla mnie kluczowe w codziennej pracy programistycznej. Dlatego na razie pozostaję przy ChatGPT i GitHub Copilot, które lepiej odpowiadają moim potrzebom i stylowi pracy.

Jak narzędzia oparte na AI rzeczywiście wpływają na pracę?

W artykule omówiłem, jak narzędzia AI, takie jak ChatGPT i GitHub Copilot, wpływają na moją codzienną pracę jako programista. ChatGPT i GitHub Copilot to dla mnie kluczowe asystenty, które znacząco poprawiają efektywność kodowania i rozwiązywania problemów. GitHub Copilot sprawdza się doskonale w podpowiadaniu kodu w trakcie pisania, podczas gdy ChatGPT jest nieoceniony w analizie większych fragmentów kodu i wsparciu w debugowaniu.

Z drugiej strony, mimo że Tabnine i Claude.ai oferują ciekawe funkcje, nie przekonały mnie na tyle, bym rozważył ich stałe użycie. Tabnine, mimo wszechstronności, nie wnosi istotnych innowacji w porównaniu do GitHub Copilot, a Claude.ai, choć zaawansowany w przetwarzaniu języka naturalnego, nie dostarcza funkcji kodowania, które są dla mnie kluczowe.

Podsumowując, ChatGPT i GitHub Copilot pozostają moimi głównymi narzędziami wspierającymi kodowanie, oferując mi realne korzyści i efektywność. Rozważając wprowadzenie nowych narzędzi AI do pracy, warto przemyśleć, jakie funkcje są dla nas najważniejsze i jakie narzędzia najlepiej odpowiadają naszym potrzebom.

Zachęcam do przetestowania różnych opcji i wyciągnięcia własnych wniosków. W miarę jak technologia AI w programowaniu rozwija się, możliwe, że pojawią się nowe, jeszcze bardziej zaawansowane narzędzia, które mogą zrewolucjonizować nasze podejście do kodowania.