2024年に向けて、コーディングの世界は急速に進化し続けています。ChatGPTはコーディング作業を支援する能力で人気を博していますが、ユニークな機能と利点を提供できるツールは他にもいくつかあります。
このブログポストでは、コーディングのためにChatGPTに代わるものを探したくなる理由を探り、2024年のコーディングに最適なChatGptに代わるものをいくつか紹介します。
ChatGPTは強力なツールですが、限界があります。他の選択肢を探したくなる理由がいくつかあります：
正確さと信頼性
コーディングで最も重要なことの一つは正確さです。ChatGPTはコードスニペットを作成することができますが、時々ミスをしたり、最適でないソリューションを提供することがあります。
プロジェクトに取り組んでいるとき、必ずしも正確でないツールに頼ると、エラーや時間の無駄につながります。信頼できるコーディング支援ツールが必要です。
セキュリティに対する意識が低い
セキュリティはコーディングの世界では重要な関心事です。ChatGPTを使用する場合、あなたのデータがどのように使用され、保存されているかについての認識が不足している可能性があります。いくつかの選択肢は、ユーザーのプライバシーとセキュリティを優先し、あなたのコードと個人情報が安全であることを保証します。
セキュリティに真剣に取り組んでいるツールを選べば、コーディング中も安心だ。
過負荷、長い待ち時間
より多くの人がChatGPTを使い始めると、過負荷になるかもしれません。そのため、回答までの待ち時間が長くなり、締め切りに追われている場合はイライラすることがあります。
代替案は、あなたが必要とする支援を滞りなく得ることができる迅速な応答時間を提供するかもしれません。
構造化コード・スニペット作成の問題点
コーディングにおいて、構造化されたコードを持つことは、読みやすさとメンテナンスのために非常に重要です。ChatGPTでは、ベストプラクティスに従ったコードや、明確な方法で構成されたコードを作成するのに苦労することがあります。構造化されたコーディングを重視するツールを見つけることで、より質の高い作品を作ることができます。
2024年に向けて、ChatGptの上位代替手段をご紹介します：
GitHub Copilotは開発者向けのツールで、GitHubの公開リポジトリにある数兆行のコードを用いて学習させた生成モデルに基づいて構築されている。
変数名、コメント、コード全体の構造など、コンテキストを考慮し、機械学習を活用してコードを自動補完する。GitHub Copilotは様々なコードエディターの拡張機能として機能し、複数のプログラミング言語をサポートしています。
GPT-4を採用しています。GitHub Copilotは、プルリクエストのサポート、copilotチャット、統合CLI機能などの追加機能を提供しています。これらの機能はすべて統合開発環境（IDE）内で利用できる。
GitHub Copilotは強力なツールですが、そのコード提案は必ずしも正確とは限りません。より簡潔で最新の代替案ではなく、長かったり古かったりするコードを推奨することもあります。
Bardは最先端の大規模言語モデル（LLM）をベースに開発された。これはPaLM2を整理・強化したものである。
発売以来、Bardは何度もアップデートを繰り返してきた。最近、大幅なアップグレードが行われ、グーグルのGeminiを利用するようになった。
この進歩により、GPT-4に代わる最高の選択肢となりました。これは主にChatGPT 3.5を凌駕しているからです。
Bardのコード解析とデバッグ提案の能力は並外れていた。複雑なコードを効果的に理解し、生成し、明確で簡潔な説明で説明することができます。
Bardは、信頼できる情報源に関するGoogleの広範な知識を活用し、優れた結果を提供します。
Microsoft Copilotは、開発ツールキットの強力な拡張機能であり、Microsoftのエコシステム内で作業する場合に特に有益です。シームレスな統合により、プラットフォームを切り替えたり、使い慣れないインターフェイスに対応したりする必要がありません。
ファイルのアップロード機能を使用すると、Copilot は Python、Java、HTML、C++、JavaScript、CSS など、さまざまなプログラミング言語にわたって既存のコードを解析できます。この分析により、プロジェクトに対するCopilotの理解が深まります。その結果、より適切な提案を得ることができます。また、連続したインタラクションのサポートも提供します。
さらに、Copilotはデータのプライバシーを重視しています。解析が完了すると、アップロードしたファイルとその内容は自動的に消去されます。これは、コードのセキュリティを保護することにつながります。
Amazon CodeWhispererはAWSプロジェクト開発に欠かせないAIツールです。オープンソースのコードとAmazonのライブラリを活用してコードを生成します。
CodeWhispererは、あなたの目標について明確で自然な言葉でコメントを書くだけで、それを機能的なコードに変換します。VS CodeやJetBrainsのような既存の開発環境と互換性があります。
CodeWhispererはリアルタイムでコードを分析し、新規コードの作成、既存コードの強化、品質レビューを支援します。
Codeiumは、開発者のために特別に設計されたAI生成アシスタントです。コードのオートコンプリート、構造改善のためのコード・リファクタリング、理解を深めるためのコメント自動生成などの機能を提供する。
一般に公開されているコードでトレーニングされたCodeiumには、ペイウォールの制約を受けないチャットシステムが含まれています。また、コードベース内の効率的なナビゲーションのための組み込みの検索機能を誇っています。
Codeiumは、VSCodeやJetBrainsのような一般的なIDEの拡張機能としてアクセス可能で、ライブ機能によりブラウザ経由でアクセスできるため、突発的なコーディングのアイデアを記録するのに便利だ。
Vertex AIは、開発者が様々なAIモデルを訓練し、カスタマイズすることを可能にするグーグルのプラットフォームである。最近では、Google DeepMindの汎用性の高いGeminiモデルがVertex AIを通じてアクセスできるようになった。
Vertex AIでGeminiを使用すると、さまざまなプロンプトを効果的に理解し、応答することができる。画像プロンプトとコードスニペットを使ったテストでは、その素晴らしい精度が一貫して実証された。
さらに、Vertex AIは、テキスト、コード、画像の生成を容易にする他の生成AIモデルもサポートしている。
Vertex AIの特筆すべき機能には、出力を特定のデータソースにリンクすること、引用の検証、有害なコンテンツをブロックする安全フィルターなどがある。
Tabnineは、IDEでコードスニペットの自動提案を提供するパイオニアの1つである。数多くのオープンソースリポジトリで学習されたそのAIは、プラットフォーム内で開発者がカスタマイズすることができる。
Tabnineの特徴はその多機能性で、IDEだけでなく、ローカルマシン、クラウド、サーバー、さらにはオフラインでも動作する。さらに、Tabnineは現在ベータ版としてチャット機能を開発している。
Sublime、VSCode、Android Studio、Vimなど、一般的なプログラミング言語やIDEと幅広く互換性がある。Tabnineは、最も適応性の高いジェネレーティブAIツールの1つとして際立っている。
OpenAI Playgroundは、さまざまなコーディング作業を試すことができる多目的プラットフォームです。これはChatGPTのデモ版として機能し、開発者AIツールとしての機能を強化する、より大きなニューラルネットワークを特徴としています。
ユーザーは、モデルの種類、頻度ペナルティ、トークン数、ローディング・プリセットを含む様々なパラメータを調整することができ、開発者がアプリケーションやウェブサイトに統合する前にAI技術を試すのに理想的な環境となっている。
プレイグラウンドでは、出力をよりコントロールすることができ、クエリを改良してより良い結果を得ることができます。これは、特定のコーディングコンセプトを理解したい開発者には特に役立ちます。
OpenAI Playgroundは、コーディング関連の問い合わせに効果的かつ正確に対応する。
しかし、完全に無料というわけではない。ユーザーは、プロンプトに使用できる最初のトライアル・クレジットを受け取る。このクレジットは、使用後または3ヶ月以内に失効し、その後、継続的にアクセスするには追加クレジットを購入する必要があります。
大規模なソフトウェア開発は、常に新しい機能が追加されるため、煩雑になりがちです。CodeT5は、インテリジェントなコードアシスタントの役割を果たすことで、この問題を軽減します。
複雑な問題や必要な機能を自然言語で記述すると、CodeT5がその記述を機能的なコードに変換します。
この機能により、開発時間が大幅に短縮されます。また、実装の細部にとらわれることなく、プロジェクトの中核となる目標に集中することができます。
PolyCoderは、オープンソースで開発され、継続的に進化しているAIツールである。カーネギーメロン大学の研究者によって開発され、27億のパラメータを持つ大規模な変換器ベースの言語モデルであり、コード生成のためのAIモデルとしては最大級のものである。
PolyCoderは、その広範なモデルサイズにより、12のプログラミング言語にわたって複雑で正確なコードを生成することができます。多様なデータセットで学習されたPolyCoderは、共通のパターンと構造を学習し、高品質のコード生成を実現します。
PolyCoderは、高度なアルゴリズムを利用して、自然言語による記述をコードに変換し、自動でコードレビューを行うことができます。オープンソースであるため、開発者は特定のアプリケーションやユースケースに合わせて柔軟にモデルを微調整し、カスタマイズすることができます。
ChatGPTはコーディング支援のための一般的な選択肢ですが、他の選択肢を探すことで、特化され、統合され、ユニークな機能を備えたツールを提供することができます。ここでは、コーディング経験を強化したい開発者のために利用可能な最良のオプションをいくつかリストアップしました。これらのツールはそれぞれ異なるものを提供しているので、自分に合ったコーディングアシスタントを選択する際には、自分のニーズと好みを考慮してください。
プロジェクトを効率的に管理し、もう複雑なツールに悩まされることはありません。
