Github copilot vs Gemini Code Assist : ใครเก่งกว่ากัน?

ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ยุคใหม่ ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าของการเขียนโค้ด Github copilot vs Gemini Code Assist​​ ถือเป็นเครื่องมือที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักเปรียบเทียบกันระหว่างเครื่องมือขั้นสูงที่มีอยู่ในปัจจุบัน เครื่องมือช่วยที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้สัญญาว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ด และเสนอคำแนะนำที่ชาญฉลาด แต่เครื่องมือใดที่ชาญฉลาดกว่ากัน?

เครื่องมือทั้งสองมีจุดมุ่งหมายเพื่อสนับสนุนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในทุกภาษาและทุกแพลตฟอร์ม แต่เครื่องมือทั้งสองมีความแตกต่างกันอย่างมากในวิธีการทำงาน เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนเครื่องมือ และสภาพแวดล้อมที่ให้บริการได้ดีที่สุด มาสำรวจกันว่าเครื่องมือทั้งสองนี้แตกต่างกันอย่างไร และเครื่องมือใดเหมาะกับความต้องการของคุณมากกว่ากัน

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง  Github copilot vs Gemini Code Assist​​

เมื่อประเมินเครื่องมือ AI เพื่อช่วยในการเขียนโค้ด สิ่งสำคัญคือต้องมองให้ไกลกว่าคำกล่าวอ้างทางการตลาด ต่อไปนี้คือพื้นที่ที่สำคัญที่สุดที่แพลตฟอร์มทั้งสองนี้มีความแตกต่างกัน:

• ความแม่นยำของการแนะนำโค้ด :
  GitHub Copilot ซึ่งขับเคลื่อนโดย OpenAI Codex มอบประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในโค้ดวัตถุประสงค์ทั่วไปและเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาคนเดียว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการคาดการณ์โค้ดตามความคิดเห็นในภาษาธรรมชาติ Gemini Code Assist ซึ่งสร้างขึ้นบน Gemini LLM ของ Google เน้นที่ฐานโค้ดที่มีโครงสร้างและโครงการขนาดใหญ่ โดยมักจะมอบความเข้าใจโค้ดที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นสำหรับการใช้งานขององค์กร

• การบูรณาการระบบนิเวศ :
  Copilot บูรณาการโดยตรงกับ GitHub และ Visual Studio Code ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาที่ใช้เครื่องมือของ Microsoft อยู่แล้ว Gemini Code Assist ได้รับการบูรณาการภายใน Google Cloud, Android Studio และเครื่องมืออื่นๆ ในระบบนิเวศของ Google ทำให้เป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับทีมงานที่ทำงานในสภาพแวดล้อมนั้น

• ภาษาที่รองรับ :
  Copilot รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลากหลาย เช่น JavaScript, Python, TypeScript, Go และ Ruby ในทางกลับกัน Gemini Code Assist เน้นที่ Java และ Kotlin และขยายการรองรับภาษาอื่นๆ อีกด้วย

• การทำงานร่วมกันและการรับรู้บริบท :
  GitHub Copilot ให้ความช่วยเหลือแบบเรียลไทม์แก่บุคคลทั่วไป แต่คุณลักษณะการทำงานร่วมกันเป็นทีมยังคงพัฒนาต่อไป Gemini Code Assist ได้รับการออกแบบมาโดยคำนึงถึงเวิร์กโฟลว์ของทีม ช่วยให้นักพัฒนาหลายคนสามารถนำทางและทำความเข้าใจฐานโค้ดที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

• ความสามารถของโมเดล AI :
  Copilot ใช้ OpenAI Codex ซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับการทำงานแบบเรียลไทม์ที่รวดเร็ว Gemini ใช้โมเดล Gemini ของ Google ซึ่งได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจบริบทที่กว้างขึ้น รวมถึงเอกสารโครงการและโครงสร้างโค้ดขนาดใหญ่

ทำไมนักพัฒนาจึงเปรียบเทียบ  Github copilot vs Gemini Code Assist​​

การเปรียบเทียบระหว่างGithub copilot กับ Gemini Code Assistได้รับความสนใจมากขึ้น เนื่องจากในปัจจุบันนักพัฒนาต้องการมากกว่าแค่การกรอกอัตโนมัติ พวกเขาต้องการผู้ช่วยที่:

GitHub Copilot เป็นที่นิยมในหมู่ฟรีแลนซ์ นักพัฒนาอิสระ และวิศวกรที่ทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว จุดแข็งของ GitHub Copilot อยู่ที่การกรอกโค้ดอย่างรวดเร็วและการตีความภาษาธรรมชาติ ในขณะเดียวกัน Gemini Code Assist ก็ได้รับความนิยมในองค์กรที่การบำรุงรักษาโค้ด ความสอดคล้องของสถาปัตยกรรม และการทำงานร่วมกันเป็นทีมมีความสำคัญ

ปัจจัยอีกประการหนึ่งในการเปรียบเทียบนี้คือความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อเสนอแนะของ GitHub Copilot ขึ้นอยู่กับที่เก็บข้อมูลสาธารณะที่หลากหลาย ในขณะที่ Gemini เน้นคุณลักษณะความเป็นส่วนตัวและการกำกับดูแลข้อมูลระดับองค์กร ซึ่งมีประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่กังวลเกี่ยวกับความเป็นเจ้าของโค้ดและความปลอดภัยภายใน

การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาของคุณ

การเลือกใช้ระหว่างเครื่องมือทั้งสองตัวนี้ควรขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมการพัฒนา ขอบเขตของโครงการ และข้อกำหนดของทีม

ท้ายที่สุดแล้ว ไม่มีคำตอบเดียวที่ใช้ได้กับทุกกรณีสำหรับคำถามที่ว่าเครื่องมือใดฉลาดกว่ากัน แต่ละเครื่องมือมีความโดดเด่นในด้านที่แตกต่างกัน และทางเลือกที่ชาญฉลาดที่สุดคือตัวเลือกที่สอดคล้องกับความต้องการและเป้าหมายของคุณมากที่สุด

เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ GitHub Copilot – ส่วนใหญ่ของ GitHub Copilot และวิธีการช่วยให้เขียนโค้ดต่อไป

Google Gemini AI Technical Guide – เจาะลึกเทคโนโลยีที่ส่วนใหญ่ Gemini และในส่วนนี้เขียนโค้ด

Other blogs

Read more articles at:

• Fusionsol Blogs
• Chat Framework
• IP Phone
• Fusionsol Learn Blog
• Seed KM
• AskmePlease AI Blog

Related Articles

• LLMs Transforming Software Development: The Future of Coding & SEO
• GPT API pricing guide: Full Breakdown of Costs, Tiers, and Token Rates
• AI vs Manual Content Writing : Can ChatGPT Replace Content Writers? 
• ChatGPT vs Claude: Comparing AI Chatbots for Performance & Use
• Microsoft’s Aurora AI Model Surpasses Traditional Weather Forecasting Methods
• 8 AI Models You Should Know for Real-World Projects and Results