Cody vs. GitHub Copilot: Feature-by-Feature-Vergleich

Wussten Sie, dass 76 % der Entwickler entweder bereits KI-Tools in ihrem Entwicklungsprozess einsetzen oder dies planen? Zwei beliebte Optionen unter Entwicklern sind Cody und GitHub Copilot. Beide versprechen, das Programmieren schneller und einfacher zu machen und vielleicht sogar ein bisschen mehr Spaß, aber sie glänzen nicht immer in denselben Bereichen. Deshalb stellen wir sie in einem Vergleich der einzelnen Funktionen einander gegenüber. Am Ende werden Sie ein klareres Bild davon haben, welche Lösung einen Platz in Ihrem Werkzeugkasten verdient.

Neben dem Vergleich zwischen Cody und GitHub Copilot werden wir auch eine alternative Option, Zencoder, untersuchen, für den Fall, dass Sie auf der Suche nach einem vielseitigeren KI-Codierungsagenten sind.

Cody vs. GitHub Copilot: Die wichtigsten Unterschiede

Bevor wir tiefer eintauchen, werfen Sie einen Blick auf die Tabelle unten, um einen schnellen Überblick über die wichtigsten Unterschiede zu erhalten.

Cody Überblick

Cody(AMP) ist ein fortschrittlicher Coding Agent von Sourcegraph, der Teams dabei hilft, Code schneller und mit höherer Qualität zu schreiben, zu bearbeiten und zu verwalten. Er nutzt KI-Modelle, um autonomes Denken und die Ausführung komplexer Aufgaben zu ermöglichen, und wird direkt im Terminal oder in VS Code ausgeführt, so dass Entwickler in ihrem bestehenden Workflow bleiben können. Außerdem wird die Teamarbeit gestärkt, indem Threads, Kontext und Workflows gemeinsam genutzt werden können. So können Teams Lösungen wiederverwenden, verfolgen, was funktioniert, und sich gemeinsam verbessern.

Preisgestaltung

Die Preise für Cody(AMP) variieren je nach Ihren Anforderungen.

Github Copilot Übersicht

GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Programmierassistent, der Ihnen hilft, indem er Codevervollständigungen vorschlägt, Tests generiert, Code überprüft und sogar ganze Aufgaben wie die Problemlösung durch seinen Agentenmodus übernimmt. Er lässt sich direkt in gängige IDEs wie VS Code, Visual Studio, JetBrains und Neovim integrieren und unterstützt mehrere KI-Modelle wie GPT-5, Claude und Gemini zur flexiblen Problemlösung. Copilot wurde entwickelt, um die Produktivität und die Zufriedenheit von Entwicklern zu steigern, und ermöglicht eine schnellere Auslieferung hochwertiger Software bei gleichzeitiger Reduzierung sich wiederholender Arbeiten.

Preisgestaltung

GitHub Copilot bietet einen kostenlosen Plan und 2 kostenpflichtige Pläne ab $10 pro Monat für Einzelpersonen.

Für Unternehmen bietet GitHub Copilot 2 kostenpflichtige Pläne ab 19 USD pro Monat.

Cody vs GitHub Copilot: Feature-by-Feature-Vergleich

Cody und GitHub Copilot versprechen zwar beide, die Produktivität zu steigern, doch ihre Stärken zeigen sich in unterschiedlichen Bereichen. In diesem Vergleich sehen wir uns an, wie sie in Bezug auf Code-Vorschläge, Sprachunterstützung, Kontextbewusstsein, Geschwindigkeit und mehr abschneiden.

1. Genauigkeit und Qualität der Code-Vorschläge

Für viele Entwickler ist der wichtigste Maßstab für einen KI-Assistenten, wie genau und hilfreich seine Code-Vorschläge sind. Sowohl Copilot als auch Cody zielen darauf ab, Ihnen Tastenanschläge und Denkarbeit zu ersparen, indem sie Code vervollständigen oder neuen Code basierend auf dem Kontext schreiben. Hier ist ihr Vergleich:

🔵 GitHub Copilot

Die Stärke von GitHub Copilot liegt in seiner Funktion zur Codevervollständigung, die beeindruckend genaue Ghost-Text-Vorschläge für gängige Muster, idiomatischen Code und Standardaufgaben liefert. Sie hilft Entwicklern, den Arbeitsfluss aufrechtzuerhalten, indem sie die nächste Zeile oder den nächsten Code-Block aus kurzen Aufforderungen oder natürlichsprachlichen Kommentaren ausfüllt.

Neuere Funktionen wie Next Edit Suggestions erweitern dies, indem sie nicht nur Ergänzungen, sondern auch Änderungen an bestehendem Code vorhersagen und so den Entwicklungsprozess weiter rationalisieren. Die Genauigkeit von Copilot nimmt jedoch bei komplexen Projekten mit mehreren Dateien ab, bei denen ein projektspezifischer Kontext erforderlich ist, was manchmal zu falschen oder generischen Vorschlägen führt.

🟠 Cody

Cody bietet kontextbezogene Code-Vorschläge, indem es Ihre gesamte Codebasis nutzt, einschließlich mehrerer Dateien, Dokumentationen und derzeit nicht geöffneter Definitionen. Dank seiner Fähigkeit, eine Kontextsuche in mehreren Dateien durchzuführen, kann Cody auf Funktionen oder Typen verweisen, die an anderer Stelle definiert sind, und diese integrieren, was zu genaueren und projektspezifischen Vorschlägen führt. Das macht es besonders effektiv in großen oder unternehmensweiten Codebasen, reduziert Halluzinationen und stellt sicher, dass der generierte Code mit den bestehenden Konventionen übereinstimmt. Der Kompromiss ist eine etwas langsamere Leistung, aber die kontextbezogene Analyse von Cody führt oft schon beim ersten Versuch zu einer zuverlässigeren Ausgabe.

🟡 Fazit

Sowohl Copilot als auch Cody liefern überzeugende Vorschläge für Standard-Codierungsaufgaben, wobei Copilot bei der schnellen, präzisen automatischen Vervollständigung gängiger Muster und in sich geschlossener Dateien brilliert. Cody glänzt bei größeren, kontextlastigen Projekten, wo seine tiefe Indizierung der Codebasis präzisere, projektspezifische Vorschläge liefert, die Zeit sparen und Fehler reduzieren können.

2. Unterstützung von Programmiersprachen

Für Entwickler, die mit mehreren Stacks arbeiten, ist die Breite der Sprachunterstützung ein Schlüsselfaktor bei der Wahl eines KI-Assistenten. Sowohl Copilot als auch Cody werben mit einer breiten Abdeckung, die gängige Anwendungssprachen, Skriptsprachen und sogar noch speziellere Bereiche umfasst.

🔵 GitHub Copilot

Copilot greift auf das Training von Millionen öffentlicher GitHub-Repositories zurück und deckt damit alle wichtigen Sprachen sowie gängige Frameworks wie React, Node.js, Django und Rails ab. Außerdem beherrscht es Shell-Skripte, HTML/CSS, SQL und Konfigurationsdateien. Auch wenn die Leistung in Nischen- oder proprietären Sprachen nachlässt, kann es dank seiner breiten Abdeckung auch in weniger verbreiteten Stacks wie Scala oder R brauchbare Ergebnisse erzeugen.

🟠 Cody

Cody unterstützt durch die Verwendung moderner LLMs (Claude, GPT-4) und die Fähigkeit von Sourcegraph, jede Codebasis zu indizieren, ein ähnlich breites Spektrum an Sprachen. Es funktioniert gut mit den gängigen Sprachen(Java, Python, C, C++, Go, Ruby, PHP, Rust, Swift, Kotlin usw.) und lässt sich auch auf weniger verbreitete Sprachen wie Julia oder Zig anwenden. Codys Hauptstärke ist die Anpassungsfähigkeit: Es kann Ihr Repository nutzen, um ungewöhnliche Frameworks oder interne Bibliotheken zu handhaben, und nahtlos in polyglotten Projekten helfen, sogar mitten in der Konversation die Sprache wechseln.

🟡 Fazit

Sowohl Copilot als auch Cody decken fast alle gängigen Programmiersprachen und Frameworks ab. Der Vorteil von Copilot ist die idiomatische Kenntnis beliebter Frameworks aus den Trainingsdaten, während Cody sich durch die Anpassung an benutzerdefinierte Stacks und mehrsprachige Projekte auszeichnet.

3. Dokumentation und Codebase-Kontextbewusstsein

Das Verstehen des projektweiten Kontextes ist eine der wertvollsten Eigenschaften eines KI-Codierassistenten. Copilot und Cody unterscheiden sich hier erheblich:

🔵 GitHub Copilot

Der Kontext von Copilot ist meist auf die aktive Datei und den Inhalt in der Nähe beschränkt. Er indiziert Ihr Repository nicht automatisch, so dass er bei Fragen zu anderen Dateien, zur Projekteinrichtung oder zur Dokumentation oft im Unklaren gelassen wird. Neuere Funktionen im Copilot-Chat (auf Basis von GPT-4) ermöglichen größere Eingabeaufforderungen und eingefügte Schnipsel, und GitHub gibt eine Vorschau auf kontextabhängige Funktionen in Copilot X. Dennoch zitiert Copilot keine Quellen, und sein Wissen über die Codebasis bleibt oberflächlich, es sei denn, Sie geben den Inhalt explizit an.

🟠 Cody

Cody baut auf der Sourcegraph-Suche auf und bietet damit einen echten Multi-File- und Repository-weiten Kontext. Es kann Informationen aus jedem relevanten Teil Ihres Projekts ziehen, aus README, Konfigurationsdateien, Quellcode oder Dokumentationen, und zeigt Referenzen an, wo es seine Antworten gefunden hat.

Dies ermöglicht es, die Projektarchitektur, Einrichtungsschritte oder die Verwendung von Symbolen in verschiedenen Dateien zu erklären. Cody verwendet sogar Schutzmechanismen, um zu filtern, was mit dem Modell geteilt wird, was für Unternehmenseinstellungen wichtig ist.

🟡 Urteil

Für Inline-Vervollständigungen ist Copilot ausreichend, aber für Fragen zur Codebasis und für Dokumentationsaufgaben ist Cody klar im Vorteil. Es verhält sich wie eine KI, die Ihr gesamtes Projekt "gelesen" hat, was es bei der Erklärung, Dokumentation und Navigation komplexer Repos viel effektiver macht.

4. Geschwindigkeit und Latenzzeit der Codegenerierung

Wie schnell ein KI-Assistent antwortet, kann über Ihren Codefluss entscheiden. Copilot legt Wert auf Geschwindigkeit, während Cody ein wenig Latenz für einen tieferen Kontext in Kauf nimmt.

🔵 GitHub Copilot

Copilot ist bekannt für seine nahezu sofortigen Inline-Vervollständigungen, die oft in weniger als einer Sekunde als Geistertext erscheinen. Er hält mit Ihrer Eingabe Schritt und wirkt wie in Echtzeit, was den Lesefluss unterstützt. Mehrzeilige Vorschläge sind ebenfalls schnell, obwohl Copilot Chat (GPT-4) einige Sekunden dauern kann. Insgesamt ist die Geschwindigkeit eine der größten Stärken von Copilot.

🟠 Cody

Die Inline-Vervollständigungen von Cody sind etwas langsamer, da sie eine Repo-Suche durchführen oder größere Modelle wie Claude verwenden können. Der Unterschied ist gering, in der Regel ein Bruchteil einer Sekunde, aber spürbar gegenüber Copilot. Im Chat-Modus ist die Latenzzeit ähnlich wie bei Copilot. Was Cody ausgleicht, ist die Genauigkeit: Durch die Einbeziehung von mehr Kontext müssen seine Vorschläge oft weniger korrigiert werden, was auf lange Sicht Zeit spart.

🟡 Fazit

Copilothat einen Geschwindigkeitsvorteil und ist daher ideal für Rapid Prototyping und schnelle Coding-Sessions. Cody ist langsamer, aber seine kontextbezogenen Ergebnisse können die Nacharbeit reduzieren, was den Unterschied ausgleicht. Beide sind im Allgemeinen reaktionsschnell genug für die tägliche Entwicklung.

5. Unterstützung für Unit Testing, Debugging und Refactoring

Diese Tools helfen nicht nur beim Schreiben von neuem Code, sondern auch beim Testen, Debuggen und Refactoring.

Einheitstests

🔵 Copilot - Unterstützt die Testerstellung durch natürliche Eingabeaufforderungen. Wenn Sie zum Beispiel // write tests für die obige Funktion in eine Testdatei eingeben, wird oft eine funktionierende Testsuite erzeugt . Copilot für Pull Requests führt auch "Test Automation Suggestions" ein, das Codeänderungen analysiert und fehlende Tests empfiehlt.

🟠 Cody - Enthält ein "Generate Unit Tests"-Rezept, das automatisch Tests im Framework Ihres Projekts (pytest, JUnit, etc.) erstellt. Es passt sich an den Stil Ihres Projekts an, indem es vorhandene Tests untersucht und die Codebasis durchsucht, um Randfälle zu finden.

Fehlersuche

🔵 Copilot - Erklärt Fehler oder schlägt Korrekturen vor, wenn Stack Traces oder Fehlermeldungen vorliegen. Inline-Aufforderungen wie // fix the bug above können Codekorrekturen auslösen.

🟠 Cody - Unterstützt das Debugging durch Inline-Chat und Rezepte. Sie können Code markieren, fragen, was falsch ist, und sogar /fixup verwenden, um Änderungen anzuwenden. Mit der Codesuche kann Cody auch relevanten Kontext aus anderen Dateien einbeziehen, was es bei kniffligen Fehlern oft effektiver macht.

Refactoring

🔵 Copilot - Führt Refactoring durch natürlichsprachliche Aufforderungen wie "Refactor the above code to use less loops" oder "// simplify this function." durch. Die Ergebnisse sind in der Regel für kleinere Verbesserungen nützlich, obwohl komplexere Umstrukturierungen zusätzliche Anleitungen erfordern können. Die Vorschau auf Copilot X deutet auch auf zukünftige sprachgesteuerte und stärker integrierte Refactoring-Unterstützung hin.

🟠 Cody - Bietet gezielte Rezepte wie "Variablennamen verbessern" oder "Codegeruch beheben". Inline /fixup behandelt kleine Refactors, und Community-Rezepte erweitern die Funktionalität.

🟡 Fazit

Beide Werkzeuge können Tests, Debugging und Refactoring durchführen. Cody bietet strukturierte, rezeptgesteuerte Arbeitsabläufe, während Copilot sich mehr auf flexible Eingabeaufforderungen und sich entwickelnde Integrationen stützt. Die Stärke von Cody liegt in der Generierung von Tests und Codekorrekturen mit einem Befehl, während Copilot am besten für On-Demand-Hilfe in Form von Konversation geeignet ist.

Wie wählt man das beste Coding-Tool?

Da Sie nun wissen, wie Cody und GitHub Copilot im Vergleich zueinander stehen, können Sie entscheiden, welches Tool am besten zu Ihrem Arbeitsablauf und Ihren Projektanforderungen passt. Copilot zeichnet sich durch Schnelligkeit, Bequemlichkeit und eine breite Sprachabdeckung aus, was es zu einer guten Wahl für schnell arbeitende Entwickler macht, die nahtlose automatische Vervollständigungen und IDE-Integration schätzen. Cody hingegen zeichnet sich durch sein Repository-weites Kontextbewusstsein, seine strukturierten Rezepte und seine Anpassungsfähigkeit an Projekte im Unternehmensmaßstab aus. Wenn Sie jedoch einen umfassenderen KI-Codierungsagenten suchen, der nicht nur beim Code hilft, sondern auch den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung (SDLC) verbessert, ist Zencoder die perfekte Wahl!

Warum sollten Sie Zancoder in Betracht ziehen?

Mit seiner leistungsstarken Repo Grokking™-Technologie analysiert Zencoder Ihre gesamte Codebasis gründlich und identifiziert strukturelle Muster, architektonische Logik und kundenspezifische Implementierungen. Dank dieses tiefen, kontextbezogenen Verständnisses kann Zencoder präzise Empfehlungen aussprechen und so das Schreiben, Debuggen und Optimieren von Code erheblich verbessern.

Zencoder lässt sich außerdem nahtlos in Ihre vorhandenen Entwicklungstools integrieren, unterstützt über 70 Programmiersprachen und ist vollständig kompatibel mit gängigen IDEs wie Visual Studio Code und JetBrains.

Zencoder's Hauptmerkmale:

1️⃣ Integrationen - Zencoder lässt sich nahtlos in über 20 Entwicklungsumgebungen integrieren und vereinfacht so Ihren gesamten Entwicklungszyklus. Damit ist Zencoder der einzige KI-Codierungsagent, der dieses umfassende Maß an Integration bietet.

2️⃣ Coding Agent - Intelligenter Kodierungsassistent, der die Entwicklung beschleunigt und die Effizienz über mehrere Dateien hinweg verbessert, indem er Debugging, Refactoring und Codeoptimierung automatisiert:

• Schnelles Erkennen und Beheben von Fehlern, Bereinigen von fehlerhaftem Code und reibungslose Abwicklung von Aufgaben für Ihr gesamtes Projekt.
• Automatisieren Sie sich wiederholende oder komplexe Arbeitsabläufe, um Zeit und Mühe zu sparen.
• Beschleunigung der kompletten App-Entwicklung, damit Sie sich auf die kreative, hochwirksame Arbeit konzentrieren können, die wirklich wichtig ist.

3️⃣ Dreifache Sicherheit - Zencoder ist der einzige KI-Codierer mit SOC 2 Typ II, ISO 27001 und ISO 42001 Zertifizierung.

4️⃣ All-in-One AI Coding Assistant - Beschleunigen Sie Ihren Entwicklungs-Workflow mit einer integrierten AI-Lösung, die intelligente Code-Vervollständigung, automatische Code-Generierung und Code-Reviews in Echtzeit bietet.

• Code-Vervollständigung - Intelligente Code-Vorschläge sorgen dafür, dass Sie mit kontextabhängigen, präzisen Vervollständigungen, die Fehler reduzieren und die Produktivität steigern, in Schwung bleiben.
• Codegenerierung - Erzeugt sauberen, konsistenten und produktionsreifen Code, der auf die Anforderungen Ihres Projekts zugeschnitten ist und perfekt mit Ihren Codierungsstandards übereinstimmt.
• Code Review Agent - Die kontinuierliche Codeüberprüfung stellt sicher, dass jede Zeile den Best Practices entspricht, fängt potenzielle Fehler ab und verbessert die Sicherheit durch präzises, umsetzbares Feedback.
• Chat Assistant - Erhalten Sie sofortige, präzise Antworten auf Ihre Fragen zur Programmierung. Mit personalisiertem Support und intelligenten Empfehlungen bleiben Sie produktiv und sorgen für einen reibungslosen Arbeitsablauf.

5️⃣ Zentester - Zentester nutzt KI, um das Testen auf jeder Ebene zu automatisieren, so dass Ihr Team Bugs frühzeitig erkennen und qualitativ hochwertigen Code schneller ausliefern kann. Beschreiben Sie einfach in einfachem Englisch, was Sie testen möchten, und Zentester kümmert sich um den Rest und passt sich an die Entwicklung Ihres Codes an.

Sehen Sie Zentester in Aktion:

Hier sehen Sie, was es tut:

• Unsere intelligenten Agenten verstehen Ihre Anwendung und interagieren auf natürliche Weise über UI-, API- und Datenbankschichten hinweg.
• Wenn sich Ihr Code ändert, passt Zentester Ihre Tests automatisch an, sodass Sie sie nicht ständig neu schreiben müssen.
• Von Unit-Funktionen bis hin zu End-to-End-Benutzerströmen wird jede Schicht Ihrer Anwendung gründlich und in großem Umfang getestet.
• Die KI von Zentester identifiziert riskante Codepfade, deckt versteckte Randfälle auf und erstellt Tests, die darauf basieren, wie echte Benutzer mit Ihrer Anwendung interagieren.

6️⃣ Multi-Repo-Suche - Indizieren und suchen Sie über mehrere Repositories hinweg, damit KI-Agenten komplexe Multi-Repo-Architekturen verstehen und navigieren können. Einfaches Hinzufügen und Verwalten von Repositories über das Web-Admin-Panel, damit Agenten bei Bedarf auf den gesamten indizierten Code zugreifen und ihn abfragen können.

7️⃣ Zen-Agenten - Anpassbare KI-Agenten, die Ihren Code verstehen, sich in Ihre Tools integrieren und in Sekundenschnelle einsatzbereit sind.

Das können Sie tun:

• Intelligenter bauen - Erstellen Sie spezialisierte Agenten für Aufgaben wie Pull-Reviews, Tests oder Refactoring, die auf Ihre Architektur und Frameworks zugeschnitten sind.
• Schnelle Integration - Verbinden Sie sich mit Tools wie Jira, GitHub und Stripe in wenigen Minuten mit unserer no-code MCP-Schnittstelle, so dass Agenten nahtlos in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe integriert werden können.
• Sofortige Bereitstellung - Stellen Sie Agenten in Ihrem Unternehmen mit einem Klick bereit, mit automatischen Aktualisierungen und gemeinsamem Zugriff, damit die Teams aufeinander abgestimmt und das Know-how skalierbar bleibt.
• Erforschen Sie den Markt - Entdecken Sie eine wachsende Bibliothek mit vorgefertigten Open-Source-Agenten, die Sie direkt in Ihren Workflow integrieren können. Sehen Sie sich an, was andere Entwickler entwickeln, oder tragen Sie selbst dazu bei, dass die Community schneller vorankommt.

Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion und verändern Sie mit unseren leistungsstarken Funktionen die Art und Weise, wie Sie programmieren!