Cody frente a GitHub Copilot: Comparación característica por característica

¿Sabías que el 76% de los desarrolladores ya utilizan o tienen previsto utilizar herramientas de IA en su proceso de desarrollo? Dos opciones populares entre los desarrolladores son Cody y GitHub Copilot. Ambas prometen hacer que la programación sea más rápida, más fácil e incluso un poco más divertida, pero no siempre brillan en las mismas áreas. Es por eso que los estamos poniendo frente a frente en una comparación característica por característica, y al final, usted tendrá una idea más clara de cuál merece un lugar en su caja de herramientas.

Adicionalmente, además de comparar Cody vs GitHub Copilot, también exploraremos una opción alternativa, Zencoder, en caso de que estés buscando un agente de codificación AI más completo.

Cody vs GitHub Copilot: Diferencias clave

Antes de profundizar, echa un vistazo a la siguiente tabla para obtener una rápida visión general de las diferencias clave.

Visión general de Cody

Cody(AMP) es un agente de codificación avanzado de Sourcegraph que ayuda a los equipos a escribir, editar y gestionar código más rápido y con mayor calidad. Aprovecha los modelos de IA de vanguardia para permitir el razonamiento autónomo y la ejecución de tareas complejas, y se ejecuta directamente en el terminal o VS Code para que los desarrolladores puedan permanecer en su flujo de trabajo existente. También refuerza el trabajo en equipo al hacer que los hilos, el contexto y los flujos de trabajo sean compartibles, lo que ayuda a los equipos a reutilizar soluciones, realizar un seguimiento de lo que funciona y mejorar juntos.

Precios

Los precios de Cody(AMP) varían en función de sus necesidades.

Visión general de Github Copilot

GitHub Copilot es un asistente de codificación potenciado por IA que te ayuda sugiriendo compleciones de código, generando pruebas, revisando código e incluso gestionando tareas completas como la resolución de problemas a través de su modo agente. Se integra directamente en IDEs populares como VS Code, Visual Studio, JetBrains y Neovim, y es compatible con múltiples modelos de IA como GPT-5, Claude y Gemini para la resolución flexible de problemas. Diseñado para aumentar la productividad y la satisfacción de los desarrolladores, Copilot agiliza la entrega de software de alta calidad y reduce el trabajo repetitivo.

Precios

GitHub Copilot ofrece un plan gratuito y 2 planes de pago a partir de 10 dólares al mes para particulares.

Para empresas, GitHub Copilot ofrece 2 planes de pago a partir de 19 $ al mes.

Cody vs GitHub Copilot: Comparación característica por característica

Aunque tanto Cody como GitHub Copilot prometen aumentar la productividad, sus puntos fuertes aparecen en áreas diferentes. En esta comparativa, veremos cómo se comportan en cuanto a sugerencias de código, soporte de idiomas, conocimiento del contexto, velocidad y mucho más.

1. Precisión y calidad de las sugerencias de código

Para muchos desarrolladores, la principal medida de un asistente de IA es lo precisas y útiles que son sus sugerencias de código. Tanto Copilot como Cody pretenden ahorrarte pulsaciones de teclas y esfuerzo mental completando código o escribiendo código nuevo basándose en el contexto. He aquí cómo se comparan:

🔵 GitHub Copilot

La fuerza de GitHub Copilot radica en su función de completado de código, que proporciona sugerencias de texto fantasma impresionantemente precisas para patrones comunes, código idiomático y tareas repetitivas. Ayuda a los desarrolladores a mantener la fluidez rellenando la siguiente línea o bloque de código a partir de breves indicaciones o comentarios en lenguaje natural.

Funciones más recientes, como Next Edit Suggestions (Sugerencias para la siguiente edición) , amplían esta función al predecir ediciones del código existente, no sólo terminaciones, lo que agiliza aún más el proceso de desarrollo. Sin embargo, la precisión de Copilot disminuye en proyectos complejos con varios archivos, en los que se requiere un contexto específico del proyecto, lo que a veces da lugar a sugerencias incorrectas o genéricas.

🟠 Cody

Cody proporciona sugerencias de código conscientes del contexto aprovechando toda tu base de código, incluyendo múltiples archivos, documentación y definiciones que no estén abiertas en ese momento. Gracias a su capacidad para realizar búsquedas contextuales en múltiples archivos, Cody puede referenciar e integrar funciones o tipos definidos en otros lugares, produciendo sugerencias más precisas y específicas para cada proyecto. Esto lo hace especialmente eficaz en bases de código grandes o empresariales, ya que reduce las alucinaciones y garantiza que el código generado se ajuste a las convenciones existentes. La contrapartida es un rendimiento ligeramente más lento, pero el análisis contextual de Cody suele producir resultados más fiables a la primera.

Veredicto

Tanto Copilot como Cody ofrecen sugerencias sólidas para tareas de codificación estándar, destacando Copilot en autocompletaciones rápidas y precisas en patrones comunes y archivos autocontenidos. Cody brilla en proyectos más grandes y contextualizados, donde su indexación profunda de la base de código produce sugerencias más precisas y conscientes del proyecto que pueden ahorrar tiempo y reducir errores.

2. Soporte de lenguajes de programación

Para los desarrolladores que trabajan con múltiples stacks, la amplitud del soporte de lenguajes es un factor clave a la hora de elegir un asistente de IA. Tanto Copilot como Cody anuncian una amplia cobertura, que abarca lenguajes de aplicación populares, lenguajes de scripting e incluso dominios más especializados.

🔵 GitHub Copilot

Copilot se basa en la formación de millones de repositorios públicos de GitHub, lo que le da una fuerte cobertura de los principales lenguajes junto con frameworks comunes como React, Node.js, Django y Rails. También maneja shell scripts, HTML/CSS, SQL y archivos de configuración. Aunque el rendimiento puede disminuir en lenguajes de nicho o propietarios, su amplia exposición le permite generar resultados utilizables incluso en pilas menos comunes como Scala o R.

🟠 Cody

Cody soporta una amplia gama de lenguajes gracias al uso de LLMs modernos (Claude, GPT-4) y a la capacidad de Sourcegraph para indexar cualquier código base. Funciona bien con lenguajes convencionales(Java, Python, C, C++, Go, Ruby, PHP, Rust, Swift, Kotlin, etc.) y se extiende a otros menos comunes como Julia o Zig. La principal fortaleza de Cody es su adaptabilidad: puede aprovechar tu repositorio para manejar frameworks inusuales o librerías internas, y ayudar sin problemas en proyectos políglotas, incluso cambiando de lenguaje a mitad de conversación.

Veredicto

Tanto Copilot como Cody cubren casi todos los lenguajes de programación y frameworks comunes. La ventaja de Copilot es el conocimiento idiomático de frameworks populares a partir de sus datos de entrenamiento, mientras que Cody sobresale en la adaptación a pilas personalizadas y proyectos multilingües.

3. Conocimiento del contexto de la documentación y la base de código

Comprender el contexto de todo el proyecto es una de las características más valiosas de un asistente de codificación de IA. Copilot y Cody difieren significativamente en este aspecto:

🔵 GitHub Copilot

El contexto de Copilot se limita principalmente al archivo activo y al contenido cercano. No indexa automáticamente tu repositorio, por lo que las preguntas sobre otros archivos, la configuración del proyecto o la documentación a menudo lo dejan adivinando. Las nuevas funciones de Copilot Chat (con tecnología GPT-4) permiten realizar preguntas más amplias y pegar fragmentos, y GitHub está preparando funciones contextuales para Copilot X. Aún así, Copilot no cita fuentes, y su conocimiento del código base sigue siendo superficial a menos que proporciones explícitamente el contenido.

🟠 Cody

Cody se basa en la búsqueda de Sourcegraph, dándole un verdadero contexto multi-archivo y de todo el repositorio. Puede extraer información de cualquier parte relevante de tu proyecto, README, archivos de configuración, código fuente o documentos, y mostrar referencias de dónde encontró sus respuestas.

Esto le permite explicar la arquitectura del proyecto, los pasos de configuración o el uso de símbolos en distintos archivos. Cody incluso utiliza salvaguardas para filtrar lo que se comparte con el modelo, lo cual es importante para los entornos empresariales.

Veredicto

Para completar en línea, Copilot es suficiente, pero para la base de código Q & A y tareas de documentación, Cody tiene una clara ventaja. Actúa como una IA que ha "leído" todo tu proyecto, por lo que es mucho más eficaz a la hora de explicar, documentar y navegar por repos complejos.

4. Velocidad de generación de código y latencia

La rapidez con la que un asistente de IA responde puede hacer o deshacer su flujo de codificación. Copilot hace hincapié en la velocidad, mientras que Cody cambia un poco de latencia por un contexto más profundo.

🔵 GitHub Copilot

Copilot es conocido por sus complementos en línea casi instantáneos, que a menudo aparecen en menos de un segundo como texto fantasma. Sigue el ritmo de tu escritura y se siente en tiempo real, lo que ayuda a mantener el flujo. Las sugerencias multilínea también son rápidas, aunque Copilot Chat (GPT-4) puede tardar unos segundos. En general, la velocidad es uno de los puntos fuertes de Copilot.

🟠 Cody

Las finalizaciones en línea de Cody son ligeramente más lentas, ya que pueden ejecutar una búsqueda repo o utilizar modelos más grandes como Claude. La diferencia es pequeña, normalmente una fracción de segundo, pero notable frente a Copilot. En modo chat, su latencia es similar a la de Copilot. Donde Cody compensa es en la precisión: al obtener más contexto, sus sugerencias a menudo necesitan menos correcciones, ahorrando tiempo a largo plazo.

Veredicto

Copilottiene la ventaja en velocidad bruta, por lo que es ideal para la creación rápida de prototipos y sesiones rápidas de codificación. Cody es más lento, pero sus resultados contextuales pueden reducir la repetición de tareas, compensando la diferencia. En general, ambos son lo suficientemente sensibles para el desarrollo diario.

5. Soporte para pruebas unitarias, depuración y refactorización

Además de escribir código nuevo, estas herramientas también ayudan con las pruebas, la depuración y la refactorización.

Pruebas unitarias

🔵 Copilot - Apoya la generación de pruebas a través de indicaciones naturales. Por ejemplo, escribir // escribir pruebas para la función anterior en un archivo de prueba a menudo producirá un conjunto de pruebas de trabajo . Copilot para Pull Requests también está pilotando "Sugerencias de automatización de pruebas", que analiza los cambios de código y recomienda las pruebas que faltan.

🟠 Cody - Incluye una receta "Generate Unit Tests" que crea automáticamente pruebas en el framework de tu proyecto (pytest, JUnit, etc.). Se adapta al estilo de tu proyecto examinando las pruebas existentes y buscando en el código base para sacar a la superficie casos extremos.

Depuración

🔵 Copilot - Explica errores o sugiere correcciones cuando se le proporcionan trazas de pila o mensajes de error. Indicaciones en línea como // arreglar el error anterior pueden desencadenar correcciones de código.

🟠 Cody - Apoya la depuración a través de chat en línea y recetas. Puede resaltar código, preguntar qué está mal, e incluso utilizar /fixup para aplicar cambios. Con la búsqueda de código, Cody también puede extraer contexto relevante de otros archivos, haciéndolo más efectivo para errores complicados.

Refactorización

🔵 Copilot - Maneja refactorizaciones a través de indicaciones en lenguaje natural como "Refactoriza el código anterior para usar menos bucles" o "// simplifica esta función". Los resultados son generalmente útiles para pequeñas mejoras, aunque una reestructuración más compleja puede requerir orientación adicional. Los avances de Copilot X también apuntan a un futuro soporte de refactorización por voz y más integrado.

🟠 Cody - Ofrece recetas específicas como "Mejorar nombres de variables" o "Arreglar olores de código".Inline /fixup maneja pequeñas refactorizaciones, y las recetas de la comunidad amplían la funcionalidad.

🟡 Veredicto

Ambas herramientas pueden manejar pruebas, depuración y refactorización. Cody proporciona flujos de trabajo estructurados y basados en recetas, mientras que Copilot se basa más en avisos flexibles e integraciones en evolución. La fuerza de Cody radica en la generación de pruebas y correcciones de código con un solo comando, mientras que Copilot funciona mejor para la demanda, la ayuda conversacional.

¿Cómo elegir la mejor herramienta de codificación?

Ahora que sabes cómo se comparan Cody y GitHub Copilot, puedes decidir cuál se adapta mejor a tu flujo de trabajo y a los requisitos de tu proyecto. Copilot destaca por su velocidad, comodidad y amplia cobertura de lenguajes, lo que la convierte en una gran opción para los desarrolladores rápidos que valoran los autocompletados sin fisuras y la integración con IDE. Cody, por otro lado, destaca por su conocimiento del contexto en todo el repositorio, sus recetas estructuradas y su adaptabilidad a proyectos de escala empresarial. Sin embargo, si busca un agente de codificación de IA más completo que no solo le ayude con el código, sino que también mejore todo el ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC), Zencoder es la elección perfecta.

¿Por qué debería considerar Zancoder?

Con su potente tecnología Repo Grokking™, Zencoder analiza a fondo toda su base de código, identificando patrones estructurales, lógica arquitectónica e implementaciones personalizadas. Esta comprensión profunda y consciente del contexto permite a Zencoder proporcionar recomendaciones precisas, mejorando significativamente la escritura, depuración y optimización del código.

También se integra a la perfección con sus herramientas de desarrollo existentes, ya que admite más de 70 lenguajes de programación, y es totalmente compatible con IDE populares como Visual Studio Code y JetBrains.

Características principales de Zencoder:

1️⃣ Integraciones - Zencoder se integra a la perfección con más de 20 entornos de desarrollo, simplificando todo su ciclo de vida de desarrollo. Esto lo convierte en el único agente de codificación de IA que ofrece este amplio nivel de integración.

2️⃣ Coding Agent - Asistente de codificación inteligente que acelera el desarrollo y mejora la eficiencia en múltiples archivos automatizando la depuración, refactorización y optimización del código:

• Detectando y corrigiendo errores rápidamente, limpiando código roto y gestionando tareas sin problemas en todo el proyecto.
• Automatización de flujos de trabajo repetitivos o complejos para ahorrar tiempo y esfuerzo.
• Acelerar el desarrollo completo de aplicaciones para que pueda centrarse en el trabajo creativo y de alto impacto que realmente importa.

3️⃣ Seguridad triple - Zencoder es el único agente de codificación de IA con certificación SOC 2 Tipo II, ISO 27001 & ISO 42001.

4️⃣ Asistente de codificación de IA todo en uno : acelere su flujo de trabajo de desarrollo con una solución de IA integrada que proporciona finalización inteligente de código, generación automática de código y revisiones de código en tiempo real.

• Completado de código - Sugerencias de código inteligentes que mantienen el ritmo con completados precisos y sensibles al contexto que reducen los errores y mejoran la productividad.
• Generación de código: produce código limpio, coherente y listo para la producción, adaptado a las necesidades de su proyecto y perfectamente alineado con sus estándares de codificación.
• Agente de revisión de código: la revisión continua del código garantiza que cada línea cumple las mejores prácticas, detecta posibles errores y mejora la seguridad mediante comentarios precisos y procesables.
• Asistente de Chat - Obtenga respuestas instantáneas y precisas a sus preguntas de codificación. Con asistencia personalizada y recomendaciones inteligentes, mantendrá su productividad y su flujo de trabajo sin problemas.

5️⃣ Zentester - Zentester utiliza la IA para automatizar las pruebas a todos los niveles, de modo que su equipo pueda detectar errores con antelación y enviar código de alta calidad con mayor rapidez. Sólo tienes que describir lo que quieres probar en un inglés sencillo y Zentester se encarga del resto, adaptándose a medida que evoluciona tu código.

Vea Zentester en acción:

Esto es lo que hace:

• Nuestros agentes inteligentes comprenden su aplicación e interactúan de forma natural en las capas de interfaz de usuario, API y base de datos.
• A medida que su código cambia, Zentester adapta automáticamente sus pruebas, eliminando la necesidad de reescribir constantemente.
• Desde las funciones unitarias hasta los flujos de usuario integrales, cada capa de su aplicación se prueba exhaustivamente a escala.
• La IA de Zentester identifica rutas de código peligrosas, descubre casos extremos ocultos y crea pruebas basadas en cómo interactúan los usuarios reales con su aplicación.

6️⃣ Búsqueda en múltiples repositorios: indexe y busque en múltiples repositorios para que los agentes de IA puedan comprender y navegar por complejas arquitecturas de múltiples repositorios. Añada y gestione fácilmente repositorios a través del panel de administración web, permitiendo a los agentes acceder y consultar todo el código indexado cuando lo necesiten.

7️⃣ Agentes Zen - Compañeros de equipo de IA personalizables que entienden su código, se integran con sus herramientas y están listos para lanzarse en segundos.

Esto es lo que pueden hacer:

• Construir de forma más inteligente - Crea agentes especializados para tareas como revisiones de pull requests, pruebas o refactorización, adaptados a tu arquitectura y frameworks.
• Integración rápida - Conéctese a herramientas como Jira, GitHub y Stripe en cuestión de minutos con nuestra interfaz MCP sin código, lo que permite a los agentes operar sin problemas dentro de sus flujos de trabajo existentes.
• Despliegue instantáneo - Despliegue agentes en toda su organización con un solo clic, con actualizaciones automáticas y acceso compartido para mantener los equipos alineados y la experiencia escalable.
• Explore el mercado - Descubra una creciente biblioteca de agentes preconstruidos de código abierto listos para integrar en su flujo de trabajo. Vea lo que otros desarrolladores están creando, o contribuya con los suyos para ayudar a la comunidad a avanzar más rápido.

Inicie su prueba gratuita hoy mismo y transforme su forma de programar con nuestras potentes funciones.