Saviez-vous que 76 % des développeurs utilisent déjà ou prévoient d'utiliser des outils d'IA dans leur processus de développement ? Cody et GitHub Copilot sont deux options populaires parmi les développeurs. Tous deux promettent de rendre le codage plus rapide, plus facile et peut-être même un peu plus amusant, mais ils ne brillent pas toujours dans les mêmes domaines. C'est pourquoi nous les mettons face à face dans une comparaison fonctionnalité par fonctionnalité. À la fin, vous aurez une idée plus claire de celui qui mérite une place dans votre boîte à outils.
En outre, outre la comparaison entre Cody et GitHub Copilot, nous explorerons également une autre option, Zencoder, au cas où vous rechercheriez un agent de codage IA plus complet.
Avant d'aller plus loin, jetez un coup d'œil au tableau ci-dessous pour un aperçu rapide des principales différences.
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Fonctionnalité |
Sourcegraph Cody |
Copilote GitHub |
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Précision des suggestions de code |
Conçu pour les bases de code larges et complexes, utilisant l'ensemble du dépôt comme contexte. Il excelle dans les scénarios multi-fichiers et cross-repo. |
Fournit des suggestions très précises pour les schémas de codage et les frameworks courants, en s'appuyant sur sa formation à travers un large éventail de codes. |
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Prise en charge des langages |
Prend en charge des dizaines de langages, dont Python, JavaScript, Java, C/C++, Rust, Go, Zig et bien d'autres encore, avec une large compatibilité avec les frameworks. |
Couvre des dizaines de langages tels que Python, JavaScript, Java, C#, C++, PHP et Ruby, avec une forte couverture des frameworks les plus répandus. |
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Intégrations IDE |
Disponible dans VS Code, JetBrains IDEs (IntelliJ, PyCharm, etc.), Neovim (expérimental), et une interface web, plus CLI et une application de bureau autonome. |
Intégré dans VS Code, Visual Studio, JetBrains IDEs, Neovim et l'éditeur web de GitHub, offrant une utilisation transparente dans les IDE les plus courants. |
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Prise en compte du contexte |
Indexe des référentiels entiers et de la documentation pour fournir des suggestions contextuelles approfondies à travers plusieurs fichiers et même plusieurs référentiels. |
Utilise le contexte local du fichier en cours et des onglets ouverts pour générer des suggestions pertinentes directement dans le flux de travail du développeur. |
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Collaboration d'équipe |
Inclut des invites personnalisées partageables ("recettes") pour les flux de travail courants et s'intègre à des plateformes telles que GitLab et Bitbucket, avec des options pour une utilisation sur site. |
Offre des fonctionnalités au niveau de l'organisation avec GitHub Copilot for Business, y compris des contrôles de politique et des revues de code assistées par l'IA. |
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Modèle d'IA Backend |
Construit sur Anthropic Claude v3 par défaut, avec prise en charge d'autres modèles tels que Claude et GPT-4. Les utilisateurs peuvent apporter leurs propres clés API ou héberger eux-mêmes leurs modèles. |
Alimenté par les modèles OpenAI via GitHub, garantissant des améliorations et des mises à jour cohérentes provenant directement de GitHub et d'OpenAI. |
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Confidentialité d'entreprise |
Offre un déploiement sur site, des options d'auto-hébergement et des contrôles granulaires sur le code indexé ou partagé, avec des filtres pour les contenus sensibles. |
Fournit un service sécurisé basé sur le cloud avec des engagements forts en matière de confidentialité et des filtres pour empêcher le partage de code sensible ou dupliqué. |
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Tarifs |
Varie en fonction de vos besoins. |
Prix par abonnement à partir de 10 $/mois pour les particuliers et 19 $/utilisateur/mois pour les entreprises. |
Cody(AMP) est un agent de codage avancé de Sourcegraph qui aide les équipes à écrire, éditer et gérer le code plus rapidement et avec une meilleure qualité. Il s'appuie sur des modèles d'IA d'avant-garde pour permettre un raisonnement autonome et l'exécution de tâches complexes, et il s'exécute directement dans le terminal ou VS Code afin que les développeurs puissent rester dans leur flux de travail existant. Il renforce également le travail d'équipe en rendant les fils de discussion, le contexte et les flux de travail partageables, ce qui aide les équipes à réutiliser les solutions, à suivre ce qui fonctionne et à s'améliorer ensemble.
Le prix de Cody(AMP) varie en fonction de vos besoins.
GitHub Copilot est un assistant de codage alimenté par l'IA qui vous aide en suggérant des compléments de code, en générant des tests, en examinant le code et même en gérant des tâches entières comme la résolution de problèmes grâce à son mode agent. Il s'intègre directement dans les IDE les plus populaires tels que VS Code, Visual Studio, JetBrains et Neovim, et prend en charge plusieurs modèles d'IA tels que GPT-5, Claude et Gemini pour une résolution flexible des problèmes. Conçu pour améliorer la productivité et la satisfaction des développeurs, Copilot permet d'accélérer la livraison de logiciels de haute qualité tout en réduisant le travail répétitif.
GitHub Copilot propose un plan gratuit et deux plans payants à partir de 10 $ par mois pour les particuliers.
Pour les entreprises, GitHub Copilot propose 2 plans payants à partir de 19 $ par mois.
Si Cody et GitHub Copilot promettent tous deux d'améliorer la productivité, leurs points forts se manifestent dans des domaines différents. Dans cette comparaison, nous examinerons leurs performances en matière de suggestions de code, de prise en charge des langues, de prise en compte du contexte, de vitesse, etc.
Pour de nombreux développeurs, la principale mesure d'un assistant d'IA est la précision et l'utilité de ses suggestions de code. Copilot et Cody visent tous deux à vous faire économiser des frappes et de la matière grise en complétant du code ou en écrivant du nouveau code en fonction du contexte. Voici comment ils se comparent :
La force de GitHub Copilot réside dans sa fonction de complétion de code, qui fournit des suggestions de texte fantôme d'une précision impressionnante pour les modèles courants, le code idiomatique et les tâches passe-partout. Elle aide les développeurs à maintenir le flux en remplissant la ligne ou le bloc de code suivant à partir de courtes invites ou de commentaires en langage naturel.
De nouvelles fonctionnalités, telles que Next Edit Suggestions ( ), étendent ce principe en prédisant les modifications à apporter au code existant, et pas seulement les compléments, ce qui permet de rationaliser encore davantage le processus de développement. Cependant, la précision de Copilot diminue dans les projets complexes et multi-fichiers où un contexte spécifique au projet est nécessaire, ce qui conduit parfois à des suggestions incorrectes ou génériques.
Cody fournit des suggestions de code tenant compte du contexte en exploitant l'ensemble de votre base de code, y compris les fichiers multiples, la documentation et les définitions qui ne sont pas actuellement ouvertes. Grâce à sa capacité à effectuer des recherches contextuelles dans plusieurs fichiers, Cody peut référencer et intégrer des fonctions ou des types définis ailleurs, produisant ainsi des suggestions plus précises et plus spécifiques au projet. Cela le rend particulièrement efficace dans les bases de code de grande taille ou d'entreprise, en réduisant les hallucinations et en garantissant que le code généré s'aligne sur les conventions existantes. En contrepartie, les performances sont légèrement plus lentes, mais l'analyse contextuelle de Cody permet souvent d'obtenir des résultats plus fiables dès le premier essai.
Copilot et Cody fournissent tous deux de solides suggestions pour les tâches de codage standard, Copilot excellant dans les autocomplétions rapides et précises dans les modèles courants et les fichiers autonomes. Cody brille dans les projets plus importants et plus contextuels, où son indexation approfondie de la base de code produit des suggestions plus précises et plus adaptées au projet, ce qui permet de gagner du temps et de réduire le nombre d'erreurs.
Pour les développeurs travaillant sur plusieurs piles, l'étendue de la prise en charge des langues est un facteur clé dans le choix d'un assistant d'IA. Copilot et Cody annoncent tous deux une large couverture, couvrant les langages d'application les plus courants, les langages de script et même des domaines plus spécialisés.
Copilot s'appuie sur la formation de millions de dépôts GitHub publics, ce qui lui confère une solide couverture des principaux langages ainsi que des frameworks courants tels que React, Node.js, Django et Rails. Il gère également les scripts shell, HTML/CSS, SQL et les fichiers de configuration. Bien que les performances puissent baisser dans les langages de niche ou propriétaires, sa large exposition lui permet de générer des résultats utilisables même dans des piles moins courantes comme Scala ou R.
Cody supporte une large gamme de langages grâce à son utilisation de LLMs modernes (Claude, GPT-4) et la capacité de Sourcegraph à indexer n'importe quelle base de code. Il fonctionne bien avec les principaux langages(Java, Python, C, C++, Go, Ruby, PHP, Rust, Swift, Kotlin, etc.) et s'étend à des langages moins courants comme Julia ou Zig. La principale force de Cody est son adaptabilité : il peut s'appuyer sur votre référentiel pour gérer des frameworks inhabituels ou des bibliothèques internes, et assister de manière transparente les projets polyglottes, même en changeant de langue au milieu d'une conversation.
Copilot et Cody couvrent tous deux la quasi-totalité des langages de programmation et des frameworks courants. L'avantage de Copilot réside dans la connaissance idiomatique des frameworks populaires à partir de ses données d'entraînement, tandis que Cody excelle à s'adapter aux piles personnalisées et aux projets multilingues.
La compréhension du contexte d'un projet est l'une des caractéristiques les plus précieuses d'un assistant de codage IA. Copilot et Cody diffèrent sensiblement sur ce point :
Le contexte de Copilot est principalement limité au fichier actif et au contenu à proximité. Il n'indexe pas automatiquement votre dépôt, de sorte que les questions concernant d'autres fichiers, la configuration du projet ou la documentation le laissent souvent dans l'expectative. Les nouvelles fonctionnalités de Copilot Chat (alimenté par GPT-4) permettent des invites plus grandes et des extraits collés, et GitHub prévoit des fonctionnalités contextuelles dans Copilot X. Néanmoins, Copilot ne cite pas les sources, et sa connaissance du code reste superficielle à moins que vous ne fournissiez explicitement le contenu.
Cody est construit sur la recherche de Sourcegraph, ce qui lui donne un véritable contexte multi-fichiers, à l'échelle du référentiel. Il peut extraire des informations de n'importe quelle partie pertinente de votre projet, README, fichiers de configuration, code source ou docs, et afficher les références où il a trouvé ses réponses.
Cela lui permet d'expliquer l'architecture du projet, les étapes de configuration ou l'utilisation des symboles dans les différents fichiers. Cody utilise même des protections pour filtrer ce qui est partagé avec le modèle, ce qui est important pour les entreprises.
Pour les compléments en ligne, Copilot est suffisant, mais pour les questions-réponses sur la base de code et les tâches de documentation, Cody a un net avantage. Il agit comme une IA qui a "lu" l'ensemble de votre projet, ce qui le rend beaucoup plus efficace pour expliquer, documenter et naviguer dans des dépôts complexes.
La rapidité de réponse d'un assistant IA peut faire ou défaire votre flux de codage. Copilot met l'accent sur la vitesse, tandis que Cody échange un peu de latence contre un contexte plus approfondi.
Copilot est connu pour ses complétions en ligne quasi-instantanées, apparaissant souvent en moins d'une seconde sous forme de texte fantôme. Il suit le rythme de votre frappe et donne l'impression d'être en temps réel, ce qui aide à maintenir la fluidité. Les suggestions multilignes sont également rapides, même si Copilot Chat (GPT-4) peut prendre quelques secondes. Dans l'ensemble, la vitesse est l'un des principaux atouts de Copilot.
Les complétions en ligne de Cody sont légèrement plus lentes, car elles peuvent exécuter une recherche de repo ou utiliser des modèles plus grands comme Claude. La différence est faible, généralement une fraction de seconde, mais perceptible par rapport à Copilot. En mode chat, sa latence est similaire à celle de Copilot. Là où Cody compense, c'est au niveau de la précision : en intégrant plus de contexte, ses suggestions ont souvent besoin d'être moins corrigées, ce qui permet de gagner du temps à long terme.
Copilota l'avantage de la vitesse brute, ce qui le rend idéal pour le prototypage rapide et les sessions de codage rapides. Cody est plus lent, mais ses résultats contextuels peuvent réduire les reprises, ce qui compense la différence. Les deux sont généralement assez réactifs pour le développement quotidien.
Au-delà de l'écriture de nouveaux codes, ces outils facilitent également les tests, le débogage et le remaniement.
🔵 Copilot - Permet de générer des tests à l'aide d'invites naturelles. Par exemple, en tapant // write tests for the above function in a test file ( écrire des tests pour la fonction ci-dessus dans un fichier de test), on obtient souvent une suite de tests fonctionnelle . Copilot for Pull Requests pilote également les "Test Automation Suggestions", qui analysent les modifications du code et recommandent les tests manquants.
🟠 Cody - Inclut une recette "Generate Unit Tests" qui crée automatiquement des tests dans le framework de votre projet (pytest, JUnit, etc.). Il s'adapte au style de votre projet en examinant les tests existants et en recherchant dans la base de code pour faire ressortir les cas limites.
🔵 Copilote - Explique les erreurs ou suggère des corrections lorsqu'on lui fournit des traces de pile ou des messages d'erreur. Des invites en ligne telles que // corrige le bogue ci-dessus peuvent déclencher des corrections de code.
🟠 Cody - Aide au débogage par le biais d'un chat en ligne et de recettes. Vous pouvez mettre en évidence le code, demander ce qui ne va pas et même utiliser /fixup pour appliquer les modifications. Avec la recherche de code, Cody peut également tirer le contexte pertinent d'autres fichiers, ce qui le rend souvent plus efficace pour les bogues délicats.
🔵 Copilot - Gère les refactorisations par le biais d'invites en langage naturel telles que "Refactorisez le code ci-dessus pour utiliser moins de boucles" ou "// simplifiez cette fonction". Les résultats sont généralement utiles pour les petites améliorations, bien que les restructurations plus complexes puissent nécessiter des conseils supplémentaires. Les aperçus de Copilot X laissent également entrevoir un futur support de refactorisation plus intégré et piloté par la voix.
🟠 Cody - Offre des recettes ciblées telles que "Améliorer les noms de variables" ou "Corriger les odeurs de code". Inline /fixup gère les petits refactors, et les recettes de la communauté étendent la fonctionnalité.
Les deux outils peuvent gérer les tests, le débogage et le remaniement. Cody fournit des flux de travail structurés et pilotés par des recettes, tandis que Copilot s'appuie davantage sur des invites flexibles et des intégrations évolutives. La force de Cody réside dans la génération de tests et de corrections de code à l'aide d'une seule commande, tandis que Copilot fonctionne mieux pour l'aide à la demande et la conversation.
Maintenant que vous connaissez la comparaison entre Cody et GitHub Copilot, vous pouvez décider lequel correspond le mieux à votre flux de travail et aux exigences de votre projet. Copilot excelle en termes de rapidité, de commodité et de couverture linguistique étendue, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs rapides qui apprécient les autocomplétions transparentes et l'intégration à l'IDE. Cody, quant à lui, se distingue par sa connaissance du contexte à l'échelle du référentiel, ses recettes structurées et son adaptabilité aux projets d'entreprise. Cependant, si vous recherchez un agent de codage IA plus complet qui ne se contente pas d'assister le code, mais qui améliore également l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), Zencoder est le choix idéal !
Grâce à sa puissante technologie Repo Grokking™, Zencoder analyse en profondeur l'ensemble de votre base de code, en identifiant les modèles structurels, la logique architecturale et les implémentations personnalisées. Cette compréhension profonde et contextuelle permet à Zencoder de fournir des recommandations précises, améliorant considérablement l'écriture, le débogage et l'optimisation du code.
Il s'intègre également de manière transparente à vos outils de développement existants, prend en charge plus de 70 langages de programmation et est entièrement compatible avec les IDE les plus répandus, tels que Visual Studio Code et JetBrains.
1️⃣ Intégrations - Zencoder s'intègre de manière transparente à plus de 20 environnements de développement, simplifiant ainsi l'ensemble de votre cycle de développement. Il s'agit du seul agent de codage d'IA offrant un tel niveau d'intégration.
2️⃣ Coding Agent - Assistant de codage intelligent qui accélère le développement et améliore l'efficacité sur plusieurs fichiers en automatisant le débogage, le refactoring et l'optimisation du code :
3️⃣ Sécurité treble - Zencoder est le seul agent de codage d'IA certifié SOC 2 Type II, ISO 27001 et ISO 42001.
4️⃣ Assistant de codage AI tout-en-un - Accélérez votre flux de développement avec une solution AI intégrée qui fournit une complétion de code intelligente, une génération de code automatique et des révisions de code en temps réel.
5️⃣ Zentester - Zentester utilise l'IA pour automatiser les tests à tous les niveaux, afin que votre équipe puisse détecter les bogues plus tôt et livrer plus rapidement un code de haute qualité. Décrivez simplement ce que vous voulez tester en anglais, et Zentester s'occupe du reste, en s'adaptant à l'évolution de votre code.
Voir Zentester en action :
Voici ce qu'il fait :
6️⃣ Multi-Repo Search - Indexez et recherchez dans plusieurs référentiels afin que les agents d'IA puissent comprendre et naviguer dans des architectures multi-repo complexes. Ajoutez et gérez facilement les référentiels via le panneau d'administration web, permettant aux agents d'accéder à tout le code indexé et de l'interroger en cas de besoin.
7️⃣ Zen Agents - Des coéquipiers IA personnalisables qui comprennent votre code, s'intègrent à vos outils et sont prêts à être lancés en quelques secondes.
Voici ce que vous pouvez faire :
Commencez votre essai gratuit dès aujourd'hui et transformez votre façon de coder grâce à nos puissantes fonctionnalités !