Sapevate che il 76% degli sviluppatori utilizza già o prevede di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale nel proprio processo di sviluppo? Due opzioni popolari tra gli sviluppatori sono Cody e GitHub Copilot. Entrambi promettono di rendere la codifica più veloce, più facile e forse anche un po' più divertente, ma non sempre brillano nelle stesse aree. Ecco perché li mettiamo testa a testa in un confronto caratteristica per caratteristica e alla fine avrete un quadro più chiaro di quale dei due merita un posto nella vostra cassetta degli attrezzi.
Inoltre, oltre al confronto tra Cody e GitHub Copilot, esploreremo anche un'opzione alternativa, Zencoder, nel caso in cui siate alla ricerca di un agente di codifica AI più completo.
Prima di approfondire, date un'occhiata alla tabella qui sotto per una rapida panoramica delle differenze principali.
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Caratteristiche |
Sourcegraph Cody |
Copilota GitHub |
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Accuratezza del suggerimento del codice |
Progettato per codebase grandi e complesse, utilizzando l'intero repository come contesto. Eccelle in scenari multi-file e cross-repo. |
Fornisce suggerimenti molto accurati per schemi di codifica e framework comuni, grazie alla sua formazione su un'ampia gamma di codice. |
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Supporto per le lingue |
Supporta decine di linguaggi, tra cui Python, JavaScript, Java, C/C++, Rust, Go, Zig e altri, con un'ampia compatibilità di framework. |
Copre decine di linguaggi come Python, JavaScript, Java, C#, C++, PHP e Ruby, con una forte copertura dei framework più diffusi. |
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Integrazioni IDE |
Disponibile in VS Code, negli IDE JetBrains (IntelliJ, PyCharm, ecc.), in Neovim (sperimentale) e in un'interfaccia web, oltre a CLI e a un'applicazione desktop indipendente. |
Integrato in VS Code, Visual Studio, JetBrains IDEs, Neovim e nell'editor web di GitHub, offre un utilizzo senza soluzione di continuità negli IDE più diffusi. |
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Consapevolezza del contesto |
Indicizza interi repository e documentazione per fornire suggerimenti contestuali approfonditi su più file e persino su più repository. |
Utilizza il contesto locale del file corrente e delle schede aperte per generare suggerimenti pertinenti direttamente nel flusso di lavoro dello sviluppatore. |
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Collaborazione di gruppo |
Include suggerimenti personalizzati ("ricette") condivisibili per flussi di lavoro comuni e si integra con piattaforme come GitLab e Bitbucket, con opzioni per l'uso on-premise. |
Offre funzionalità a livello di organizzazione con GitHub Copilot for Business, tra cui controlli dei criteri e revisioni del codice assistite dall'intelligenza artificiale. |
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Backend del modello di intelligenza artificiale |
Costruito su Anthropic Claude v3 per impostazione predefinita, con supporto per altri modelli come Claude e GPT-4. Gli utenti possono portare le proprie chiavi API o auto-ospitare i modelli. |
Alimentato dai modelli OpenAI attraverso GitHub, garantendo miglioramenti e aggiornamenti costanti direttamente da GitHub e OpenAI. |
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Privacy aziendale |
Offre una distribuzione on-premise, opzioni di self-hosting e controlli granulari sul codice indicizzato o condiviso, con filtri per i contenuti sensibili. |
Offre un servizio sicuro basato su cloud con forti impegni di privacy e filtri per impedire la condivisione di codice sensibile o duplicato. |
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Prezzi |
Varia in base alle vostre esigenze. |
Prezzi in abbonamento a partire da 10 dollari al mese per i privati e 19 dollari al mese per le aziende. |
Cody(AMP) è un agente di codifica avanzato di Sourcegraph che aiuta i team a scrivere, modificare e gestire il codice più velocemente e con una qualità superiore. Sfrutta modelli AI di frontiera per consentire il ragionamento autonomo e l'esecuzione di attività complesse, e viene eseguito direttamente nel terminale o in VS Code, in modo che gli sviluppatori possano rimanere nel loro flusso di lavoro esistente. Inoltre, rafforza il lavoro di squadra rendendo condivisibili thread, contesto e flussi di lavoro, aiutando i team a riutilizzare le soluzioni, a tenere traccia di ciò che funziona e a migliorare insieme.
I prezzi di Cody(AMP) variano in base alle vostre esigenze.
GitHub Copilot è un assistente di codifica dotato di intelligenza artificiale che aiuta l'utente suggerendo il completamento del codice, generando test, revisionando il codice e persino gestendo intere attività come la risoluzione di problemi attraverso la sua modalità agente. Si integra direttamente negli IDE più diffusi, come VS Code, Visual Studio, JetBrains e Neovim, e supporta diversi modelli di intelligenza artificiale come GPT-5, Claude e Gemini per una soluzione flessibile dei problemi. Progettato per incrementare la produttività e la soddisfazione degli sviluppatori, Copilot consente una spedizione più rapida di software di alta qualità, riducendo il lavoro ripetitivo.
GitHub Copilot offre un piano gratuito e due piani a pagamento a partire da 10 dollari al mese per gli individui.
Per le aziende, GitHub Copilot offre 2 piani a pagamento a partire da 19 dollari al mese.
Sebbene sia Cody che GitHub Copilot promettano di aumentare la produttività, i loro punti di forza si evidenziano in aree diverse. In questo confronto, vedremo come si comportano i due strumenti in termini di suggerimenti di codice, supporto linguistico, consapevolezza del contesto, velocità e altro ancora.
Per molti sviluppatori, la misura principale di un assistente AI è l'accuratezza e l'utilità dei suoi suggerimenti di codice. Sia Copilot che Cody mirano a far risparmiare battute e cervello completando il codice o scrivendone di nuovo in base al contesto. Ecco come si confrontano:
Il punto di forza di GitHub Copilot è la sua funzione di completamento del codice, che fornisce suggerimenti di testo fantasma incredibilmente accurati per i modelli comuni, il codice idiomatico e i compiti di base. Aiuta gli sviluppatori a mantenere il flusso compilando la riga o il blocco di codice successivo con brevi suggerimenti o commenti in linguaggio naturale.
Le funzioni più recenti, come i suggerimenti per la modifica successiva , ampliano questo aspetto prevedendo le modifiche al codice esistente, non solo il completamento, semplificando ulteriormente il processo di sviluppo. Tuttavia, l'accuratezza di Copilot diminuisce in progetti complessi e multi-file, dove è necessario un contesto specifico per il progetto, portando talvolta a suggerimenti errati o generici.
Cody fornisce suggerimenti di codice consapevoli del contesto sfruttando l'intera base di codice, compresi i file multipli, la documentazione e le definizioni non ancora aperte. Grazie alla capacità di eseguire ricerche contestuali su più file, Cody può fare riferimento e integrare funzioni o tipi definiti altrove, producendo suggerimenti più accurati e specifici per il progetto. Ciò lo rende particolarmente efficace in codebase di grandi dimensioni o aziendali, riducendo le allucinazioni e garantendo che il codice generato sia in linea con le convenzioni esistenti. Il compromesso è una prestazione leggermente più lenta, ma l'analisi contestuale di Cody spesso produce risultati più affidabili al primo tentativo.
Sia Copilot che Cody offrono ottimi suggerimenti per le attività di codifica standard, con Copilot che eccelle per le autocompletazioni veloci e accurate in schemi comuni e file autocontenuti. Cody si distingue per i progetti più ampi e contestualizzati, dove la sua indicizzazione profonda della base di codice produce suggerimenti più precisi e consapevoli del progetto che possono far risparmiare tempo e ridurre gli errori.
Per gli sviluppatori che lavorano su più stack, l'ampiezza del supporto linguistico è un fattore chiave nella scelta di un assistente AI. Sia Copilot che Cody offrono un'ampia copertura, che comprende i linguaggi applicativi più diffusi, i linguaggi di scripting e anche domini più specializzati.
Copilot attinge alla formazione da milioni di repository pubblici di GitHub, offrendo una forte copertura di tutti i principali linguaggi e di framework comuni come React, Node.js, Django e Rails. Gestisce anche script di shell, HTML/CSS, SQL e file di configurazione. Sebbene le prestazioni possano diminuire con linguaggi di nicchia o proprietari, la sua ampia esposizione gli consente di generare risultati utilizzabili anche in stack meno comuni come Scala o R.
Cody supporta una gamma altrettanto ampia di linguaggi grazie all'uso di LLM moderni (Claude, GPT-4) e alla capacità di Sourcegraph di indicizzare qualsiasi base di codice. Funziona bene con i linguaggi principali(Java, Python, C, C++, Go, Ruby, PHP, Rust, Swift, Kotlin, ecc.) e si estende a quelli meno comuni come Julia o Zig. Il principale punto di forza di Cody è l'adattabilità: può sfruttare il repository per gestire framework insoliti o librerie interne e assistere senza problemi progetti poliglotti, anche cambiando lingua nel corso della conversazione.
Sia Copilot che Cody coprono quasi tutti i linguaggi di programmazione e i framework più comuni. Il vantaggio di Copilot è la conoscenza idiomatica dei framework più diffusi grazie ai suoi dati di addestramento, mentre Cody eccelle nell'adattarsi a stack personalizzati e progetti multilingue.
La comprensione del contesto dell'intero progetto è una delle caratteristiche più preziose di un assistente di codifica AI. Copilot e Cody differiscono in modo significativo su questo punto:
Il contesto di Copilot è per lo più limitato al file attivo e ai contenuti vicini. Non indicizza automaticamente il repository, quindi le domande su altri file, sull'impostazione del progetto o sulla documentazione sono spesso indovinate. Le nuove funzioni di Copilot Chat (basate su GPT-4) consentono di inviare messaggi più ampi e di incollare snippet, e GitHub sta preparando un'anteprima delle funzioni di controllo del contesto in Copilot X. Tuttavia, Copilot non cita le fonti e la sua conoscenza della base di codice rimane poco approfondita, a meno che non si fornisca esplicitamente il contenuto.
Cody si basa sulla ricerca di Sourcegraph, che gli permette di avere un vero contesto multi-file e a livello di repository. Può estrarre informazioni da qualsiasi parte rilevante del progetto, README, file di configurazione, codice sorgente o documenti, e mostrare i riferimenti per trovare le risposte.
In questo modo può spiegare l'architettura del progetto, i passaggi di configurazione o l'uso dei simboli nei vari file. Cody utilizza anche delle protezioni per filtrare ciò che viene condiviso con il modello, il che è importante per le impostazioni aziendali.
Per il completamento in linea, Copilot è sufficiente, ma per le attività di Q&A e documentazione della base di codice, Cody ha un chiaro vantaggio. Si comporta come un'intelligenza artificiale che ha "letto" l'intero progetto, rendendolo molto più efficace per spiegare, documentare e navigare in repository complessi.
La rapidità di risposta di un assistente AI può rendere il vostro flusso di codifica più o meno veloce. Copilot enfatizza la velocità, mentre Cody scambia un po' di latenza con un contesto più profondo.
Copilot è noto per i suoi completamenti in linea quasi istantanei, che spesso appaiono in meno di un secondo come testo fantasma. Segue il ritmo della digitazione e sembra in tempo reale, il che aiuta a mantenere il flusso. Anche i suggerimenti su più righe sono veloci, anche se Copilot Chat (GPT-4) può richiedere qualche secondo. Nel complesso, la velocità è uno dei maggiori punti di forza di Copilot.
I completamenti in linea di Cody sono leggermente più lenti, perché possono eseguire una ricerca nei repo o utilizzare modelli più grandi come Claude. La differenza è minima, di solito una frazione di secondo, ma si nota rispetto a Copilot. In modalità chat, la latenza è simile a quella di Copilot. Dove Cody compensa è l'accuratezza: grazie a un contesto più ampio, i suoi suggerimenti spesso necessitano di meno correzioni, risparmiando tempo nel lungo periodo.
Copilotè in vantaggio per quanto riguarda la velocità, che lo rende ideale per la prototipazione rapida e le sessioni di codifica. Cody è più lento, ma i suoi risultati contestuali possono ridurre le rielaborazioni, compensando la differenza. Entrambi sono generalmente abbastanza reattivi per lo sviluppo quotidiano.
Oltre a scrivere nuovo codice, questi strumenti aiutano anche a eseguire test, debug e refactoring.
🔵 Copilot - Supporta la generazione di test attraverso suggerimenti naturali. Ad esempio, digitando // write tests for the above function in un file di test si ottiene spesso una suite di test funzionante . Copilot for Pull Requests sta anche sperimentando "Test Automation Suggestions", che analizza le modifiche al codice e suggerisce i test mancanti.
🟠 Cody - Include una ricetta "Generate Unit Tests" che crea automaticamente i test nel framework del progetto (pytest, JUnit, ecc.). Si adatta allo stile del progetto esaminando i test esistenti e cercando nella base di codice i casi limite.
🔵 Copilot - Spiega gli errori o suggerisce correzioni quando vengono fornite tracce di stack o messaggi di errore. I suggerimenti in linea come // fix the bug above possono innescare correzioni del codice.
🟠 Cody - Supporta il debug attraverso la chat in linea e le ricette. È possibile evidenziare il codice, chiedere cosa c'è che non va e persino usare /fixup per applicare le modifiche. Con la ricerca del codice, Cody può anche estrarre il contesto pertinente da altri file, rendendolo spesso più efficace per i bug più difficili.
🔵 Copilot - Gestisce i refactoring attraverso richieste in linguaggio naturale come "Refactor the above code to use fewer loops" o "// simplify this function". I risultati sono generalmente utili per piccoli miglioramenti, anche se ristrutturazioni più complesse possono richiedere ulteriori indicazioni. Le anteprime di Copilot X accennano anche a un futuro supporto di refactoring vocale e più integrato.
🟠 Cody - Offre ricette mirate come "Migliorare i nomi delle variabili" o "Correggere gli odori del codice".Inline /fixup gestisce piccoli refactor e le ricette della comunità estendono le funzionalità.
Entrambi gli strumenti possono gestire test, debug e refactoring. Cody fornisce flussi di lavoro strutturati e guidati da ricette, mentre Copilot si basa maggiormente su prompt flessibili e integrazioni in evoluzione. Il punto di forza di Cody è la generazione di test e correzioni del codice con un solo comando, mentre Copilot funziona meglio per l'aiuto conversazionale su richiesta.
Ora che sapete come si confrontano Cody e GitHub Copilot, potete decidere quale si adatta meglio al vostro flusso di lavoro e ai requisiti del progetto. Copilot eccelle per velocità, praticità e ampia copertura linguistica, il che lo rende un'ottima scelta per gli sviluppatori che si muovono velocemente e che apprezzano il completamento automatico e l'integrazione con l'IDE. Cody, invece, si distingue per la consapevolezza del contesto dell'intero repository, le ricette strutturate e l'adattabilità a progetti su scala aziendale. Tuttavia, se siete alla ricerca di un agente di codifica AI più completo che non si limiti a fornire assistenza per il codice, ma che migliori anche l'intero ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC), Zencoder è la scelta perfetta!
Grazie alla potente tecnologia Repo Grokking™, Zencoder analizza a fondo l'intera base di codice, identificando modelli strutturali, logica architettonica e implementazioni personalizzate. Questa comprensione profonda e consapevole del contesto consente a Zencoder di fornire raccomandazioni precise, migliorando significativamente la scrittura, il debug e l'ottimizzazione del codice.
Inoltre, si integra perfettamente con gli strumenti di sviluppo esistenti, supportando oltre 70 linguaggi di programmazione, ed è pienamente compatibile con gli IDE più diffusi, come Visual Studio Code e JetBrains.
1️⃣ Integrazioni - Zencoder si integra perfettamente con oltre 20 ambienti di sviluppo, semplificando l'intero ciclo di vita dello sviluppo. Questo lo rende l'unico agente di codifica dell'intelligenza artificiale che offre un livello di integrazione così ampio.
2️⃣ Coding Agent - Assistente di codifica intelligente che accelera lo sviluppo e migliora l'efficienza su più file automatizzando il debugging, il refactoring e l'ottimizzazione del codice:
3️⃣ Sicurezza elevata - Zencoder è l'unico agente di codifica AI con certificazione SOC 2 Tipo II, ISO 27001 e ISO 42001.
4️⃣ All-in-One AI Coding Assistant - Velocizza il flusso di lavoro di sviluppo con una soluzione AI integrata che fornisce completamento intelligente del codice, generazione automatica del codice e revisione del codice in tempo reale.
5️⃣ Zentester - Zentester utilizza l'intelligenza artificiale per automatizzare i test a ogni livello, in modo che il team possa individuare tempestivamente i bug e distribuire più rapidamente codice di alta qualità. È sufficiente descrivere ciò che si desidera testare in un linguaggio semplice e Zentester si occuperà del resto, adattandosi all'evoluzione del codice.
Guardate Zentester in azione:
Ecco cosa fa:
6️⃣ Ricerca su più repository - Indicizza e ricerca su più repository in modo che gli agenti AI possano comprendere e navigare in complesse architetture multi-repository. Aggiungete e gestite facilmente i repository attraverso il pannello di amministrazione web, consentendo agli agenti di accedere e interrogare tutto il codice indicizzato quando necessario.
7️⃣ Agenti Zen - Team AI personalizzabili che comprendono il vostro codice, si integrano con i vostri strumenti e sono pronti per essere lanciati in pochi secondi.
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