Cody vs GitHub Copilot: Comparação de recursos por recursos

Você sabia que 76% dos desenvolvedores já estão usando ou planejam usar ferramentas de IA em seu processo de desenvolvimento? Duas opções populares entre os desenvolvedores são o Cody e o GitHub Copilot. Ambas prometem tornar a codificação mais rápida, mais fácil e talvez até um pouco mais divertida, mas nem sempre se destacam nas mesmas áreas. É por isso que os colocamos frente a frente em uma comparação de recursos por recurso e, ao final, você terá uma visão mais clara de qual deles merece um lugar em sua caixa de ferramentas.

Além disso, além de comparar o Cody com o GitHub Copilot, também exploraremos uma opção alternativa, o Zencoder, caso você esteja procurando um agente de codificação de IA mais completo.

Cody vs GitHub Copilot: Principais diferenças

Antes de nos aprofundarmos, dê uma olhada na tabela abaixo para ter uma visão geral rápida das principais diferenças.

Visão geral da Cody

O Cody(AMP) é um agente de codificação avançado da Sourcegraph que ajuda as equipes a escrever, editar e gerenciar códigos com mais rapidez e qualidade. Ele aproveita os modelos de IA de ponta para permitir o raciocínio autônomo e a execução de tarefas complexas, e é executado diretamente no terminal ou no VS Code para que os desenvolvedores possam manter o fluxo de trabalho existente. Ele também fortalece o trabalho em equipe ao tornar compartilháveis threads, contexto e fluxos de trabalho, ajudando as equipes a reutilizar soluções, rastrear o que funciona e melhorar em conjunto.

Preços

O preço do Cody(AMP) varia de acordo com suas necessidades.

Visão geral do Github Copilot

O GitHub Copilot é um assistente de codificação com tecnologia de IA que ajuda você sugerindo conclusões de código, gerando testes, revisando código e até mesmo lidando com tarefas inteiras, como resolução de problemas, por meio de seu modo de agente. Ele se integra diretamente a IDEs populares, como VS Code, Visual Studio, JetBrains e Neovim, e oferece suporte a vários modelos de IA, como GPT-5, Claude e Gemini, para uma solução flexível de problemas. Projetado para aumentar a produtividade e a satisfação do desenvolvedor, o Copilot permite o envio mais rápido de software de alta qualidade e reduz o trabalho repetitivo.

Preços

O GitHub Copilot oferece um plano gratuito e dois planos pagos a partir de US$ 10 por mês para indivíduos.

Para empresas, o GitHub Copilot oferece 2 planos pagos a partir de US$ 19 por mês.

Cody vs GitHub Copilot: Comparação de recursos por recurso

Embora tanto o Cody quanto o GitHub Copilot prometam aumentar a produtividade, seus pontos fortes aparecem em áreas diferentes. Nesta comparação, veremos o desempenho deles em termos de sugestões de código, suporte a idiomas, reconhecimento de contexto, velocidade e muito mais.

1. Precisão e qualidade da sugestão de código

Para muitos desenvolvedores, a principal medida de um assistente de IA é a precisão e a utilidade de suas sugestões de código. Tanto o Copilot quanto o Cody têm o objetivo de economizar toques no teclado e a capacidade intelectual, completando o código ou escrevendo um novo código com base no contexto. Veja como eles se comparam:

🔵 GitHub Copilot

A força do GitHub Copilot está em seu recurso de conclusão de código, que fornece sugestões de texto fantasma impressionantemente precisas para padrões comuns, código idiomático e tarefas padrão. Ele ajuda os desenvolvedores a manter o fluxo, preenchendo a próxima linha ou bloco de código a partir de prompts curtos ou comentários em linguagem natural.

Recursos mais recentes, como o Next Edit Suggestions (Sugestões de Próxima Edição) , ampliam esse recurso prevendo edições no código existente, e não apenas conclusões, simplificando ainda mais o processo de desenvolvimento. No entanto, a precisão do Copilot diminui em projetos complexos e com vários arquivos, nos quais é necessário um contexto específico do projeto, o que às vezes leva a sugestões incorretas ou genéricas.

🟠 Cody

O Cody fornece sugestões de código com reconhecimento de contexto, aproveitando toda a sua base de código, incluindo vários arquivos, documentação e definições não abertas no momento. Com sua capacidade de realizar pesquisa de contexto em vários arquivos, a Cody pode fazer referência e integrar funções ou tipos definidos em outro lugar, produzindo sugestões mais precisas e específicas para o projeto. Isso o torna especialmente eficaz em bases de código grandes ou empresariais, reduzindo as alucinações e garantindo que o código gerado se alinhe às convenções existentes. A desvantagem é um desempenho um pouco mais lento, mas a análise baseada em contexto da Cody geralmente resulta em um resultado mais confiável na primeira tentativa.

Veredicto

Tanto o Copilot quanto o Cody fornecem sugestões sólidas para tarefas de codificação padrão, com o Copilot se destacando em autocompletamentos rápidos e precisos em padrões comuns e arquivos independentes. O Cody se destaca em projetos maiores e com muito contexto, em que sua indexação profunda da base de código produz sugestões mais precisas e sensíveis ao projeto que podem economizar tempo e reduzir erros.

2. Suporte a linguagens de programação

Para os desenvolvedores que trabalham em várias pilhas, a amplitude do suporte a linguagens é um fator importante na escolha de um assistente de IA. Tanto o Copilot quanto o Cody anunciam uma ampla cobertura, abrangendo linguagens de aplicativos populares, linguagens de script e domínios ainda mais especializados.

🔵 GitHub Copilot

O Copilot se baseia no treinamento de milhões de repositórios públicos do GitHub, o que lhe dá uma forte cobertura de todas as principais linguagens , juntamente com estruturas comuns como React, Node.js, Django e Rails. Ele também lida com scripts de shell, HTML/CSS, SQL e arquivos de configuração. Embora o desempenho possa diminuir em linguagens proprietárias ou de nicho, sua ampla exposição permite que ele gere resultados úteis mesmo em pilhas menos comuns, como Scala ou R.

🟠 Cody

O Cody oferece suporte a uma gama igualmente ampla de linguagens por meio do uso de LLMs modernos (Claude, GPT-4) e da capacidade do Sourcegraph de indexar qualquer base de código. Ele funciona bem com as principais linguagens(Java, Python, C, C++, Go, Ruby, PHP, Rust, Swift, Kotlin etc.) e se estende a linguagens menos comuns, como Julia ou Zig. O principal ponto forte do Cody é a adaptabilidade: ele pode aproveitar seu repositório para lidar com estruturas ou bibliotecas internas incomuns e ajudar perfeitamente em projetos poliglotas, até mesmo trocando de linguagem no meio de uma conversa.

Veredicto

Tanto o Copilot quanto o Cody abrangem quase todas as linguagens e estruturas de programação comuns. A vantagem do Copilot é o conhecimento idiomático de estruturas populares a partir de seus dados de treinamento, enquanto o Cody se destaca na adaptação a pilhas personalizadas e projetos em vários idiomas.

3. Conhecimento do contexto da documentação e da base de código

A compreensão do contexto de todo o projeto é um dos recursos mais valiosos de um assistente de codificação de IA. O Copilot e o Cody diferem significativamente nesse aspecto:

🔵 GitHub Copilot

O contexto do Copilot limita-se principalmente ao arquivo ativo e ao conteúdo próximo. Ele não indexa automaticamente o seu repositório, portanto, perguntas sobre outros arquivos, configuração do projeto ou documentação muitas vezes o deixam na dúvida. Os recursos mais recentes do Copilot Chat (alimentado pelo GPT-4) permitem avisos maiores e trechos colados, e o GitHub está prevendo recursos com reconhecimento de contexto no Copilot X. Ainda assim, o Copilot não cita fontes, e seu conhecimento da base de código permanece superficial, a menos que você forneça explicitamente o conteúdo.

🟠 Cody

O Cody foi desenvolvido com base na pesquisa do Sourcegraph, o que lhe dá um verdadeiro contexto de vários arquivos e de todo o repositório. Ele pode extrair informações de qualquer parte relevante do seu projeto, README, arquivos de configuração, código-fonte ou documentos, e mostrar referências de onde encontrou as respostas.

Isso permite que ele explique a arquitetura do projeto, as etapas de configuração ou o uso de símbolos nos arquivos. A Cody usa até mesmo proteções para filtrar o que é compartilhado com o modelo, o que é importante para as configurações corporativas.

🟡 Veredicto

Para conclusões em linha, o Copilot é suficiente, mas para tarefas de perguntas e respostas e documentação da base de código, o Cody tem uma clara vantagem. Ele age como uma IA que "leu" todo o seu projeto, o que o torna muito mais eficaz para explicar, documentar e navegar em repositórios complexos.

4. Velocidade e latência de geração de código

A rapidez com que um assistente de IA responde pode ser decisiva para seu fluxo de codificação. O Copilot enfatiza a velocidade, enquanto o Cody troca um pouco de latência por um contexto mais profundo.

🔵 GitHub Copilot

O Copilot é conhecido por suas conclusões em linha quase instantâneas, muitas vezes aparecendo em menos de um segundo como texto fantasma. Ele acompanha o ritmo de sua digitação e parece em tempo real, o que ajuda a manter o fluxo. As sugestões de várias linhas também são rápidas, embora o Copilot Chat (GPT-4) possa demorar alguns segundos. De modo geral, a velocidade é um dos maiores pontos fortes do Copilot.

🟠 Cody

As conclusões em linha do Cody são um pouco mais lentas, pois podem executar uma pesquisa de repositório ou utilizar modelos maiores, como o Claude. A diferença é pequena, geralmente uma fração de segundo, mas é perceptível em relação ao Copilot. No modo de bate-papo, sua latência é semelhante à do Copilot. A compensação da Cody é a precisão: ao obter mais contexto, suas sugestões geralmente precisam de menos correções, economizando tempo a longo prazo.

Veredicto

O Copilottem a vantagem da velocidade bruta, o que o torna ideal para prototipagem rápida e sessões rápidas de codificação. O Cody é mais lento, mas seus resultados com reconhecimento de contexto podem reduzir o retrabalho, equilibrando a diferença. Em geral, ambos são suficientemente responsivos para o desenvolvimento diário.

5. Suporte para teste de unidade, depuração e refatoração

Além de escrever novos códigos, essas ferramentas também ajudam com testes, depuração e refatoração.

Teste de unidade

Copilot - Oferece suporte à geração de testes por meio de prompts naturais. Por exemplo, digitar // escrever testes para a função acima em um arquivo de teste geralmente produzirá um conjunto de testes funcional . O Copilot for Pull Requests também está testando as "Sugestões de automação de teste", que analisam as alterações de código e recomendam testes ausentes.

Cody - Inclui uma receita "Generate Unit Tests" (Gerar testes de unidade) que cria automaticamente testes na estrutura do seu projeto (pytest, JUnit, etc.). Ele se adapta ao estilo do seu projeto examinando os testes existentes e pesquisando a base de código para identificar casos extremos.

Depuração

Copilot - Explica os erros ou sugere correções quando são fornecidos rastreamentos de pilha ou mensagens de erro. Solicitações em linha, como // corrigir o erro acima, podem acionar correções de código.

Cody - Oferece suporte à depuração por meio de bate-papo em linha e receitas. Você pode destacar o código, perguntar o que está errado e até mesmo usar /fixup para aplicar as alterações. Com a pesquisa de código, o Cody também pode extrair o contexto relevante de outros arquivos, o que geralmente o torna mais eficaz para bugs complicados.

Refatoração

🔵 Copilot - Trata de refatorações por meio de solicitações em linguagem natural, como "Refatore o código acima para usar menos loops" ou "// simplifique esta função". Os resultados geralmente são úteis para melhorias menores, embora reestruturações mais complexas possam exigir orientação adicional. As visualizações do Copilot X também sugerem um futuro suporte de refatoração mais integrado e orientado por voz.

🟠 Cody - Oferece receitas direcionadas, como "Melhorar nomes de variáveis" ou "Corrigir odores de código".O /fixup em linha lida com pequenas refatorações, e as receitas da comunidade ampliam a funcionalidade.

Veredicto

Ambas as ferramentas podem lidar com testes, depuração e refatoração. O Cody fornece fluxos de trabalho estruturados e orientados por receitas, enquanto o Copilot depende mais de solicitações flexíveis e integrações em evolução. O ponto forte do Cody está na geração de testes e correções de código com um único comando, enquanto o Copilot funciona melhor para ajuda conversacional sob demanda.

Como escolher a melhor ferramenta de codificação?

Agora que você sabe como o Cody e o GitHub Copilot se comparam, você pode decidir qual deles melhor se adapta ao seu fluxo de trabalho e aos requisitos do projeto. O Copilot é excelente em termos de velocidade, conveniência e ampla cobertura de idiomas, o que o torna uma ótima opção para desenvolvedores que se movimentam rapidamente e que valorizam os autocompletamentos perfeitos e a integração com o IDE. O Cody, por outro lado, destaca-se por seu reconhecimento de contexto em todo o repositório, receitas estruturadas e adaptabilidade a projetos de escala empresarial. No entanto, se você estiver procurando um agente de codificação de IA mais completo que não apenas auxilie no código, mas também aprimore todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), o Zencoder é a escolha perfeita!

Por que você deve considerar o Zancoder?

Com sua poderosa tecnologia Repo Grokking™, o Zencoder analisa minuciosamente toda a sua base de código, identificando padrões estruturais, lógica arquitetônica e implementações personalizadas. Essa compreensão profunda e ciente do contexto permite que o Zencoder forneça recomendações precisas, melhorando significativamente a escrita, a depuração e a otimização do código.

Ele também se integra perfeitamente às suas ferramentas de desenvolvimento existentes, suportando mais de 70 linguagens de programação, e é totalmente compatível com IDEs populares, como o Visual Studio Code e o JetBrains.

Principais recursos do Zencoder:

1️⃣ Integrações - O Zencoder se integra perfeitamente a mais de 20 ambientes de desenvolvimento, simplificando todo o seu ciclo de vida de desenvolvimento. Isso o torna o único agente de codificação de IA que oferece esse amplo nível de integração.

2️⃣ Coding Agent - Assistente de codificação inteligente que acelera o desenvolvimento e melhora a eficiência em vários arquivos, automatizando a depuração, a refatoração e a otimização do código:

• Detectando e corrigindo bugs rapidamente, limpando códigos corrompidos e lidando com tarefas em todo o seu projeto.
• Automatizando fluxos de trabalho repetitivos ou complexos para economizar tempo e esforço.
• Acelerar o desenvolvimento completo de aplicativos para que você possa se concentrar no trabalho criativo e de alto impacto que realmente importa.

3️⃣ Segurança tripla - O Zencoder é o único agente de codificação de IA com certificação SOC 2 Tipo II, ISO 27001 e ISO 42001.

4️⃣ All-in-One AI Coding Assistant - Acelere seu fluxo de trabalho de desenvolvimento com uma solução integrada de IA que fornece preenchimento inteligente de código, geração automática de código e revisões de código em tempo real.

• Conclusão de código - As sugestões inteligentes de código mantêm seu ritmo com conclusões precisas e sensíveis ao contexto que reduzem os erros e aumentam a produtividade.
• Geração de código - produz código limpo, consistente e pronto para produção, adaptado às necessidades do seu projeto, perfeitamente alinhado com seus padrões de codificação.
• Code Review Agent - A revisão contínua do código garante que cada linha atenda às práticas recomendadas, detecte possíveis bugs e melhore a segurança por meio de feedback preciso e acionável.
• Chat Assistant - Obtenha respostas instantâneas e precisas para suas perguntas sobre codificação. Com suporte personalizado e recomendações inteligentes, você permanecerá produtivo e manterá seu fluxo de trabalho funcionando sem problemas.

5️⃣ Zentester - O Zentester usa IA para automatizar os testes em todos os níveis, para que sua equipe possa detectar bugs antecipadamente e enviar códigos de alta qualidade mais rapidamente. Basta descrever o que você deseja testar em inglês simples, e o Zentester cuida do resto, adaptando-se à medida que seu código evolui.

Veja o Zentester em ação:

Aqui está o que ele faz:

• Nossos agentes inteligentes entendem seu aplicativo e interagem naturalmente nas camadas de UI, API e banco de dados.
• À medida que seu código é alterado, o Zentester adapta automaticamente seus testes, eliminando a necessidade de reescrita constante.
• De funções de unidade a fluxos de usuário de ponta a ponta, cada camada do seu aplicativo é testada minuciosamente em escala.
• A IA do Zentester identifica caminhos de código arriscados, revela casos de borda ocultos e cria testes com base em como os usuários reais interagem com o seu aplicativo.

6️⃣ Multi-Repo Search - Indexe e pesquise em vários repositórios para que os agentes de IA possam entender e navegar em arquiteturas complexas de vários repositórios. Adicione e gerencie repositórios com facilidade por meio do painel de administração da Web, permitindo que os agentes acessem e consultem todo o código indexado quando necessário.

7️⃣ Zen Agents - companheiros de equipe de IA personalizáveis que entendem seu código, integram-se às suas ferramentas e estão prontos para serem iniciados em segundos.

Aqui está o que você pode fazer:

• Construir de forma mais inteligente - Crie agentes especializados para tarefas como revisões de solicitações pull, testes ou refatoração, adaptados à sua arquitetura e estruturas.
• Integre-se rapidamente - Conecte-se a ferramentas como Jira, GitHub e Stripe em minutos com nossa interface MCP sem código, permitindo que os agentes operem perfeitamente em seus fluxos de trabalho existentes.
• Implemente instantaneamente - Implemente agentes em toda a sua organização com um clique, com atualizações automáticas e acesso compartilhado para manter as equipes alinhadas e a experiência dimensionável.
• Explore o marketplace - Descubra uma biblioteca crescente de agentes pré-construídos de código aberto, prontos para serem incorporados ao seu fluxo de trabalho. Veja o que outros desenvolvedores estão criando ou contribua com o seu próprio para ajudar a comunidade a avançar mais rapidamente.

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