自从ChatGPT引入了先进的生成能力以来，AI代码生成一直是热门话题。代码生成对于软件开发至关重要，而AI技术使得这一领域取得了显著进展。
例如，Google’s DeepMind声称其AlphaCode可以在2023年2月生成符合行业标准的开发代码。然而，随着OpenAI和ChatGPT在2022年11月推出了Playground AI，自动代码生成的整个场景发生了巨大变化。
然而，AI代码生成器的发展已经超越了ChatGPT的能力。本文探讨了ChatGPT在代码生成方面的应用，以实现自动化代码编写、提高生产力和增强整个开发流程。
1. Tabnine
Tabnine是一款由OpenAI提供的基于GPT-2模型的AI驱动编码助手，主要用于代码自动生成和补全任务。
Tabnine的关键特点
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支持超过23种编程语言，比其他AI代码助手提供更广泛的选择。
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与多种集成开发环境（IDEs）集成，如Visual Studio Code、Atom、Sublime、IntelliJ、PyCharm等，使开发人员能够在熟悉的环境中使用。
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在开发人员输入时预测和建议代码的补全，节省开发时间。
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与传统的代码补全工具不同，Tabnine通过了解上下文并从数百万代码仓库中学习来预测代码的下一部分。
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与一些AI代码助手不同，Tabnine可以在离线状态下工作，而不会影响推荐的范围，使其成为没有常规互联网访问权限的开发人员的便利工具。
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虽然是一款AI工具，但Tabnine将索引代码保留在本地（用户的计算机上）以提供预测，不会将代码发送到互联网上，因此是安全的。
2. Kite
Kite是一款基于人工智能的编码助手，也是ChatGPT的替代品，旨在通过提供代码自动补全和错误检查功能来提高开发人员的生产力。
Kite的关键特点
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使用先进的机器学习模型提供准确的代码补全建议，以减轻开发人员的工作负担。
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该程序助手可结束您的搜索引擎浏览，通过在编码环境中提供解决方案来提高编码效率。
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提供相关的自动补全建议，帮助开发人员轻松完成整行代码。
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检查代码以查找潜在错误，帮助构建无错误的应用程序。
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提供可重用的代码片段建议，加快编码过程。
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提供与代码相关的文档的即时访问，减少在其他地方查找信息的需求。
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支持多种编程语言，拓宽了使用该工具的开发人员的范围。
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协助代码重构，提高代码的效率和可维护性。
3. Codota
Codota是ChatGPT的替代品，提供智能代码建议和见解，提高开发人员的生产力。
Codota的关键特点
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它使用先进的机器学习算法分析代码模式，根据您编写代码时提供准确而相关的建议。
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根据上下文提供完整的代码片段建议，帮助开发人员更快地编写代码。
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借助大量的代码库，为特定的编码任务提供真实世界的示例和使用场景，为开发人员提供实际的指导和灵感。
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与文档资源集成，直接在编码环境中提供相关和最新的信息，减少手动搜索的需求。
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扫描您的代码以查找潜在错误，并提供修复建议，帮助编写更清晰、更无错误的代码。
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允许开发人员根据特定要求或功能搜索代码示例，使查找和重用现有解决方案更加容易。
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支持Java、Python、JavaScript等多种编程语言，满足不同开发人员的需求。
4. DeepCode
DeepCode是ChatGPT的一种替代品，专注于提供基于人工智能的代码审查和静态分析能力，以提高代码质量。
DeepCode的关键特点
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使用先进的机器学习算法分析代码，识别潜在的错误、安全漏洞和性能问题。
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在编写代码过程中提供实时反馈，突出显示潜在问题，并提出改进建议以增强代码质量。
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在代码中识别安全漏洞方面表现出色，帮助开发人员主动解决应用程序潜在风险。
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为检测到的问题提供详细的解释和建议，使开发人员能够理解问题的原因以及如何有效解决。
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借助对公共代码存储库的广泛分析，识别常见编码模式和最佳实践，帮助开发人员编写更干净、可维护性更强的代码。
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从分析数百万个代码存储库中学习，提高其检测能力，并与不断演化的编程语言和框架保持同步。
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与持续集成和交付流水线无缝集成，在开发过程的不同阶段实现自动化代码分析。
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支持多种编程语言，包括JavaScript、Python、Java、TypeScript等，适用于各种开发环境。
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通过分散分析代码强调数据安全性和隐私保护，确保代码永远不离开开发环境。
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提供协作功能，允许团队成员审查和讨论与代码相关的问题，促进知识共享和代码改进。
5. GitHub Copilot
GitHub与OpenAI合作开发了GitHub Copilot，一种基于人工智能的编码助手，它是ChatGPT的一种替代品，专注于代码生成和帮助开发人员完成编码任务。
GitHub Copilot的关键特点
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它使用在大量代码存储库上进行训练的机器学习模型，在开发人员编写代码时生成代码建议，可能减少实现功能所需的时间和工作量。
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提供上下文感知的建议，考虑当前代码库和正在编写的具体代码行，帮助更快完成代码补全。
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Copilot根据开发人员意图生成代码片段，使项目集成更加容易。
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支持多种编程语言，包括Python、JavaScript、TypeScript、Go、Ruby等，适用于各种开发环境。
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可以根据正在编写的代码生成代码文档注释，帮助开发人员保持文档一致性，减少手动编写文档的需要。
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通过生成有助于识别和修复常见编程错误或问题的建议，协助调试代码。
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通过在本地处理代码并限制对代码片段的访问，优先保护用户隐私，确保数据安全。
结论
全球的开发团队和企业都希望通过基于人工智能的工具提高生产力。生成式人工智能能力和用于代码生成的新模型正在提高开发速度。与此同时，选择合适的工具非常重要，否则可能会创建出难以调试的代码。
ChatGPT和Playground是颠覆基于人工智能代码生成的工具，但还有其他高级替代方案可根据业务需求使用。在这里，我们讨论了一些适用于代码生成的ChatGPT替代方案，供您在项目中使用。