하이퍼 드라이브 개발을 위한 코드 생성을 위한 5가지 ChatGPT 대안

인공지능 코드 생성은 ChatGPT의 발전된 생성 기능이 도입된 이후 계속해서 화제가 되어 왔습니다. 코드 생성은 소프트웨어 개발에 필수적이며, 인공지능 기반 도구는 이 분야를 크게 발전시켰습니다.

예를 들어, 구글의 딥마인드(DeepMind)는 자사의 알파코드가 2023년 2월 산업 표준의 개발 코드를 생성할 수 있다고 주장했습니다. 그러나 2022년 11월 OpenAI와 ChatGPT가 플레이그라운드 AI를 도입하면서 자동화된 코드 생성의 전체 시나리오가 크게 바뀌었습니다.

그러나 인공지능 코드 생성기의 진화는 ChatGPT의 능력을 능가했습니다. 이 글은 코드 작성 자동화, 생산성 향상 및 전반적인 개발 프로세스 개선을 위한 코드 생성 ChatGPT을 탐구합니다.

 

 

하이퍼 드라이브 개발을 위한 코드 생성을 위한 5가지 ChatGPT 대안

 

 

1. 타브나인

Tabnine은 ChatGPT와 유사한 AI 기반 코딩 어시스턴트이지만 예측을 위해 OpenAI가 GPT-2 모델을 사용하여 코드 생성 및 완료 작업에 주로 사용됩니다.

 

Tabnine의 주요 특징

23개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하여 다른 AI 코드 어시스턴트보다 더 넓은 범위를 제공합니다.

Visual Studio Code, Atom, Subrime, IntelliJ, PyCharm 등과 같은 다양한 IDE(통합 개발 환경)와 통합되어 개발자가 익숙한 설정에서 사용할 수 있습니다.

개발자가 입력하는 동안 라인 완성을 예측하고 제안하여 개발 시간을 절약합니다.

Tabnine은 기존의 코드 완성 도구와 달리 수백만 개의 코드 저장소에서 맥락을 이해하고 학습함으로써 코드의 다음 부분을 예측합니다.

탭나인은 일부 AI 코드 어시스턴트와 달리 권장 범위를 손상시키지 않고 오프라인에서 작동할 수 있어 정기적인 인터넷 접속 없이 개발자에게 유용한 도구입니다.

비록 인공지능 도구이지만, 타브나인은 예측을 제공하기 위해 색인화된 코드를 (사용자의 기계에) 로컬에 보관합니다. 그것은 인터넷으로 코드를 보내지 않아서, 안전합니다.

 

2. Kite

Kite는 AI 기반 코딩 어시스턴트이자 코딩 자동 완료 및 오류 검사 기능을 제공하여 개발자 생산성을 향상시키도록 설계된 ChatGPT 대안입니다.

 

Kite의 중요한 특징

고급 기계 학습 모델을 사용하여 정확한 코드 완성 제안을 제공하여 개발자의 작업을 용이하게 합니다.

프로그램 어시스턴트는 검색 엔진 검색을 종료하여 코딩 환경에서 솔루션을 제공하여 코딩 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 

개발자가 전체 코드 라인을 쉽게 완성할 수 있도록 관련된 자동 완성 제안을 제공합니다.

코드에서 잠재적인 오류를 확인하여 오류 없는 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

코딩 프로세스의 속도를 높이기 위해 재사용 가능한 코드 스니펫을 제안합니다.

코드와 관련된 문서에 대한 즉각적인 액세스를 제공하여 다른 곳에서 정보를 찾을 필요를 줄입니다.

여러 프로그래밍 언어를 지원하여 사용할 수 있는 개발자의 범위를 넓혔습니다.

코드 리팩토링을 지원하여 코드의 효율성과 유지 가능성을 향상시킵니다.

 

3. 코도타

코도타는 지능형 코드 제안과 통찰력을 제공하여 개발자 생산성을 향상시키는 ChatGPT의 대안입니다.

 

코도타의 중요한 특징

고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 코드 패턴을 분석하고 코드를 작성할 때 정확하고 관련성 있는 제안을 제공합니다.

컨텍스트를 기반으로 전체 코드 스니펫을 제안하여 개발자가 코드를 더 빠르게 작성할 수 있도록 도와줍니다.

방대한 코드 기반을 활용하여 특정 코딩 작업에 대한 실제 예제와 사용 시나리오를 제공하여 개발자에게 실질적인 지침과 영감을 제공합니다.

문서 리소스와 통합되어 관련성 및 최신 정보를 코딩 환경 내에서 직접 제공하므로 수동 검색의 필요성이 줄어듭니다.

코드를 스캔하여 잠재적인 버그를 해결하기 위한 제안을 제공하여 더 깨끗하고 오류 없는 코드 작성에 도움을 줍니다.

개발자가 특정 요구 사항이나 기능을 기반으로 코드 예제를 검색할 수 있도록 하여 기존 솔루션을 더 쉽게 찾고 재사용할 수 있습니다.

자바, 파이썬, 자바스크립트 등 다양한 개발자를 위한 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.

 

4. 딥코드

딥코드는 ChatGPT의 대안으로, 코드 품질 향상을 위해 AI 기반 코드 리뷰와 정적 분석 기능을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

 

딥코드의 중요한 특징

고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 코드를 분석하고 잠재적인 버그, 보안 취약점 및 성능 문제를 식별합니다.

코드를 작성하고 잠재적인 문제를 강조하며 코드 품질을 향상시키기 위한 개선 사항을 제안하는 동안 실시간 피드백을 제공합니다.

코드 내의 보안 취약성을 식별하는 데 탁월하여 개발자가 애플리케이션의 잠재적 위험을 사전에 해결할 수 있도록 지원합니다.

탐지된 문제에 대한 자세한 설명과 권장 사항을 제공하여 개발자가 문제가 발생하는 이유와 효과적인 해결 방법을 이해할 수 있도록 합니다.

퍼블릭 코드 저장소에 대한 광범위한 분석을 활용하여 일반적인 코딩 패턴과 모범 사례를 식별하여 개발자가 더 깨끗하고 유지 관리 가능한 코드를 작성할 수 있도록 지원합니다.

수백만 개의 코드 저장소를 분석하고 탐지 기능을 개선하며 진화하는 프로그래밍 언어와 프레임워크를 따라잡는 데서 학습합니다.

지속적인 통합 및 제공 파이프라인과 원활하게 통합되어 개발 프로세스의 다양한 단계에서 자동화된 코드 분석이 가능합니다.

다양한 개발 환경에 맞게 자바스크립트, 파이썬, 자바, 타입스크립트 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.

코드 분산 분석을 통해 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 강조하여 코드가 개발 환경을 벗어나지 않도록 보장합니다.

협업 기능을 제공하여 팀 구성원이 코드 관련 문제를 검토하고 토론할 수 있도록 하여 지식 공유 및 코드 개선을 촉진합니다.

 

5. 깃허브 코파일럿

깃허브(GitHub)는 OpenAI와 공동으로 인공지능 기반 코딩 비서인 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)을 개발했습니다. 이는 ChatGPT의 대안으로, 특히 코드 생성을 목표로 하고 개발자들의 코딩 작업을 돕습니다.

 

GitHub Copilot의 주요 특징

방대한 코드 저장소에서 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 개발자가 작성할 때 코드 제안을 생성하여 기능을 구현하는 데 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.

현재 코드 베이스와 작성 중인 코드의 특정 행을 고려하여 상황 인식 제안을 제공하여 보다 빠른 코드 완성을 돕습니다.

Copilot은 개발자 의도에 따라 코드 스니펫을 생성하여 프로젝트 통합을 용이하게 합니다.

파이썬, 자바스크립트, 타입스크립트, Go, Ruby 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하여 다양한 개발 환경에 적합합니다.

작성 중인 코드를 기반으로 코드 설명서 주석을 생성할 수 있으므로 개발자가 문서 일관성을 유지하고 수동 문서의 필요성을 줄일 수 있습니다.

일반적인 프로그래밍 오류 또는 문제를 식별하고 수정하는 데 도움이 되는 제안을 생성하여 디버깅 코드를 지원합니다.

코드를 로컬로 처리하고 코드 스니펫에 대한 액세스를 제한하여 데이터 보안을 보장함으로써 사용자 개인 정보 보호를 우선시합니다.

 

 

결론

전 세계 개발팀과 기업들은 AI 기반 도구로 생산성 향상을 꾀하고 있습니다. 코드 생성을 위해 도입되는 생성 AI 기능과 새로운 모델은 개발 속도를 높이고 있습니다. 동시에 적절한 도구를 선택하는 것이 필수적이며, 그렇지 않으면 디버그하기 어려운 코드를 생성할 수도 있습니다.

ChatGPT와 플레이그라운드는 AI 기반 코드 생성에 혁신을 가져온 도구이지만 비즈니스 요구에 따라 사용할 수 있는 고급 대안이 있습니다. 여기서는 코드 생성을 위한 몇 가지 ChatGPT 대안에 대해 논의했으며 프로젝트에 사용할 수 있습니다.