我尝试了多个AI编码助手，这些是最好的！
在过去的几个月里，我尝试了不同的人工智能编码助手，以使我的程序员生活更加轻松。
市面上有很多工具，但没有一个是完美的。如果你正在学习编码，其中一种可能更方便，而如果你想测试代码，另一种可能更好。
以下是我发现的最好的人工智能编码助手。如果你想了解更多关于编程的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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01 GitHub Copilot：我最喜欢的通用编程助手
GitHub的人工智能工具是实时代码编写的游戏规则改变者。它的酷之处在于它提供了一种类似于ChatGPT的交互风格，但它专注于编码。另外，它有能力继续构建你正在编辑器中工作的程序。
对我来说最突出的一个功能是聊天功能。你可以对它进行关于构造函数的测试，或者消除对代码特定部分的任何疑问。这就像有一个随时待命的编码大师，随时准备提供见解或解决方案。
complete def fibonacci
我很喜欢的另一件事是，Copilot在给出回应后不会停止。它让事情继续发展，提供我接下来可能想问的问题或需要考虑的事情。这就像是在与代码进行持续的对话。
另外，还有一个特性可以让你将建议的代码移动到编辑器中。这创建了一个无缝的流程，让你在聊天和编辑器之间切换。
对于那些喜欢在编辑器中多任务的人来说，你可以通过按Ctrl + i来获得Copilot聊天。
以下是一些我最喜欢的命令：
- 深入研究代码：/explain
- 摆脱困境或修复代码障碍：/fix
- 对代码进行测试：/tests
我不得不说Copilot是我最喜欢的工具之一。这就像拥有了最好的ChatGPT，但将其融入到你的IDE中，使编码更加轻松和高效。
你可以添加GitHub Copilot扩展到Visual Studio Code, Visual Studio, JetBrains和Neovim。
02 CodiumAI：很适合测试
CodiumAI与众不同的是它的功能，与其他AI工具相比，这些功能令人耳目一新。它不只是关注代码完成，而是专注于测试我们的代码，并为我们提供更好的方法。
在进行项目开发时，这个功能非常有用，可以精确地指出薄弱环节和潜在的漏洞。
助理不仅是识别问题，它进一步建议我们可以创建测试(如果它们还不存在)。此外，还可以选择与每个测试交互，调整它们以更紧密地满足我们的需求。
CodiumAI还提供代码解释。它分解了从输入和代码流到输出和示例的所有内容。文档的水平是惊人的。
这个工具有我最近使用过的最好的测试生成器。它出色地发挥了自己的优势，专注于运行测试并给出一些好的建议。
03 AWS Code Whisperer：很适合编写与亚马逊生态系统相关的应用程序
像其他AI编码助手一样，AWS Code Whisperer允许我们在IDE中生成从小片段到整个功能的代码建议。
但是，除了通用的代码建议之外，该工具还旨在为使用AWS API提供代码建议。如果你正在编写与亚马逊生态系统相关的应用程序，那么这个编程助手将比其他工具更有用。
这是我喜欢的一个功能。如果你在编辑器中写下关于你正在头脑风暴的功能的注释，几秒钟后你的想法就会变成代码。
该工具还为它建议的代码提供了参考，但是当你尝试遵循这些参考时，它们有时会导致无效的链接。
04 Tabnine：直观的编码伴侣
这款编程助手的突出特点是它能够预测我们的目标是编写什么代码，并在编写过程中毫不费力地填补空白。
我想要一个创建列表的函数，我只需要给函数取一个合适的名字。
这个编码助手帮我自动完成了这个功能。
此外，Tabnine的聊天功能非常有用。它允许我们对编辑器中编写的代码提出问题。这就像有一个编程伙伴在你身边，随时准备解决任何出现的编程问题。
让我们创建一个提示来测试这个特性。
在create_list函数中，内存使用是如何随着输入的大小而变化的？
现在，让我们把初始函数弄乱，并询问编码助手是否可以修复代码。
我在代码中遇到了create_list函数的问题。你能帮我找出潜在的错误并建议如何解决吗？
以下是反馈。
现在，让我们看看这个人工智能编码助手的一些命令。
/explain-code
如果我们想创建场景来测试我们创建的函数，可以使用以下命令：
/generate-test-for-code
不错！我希望有更具体的例子来说明这个函数的内在局限性。
另一方面，我们也可以让AI自动填充示例，就像我们在编辑器中编写create_list函数时所做的那样。
这个人工智能编码助手节省了时间，使我们不必一行一行地输入代码。不过，还有改进的空间。
05 ChatGPT/Bard：学习编程的好方法
ChatGPT和Bard适用于各种任务，编码就是其中之一。然而，聊天机器人可能并不总是最好的选择。这主要是因为它们倾向于添加大量额外的信息。当然，我们可以通过深入研究即时工程来简化这一点，但对于那些不太精通这些技术的人来说，这可能是一个障碍。
为一个函数编写Python代码，将列表中的元素相加。
Draft a set of test cases
至于Bard，在功能方面，它与ChatGPT差不多。Bard对其代码响应的来源更透明一些，但它容易出现失误，并且经常偏离目标。
对我来说，在ChatGPT/Bard的界面和常规的代码编辑器之间切换并不是什么大问题，特别是如果我正在学习一个新的编码概念。但是现在，专门的编码助手可以帮助我们开发和测试代码，所以为什么要满足于聊天机器人呢？
06 总结
- 当谈到掌握一个新的编程概念时，我肯定会使用ChatGPT或Bard。它们就像信息金矿，让我们深入了解任何我们好奇的东西。
- CodiumAI非常适合于代码测试。这一切都是关于速度和效率，在你编写代码时提供实时反馈，并指出潜在的缺陷。
- GitHub Copilot是我的通用编码助手。
- 经验丰富的程序员也可以从编码助手(如AWS Code Whisperer和Tabnine)中受益。
最终的选择将基于你的目标。
原文作者：The PyCoach
翻译作者：Dou
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://medium.com/artificial-corner/i-tried-multiple-ai-coding-assistants-these-are-the-best-bb4d6a735fc1
