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GitHub, AWS und Tabnine: KI-Entwicklungs-Tools im Vergleich
Die KI-Codierungs-Tools GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer und Tabnine verfolgen einen innovativen Ansatz für die Softwareentwicklung. Ein Funktionsvergleich der Tools.
GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer und Tabnine sind die führenden Optionen bei KI-Codierungsassistenten. Zu den Vorteilen gehören eine höhere Effizienz der Entwickler und eine bessere Codequalität. Doch sind Kompromisse wie Sicherheits- und Compliance-Bedenken das Risiko wert?
Laut einer Studie von Bain & Company führen fast 60 Prozent der befragten CTOs und technischen Leiter von Softwareunternehmen aktiv KI-Codierungs-Tools ein, die auf generativer KI und Basismodellen basieren. Wenn diese neue Klasse von Programmier-Tools strategisch eingesetzt wird, liefert sie Entwicklern Echtzeitvorschläge auf der Grundlage branchenüblicher Best Practices und identifiziert Probleme im Code.
Wie bei jeder neuen Technologie gibt es auch bei der Einführung von KI-Codierungs-Tools in Entwicklungspipelines Nachteile. Branchenführer und KI-Ethiker machen Fortschritte bei Technologien und Frameworks zur Regelung des Trainings, aber KI-Coding-Tools bewegen sich derzeit in einer Grauzone in Bezug auf Codelizenzierung und Urheberrecht, was das Risiko erhöhen und den Gesamtnutzen eines Tools erschweren kann.
Wichtig ist, dass generative KI nicht immer richtig liegt. GitHub Copilot und ähnliche Codierungs-Tools erfordern daher einen disziplinierten Programmierer, der nicht ohne Nachdenken und Voraussicht den erstbesten Codierungsvorschlag annimmt. Dazu gehört auch die sorgfältige Überprüfung des von der KI generierten Codes auf Sicherheitslücken und mögliche rechtliche Probleme, wie etwa Vorschläge für urheberrechtlich geschützten Code.
KI ist kein Ersatz für menschliche Programmierkenntnisse, Fachwissen und Lebenserfahrung, und kein KI-Programmierwerkzeug wird einen menschlichen Programmierer ersetzen. Um die versprochene Effizienz von KI-Codierungsassistenten zu erreichen, müssen Unternehmen KI-Codierungs-Tools reibungslos in bestehende Softwareentwicklungs- und DevOps-Workflows integrieren. Der Prozess beginnt mit einem Vergleich der führenden verfügbaren Tools.
GitHub Copilot
GitHub stellt GitHub Copilot als KI-Paarprogrammierer vor, der Entwicklern während des Codierens Vorschläge zur automatischen Vervollständigung in Echtzeit macht. Entwickler können den Code schreiben, den sie verwenden möchten, oder in natürlicher Sprache beschreiben, was sie tun möchten, um Vorschläge zu erhalten. Laut einer Umfrage von Stack Overflow wird GitHub Copilot von 55 Prozent der Entwickler bevorzugt.
Zielgruppe
Copilot richtet sich an Entwickler aller Erfahrungsstufen, einschließlich Studenten.
Preisgestaltung
Copilot Individual. Kostet 10 Dollar pro Monat oder 100 Dollar für einen Jahresplan und unterstützt Codevervollständigungen, Chat und andere Funktionen. Für verifizierte Open-Source-Projektbetreuer, Lehrer und Studenten ist es kostenlos.
Copilot Business. Erhältlich für 19 Dollar pro Benutzer und Monat. Diese Version umfasst Codevervollständigungen, eine Entschädigung für geistiges Eigentum sowie verbesserte Sicherheit und Datenschutz.
Copilot Enterprise. Kostet 39 Dollar pro Benutzer und Monat. Diese Version bietet zusätzlich personalisierte Chats für Unternehmenscodebasen, Dokumentationssuche und -zusammenfassungen, Zusammenfassungen von Pull Requests und Code-Review-Fähigkeiten.
Funktionen
Die Enterprise-Edition von Copilot enthält einige der bemerkenswertesten Funktionen des Tools. Die Dokumentationssuche und die Zusammenfassungen unterstützen Entwickler, weniger Zeit mit der Suche nach Antworten zu verbringen und mehr Zeit mit dem eigentlichen Schreiben von Code.
Ebenso verbessern Pull-Request-Zusammenfassungen die Nachverfolgung der Arbeit von Entwicklern und geben Codetestern mehr Kontext für Codeänderungen. Dies wiederum kann die Zusammenarbeit in entfernten und gemischten Teams verbessern; eine bessere Code-Konsistenz und -Organisation macht es den Entwicklern leichter, die Beiträge anderer zu verstehen.
Benutzer können sich auch auf eine Warteliste setzen lassen, um einen benutzerdefinierten, privaten Copilot für ihre eigenen Repositories zu erstellen. Die Option, ein privates Modell zu erstellen, kann für Organisationen interessant sein, die mit sensiblen Daten arbeiten, wie zum Beispiel im öffentlichen Sektor, in der Finanzbranche und in der Biowissenschaft.
Amazon CodeWhisperer
Ähnlich wie GitHub Copilot präsentiert AWS CodeWhisperer als KI-Codierungsassistent. Entwickler können CodeWhisperer verwenden, um Codevorschläge – von Snippets bis hin zu vollständigen Funktionen – in Echtzeit zu generieren, anstatt sich mit traditionellen und zeitaufwendigen Programmieraufgaben zu beschäftigen und eine unbekannte API zu lernen.
Zielgruppe
CodeWhisperer zielt auf Unternehmen ab, die AWS-Dienste und -APIs nutzen.
Preise
Individuell. Kostenlos für die individuelle Nutzung und bietet unbegrenzte Code-Vorschläge, Referenzverfolgung und 50 Sicherheitsscans pro Benutzer und Monat.
Professional. Kostet 19 US-Dollar pro Benutzer und Monat und umfasst 500 Sicherheitsscans pro Benutzer und Monat sowie zusätzliche Unterstützung für die Verwaltung von Unternehmenslizenzen.
Funktionen
Zu den bemerkenswerten Funktionen gehören Codevorschläge in Echtzeit, die vom Benutzer angepasst werden können. CodeWhisperer generiert Code, der der Art und Weise ähnelt, wie die Benutzer selbst Code schreiben, und der dem Stil und den Benennungskonventionen der Entwickler entspricht. Die Software unterstützt 15 Programmiersprachen, darunter Python und Java, sowie eine Reihe von integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs), darunter Visual Studio Code, IntelliJ IDEA, AWS Cloud9, AWS Lambda-Konsole, JupyterLab und Amazon SageMaker Studio.
CodeWhisperer umfasst auch integrierte Sicherheitsscans, die den vorhandenen Code in einer IDE oder von einem Entwickler geschriebenen Code analysieren. Außerdem gibt es eine Unternehmensverwaltung für gruppenweite Richtlinien und Single Sign-On mit AWS IAM Identity Center. Entwicklungsteams können CodeWhisperer verwenden, um Codevorschläge zu markieren, die Open-Source-Trainingsdaten ähneln, so dass Teams die zugehörige Open-Source-Softwareprojekt-URL und -Lizenzierung zur Überprüfung und korrekten Zuordnung erhalten.
Tabnine
Tabnine ist ein KI-Assistent, bei dem Datenschutz und Sicherheit im Vordergrund stehen. Sobald ein Unternehmen Tabnine implementiert, untersucht das Tool die Codebasis des Unternehmens, alle zulässigen Open-Source-Codes und Stack Overflow Fragen und Antworten, um Vorschläge zu generieren.
Zielgruppe
Tabnine richtet sich an Entwickler aller Ebenen, insbesondere an solche, die in Märkten mit strengen Sicherheits-, Compliance- und Datenschutzanforderungen arbeiten.
Preisgestaltung
Basic. Kostenlos für einen Benutzer und beinhaltet kurze Codevervollständigungen.
Pro. Kostet 12 US-Dollar pro Benutzer und Monat und umfasst die Vervollständigung von Codes in ganzen Zeilen und mit allen Funktionen.
Enterprise. Bietet Sicherheit, Kontrollen und Anpassungen auf Unternehmensebene. Kostet 39 Dollar pro Benutzer und Monat.
Funktionen
Einige der wichtigsten Vorteile von Tabnine liegen in den Bereichen Datenschutz und Sicherheit. Das Tool kann im vollständig isolierten Modus ausgeführt werden, d. h. Unternehmen können es in der von ihnen bevorzugten Umgebung hosten, zum Beispiel On-Premises, als Software as a Service (SaaS) oder in einer virtuellen privaten Cloud. Dies gewährleistet die Kontrolle über das geistige Eigentum; da die Codebasen der Unternehmen die interne IT-Umgebung nie verlassen, bleibt ihr Code privat. Tabnine bietet auch SOC 2 Compliance für Unternehmen, die Kundendaten speichern, verarbeiten und übertragen.
Neben den Sicherheits- und Datenschutzfunktionen von Tabnine gibt es weitere bemerkenswerte Funktionen wie Codevervollständigungen, die den privaten Code des Unternehmens berücksichtigen, und die automatische Vervollständigung von Codezeilen. Tabnine kann auch vollständige Funktionsvervollständigungen auf der Grundlage einer Funktionsdeklaration vorschlagen und Codeblöcke auf der Grundlage von Kommentaren in natürlicher Sprache generieren.
Eine Beta-Version des Tabnine-Chats verspricht, Code zu schreiben, der eine bestimmte Aufgabe ausführt, und Unit-Tests zu generieren. Das Tool kann auch in älteren Codebasen navigieren und diese verstehen sowie Code-Dokumentationen erstellen. Die Einrichtung kann jedoch umständlich sein, und das Tool funktioniert möglicherweise nicht gut mit Sprachen und Frameworks, die eine komplexe oder dynamische Syntax verwenden.
