GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer 和 Tabnine 是人工智能编码助手新时代的领先选择，优点包括提高开发人员效率和代码质量。
任何新技术一样，将人工智能编码工具引入开发流程也有缺点。人工智能编码工具目前在代码许可和版权方面处于灰色地带，这可能会增加风险并使工具的整体实用性变得复杂。
重要的是，生成式人工智能并不总是正确的。因此，GitHub Copilot 和类似的编码工具需要一个纪律严明的程序员，如果没有经过深思熟虑和远见，他不会接受第一个编码建议。这包括仔细检查人工智能生成的代码是否存在安全漏洞等问题。
人工智能无法替代人类编码技能、领域知识和生活经验，也没有任何人工智能编码工具可以取代人类工智能编程员。为了实现 AI 编码助手所承诺的效率，公司需要将 AI 编码工具顺利集成到已建立的软件开发和 DevOps 工作流程中。该过程从比较可用的领先工具开始。
GitHub 将 GitHub Copilot 定位为人工智能助手，可在开发人员编写代码时实时提供自动完成建议。开发人员可以编写他们想要使用的代码，或者用自然语言描述他们想要做什么来获得建议。这使得编写代码更加高效和方便。而不需要改变原内容的意思，微调内容，重写内容，不要续写。
Copilot 针对各种经验水平的开发人员，包括学生。
“Copilot”的企业版本包括该工具的一些最显着的功能。例如，文档搜索和摘要可帮助开发人员花更少的时间搜索答案，而将更多的时间花在实际编写代码上。
与GitHub Copilot类似，AWS推出了CodeWhisperer作为AI编码伴侣。开发人员可以使用CodeWhisperer实时生成从代码片段到完整功能的代码建议，而不必从事传统且耗时的编程任务和学习不熟悉的API。 CodeWhisperer利用深度学习技术和大数据分析，能够了解开发人员的编码习惯和上下文，并根据已有的代码库和最佳实践，提供准确且个性化的代码建议。这使得开发人员可以更加高效地进行软件开发，减少了繁琐和重复的工作。 通过与CodeWhisperer的即时互动，开发人员可以获得针对特定代码段的优化建议和
CodeWhisperer 的目标用户是在 AWS 服务和 API 上运行的企业。
值得注意的功能包括用户可以自定义的实时代码建议。CodeWhisperer 生成的代码旨在类似于用户自己编写代码的方式，匹配开发人员的风格和命名约定。该软件支持 15 种编程语言，包括 Python 和 Java，以及一系列集成开发环境 ( IDE )，包括 Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、AWS Cloud9、AWS Lambda 控制台、JupyterLab 和 Amazon SageMaker Studio。
Tabnine 是一款强调隐私和安全的人工智能助手。一旦企业实施 Tabnine，该工具就会研究企业的代码库、所有允许的开源代码生成建议。
Tabnine 的目标用户是各个级别的开发人员，特别是那些在具有严格安全、合规性和隐私要求的市场中工作的开发人员。
Tabnine 的一些主要优势在于隐私和安全领域。该工具可以在完全隔离模式下运行，这意味着企业可以将其托管在自己喜欢的环境中，包括本地、安全 SaaS 或虚拟私有云。这确保了对知识产权的控制；由于企业的代码库永远不会离开内部 IT 环境，因此它们的代码保持私有。Tabnine 还为存储、处理和传输客户数据的企业提供SOC 2合规性。
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