전 세계 프로그래머가 사용하는 2024년 최고의 AI 코딩 어시스턴트 도구 17가지

머리말

俗话说：“工欲善其事必先利其器”。选择一款好的工具对程序员来说尤为重要。코드 완성이나 디버깅을 자동화하는 데 사용되는 AI 코딩 어시스턴트는 시간을 절약하고 코드의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 전 세계 프로그래머가 개발 프로세스를 혁신하기 위해 가장 많이 사용하는 17가지 AI 코딩 도구에 대해 살펴봅니다.

AI 코딩 어시스턴트란 무엇인가요?

AI 코딩 어시스턴트는 AI를 사용하여 개발자의 다양한 코딩 관련 작업을 도와줍니다. 코드 스니펫을 분석하고, 제안을 제공하고, 오류를 식별하고, 수정 사항을 제공하고, 프롬프트에 따라 전체 코드 스니펫을 생성할 수도 있습니다.
통합 개발 환경(IDE)에 내장되어 있거나 여러 프로그래밍 언어를 지원하는 독립형 플랫폼으로 제공되는 경우가 많습니다. 인기 있는 AI 코딩 어시스턴트로는 GitHub Copilot, Tabnine, Microsoft IntelliCode 등이 있습니다.

AI 코딩 도구는 오픈 소스 프로젝트, 리포지토리, 프로그래밍 언어 문서 및 튜토리얼과 같은 다양한 소스 LLM의 대규모 코드 데이터셋을 학습하는 대규모 언어 모델 LLM)을 사용합니다.)
노출되는 코드의 범위가 넓을수록 더 포괄적이고 정확하게 이해할 수 있습니다. 이를 통해 패턴을 인식하고 코드 스니펫을 제안하며 복잡한 코딩 작업을 완료할 수 있습니다.

17가지 최고의 AI 코딩 도구

AI 코딩 어시스턴트는 프로그래머들의 많은 관심을 받고 있지만, 구체적으로 어떤 것을 사용해야 할지는 의문입니다. 지금부터 최고의 AI 코딩 도구 몇 가지를 살펴보겠습니다.

👉 최고의 AI 코딩 지원 도구는 다음과 같습니다.

1 Github 부조종사

2 탭나인

3 커서 AI

4 소스그래프

5 Replit

6 코디가

7 소싱

8 딥코드 AI
9 포옹하는 얼굴

10 아마존 세이지메이커

11 Amazon Q 개발자

12 나트륨

13 변이 가능한 AI

14 AskCodi

15 마이크로소프트 인텔리코드

16 CodeGeeX

17 OpenAI 코덱스

1. GitHub 코파일럿

GitHub 코파일럿 는 GitHub에서 OpenAI와 협력하여 개발한 AI 코드 자동 완성 도구입니다. 개발자가 코드를 입력하면 전체 줄 또는 코드 블록을 제안합니다.
GitHub 코파일럿 코드가 작성된 컨텍스트를 기반으로 실시간 제안을 제공하기 위해 Visual Studio Code, GitHub 코드스페이스, JetBrains IDE 및 Neovim과 같은 코드 편집기에 직접 통합됩니다.

주요 기능:

• 여러 언어 지원 GitHub Copilot은 Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. 특히 공개적으로 사용 가능한 코드가 많은 언어에 효과적입니다.
• 사용자 지정 가능 및 대화형: 개발자는 Copilot이 제공하는 제안에 얽매이지 않습니다. 개발자는 제안을 수락, 거부 또는 수정할 수 있으므로 사람의 창의력과 감독을 대신하는 것이 아니라 유연한 코딩 보조 도구로 활용할 수 있습니다.
• GitHub 코파일럿 채팅: 채팅 기능을 통해 개발자는 AI와 더욱 대화식으로 협업하여 질문을 하고, 설명을 듣고, 코드에 대한 이해를 구체화할 수 있습니다.

2. 탭나인

Tabnine은 코딩 속도와 코드 품질을 개선하고 로컬 및 클라우드 기반 AI 모델에 유연성을 제공하는 개인정보 보호에 중점을 둔 AI 코드 완성 도구입니다. 지능형 컨텍스트 인식 코드 제안을 제공하여 개발자를 지원합니다.
80개 이상의 프로그래밍 언어와 프레임워크를 지원하며 대부분의 주요 IDE와 통합됩니다.

주요 기능:

• 컨텍스트 인식 제안: Tabnine은 현재 프로젝트와 관련된 코드 제안을 제공합니다.
• 로컬 및 클라우드 모델: 클라우드 기반 모델과 로컬 모델을 제공합니다. 클라우드 기반 모델은 대규모 데이터 세트에 대해 Tabnine이 학습한 AI를 활용하며, 로컬 모델은 개발자가 모든 것을 자체 컴퓨터에 보관할 수 있어 개인정보 보호에 민감하거나 독점적인 프로젝트에 적합합니다.
• 팀 수준 AI 모델: Tabnine은 팀에 팀 학습 모델을 제공합니다. 이러한 모델은 개발 팀에서 사용하는 공유 코드베이스로부터 학습하므로 팀별 코딩 표준, 패턴 및 프레임워크가 권장 사항에 반영됩니다.

3. 커서 AI

Cursor AI는 소프트웨어 개발 효율성을 높이기 위해 설계된 AI 기반 코딩 도우미입니다. 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 오류를 줄이며 리팩터링 제안을 제공하므로 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 유용합니다.
주요 목표는 코딩 프로세스를 간소화하고 전반적인 코드 품질을 개선하는 것입니다.

주요 기능:

• AI 기반 코드 제안: Cursor AI는 작성 중인 코드의 컨텍스트를 기반으로 지능적인 실시간 코드 제안을 제공하여 일반적인 실수를 방지하고 코딩 속도를 높일 수 있도록 도와줍니다.
• 자동 완성 및 구문 수정: Cursor AI는 개발자가 코드를 더 빠르게 작성할 수 있도록 자동 완성 기능을 제공하며, 구문 오류를 검사하여 코드가 모범 사례를 따르는지 확인합니다.
• 협업 도구: Cursor AI를 사용하면 여러 개발자가 실시간으로 협업하여 코드 제안을 공유하고 솔루션을 디버깅할 수 있습니다. 또한 Git을 비롯한 널리 사용되는 버전 관리 시스템과도 잘 통합됩니다.

4. 소스그래프

Cody. 는 지능형 코드 제안, 반복적인 작업 자동화, 코드 검색 및 이해도 향상을 통해 개발자를 돕기 위해 Sourcegraph에서 개발한 AI 코딩 도우미입니다.
소스그래프의 코드 인텔리전스 플랫폼과 통합되어 개발자가 워크플로에서 코드를 검색하고, 이해하고, 생성할 수 있습니다.

강력한 개인정보 보호 제어와 확장 가능한 검색 기능이 필요한 비즈니스와 팀에 이상적입니다.

주요 기능:

• 코드 검색 통합: Cody의 뛰어난 기능 중 하나는 Sourcegraph의 코드 검색과 긴밀하게 통합되어 있다는 점입니다. 다른 버전의 리포지토리에서도 크고 복잡한 코드베이스에서 코드를 찾고, 탐색하고, 참조하는 데 사용할 수 있습니다.
• 코드베이스 이해: Cody는 소스그래프의 인덱싱 및 라이브러리 간 코드 인텔리전스를 활용하여 공개 데이터 세트와 자체 코드를 기반으로 권장 사항을 제공합니다.
• 교차 리포지토리 인사이트: 개발자는 Cody를 사용하여 대규모 다중 버전 프로젝트의 여러 부분에서 유사한 기능이나 구성 요소가 어떻게 구현되는지 빠르게 확인할 수 있으므로 팀 간의 협업과 일관성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

5. 리플리트

Replit은 개발자가 여러 프로그래밍 언어로 코드를 작성, 테스트 및 배포할 수 있는 브라우저 기반 온라인 통합 개발 환경(IDE) 및 협업 코딩 플랫폼입니다.

기존의 데스크톱 IDE와 달리 Replit의 클라우드 기반 플랫폼은 코딩, 협업 및 배포를 하나의 원활한 환경으로 통합합니다.
이 플랫폼에는 개발자가 언제 어디서나 지능형 제안과 코드 생성을 활용할 수 있는 AI 기반 도구가 통합되어 있어 개발 프로세스를 더욱 빠르고 직관적으로 만들 수 있습니다.

주요 기능:

• 고스트 라이터 AI 어시스턴트 고스트 라이터 AI 어시스턴트: 고스트 라이터는 Replit의 AI 코딩 기능의 핵심인 AI 기반 코딩 어시스턴트로, 코드의 문맥을 분석하고 지능형 코드 제안, 자동 완성 및 디버깅 지원을 제공합니다. 실시간으로 실행되어 개발자가 입력할 때 상황에 맞는 코드 생성 및 인사이트를 제공합니다.
• 코드 패턴을 통한 학습: 고스트 라이터는 개발자의 코드베이스를 학습하여 시간이 지남에 따라 개선됩니다. Replit을 더 많이 사용할수록 AI 어시스턴트가 코딩 스타일을 더 잘 인식하고 패턴에 맞는 관련 제안을 제공할 수 있습니다.
• AI 지원 협업 코딩: AI와 결합된 Replit의 멀티플레이어 모드를 통해 팀은 동일한 코드 기반에서 실시간으로 협업할 수 있습니다. 여러 개발자가 고스트라이터의 코드 제안을 활용하면서 함께 작업할 수 있습니다.

6. 코디가

Codiga는 개발자가 더 깔끔하고 안전하며 효율적인 코드를 작성할 수 있도록 설계된 AI 기반 코딩 도우미이자 정적 코드 분석 도구입니다.
인기 있는 IDE 및 코드 베이스에 통합되어 지능형 코드 제안을 제공하고, 반복적인 코딩 작업을 자동화하며, 정적 분석 기능으로 모범 사례를 구현합니다.

주요 기능:

• 정적 코드 분석: 코디가의 최고의 기능 중 하나는 실시간 정적 코드 분석 기능입니다. 즉, 코디가는 코드를 작성할 때 버그, 코드 냄새, 보안 취약점 및 비효율성을 지속적으로 확인할 수 있습니다.
• 인공지능 기반 코드 제안: 인공지능 기반 코드 제안: 코디가는 전체 줄 또는 코드 블록을 자동으로 완성하는 지능형 코드 완성 기능을 제공합니다. 이러한 제안은 문맥을 인식하므로 코디가는 사용자가 작성 중인 코드의 구조를 이해하고 사용 중인 특정 언어 또는 프레임워크의 모범 사례에 맞게 제안을 조정합니다.
• 재사용 가능한 코드 조각: 이 도구를 사용하면 개발자가 프로젝트 전반에서 재사용할 수 있는 코드 조각(레시피라고 함)을 만들고 공유할 수 있습니다. 이러한 레시피는 특정 코딩 패턴, 알고리즘 또는 팀 코딩 표준에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다.

7. 소싱

Sourcery는 모범 사례를 따르는 리팩터링을 자동으로 제안하고 구현하여 코드 품질을 개선하도록 설계된 AI 코드 검토 및 리팩터링 도구입니다.
주로 자동 완성에 중점을 두는 다른 코드 제안 도구와 달리 Sourcery는 실시간 리팩터링 제안을 제공하여 코드 가독성, 효율성 및 유지 관리성을 개선하는 데 특화되어 있습니다.

주요 기능:

• 실시간 리팩터링 제안: Sourcery는 코드를 입력하는 즉시 코드를 선제적으로 분석하여 개선할 수 있는 제안을 제공합니다. 여기에는 복잡한 로직 단순화, 큰 함수 분해, 중복 코드 제거 또는 더 나은 코딩 표준을 따르는 것이 포함될 수 있습니다.
• 모범 사례 구현: 이 도구는 여러 가지 코딩 모범 사례를 통합하여 더 깔끔하고 효율적인 코딩 패턴의 구현을 자동화하며, 소서리는 코드를 더 모듈화하고 시간이 지남에 따라 기술 부채를 줄이는 DRY(Do Not Repeat Yourself) 규칙과 같은 원칙을 준수하여 코드를 개선합니다.
• 자동화된 코드 검토: Sourcery는 GitHub 및 GitLab과 통합되어 CI/CD 파이프라인의 일부로 자동화된 코드 검토를 제공합니다. 코드 병합 전에 개선이 필요한 영역에 플래그를 지정하여 수동 코드 검토에 소요되는 시간을 줄여 팀 전체에서 높은 코드 품질을 유지할 수 있도록 도와줍니다.

8. 딥코드 AI(스닉)

딥코드 AI(현재 Snyk )는 개발자가 보안 취약점, 코드 품질 문제 및 버그를 실시간으로 식별하고 수정할 수 있도록 설계된 고급 AI 코드 분석 도구입니다.
DeepCode는 머신러닝과 AI를 사용하여 코드베이스를 분석하고 코드 보안, 성능 및 유지보수성을 개선하기 위한 지능형 권장 사항을 제공합니다.

주요 기능:

• 실시간 취약점 탐지 실시간 취약점 탐지: DeepCode는 보안 취약점을 실시간으로 탐지하여 개발자가 코드를 작성할 때 문제를 발견하고 수정할 수 있도록 지원합니다. SQL 인젝션, 크로스 사이트 스크립팅(XSS) 및 애플리케이션 보안을 손상시킬 수 있는 기타 중요한 문제와 같은 취약점을 탐지합니다.
• Snyk와 통합: Snyk에 인수된 이후 DeepCode는 이제 Snyk 플랫폼에 통합되어 오픈 소스 종속성 검사, 컨테이너 보안, 코드형 인프라 보안과 같은 고급 보안 기능을 추가했습니다.
• 보안 중심 분석: DeepCode는 코드의 보안 측면에 대한 심층적인 분석을 제공합니다. 공격자가 악용할 수 있는 코딩 패턴을 파악하고 예방 조치를 제안하여 모든 애플리케이션의 보안을 개선하는 데 필수적인 도구입니다.

9. 포옹하는 얼굴

허깅 페이스는 자연어 처리(NLP)에 특화된 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼으로, 다양한 AI 애플리케이션을 위한 도구와 모델을 제공합니다.
허깅 페이스는 최첨단 NLP 모델과 오픈 소스 변환기 개발에서의 역할로 잘 알려져 있지만, AI 코드 생성 및 코딩 프로젝트에 머신러닝을 통합하는 개발자에게도 훌륭한 리소스가 되고 있습니다.

주요 기능:

• 사전 학습된 AI 모델: 허깅 페이스는 텍스트 생성, 감정 분석, 번역 및 코드 생성과 같은 다양한 애플리케이션을 위해 사전 학습된 대규모 AI 모델 라이브러리를 제공합니다. 이러한 모델, 특히 변환기 기반 모델은 자연어 설명을 기반으로 코드를 생성하거나 주어진 컨텍스트에서 다음 코드 줄을 예측하는 등의 코딩 작업에 미세 조정하거나 사용할 수 있습니다.
• 브라우저 내 AI 코딩 환경: 허깅 페이스는 개발자가 AI 코딩 환경을 포함한 머신러닝 애플리케이션을 만들고 배포할 수 있는 스페이스 플랫폼도 제공합니다.
• 코드 생성 및 완성: CodeGen(GPT-3 제품군에 속하지만 코드에 최적화되어 있음)과 같은 Hugging Face의 고급 모델은 전체 코드 블록을 생성하거나 미완성 코드 세그먼트에 대한 완성 기능을 제공할 수 있습니다.

10. 아마존 세이지메이커

Amazon SageMaker는 데이터 과학자, 개발자, 머신 러닝(ML) 엔지니어가 대규모로 머신 러닝 모델을 구축, 학습, 배포할 수 있도록 지원하는 AWS(Amazon Web Services)의 종합적인 완전 관리형 서비스입니다.

Amazon SageMaker는 GitHub Copilot이나 Tabnine과 같은 AI 코드 완성 도구는 아니지만 코드 제안, 자동 완성, 버그 수정 및 고급 AI 기반 개발 작업과 같은 AI 코딩 지원 작업에 사용할 수 있는 모델을 포함하여 맞춤형 머신러닝 모델을 개발 및 배포할 수 있는 강력한 환경입니다.

주요 기능:

• 자동ML 기능(SageMaker 오토파일럿): 자동ML 기능(SageMaker 오토파일럿): 사용자가 광범위한 코드를 작성할 필요 없이 머신러닝 모델 구축을 자동화할 수 있는 기능입니다. 머신 러닝 전문가는 아니지만 코드 완성이나 오류 예측과 같은 작업을 위해 모델을 자동으로 생성, 학습 및 조정하는 데 도움이 필요한 개발자에게 유용합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝: 세이지메이커는 AI 코딩 지원에 사용되는 모델의 최적의 성능을 보장하기 위해 자동 하이퍼파라미터 튜닝 기능을 제공합니다. 개발자는 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 AI 모델의 정확도와 속도를 개선하여 코드 완성도를 제안하거나 오류를 식별할 수 있습니다.
• 관리 가능하고 확장 가능한 인프라: Amazon SageMaker는 머신 러닝 워크로드를 실행하는 데 필요한 기본 인프라를 처리하므로 개발자는 서버 관리에 대한 걱정 없이 모델 구축에 집중할 수 있습니다.

11. Amazon Q 개발자

Amazon Q Developer는 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 전반에 걸쳐 개발자를 돕기 위해 AWS에서 설계한 AI 기반 생성 어시스턴트입니다.
반복적인 작업을 자동화하고, 실시간 코드 제안을 제공하고, 코드 디버깅, 계획 및 업그레이드를 위한 솔루션을 제공하여 생산성을 높이기 위해 Amazon Bedrock을 기반으로 구축되었습니다.

주요 기능:

• 대화형 AI 어시스턴트: Amazon Q Developer를 통해 개발자는 자연어 형식으로 AWS 서비스, 아키텍처 및 모범 사례에 대해 질문할 수 있습니다.
• AWS 통합: 클라우드 네이티브 솔루션을 생성하고, AWS 리소스 사용을 최적화하며, 자연어 명령을 사용하여 AWS 서비스(예: Lambda, S3, API 게이트웨이) 설정 및 효율적인 데이터 파이프라인 생성과 같은 작업에 대한 도움을 받을 수 있습니다.
• 비용 및 리소스 관리: Amazon Q는 코드 생성 외에도 AWS 리소스 사용량과 비용을 분석하고 AWS Cost Explorer와 통합하여 비용 인사이트를 제공합니다.

12. 나트륨

Codeium(윈드서핑 에디터)은 코드를 자동으로 생성하여 코드 품질을 개선하도록 설계된 AI 기반 도구입니다.

단위 테스트, 코드 동작 분석 및 실행 가능한 인사이트 제공.
코드 완성에 중점을 두는 기존의 AI 코드 어시스턴트와 달리 Codium은 포괄적인 테스트 범위를 보장하고 잠재적인 문제를 조기에 감지하여 개발자가 안정적이고 오류 없는 코드를 작성할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다.

주요 기능:

• AI 생성 테스트 케이스: Codium의 주요 기능은 코드의 논리를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 것입니다. 코드의 구조와 의도를 이해하고 다양한 상황에서 코드가 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 의미 있는 테스트를 생성합니다.
• 컨텍스트 인식 테스트: Codium은 코드의 특정 컨텍스트를 분석하여 대상 테스트를 생성합니다. 이 도구는 일반적인 테스트를 사용하는 대신 코드의 목적을 검사하고 의도한 기능과 일치하는 단위 테스트를 생성하여 모든 에지 케이스와 논리적 경로가 포함되도록 합니다.
• 테스트 커버리지 인사이트: Codium은 코드의 테스트 커버리지에 대한 인사이트를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 적절한 테스트가 부족한 영역을 강조 표시하고 추가 테스트 케이스를 추천할 수 있습니다.

13. 뮤터블AI

MutableAI는 지능형 코드 제안, 리팩토링 및 자동 완성 기능을 제공하여 코딩 프로세스를 간소화하도록 설계된 AI 기반 코드 어시스턴트입니다. 개발자가 보다 효율적이고 정확하게 코드를 작성, 최적화 및 유지 관리할 수 있도록 도와줍니다.

주요 기능:

• 코드 리팩터링: 코드 리팩터링: 단순한 코드 제안을 넘어 MutableAI는 코드를 리팩터링하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. 개발자는 이를 사용하여 복잡한 코드 구조를 단순화하고, 기술적 부채를 줄이고, 성능이나 명확성을 개선하기 위해 리팩터링할 수 있는 코드 영역을 자동으로 식별하여 코드 가독성을 개선할 수 있습니다.
• 코드베이스로부터 학습: MutableAI는 특정 프로젝트 또는 팀의 코드베이스를 학습하여 코딩 스타일, 선호하는 라이브러리 및 프레임워크에 맞는 맞춤형 조언을 제공할 수 있습니다.
• 자동화된 코드 문서화: MutableAI는 주석 및 문서 추가를 위한 제안을 제공하여 깔끔하고 유지 관리가 쉬운 코드를 작성할 수 있도록 도와줍니다.

14. AskCodi

AskCodi는 실시간 코드 제안, 반복 작업 자동화, 상황 인식 솔루션 제공을 통해 개발자의 생산성을 향상하도록 설계된 AI 기반 코드 어시스턴트입니다.
여러 언어를 지원하며 코드 스니펫, 문서 및 디버깅 제안에 빠르게 액세스하여 개발 프로세스를 간소화합니다.

주요 기능:

• 자연어 쿼리: AskCodi는 자연어 쿼리를 해석할 수 있습니다. 개발자는 "파이썬에서 CSV 파일을 읽는 함수를 만들려면 어떻게 해야 하나요?"와 같은 일반 영어로 AskCodi에 질문할 수 있습니다. 그러면 AskCodi가 해당 코드를 제공합니다.
• 코드 스니펫 라이브러리: AskCodi는 개발자가 재사용 가능한 코드 블록을 빠르게 삽입할 수 있도록 일반적으로 사용되는 코드 스니펫의 풍부한 라이브러리에 대한 액세스를 제공합니다.
• 코드 문서화: AskCodi는 코드 주석과 문서를 자동으로 생성하는 코드 문서화 기능을 제공합니다.

15. 마이크로소프트 인텔리코드

Microsoft IntelliCode는 개발 환경에서 직접 지능형 제안 및 권장 사항을 제공하여 개발자의 생산성을 향상하도록 설계된 AI 지원 코드 완성 도구입니다.

Visual Studio 및 Visual Studio Code에 내장된 IntelliCode는 머신 러닝 모델을 사용하여 코드, 공통 패턴 및 수천 개의 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리의 모범 사례를 기반으로 컨텍스트 인식 코드 제안을 제공합니다.

주요 기능:

• 핫스팟 식별: IntelliCode는 "핫스팟"으로 식별하고 개발자가 일반적으로 노력을 집중하는 코드 영역을 강조 표시합니다. 이러한 영역에는 일반적으로 복잡한 로직, 빈번한 수정 또는 비즈니스 크리티컬 기능이 포함됩니다.
• 모범 사례로 학습된 머신 러닝: IntelliCode의 AI는 GitHub의 수천 개의 고품질, 별점이 높은 오픈 소스 소프트웨어 소스를 학습하여 모범 사례와 일반적인 패턴에 기반한 권장 사항을 제공합니다.
• 코드 서식 지정: IntelliCode는 모범 사례를 기반으로 자동화된 코드 서식 지정을 지원하여 코드가 프로그래밍 언어의 표준 규칙을 준수하도록 보장합니다.

16. 코드지엑스

CodeGeeX는 지능형 코드 제안, 자동 완성 및 기타 생산성 향상 기능을 제공하여 개발자를 돕는 AI 코드 생성 도구입니다.
다양한 프로그래밍 언어를 지원하도록 설계되었으며 널리 사용되는 통합 개발 환경(IDE)과 원활하게 통합됩니다.

주요 기능:

• AI 기반 코드 생성: CodeGeeX는 강력한 AI 모델을 사용하여 개발자의 코드를 분석하고 지능적인 제안을 제공합니다. 이러한 제안에는 전체 코드 줄, 코드 블록 또는 함수 템플릿이 포함될 수 있으므로 개발 프로세스의 속도를 획기적으로 높이고 오류를 줄일 수 있습니다.
• 여러 프로그래밍 언어 지원: CodeGeeX는 Python, JavaScript, Java, C++, Go 및 기타 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
• 클라우드 기반 모델: CodeGeeX는 광범위한 로컬 리소스 없이도 고품질의 코드 제안을 제공하는 클라우드 기반 AI 모델을 통해 운영됩니다.

17. OpenAI 코덱스

OpenAI 코덱스는 코드 생성 및 이해를 돕기 위해 OpenAI에서 개발한 AI 모델입니다.
이는 자연어 명령을 해석하고 실행 가능한 코드로 변환하여 개발자에게 강력한 리소스를 제공하는 GitHub Copilot과 같은 도구의 기반이 됩니다.

코덱스는 여전히 코드를 생성하고 프로그래밍 작업을 지원하지만 더 이상 독립형 제품으로 활발하게 개발되거나 지원되지 않습니다.
OpenAI는 사용자가 코덱스보다 프로그래밍 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있는 고급 GPT-3.5 터보 또는 GPT-4로 전환할 것을 권장합니다. 이러한 모델은 뛰어난 코딩 성능을 제공하면서 더 다재다능한 것으로 입증되었습니다.

AI 코딩 도구 사용의 장단점

워크플로우를 돕고 속도를 높이기 위해 AI 프로그래밍 도구가 점점 인기를 얻고 있습니다. AI 코딩 어시스턴트 사용의 장단점을 살펴보겠습니다.

AI 코딩 도구 사용의 장점:

AI 코딩 도구 사용의 단점:

올바른 AI 코딩 도구를 선택하는 방법

AI 코딩 도구를 선택할 때는 선호하는 프로그래밍 언어, 도구가 개발 환경과 얼마나 잘 통합되는지, 개인정보 보호 문제(예: 로컬 모델을 사용하는지 여부), 혼자 작업하는지 팀과 함께 작업하는지 등의 요소를 고려하세요.
이상적인 AI 코딩 어시스턴트는 워크플로에 원활하게 맞고 생산성을 높이며 프로젝트 또는 조직의 특정 요구 사항을 충족해야 합니다.

요약

AI 코딩 도구는 양날의 검과 같아서, 잘 알고 있다면 개발 속도를 획기적으로 높일 수 있지만 경험이 부족하다면 디버깅 과정이 번거로울 수 있습니다.
어떤 AI 도구도 좋은 힌트 없이는 필요한 것을 정확하게 빌드하지 못하며, 처음 몇 번의 반복에서는 작동하고 오류가 없는 코드를 생성하지 못하므로 계속해서 새로운 힌트를 제공하거나 직접 문제를 해결해야 합니다.

위는 17개의 인공지능 코딩 보조 도구를 기능 소개, 주요 특징, 가격, 장단점 등 다각도로 정리한 것입니다. 이 글을 읽고 어떤 도구를 선택해야 할지 명확해졌다고 생각합니다.