GPT Prompt Engineer ve Sourcegraph Cody Karşılaştırması

Özet: Kodlama ve Müzik deneyi tarafında hangi aracı seçmek daha mantıklı? Artılar/eksiler ve kullanım senaryoları burada.

GPT Prompt Engineer

Durum bilinmiyor

Kodunuzu AI desteği ile geliştirin.

Fiyat: —

GitHub araçGPT modelleriİstek OluşturmaKodlamaMüzik deneyiVeri MühendisliğiYapay zeka asistanlığı

✅ Artıları

• Herkese açık GitHub deposu
• Aktif olarak güncelleniyor
• İstemci oluşturmayı otomatikleştiriyor
• Manuel görevleri ortadan kaldırıyor
• Zaman ve kaynak tasarrufu sağlıyor
• Birden fazla dosya ve not defteri sunuyor
• Yazılımı değiştirme özgürlüğü veriyor
• Topluluk katkısını destekliyor
• İstemci Oluşturma
• Kaynak Optimizasyonu

❌ Eksileri

• API anahtarı ayarı gerektiriyor
• Manuel test durumu yapılandırması gerekiyor
• Sadece Jupyter not defterleri ile sınırlı
• Yüksek çalışma maliyetleri olabilir
• Üçüncü taraf platformlara isteğe bağlı günlük kaydı
• Büyük veri setleri için potansiyel gecikme

Siteyi Ziyaret Et →

ve

Sourcegraph Cody

Site açık

Kodlama sorguları ve önerileri konusunda yardımcı olan bir asistan.

Fiyat: —

AsistanKanunMüzik deneyiSoru Cevap

✅ Artıları

• Chatbot kodunuzu biliyor
• Etkileşimli kod yazma ve yeniden yapılandırma
• Birim testleri ve belgeler oluşturur
• Yardımcı kod önerileri
• Cihazda yerel kod uygulaması
• VS Code ve JetBrains uzantıları
• Sourcegraph kurumsal örneği ile entegre
• Editörde veya yan panelde sohbet arayüzü
• Yanıt iyileştirme için geri bildirim
• Sorgulara yanıt veren kod oluşturur

❌ Eksileri

• Doğruluk için geri bildirim gerektirir
• Sınırlı editör uzantıları
• JetBrains uzantısı deneysel
• Sourcegraph kurumsal ile sınırlı
• Tam kod tabanı erişimi gerektirir
• Açık kaynak verilerine bağımlı
• Önceden tanımlanmış tariflerle sınırlı
• Mevcut kodlama kurallarına bağlıdır
• Bağlama bağlı düzeltme talimatları
• Sourcegraph'ın kod grafiğine dayanır

Siteyi Ziyaret Et →