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Automatización de la programación con IA: 7 alternativas a ChatGPT

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La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que trabajamos y programamos. Una de las áreas donde la IA está haciendo una gran diferencia es en la automatización de la programación. Las herramientas de automatización de programación, como ChatGPT, están ganando popularidad y están ayudando a los programadores a ser más productivos al generar código automáticamente a partir de instrucciones en lenguaje natural.

ChatGPT es una herramienta de IA que genera código a partir de instrucciones en lenguaje natural. Sin embargo, existen otras alternativas que se centran más específicamente en la generación de código y pueden integrarse de manera más fluida en el flujo de trabajo de programación. A continuación, se presentan siete alternativas a ChatGPT que se enfocan en la generación de código.

GitHub Copilot: GitHub Copilot es una herramienta de IA desarrollada por GitHub en colaboración con OpenAI. Es un asistente inteligente que sugiere líneas completas de código para varios lenguajes de programación. Copilot está entrenado en los repositorios públicos disponibles en GitHub. Algunas de las características clave de GitHub Copilot son:

Codeium: Codeium es una herramienta gratuita de generación de código impulsada por IA que puede generar código a partir de comentarios en lenguaje natural o fragmentos de código previos. Algunas de sus características clave son:

CodeWhisperer: CodeWhisperer es una herramienta de generación de código creada por Amazon. Al igual que Copilot y Codeium, genera sugerencias de código en función del contexto y los comentarios. La principal diferencia es que CodeWhisperer se centra principalmente en el soporte de código para servicios de AWS. Algunas de sus características clave incluyen:

Durante el período de vista previa, CodeWhisperer es gratuito.

Tabnine: Tabnine es otra herramienta de generación de código automático que funciona en su IDE. Genera código en función de su código anterior y también en función de sus comentarios. Algunas de sus características clave son:

Codex: Codex es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que genera código en respuesta a instrucciones en lenguaje natural, como una descripción del problema. Este es el modelo que impulsa GitHub Copilot. Algunas de sus características clave son:

Durante el período beta, Codex es gratuito. Puede ver cómo funciona escribiendo instrucciones en el sandbox de código JavaScript.

Intellicode: Intellicode es una herramienta de generación de código de IA gratuita para Visual Studio. Detecta el contexto del código y genera sugerencias. Actualmente, admite los lenguajes de programación Python, TypeScript/JavaScript y Java. A continuación se presentan algunas de sus características clave:

Intellicode admite un número muy limitado de lenguajes de programación y solo funciona en un único IDE. Es posible que sea mejor utilizar otras herramientas más flexibles discutidas en este artículo.

AskCodi: AskCodi proporciona una herramienta integral para ayudar a los desarrolladores a generar código rápidamente. Tiene diferentes aplicaciones para generar diferentes tipos de código. Por ejemplo, puede responder preguntas sobre sintaxis de front-end, casos de prueba, consultas SQL y NoSQL para su base de datos y cadenas de documentación para su código Python. A continuación, se presentan sus características clave:

Como veis, la automatización de la programación con herramientas de IA puede ser una excelente manera de aumentar la productividad y reducir el tiempo necesario para escribir código. Además de ChatGPT, hay muchas otras alternativas disponibles que se centran específicamente en la generación de código y pueden integrarse perfectamente en el flujo de trabajo de programación.

Cada herramienta tiene sus propias características y beneficios, como la capacidad de generar casos de prueba o la capacidad de alojar y entrenar su propio modelo de IA. Sin embargo, es importante tener en cuenta que aunque estas herramientas pueden ser muy útiles, no deben ser utilizadas para generar código completo sin revisarlo cuidadosamente y sin realizar pruebas adecuadas. En lugar de depender completamente de estas herramientas, es mejor utilizarlas como una ayuda para complementar su propio conocimiento de programación y mejorar su eficiencia en el trabajo.

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