مقایسه ChatGPT و Copilot؛ کدام ابزار برای برنامه نویسان بهتر است؟

 

پاسخ کوتاه به این سؤال که کدام ابزار برای برنامه نویسان بهتر است این است : هیچ کدام به طور مطلق بهتر نیستند. انتخاب بین ChatGPT و Copilot به نیازها وظایف و سبک کاری هر برنامه نویس بستگی دارد. هر دو ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی قابلیت های منحصربه فردی دارند که می توانند به برنامه نویسان در جنبه های مختلف کارشان کمک کنند.

در این مقاله به بررسی عمیق و فنی این دو ابزار و معرفی پلتفرم هوش مصنوعی هوشا می پردازیم تا برنامه نویسان بتوانند با درک دقیق از نقاط قوت و ضعف هرکدام انتخاب آگاهانه تری داشته باشند.

ChatGPT و Copilot : دو دستیار هوشمند برای برنامه نویسان

هم ChatGPT و هم Copilot ابزارهای مبتنی بر مدل های زبانی بزرگ (LLMs) هستند که برای درک و تولید متن طراحی شده اند. با این حال هدف و رویکرد هرکدام در کمک به برنامه نویسان متفاوت است.

ChatGPT محصول شرکت OpenAI یک مدل زبانی همه منظوره است که می تواند در طیف گسترده ای از وظایف مرتبط با زبان طبیعی از جمله تولید متن ترجمه خلاصه سازی و پاسخ به سؤالات به کار رود. در زمینه برنامه نویسی ChatGPT می تواند به عنوان یک دستیار کدنویسی عمومی عمل کند که در درک مفاهیم رفع اشکال تولید مستندات و حتی تولید قطعه کدهای کوچک کمک کند.

Copilot محصول مشترک GitHub و OpenAI به طور خاص برای کمک به برنامه نویسان در فرایند کدنویسی طراحی شده است. Copilot به عنوان یک افزونه برای محیط های توسعه یکپارچه (IDEs) مانند Visual Studio Code و JetBrains IDEs عمل می کند و با تحلیل کد در حال نوشتن پیشنهادهای کدنویسی در لحظه ارائه می دهد. هدف اصلی Copilot افزایش سرعت و بهره وری کدنویسی از طریق تکمیل خودکار کد و تولید قطعه کدهای کامل است.

نقاط قوت ChatGPT برای برنامه نویسان

ChatGPT با رویکرد گفتگومحور و درک عمیق زبان طبیعی مزایای متعددی برای برنامه نویسان ارائه می دهد :

۱. درک و توضیح مفاهیم برنامه نویسی

ChatGPT در درک سؤالات پیچیده برنامه نویسی و ارائه توضیحات واضح و قابل فهم بسیار قوی است. اگر با یک مفهوم جدید در برنامه نویسی روبرو شده اید ChatGPT می تواند آن را به زبان ساده توضیح دهد مثال های کاربردی ارائه کند و حتی منابع آموزشی مرتبط را پیشنهاد دهد. این قابلیت به ویژه برای برنامه نویسان مبتدی و کسانی که در حال یادگیری فناوری های جدید هستند بسیار ارزشمند است.

۲. کمک در رفع اشکال (Debugging) و یافتن خطاها

هنگامی که با خطاهای کد مواجه می شوید ChatGPT می تواند به عنوان یک دستیار رفع اشکال عمل کند. می توانید پیام خطا یا قطعه کد مشکل دار را به ChatGPT ارائه دهید و از آن بخواهید علت خطا را توضیح دهد و راهکارهای رفع آن را پیشنهاد دهد. ChatGPT با تحلیل کد و پیام خطا می تواند به سرعت نقاط ضعف کد را شناسایی کرده و راهنمایی های مفیدی برای حل مشکل ارائه دهد.

۳. تولید مستندات و توضیحات کد

نوشتن مستندات برای کد اغلب یک وظیفه زمان بر و خسته کننده است. ChatGPT می تواند در این زمینه کمک کند. می توانید از ChatGPT بخواهید بر اساس کد موجود مستندات خودکار تولید کند توضیحات مربوط به توابع و کلاس ها را بنویسد و حتی راهنمای کاربری برای نرم افزار تولید کند. این قابلیت به صرفه جویی در زمان و افزایش کیفیت مستندات کمک می کند.

۴. تولید کد بر اساس توضیحات زبان طبیعی

ChatGPT می تواند بر اساس توضیحات زبان طبیعی قطعه کدهای برنامه نویسی تولید کند. می توانید به ChatGPT بگویید یک تابع پایتون بنویس که لیست اعداد را مرتب کند و ChatGPT قطعه کد پایتون مورد نظر را تولید خواهد کرد. این قابلیت برای نمونه سازی سریع تولید کدهای اولیه و خودکارسازی کارهای تکراری بسیار مفید است.

۵. یادگیری زبان های برنامه نویسی جدید و فناوری ها

ChatGPT می تواند به عنوان یک مربی خصوصی برنامه نویسی عمل کند. می توانید از ChatGPT سؤالات مربوط به زبان های برنامه نویسی مختلف فریم ورک ها کتابخانه ها و ابزارهای توسعه را بپرسید. ChatGPT می تواند توضیحات جامعی ارائه دهد مثال های کد ارائه کند و منابع آموزشی مرتبط را معرفی کند. این قابلیت به تسریع فرایند یادگیری و گسترش دانش برنامه نویسی کمک می کند.

۶. ایده پردازی و حل مسائل برنامه نویسی

ChatGPT می تواند در فرایند ایده پردازی و یافتن راه حل های خلاقانه برای مسائل برنامه نویسی کمک کند. می توانید مسئله خود را به ChatGPT توضیح دهید و از آن بخواهید ایده های مختلفی برای حل آن ارائه دهد. ChatGPT با دسترسی به دانش گسترده ای از برنامه نویسی می تواند دیدگاه های جدید و رویکردهای نوآورانه را پیشنهاد دهد.

نقاط ضعف ChatGPT برای برنامه نویسان

با وجود مزایای فراوان ChatGPT محدودیت هایی نیز برای برنامه نویسان دارد :

۱. عدم دقت کامل در تولید کد

ChatGPT گاهی اوقات ممکن است کدهای نادرست ناکارآمد یا غیرقابل اجرا تولید کند. کدهای تولید شده توسط ChatGPT باید همیشه توسط برنامه نویسان بررسی و اصلاح شوند. اتکا صرف به کدهای تولید شده توسط ChatGPT بدون بررسی دقیق می تواند منجر به بروز خطاها و مشکلات جدی در نرم افزار شود.

۲. محدودیت در درک context پیچیده پروژه های بزرگ

ChatGPT در درک context پیچیده پروژه های بزرگ و وابستگی های بین ماژول ها محدودیت دارد. ChatGPT ممکن است در تولید کدی که به خوبی با معماری کلی پروژه سازگار باشد دچار مشکل شود. برای پروژه های بزرگ و پیچیده استفاده از ChatGPT باید با احتیاط و دقت صورت گیرد.

۳. عدم یکپارچگی مستقیم با محیط های توسعه (IDEs)

ChatGPT به طور مستقیم با محیط های توسعه یکپارچه (IDEs) یکپارچه نیست. هنگام یادگیری کدنویسی با AI  خواهید آموخت که برای استفاده از ChatGPT در حین کدنویسی باید بین ChatGPT و IDE به صورت دستی کپی و پیست کنید. این فرایند می تواند زمان بر و ناکارآمد باشد به خصوص در مقایسه با ابزارهایی مانند Copilot که به طور مستقیم در IDE ادغام شده اند.

۴. نیاز به مهارت های پرسشگری مؤثر (Prompt Engineering)

برای دریافت پاسخ های دقیق و مفید از ChatGPT نیاز به مهارت های پرسشگری مؤثر (Prompt Engineering) دارید. باید سؤالات خود را به گونه ای فرموله کنید که ChatGPT به درستی منظور شما را درک کند و پاسخ مناسب را ارائه دهد. یادگیری نحوه نوشتن Promptهای مؤثر برای ChatGPT نیازمند تمرین و تجربه است.

۵. احتمال تولید کدهای غیربهینه یا دارای آسیب پذیری امنیتی

ChatGPT ممکن است کدهایی تولید کند که از نظر عملکرد بهینه نباشند یا دارای آسیب پذیری های امنیتی باشند. برنامه نویسان باید کدهای تولید شده توسط ChatGPT را از نظر امنیت و کارایی به دقت بررسی کنند و اطمینان حاصل کنند که کدهای تولید شده با استانداردهای امنیتی و عملکردی مطابقت دارند.

نقاط قوت Copilot برای برنامه نویسان

Copilot با تمرکز بر تکمیل خودکار کد و یکپارچگی عمیق با IDEs مزایای قابل توجهی برای برنامه نویسان ارائه می دهد :

۱. تکمیل خودکار کد در لحظه و افزایش سرعت کدنویسی

Copilot با ارائه پیشنهادهای کدنویسی در لحظه سرعت کدنویسی را به طور چشمگیری افزایش می دهد. Copilot با تحلیل کد در حال نوشتن و context پروژه می تواند خطوط کد بلوک های کد توابع کامل و حتی تست های واحد را پیشنهاد دهد. این قابلیت به برنامه نویسان کمک می کند تا سریع تر کد بنویسند و زمان کمتری را صرف کارهای تکراری کنند.

۲. یادگیری سبک کدنویسی برنامه نویس و ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده

Copilot با یادگیری سبک کدنویسی هر برنامه نویس پیشنهادهای شخصی سازی شده ارائه می دهد. Copilot به مرور زمان با الگوهای کدنویسی شما آشنا می شود و پیشنهادهایی ارائه می دهد که با سلیقه و سبک کدنویسی شما همخوانی داشته باشد. این قابلیت باعث می شود تا Copilot به یک دستیار کدنویسی بسیار کارآمد و سازگار با نیازهای هر برنامه نویس تبدیل شود.

۳. پشتیبانی از طیف گسترده ای از زبان های برنامه نویسی و محیط های توسعه

Copilot از طیف گسترده ای از زبان های برنامه نویسی و محیط های توسعه پشتیبانی می کند. Copilot می تواند در زبان های محبوب مانند Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, C# و بسیاری زبان های دیگر به برنامه نویسان کمک کند. همچنین Copilot با محیط های توسعه محبوب مانند Visual Studio Code, JetBrains IDEs, Neovim و GitHub Codespaces یکپارچه است.

۴. کشف APIها کتابخانه ها و فریم ورک های جدید

Copilot می تواند به برنامه نویسان در کشف APIها کتابخانه ها و فریم ورک های جدید کمک کند. هنگامی که قصد استفاده از یک API یا کتابخانه جدید را دارید Copilot می تواند با ارائه مثال های کد و توضیحات مربوط به توابع و کلاس ها فرایند یادگیری و استفاده از آن را تسریع کند. این قابلیت به ویژه برای برنامه نویسان با تجربه که به دنبال گسترش دانش فنی خود هستند بسیار مفید است.

۵. تولید کدهای boilerplate و کاهش کارهای تکراری

Copilot در تولید کدهای boilerplate و کاهش کارهای تکراری بسیار قوی است. Copilot می تواند به طور خودکار کدهای مربوط به ساختارهای داده رایج الگوریتم های استاندارد و الگوهای طراحی را تولید کند. این قابلیت به برنامه نویسان کمک می کند تا زمان کمتری را صرف کارهای تکراری کنند و بر جنبه های خلاقانه و پیچیده پروژه های خود تمرکز کنند.

نقاط ضعف Copilot برای برنامه نویسان

در کنار مزایا Copilot محدودیت هایی نیز دارد :

۱. وابستگی به context محدود و گاهی اوقات ارائه پیشنهادات نامربوط

Copilot بیشتر بر context محدود کد در حال نوشتن تمرکز دارد و ممکن است در درک context کلی پروژه و وابستگی های بین ماژول ها ضعیف تر عمل کند. این مسئله می تواند منجر به ارائه پیشنهادات نامربوط یا ناکارآمد در پروژه های بزرگ و پیچیده شود.

۲. خطر اتکای بیش از حد به پیشنهادات و کاهش یادگیری عمیق

استفاده مداوم از Copilot ممکن است منجر به اتکای بیش از حد به پیشنهادات و کاهش یادگیری عمیق در برنامه نویسان شود. برنامه نویسانی که به طور مداوم از Copilot برای تولید کد استفاده می کنند ممکن است فرصت یادگیری عمیق مفاهیم برنامه نویسی و تقویت مهارت های حل مسئله را از دست بدهند.

موارد استفاده ایده آل برای ChatGPT و Copilot در برنامه نویسی

برای درک بهتر تفاوت های عملی بین ChatGPT و Copilot به موارد استفاده ایده آل برای هرکدام می پردازیم :

موارد استفاده ایده آل برای ChatGPT :

• یادگیری مفاهیم جدید برنامه نویسی : توضیح مفاهیم ارائه مثال ها پیشنهاد منابع آموزشی.
• رفع اشکال و درک خطاهای کد : تحلیل پیام خطا ارائه راهکارهای رفع اشکال.
• تولید مستندات و توضیحات کد : مستندسازی خودکار تولید راهنمای کاربری.
• تولید قطعه کدهای اولیه و نمونه سازی سریع : تولید کدهای boilerplate تست ایده های اولیه.
• ایده پردازی و حل مسائل پیچیده : ارائه ایده های خلاقانه یافتن رویکردهای نوآورانه.
• ترجمه کد بین زبان های برنامه نویسی : تبدیل کد از یک زبان به زبان دیگر.
• بازبینی کد و یافتن نقاط ضعف : شناسایی مشکلات احتمالی پیشنهاد بهبود کد.

موارد استفاده ایده آل برای Copilot :

• افزایش سرعت کدنویسی در پروژه های روزمره : تکمیل خودکار کد تولید کدهای boilerplate.
• کاهش کارهای تکراری و خسته کننده : تولید کدهای تکراری خودکارسازی وظایف.
• کشف APIها کتابخانه ها و فریم ورک های جدید : ارائه مثال های کد توضیحات مربوط به توابع.
• پروژه هایی که نیاز به تولید حجم زیادی کد دارند : پروژه های وب برنامه های کاربردی موبایل.
• کار تیمی و همکاری در پروژه ها : حفظ یکپارچگی سبک کدنویسی در تیم.
• یادگیری غیرمستقیم از کدهای پیشنهادی : آشنایی با الگوهای طراحی و روش های کدنویسی.
• بهبود خوانایی و نگهداری کد : تولید کدهای استاندارد و قابل فهم.

چگونه بین ChatGPT و Copilot انتخاب کنیم؟

انتخاب بین ChatGPT و Copilot به نیازها و اولویت های شخصی هر برنامه نویس بستگی دارد. برای انتخاب آگاهانه تر به سؤالات زیر پاسخ دهید :

• هدف اصلی شما از استفاده از ابزار هوش مصنوعی چیست؟ آیا به دنبال درک عمیق تر مفاهیم هستید یا افزایش سرعت کدنویسی؟
• چه نوع پروژه هایی را بیشتر انجام می دهید؟ پروژه های بزرگ و پیچیده یا پروژه های کوچک و سریع؟
• چه میزان تجربه برنامه نویسی دارید؟ مبتدی متوسط یا حرفه ای؟
• بودجه شما برای ابزارهای برنامه نویسی چقدر است؟ آیا به دنبال ابزارهای رایگان هستید یا ابزارهای اشتراکی؟
• چه محیط توسعه ای را استفاده می کنید؟ آیا IDE شما با Copilot سازگار است؟

اگر به دنبال ابزاری برای یادگیری درک مفاهیم رفع اشکال و ایده پردازی هستید ChatGPT گزینه بهتری است. ChatGPT به عنوان یک دستیار هوشمند همه فن حریف می تواند در جنبه های مختلف کار برنامه نویسی به شما کمک کند.

اگر به دنبال ابزاری برای افزایش سرعت کدنویسی کاهش کارهای تکراری و تولید کد در لحظه هستید Copilot گزینه بهتری است. Copilot به عنوان یک دستیار کدنویسی تخصصی می تواند بهره وری شما را در فرایند کدنویسی به طور چشمگیری افزایش دهد.

همچنین می توانید از هر دو ابزار به صورت ترکیبی استفاده کنید. برای مثال می توانید از ChatGPT برای درک مفاهیم پیچیده و رفع اشکال استفاده کنید و از Copilot برای افزایش سرعت کدنویسی و تولید کدهای boilerplate بهره ببرید.

آینده ابزارهای هوش مصنوعی در برنامه نویسی

هم ChatGPT و هم Copilot تنها آغاز راه در استفاده از هوش مصنوعی در برنامه نویسی هستند. با پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی انتظار می رود که ابزارهای مشابه پیشرفته تر هوشمندتر و کارآمدتر شوند. در آینده ای نزدیک ممکن است شاهد ابزارهایی باشیم که بتوانند :

• کدهای پیچیده و کامل را به طور خودکار تولید کنند.
• معماری نرم افزار را طراحی و پیاده سازی کنند.
• تست و دیباگ نرم افزار را به طور خودکار انجام دهند.
• به طور کامل با فرایند توسعه نرم افزار یکپارچه شوند.

این تحولات نقش برنامه نویسان را تغییر خواهد داد. در آینده برنامه نویسان بیشتر به معماران نرم افزار طراحان سیستم و مدیران پروژه تبدیل خواهند شد و وظایف کدنویسی تکراری و زمان بر به ابزارهای هوش مصنوعی واگذار خواهد شد.

برنامه نویسانی که از هم اکنون با ابزارهای هوش مصنوعی آشنا شوند و نحوه استفاده مؤثر از آن ها را یاد بگیرند در آینده از مزیت رقابتی قابل توجهی برخوردار خواهند شد.

نتیجه گیری

ChatGPT و Copilot هر دو ابزارهای قدرتمند و ارزشمند برای برنامه نویسان هستند اما کاربردهای متفاوتی دارند. ChatGPT یک دستیار هوشمند همه فن حریف است که در درک مفاهیم رفع اشکال و ایده پردازی قوی است. Copilot یک دستیار کدنویسی تخصصی است که در افزایش سرعت کدنویسی و تولید کد در لحظه بسیار کارآمد است.

انتخاب بین این دو ابزار به نیازها وظایف و سبک کاری هر برنامه نویس بستگی دارد. برنامه نویسان می توانند با درک دقیق از نقاط قوت و ضعف هرکدام ابزار مناسب را انتخاب کرده و بهره وری خود را در فرایند برنامه نویسی افزایش دهند. همچنین استفاده ترکیبی از هر دو ابزار می تواند مزایای بیشتری را برای برنامه نویسان به ارمغان بیاورد.

به طور خلاصه ChatGPT و Copilot رقبای یکدیگر نیستند بلکه مکمل هم هستند. هر دو ابزار نشان دهنده آینده روشن هوش مصنوعی در برنامه نویسی هستند و به برنامه نویسان کمک می کنند تا کارآمدتر خلاقانه تر و نوآورانه تر باشند.

بخش پرسش و پاسخ

۱. آیا هوش مصنوعی جایگزین برنامه نویسان خواهد شد؟

خیر هوش مصنوعی جایگزین برنامه نویسان نخواهد شد. ابزارهایی مانند ChatGPT و Copilot دستیاران قدرتمندی هستند که به برنامه نویسان کمک می کنند تا کارآمدتر و سریع تر کد بنویسند. اما خلاقیت تفکر انتقادی مهارت های حل مسئله و دانش تخصصی برنامه نویسان همچنان برای توسعه نرم افزارهای پیچیده و نوآورانه ضروری است. هوش مصنوعی نقش برنامه نویسان را تغییر خواهد داد اما آن ها را از بین نخواهد برد.

۲. کدام ابزار برای برنامه نویسان مبتدی مناسب تر است؟ ChatGPT یا Copilot؟

برای برنامه نویسان مبتدی ChatGPT می تواند در ابتدا ابزار مفیدتری باشد. ChatGPT به مبتدیان در درک مفاهیم پایه ای برنامه نویسی رفع اشکال های ساده و یادگیری زبان های برنامه نویسی جدید کمک می کند. Copilot بیشتر برای افزایش سرعت کدنویسی و تولید کدهای boilerplate مفید است که ممکن است برای مبتدیان در مراحل اولیه یادگیری اولویت اصلی نباشد. با این حال هر دو ابزار می توانند برای مبتدیان مفید باشند و انتخاب نهایی به نیازها و سبک یادگیری هر فرد بستگی دارد.

۳. آیا استفاده از Copilot و ChatGPT باعث کاهش کیفیت کد می شود؟

اگر به درستی از Copilot و ChatGPT استفاده نشود بله ممکن است باعث کاهش کیفیت کد شود. اتکا صرف به پیشنهادات این ابزارها بدون بررسی دقیق و تست کد می تواند منجر به تولید کدهای نادرست ناکارآمد یا دارای باگ شود. برنامه نویسان باید از این ابزارها به عنوان دستیار استفاده کنند و همیشه مسئولیت کیفیت کد خود را بر عهده داشته باشند. با استفاده آگاهانه و مسئولانه از ChatGPT و Copilot می توان بهره وری را افزایش داد و در عین حال کیفیت کد را حفظ کرد.