3 alternativas gratuitas para GitHub Copilot

O GitHub Copilot é uma inteligência artificial para desenvolvedores que fornece sugestões de código na hora de programar ou escreve o que se deseja fazer em linguagem natural de forma bastante detalhada. Quando o GitHub Copilot sugere, fica a critério do usuário aceitar ou rejeitar o código para que ele gere uma resposta diferente ou preenchimento automático no editor.

GitHub Copilot foi criado por GitHub em meados de 2021 e usa tecnologia de OpenAI Codex criado pela OpenAI, que deu vida ao muito conhecido e bem-sucedido, ChatGPT. Embora funcione em espanhol, o ideal é utilizá-lo em inglês.

Além do exposto, é interessante saber que a forma como essa inteligência artificial é treinada para mostrar código de qualidade é através dos repositórios públicos dos usuários no GitHub, portanto a qualidade das sugestões será limitada diretamente de acordo com a diversidade dos repositórios que você encontrar, ou seja, haverá sugestões melhores em qualidade e quantidade para os idiomas com mais comunidade.

No entanto, GitHub Copilot não fornece código criado no GitHub, algo totalmente novo em relação ao que desenvolveu. GitHub Copilot está disponível para o IDE JetBrains, também como uma extensão Neovim, Visual Studio Code (VSC) e Visual Studio.

Existem duas versões: individual e la versão empresarial, que valem $ 10 e $ 19 por mês, respectivamente. Existe um teste gratuito, então se você quiser mais informações, convido você a visitar o site oficial.

Neste artigo vou mostrar 3 ferramentas com funcionalidades semelhantes ao GitHub Copilot, embora de uso gratuito (ou pelo menos com uma parte gratuita com funcionalidades aceitáveis. Aqui vou mostrar sua instalação e uso no VSC.

1. Tabnine

É uma biblioteca que auxilia no desenvolvimento de software. Ele utiliza inteligência artificial treinada em repositórios públicos do GitHub, ao mesmo tempo em que está sempre aprendendo constantemente com o código de seus usuários, por isso depende desse aprendizado para mostrar sugestões. Além disso, ele pode entender a linguagem natural assim como o GitHub Copilot, portanto, os comentários no código também contribuem para a inteligência artificial. Tabnine usa Deep Learning para treinar seu modelo.

É com VSC, Visual Studio, Sublime Text, IntelliJ, PyCharm, WebStorm, Android Studio, GoLand, Emacs, Vim, Neovim, PhpStorm, etc. Da mesma forma, pode ser usado em linguagens como Angular, C, C++, C#, CSS, HTML, JavaScript, React, Sass e Typescript, entre otros.

Embora não seja totalmente gratuito, Tabnine será suficiente para códigos de acesso. Se você quiser mais informações sobre esta extensão, convido você a visitar o site oficial.

Instalação e uso

Passo 1: Abra o editor de código VSC.

Passo 2: Na barra lateral esquerda, na seção de extensões, clicar nele abrirá um menu onde você deve escrever: Tabnine AI.

Passo 3: Selecione a primeira opção e selecione instalar:

Paso 4: Experimente a inteligência artificial.

Em um comentário em inglês, você deve escrever de forma clara e resumida o que deseja fazer, por exemplo, uma função que obtenha a raiz quadrada de um número.

Se você quiser uma sugestão enquanto escreve, Tabnine pode te ajudar. Comece escrevendo sua ideia e ela lhe dará o código:

2. CodeGeeX

Este é um projeto Open Source desenvolvido pela Huawei, o que significa que é gratuito e que podemos encontrar disponível o seu repositório, que podemos conhecer aqui desde fevereiro de 2023. CodeGeeX é pré-treinado em 20 idiomas, incluindo Python, Java, C++ e JavaScript, entre outros. Estando disponível no GitHub, você pode baixar o repositório ou uma extensão para utilizá-lo.

CodeGeeX é um modelo baseado em transformador, bem como um decodificador autorregressivo que pode compreender a linguagem natural e o código para saber quais sugestões ele pode oferecer.

Está disponível como uma extensão no VSC e em IDEs Jetbrains. Se você quiser mais informações, convido você a visitar o seu site oficial.

Instalação e uso

As etapas são as mesmas do processo anterior até paso 3, onde na pesquisa estará CodeGeeX, onde veremos algo assim:

Passo 1: Realizaremos os mesmos testes feitos com o Tabnine.

Podemos perceber que, ao escrever um comentário claro, ele nos mostra uma sugestão com comentários, explicando como o faz.

Ao escrever o código, também nos mostra a sugestão com comentários sobre seu funcionamento:

3. CodeGPT

A conhecida inteligência artificial ChatGPT não fica atrás na ajuda aos desenvolvedores, pois é uma ferramenta poderosa na programação. CodeGPT é gratuito e, como as propostas anteriores, pode fornecer sugestões de código, compreender a linguagem natural e o código de diferentes linguagens de programação e explicar o código como o CodeGeeX faz.

A diferença é que o CodeGPT vai para outro nível porque, ao clicar com o botão direito, ele oferece estas opções:

✅ Refactor CodeGTP: Refatorar código.

✅ Document CodeGPT: Documentar el código.

✅ unit test codeGPT: Criar Testes Unitarios.

✅ Compile & Run CodeGPT: Simulação de compilação.

✅ Find Problems CodeGPT: Encontre problemas em nosso código ou na sugestão.

A grande desvantagem disso é que, para obter essas opções. Precisamos de conexão com a internet. E devemos ter em mente que, na plataforma Open AI, devemos adicionar uma chave secreta para que funcione. Por outro lado, temos uma interface mais amigável, pois é como um chatbot onde são inseridos comentários.

Como criar uma chave secreta?

Passo 1: Entre na plataforma oficial aqui.

Passo 2: Ao entrar na plataforma, será solicitado um nome de usuário, que pode ser criado vinculando uma conta Google, Microsoft ou Apple.

Passo 3: Na visualização principal, clique na conta, que é exibida no canto direito. Quando um menu aparecer, selecione a opção view API keys.

Passo 4: Selecione na opção Create new secret key.

Passo 5: Se você quiser, adicione um nome. Caso contrário, clique no botão create secret key.

Passo 6: Copie a chave que foi gerada e clique no botão Done.

👉 Neste caso, a classe é 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.

Agora você pode ver que uma chave já foi gerada:

Agora que temos a chave secreta pronta, podemos instalar a extensão no Visual Studio Code seguindo os passos 1 e 2 das alternativas anteriores citadas, retornando ao passo 3 da busca.

Passo 3: Escrever Code GPT e selecione a primeira opção. Isso parecerá assim:

Passo 4: Entramos nas configurações e procuramos as extensões. Dentro deles, selecionamos Código GTP:

Para entrar nas configurações, você pode pressionar ctrl + , no canto inferior esquerdo, no segundo ícone (neste caso uma engrenagem), clique e selecione configurações ou settings:

Com isso vemos as configurações. No menu esquerdo, selecione a última opção chamada extensões ou extensões, dependendo do idioma do VSC.

Passo 5: Aqui você pode configurar a extensão como desejar. A primeira opção é a que nos interessa no momento:

Clique Cmd + Shift + p para exibir o mecanismo de busca ou no canto inferior esquerdo onde as configurações foram escolhidas. Agora selecione a paleta de comandos.

Passo 6: Escreva no mecanismo de busca set API Key e selecione essa opção:

Passo 7: Insira a chave que copiamos anteriormente, seguida por Enter.

Esta notificação aparecerá no canto inferior direito, validando que a chave foi salva.

Passo 8: No lado esquerdo veremos um novo ícone: Código GPT. Na parte inferior escrevemos em inglês o que queremos criar, embora aceite o espanhol sem problemas, por exemplo:

Exemplo de solicitação (em espanhol):

Passo 9: Copiamos manualmente a função para um arquivo JavaScript ou clicando no ícone que aparece ao lado da palavra JavaScript.

Podemos perceber que, além do código, nos dá uma breve explicação do código gerado:

Agora testaremos as opções que o Code GPT nos permite utilizar, além das sugestões de código, selecionando o fragmento de código desejado. Neste caso, selecionaremos a função console.log, ficando assim:

function squareRoot(num) {

return Math.sqrt(num);

}

console.log(squareRoot(2));

As opções que tentaremos serão as que estão na caixa:

👉 Compile & Run CodeGPT: Pode-se observar que, à esquerda, nos mostra a explicação e a saída do código:

👉 Explain CodeGPT: Observa-se que onde temos o chat do CodeGP ele gerou a explicação do código.

👉 Refactor CodeGPT: Mostra uma maneira diferente de executar a mesma função.

👉 Document CodeGPT: Dá uma explicação de como funciona, que podemos copiar em um readme.md ou no próprio código.

👉 Find Error: Se houver um erro, ele nos informa onde e como corrigi-lo. Caso contrário, se estiver tudo bem, ofereça sugestões para melhorar o código.

⚠️ Embora todas essas opções pareçam gratuitas, a verdade é que são limitadas. A parte positiva é que não é um preço padrão, mas sim baseado no que você usa. Da mesma forma, a parte gratuita é extensa e os preços são muito favoráveis. Se quiser ver mais informações sobre preços, convido-o a visitar o seu site oficial.

Conclusão

É impressionante testemunhar este grande avanço da tecnologia: como a inteligência artificial é utilizada a nosso favor.

Devemos deixar claro que esse avanço não é para substituir os desenvolvedores, mas para sermos mais eficientes, realizando tarefas repetitivas com mais rapidez com o auxílio dessas ferramentas e focando na parte lógica que nos interessa.

Espero que esta informação seja de grande ajuda. Se você está entrando agora no mundo do desenvolvimento, recomendo que não utilize essas ferramentas ainda, pois é fundamental que você primeiro domine a linguagem. Pelo contrário, se você já está neste mundo maravilhoso e complicado há algum tempo, vale a pena dar uma olhada nessas três opções, pois são muito populares e ajudam com blocos de código repetitivos.

Lembre-se sempre de praticar para ser o/a dev que você sempre sonhou 💻.

Até logo! 🚀