GitHub Copilot和Tabnine Pro的實用差別

這兩個都是大家耳熟能詳的生成式AI Coding的助手，究竟有怎樣的差別，讓我選擇GitHub Copilot而不選擇Tabnine Pro呢？兩者在價格上其實都差不多，使用的也都是Open AI的模型。

使用的方式

兩者使用的方式都很類似，比如C#就直接打下 //生成一個跑一萬次的迴圈

這樣AI就會照提示幫忙生成一個迴圈做10000次，理論上要中文也支持，因為OpenAI的自然語言模型有支援中文（簡體繁體都有）。

那這種使用方式會有怎樣的差別呢？

產生的速度

我測試Tabnine Pro是在新的Mac Studio M2 Max的版本上測試，生成Code應該是呼叫雲端的API所以幾乎是秒產生，兩個都是一樣。

在Windows上GitHub Copilot會有延遲一點，但在Mac Studio上不會有任何延遲，至於Tabnine Pro我沒有在Windows上試過。

IDE都適用JetBrain的Rider或者Webstrom。

生成的品質

這點就差很多了，Tabnine Pro產生垃圾代碼的機率高很多，例如我用中文下：

//產生一個一加到10000的函數

Tabnine可能就給一個迴圈做10000次然後每次加1而不是加i，這種程式碼是完全不能用的，要自己手動修改1成i才是1+2+3+…..+100000。

GitHub Copilot則是可以理解的寫出這種函數，在中文的理解完全沒錯。

如果是英文下指令，正確的英文語法Tabnine Pro就沒有問題，但會看我文章的我想大家不會想要「正確的」英文下指令，因為「正確的」包含文法也要正確，單字也要正確。

如果要中文下指令AI產生幾乎完全正確那就只能用GitHub Copilot而已。

AI的局限

GitHub Copilot的局限性還是有的，比如他不能產生一些很複雜的代碼，或者有版權性質的代碼。

比如你要AI產生一個RAR解壓縮的代碼，它只有兩種狀況，一種他會開始

//產生一個RAR解壓縮的代碼
//產生一個ZIP解壓縮的代碼
//產生一個GZIP解壓縮的代碼

這類的以此類推幫你寫Comment。

另一種就是直接不回應你的要求，當沒看Commnet的指令。

GitHub Copilot好處

有很多MIT License的代碼與使用它都有訓練過，如我前陣子要在Angular加一個轉MS Excel檔案並下載的代碼。

要用到ExcelJS這個程式庫，因為ExcelJS是MIT License的，所以他就有訓練過怎樣使用這個函式庫。

要寫的時候他就直接幫我寫好「全部」的使用代碼，只有少數在Header要微調，甚至下指令要他把第一列的Header設定成固定的他也會。

這個Tabnine Pro因為我下的是中文語法，它就開始產生垃圾，然後我就刪掉它了，還好我那時候是在試用期間內。

GitHub Copilot明顯在Fine-Turning上面贏過Tabnine Pro，更不用說語言的理解能力和代碼產生的品質。

結論

我自己目前是付費使用Github Copilot預繳一年期的。我也並不是想要幫她推銷，只是純粹分享好用的東西。

但使用這個的同時，要思考一個問題：如果AI會幫你Coding，在產生程式碼之前傳送了什麼東西到OpenAI的伺服器？如果你的Code是有商業機密，那一定不能使用Copilot當助手，甚至得讓公司跟Github談是否有自己架設伺服器的方案。

我因為公司規模不大，機密的價值沒有高到幾百幾千萬，所以已使用無妨，省時間比較重要。但如果是在大企業裡面有資安考量就要考慮這點了。