這篇文章是延續昨天的文章《非GitHub Copilot不可？4個免費工具讓你立馬退訂閱！》，今天我們要來聊聊要怎麼選擇適合自己的工具？
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........ ........ .... (無言)
（咳嗽）言歸正傳。
這篇會從功能、模型、使用習慣等三個面向，深入的探討你該衡量的點有哪些。讓你更篤定的選擇適合自己的工具，看到新工具推出也不會擔心沒跟到最新的工具。
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目前的Coding外掛AI工具，大多是依賴知名公司所訓練出來的模型(ex:gpt3.5)。其實如果我們不嫌麻煩，也是可以另開一個視窗去問ChatGPT，不必安裝外掛。在大家的起跑點差不同的情況下，就是看誰更有創意、誰的快捷設定做的更好用。在功能面的評比，我認為可以分成以下四個部分：
光是這點就可以刷掉一半以上的外掛了。
由於Autocomplete非常需要不斷Call API，因此能夠提供Autocomplete功能的外掛，通常都會使用自家訓練的模型，這個技術門檻也為產品拉高一個競爭門檻。在我們推薦的4免費外掛裡面，只有Codeium有Autocomplete。
而在Autocomplete的對決中，我們又可以從那些方面做比較呢？
這裡我們可以參考 Codeium在官方網站做的評比文章 裡窺見一二。在文章裡，Codeium從價格、支源的IDE、支援的程式語言、安全與隱私等面向去做評比。
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這也是目前一個很關鍵的分水嶺。
基本上，絕大多數的外掛都是 單點式的服務 ，例如：讓你選取一段function去做優化、提問、測試、寫文件.....等等。
但是，我們就拿寫測試來說，誰不想一次把單元測試的程式碼全部產好？難道要一個一個選取function，再做複製或按引用鍵嗎？寫文件、優化程式碼等等也是一樣。如果該服務沒有開放針對「整體」去執行，甚至有時候會覺得幫不太上什麼忙。
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在我上一篇推薦的 4個工具 裡面，只有Codium AI能做到針對「整體」去執行服務。如果你已經下載Codium AI來玩過，相信你應該很能體會：「針對『單一』去執行跟針對『整體』去執行，會得到完全不一樣的結果。」
我們再拿「解讀程式碼」這個功能來做舉例，當你用Github Copilot、Codeium的「Explain」功能，你只能針對單一function或小範圍的程式碼去進行解讀。像這樣：
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反觀用Codium AI去對整份文件進行解讀，你可以拿到像這樣的結果：
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當我們使用Explain code，通常是在我們對這份檔案不熟的情況下。從Codium AI提供的explain code，你可以從快速掌握這個元件主要在做什麼、各fn與變數的用途是什麼，我認為做到這樣才能真正意義上幫助開發者去掌握這份檔案。
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我其實覺得這個東西沒有什麼難度，但只有少數的工具開放User自定義Prompt指令，例如：Genie AI、Github Copilot Labs（explain功能區）。真心不懂😢
自定義的prompt能幹嘛？
阿每個人就長得不一樣，習慣也不一樣囉。像我就會想要把所有預設的Prompt指令全部加上一句「 please answer in traditional Chinese」。又或許有的人覺得debug功能很廢想要拿掉，Who knows？
像我就很扼腕為什麼Codeium沒有自定義指令的功能，如果有的話，我會毫不猶豫直接把Genie AI踢出推薦名單。
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其實這些服務都是靠背後訓練好的模型在支援，而且用在什麼地方最讓開發者「有感」，也有答案可以抄了。殘酷舞台的最後，就是看誰玩的漂亮、玩的有創意。
再拿Codium AI做舉例，它的測試功能可以讓你在「不安裝測試環境」的情況下任意切換各種主流測試框架，直接讓你Run單元測試。還有它也是唯一有在UI介面下過功夫的外掛工具（怎麼講的好像其它工具的UI都不用心XD），這些都是Codium AI脫穎而出的關鍵。
當然，我剛剛提到的功能都是可以複製的（只要公司還有錢燒？ XD）。競爭的壓力是進度的動力，期待未來看到更令人眼睛為之一亮的應用！
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剛剛提到，這些AI Coding外掛背後都需要靠「模型」來支撐，去貫徹User的意志、確實執行命令。因此，這個工具用什麼模型會直接決定它的「執行度」。(我曾經在《【內功心法】AI時代下的工作思維革新：從「執行者」變成「指揮者」》聊過選擇工具的三種快速判斷方式，有興趣可以看一下。)
現在目前提供的工具，大多都支援GPT3.5，也可以說是目前被最多人認為的最佳選擇。 在「執行度」差不多的情況下，比的就是誰的服務玩的好；但同樣的服務，比的就是誰的模型表現更好 。
因此Github Copilot還是具有不可取代性，目前只有它的Autocomplete是使用GPT3的後代——目前被檢驗的次數最頻繁、得到最多肯定的模型之一。
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現在目前提供的工具，大多都支援GPT3.5，也可以說是目前被最多人認為的最佳選擇。
Github Copilot即使和OpenAI有同樣的老闆，但它現在用的模型也是GPT3.5。如果哪一天Github Copilot宣布介接的是GPT4，那他在這「模型」的評比上就完勝了，而且也算是做出一種差異化。在此之前的現在，比的就是誰提供更多模型供User選擇囉。這或許也是GPTCode還可以佔據一席之地的原因——別忘了，它提供的模型多達40種！
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在此之前的現在，比的就是誰提供更多模型供User選擇。這或許也是GPTCode還可以佔據一席之地的原因——別忘了，它提供的模型多達40種！
而模型也決定這個工具能不能走得長遠，Codeium就是最好的例子。因為有自家訓練的模型當作最有力的後盾，才能成為少數提供Automcomplete的工具，在這個戰場上佔據一席之地。
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以上的評比都有客觀性的依據，但這裡就比較主觀了。簡單來說，就是你看得順眼、用的順手的就是最棒的ＸＤ
每個工具各有所長，但是如果從我們自身的開發習慣來看，有些「長」似乎沒那麼「長」，有些「短」也似乎也沒那麼「短」。（聽起來容易讓人聯想到怪怪的地方＠＠）
什麼意思呢？
以Codeium支援的程式語言來說，它完全海放所有對手。BUT，誰會一次用這麼多種語言？
我們日常在使用的大概就是2-5種，技能樹攤開來那個樹枝就那幾根，也用不到Codeium提供的5X種語言。因此，在「程式語言」的評比表格當中，每個工具得到的分數都差不多。以此類推，大家根據自己的使用習慣、現實情況去做評估，相信每個人都拿找到最稱手的工具。
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看完之後，大家決定好自己想用的工具了嗎？
歡迎在下面跟大家分享，你最在意的點是什麼？我也想知道大家最後會選擇什麼工具～
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