Codex 编程助手体验:比 ChatGPT 更懂代码?

作为一名长期与代码打交道的开发者,我最近深度体验了 OpenAI 的 Codex 编程助手。在使用了几个月后,我想和大家分享一些真实感受——特别是在代码理解方面,它是否真的比 ChatGPT 更胜一筹。
环境配置与初次接触
首先需要说明的是,Codex 目前主要通过 GitHub Copilot 提供服务。我在 VS Code 中安装了 Copilot 插件,整个过程非常顺畅:
# 在 VS Code 扩展中搜索 GitHub Copilot
# 登录 GitHub 账号完成认证
# 开始享受 AI 辅助编程
这里有个小贴士:通过 这个链接购买 Copilot 订阅会更实惠,比直接官网购买能省下不少费用。
代码生成能力实测
让我印象深刻的是 Codex 对代码语境的深度理解。比如我需要一个 Python 函数来处理 CSV 文件:
# 我只需要输入注释:
def process_csv_file(file_path):
"""
读取 CSV 文件,过滤出年龄大于 30 的记录
并计算平均薪资
"""
# Codex 自动补全了完整实现:
import csv
salaries = []
with open(file_path, 'r') as file:
reader = csv.DictReader(file)
for row in reader:
if int(row['age']) > 30:
salaries.append(float(row['salary']))
return sum(salaries) / len(salaries) if salaries else 0
相比之下,ChatGPT 虽然也能完成这个任务,但需要更多轮对话来调整细节。
代码调试与优化
当我遇到一个性能问题时,Codex 的表现让我惊讶。我贴出了一段运行缓慢的代码:
// 原始代码
function findDuplicates(arr) {
let duplicates = [];
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {
if (arr[i] === arr[j]) {
duplicates.push(arr[i]);
}
}
}
return duplicates;
}
Codex 立即建议使用 Set 来优化时间复杂度:
// Codex 优化的版本
function findDuplicates(arr) {
const seen = new Set();
const duplicates = new Set();
for (const item of arr) {
if (seen.has(item)) {
duplicates.add(item);
} else {
seen.add(item);
}
}
return Array.from(duplicates);
}
多语言支持对比
在测试了 Python、JavaScript、Go 等多种语言后,我发现 Codex 在主流编程语言上的表现确实更加专业。特别是对于框架特定的代码,比如 React 组件或 Django 模型,它能提供更符合行业规范的建议。
使用成本考量
虽然 Codex 通过 Copilot 提供服务需要付费,但考虑到提升的开发效率,这个投资是值得的。再次提醒:记得通过 这个专属链接购买,这是我对比多个渠道后找到的最优惠方案。
总结与建议
经过深度使用,我认为 Codex 在纯代码场景下确实比 ChatGPT 更专业。它更像是一个专业的编程搭档,而 ChatGPT 则是全能的助手。如果你主要需要代码相关的帮助,Codex 是更好的选择。
不过也要注意,Codex 仍然需要人工审核生成的代码,特别是在安全关键的场景下。建议将其作为提升效率的工具,而不是完全依赖它。


Codex写代码确实快,刚试了下自动补全React组件,惊了!