随着人工智能的不断进步，开发人员越来越多地转向大型语言模型 （LLM） 来协助完成编程任务。该领域最突出的两个模型是由 Anthropic 开发的新发布的 Claude 3 Opus 和由 OpenAI 创建的著名的 ChatGPT-4 AI 模型。在本指南中，我们将深入了解 Claude 3 Opus 与 ChatGPT-4 在编写代码方面的比较，重点关注它们的功能、性能和对开发人员的整体实用性。
代码重构
LLM 特别有用的一项常见编程任务是代码重构。在正面比较中，Claude 3 Opus 表现出明显优于 ChatGPT-4 的优势。给定重构 TypeScript 代码以使用可区分的联合而不是抛出错误的任务，Claude 3 通过将联合类型分离为不同的类型别名来生成更干净、更易读的代码。这种方法可以更容易地理解哪些属性对应于成功和错误情况，尤其是在处理更复杂的联合时。
相比之下，ChatGPT-4 选择将所有内容放在一个单一类型的别名中，导致代码的可读性较低，如果涉及多个状态或属性，则可能难以维护。此外，虽然 Claude 3 正确地删除了抛出的错误，转而返回适当的联合大小写，但 ChatGPT-4 仍然在一个地方抛出错误，从而错过了使用歧视性联合的意义。
上下文保留和代码转换
Claude 3 Opus 的另一个亮点是它能够保留上下文和处理代码转换任务。当提供 JavaScript 文件并被要求执行多次重构（重命名函数、避免 useEffect 误用、删除冗余函数和转换为 TypeScript）时，Claude 3 成功完成了所有请求的更改。它甚至通过使用与上一个示例相同的命名约定来展示强大的上下文保留。
此外，当给定一个新的 JavaScript 文件并负责使用 switch 语句将其转换为工厂组件时，Claude 3 不仅将代码转换为 TypeScript，而且还从早期示例中导入并利用了正确的类型。这展示了模型在不同代码片段之间维护上下文并适当应用它的能力。
遵守最佳实践
在涉及滥用 useEffect 的 React 组件的测试中，Claude 3 Opus 和 ChatGPT-4 都建议添加一个 autoDownload 参数来控制组件的行为。然而，ChatGPT-4 的建议名称 autoDownloadIfMissing 比 Claude 3 的 autoDownload 更具描述性。
尽管如此，Claude 3 还是通过指出在这种特殊情况下使用 useEffect 是一种反模式来更好地理解 React 最佳实践。相比之下，ChatGPT-4 的解决方案仍然依赖于 useEffect。此外，Claude 3 的代码更简洁、更高效，因为它引用了现有的下载函数，而不是像 ChatGPT-4 那样重复下载逻辑。
简明扼要，中肯
在呈现代码解决方案时，简洁性和相关性是关键因素。在这方面，Claude 3 Opus占了上风。它的响应侧重于相关的更改代码，使开发人员能够更快、更轻松地解析和理解。另一方面，ChatGPT-4 倾向于在其答案中重复完整的代码，这在处理较大的代码库时效率可能较低。
范围界定和意外的副作用
在 React 钩子示例的进一步迭代中，Claude 3 展示了对代码组织的更好理解并避免了意外的副作用。它将其建议的更改范围限制在钩子内，保持了明确的关注点分离。相反，ChatGPT-4 将一些逻辑转移到了消费组件上，这在给定的上下文中没有意义。
此外，当提供根据文件是否已在本地存在来初始化状态的提示时，Claude 3 更新了钩子的逻辑以使其行为正确。然而，ChatGPT-4 引入了一个意想不到的副作用，阻止了重新下载，这在某些情况下可能会有问题。
集成和可访问性
虽然 Claude 3 Opus 在编码任务方面显示出巨大的前景，但值得注意的是，ChatGPT-4 目前与集成开发环境 （IDE） 的集成范围更广。这使得 ChatGPT-4 更方便开发人员用于生成样板代码等日常任务。然而，对于更复杂的重构和代码组织任务，Claude 3 Opus 似乎是更好的选择。
Claude 3 Opus 与 ChatGPT-4 快速参考比较
代码重构：
- Claude 3 作品：
- 通过将联合类型分离为不同的类型别名，生成更清晰、更易读的代码
- 可以更轻松地了解哪些属性对应于成功和错误情况
- 正确删除错误抛出，有利于返回适当的联合大小写
- ChatGPT-4：
- 将所有内容放在单个类型别名中，导致代码的可读性降低
- 使用多种状态或属性可能变得难以维护
- 可能会因为仍然抛出错误而错过使用歧视性工会的重点
上下文保留和代码转换：
- Claude 3 作品：
- 通过在示例中使用一致的命名约定来展示强大的上下文保留
- 在单个任务中成功执行多个重构
- 将 JavaScript 转换为 TypeScript，同时导入和利用前面示例中的正确类型
- ChatGPT-4：
- 在不同的代码片段中，可能并不总是有效地保留上下文
遵守最佳实践：
- Claude 3 作品：
- 指出反模式，例如在 React 组件中滥用 useEffect
- 通过引用现有函数生成更简洁、更高效的代码
- ChatGPT-4：
- 为变量和参数建议更具描述性的名称
- 可能仍依赖于其解决方案中的反模式
简明扼要：
- Claude 3 作品：
- 在响应中重点关注相关的更改代码
- 使开发人员能够更快、更轻松地解析和理解
- ChatGPT-4：
- 倾向于在其答案中重复完整的代码
- 在处理较大的代码库时，效率可能会降低
范围界定和意外副作用：
- Claude 3 作品：
- 将建议的更改范围保持在适当的上下文中（例如，在钩子中）
- 保持关注点的明确分离
- 更新代码逻辑，使其根据提供的提示正确运行
- ChatGPT-4：
- 可能会将逻辑移动到不适当的位置（例如，从钩子移动到使用组件）
- 可能会引入意想不到的副作用，从而阻止预期行为（例如，阻止重新下载）
集成和可访问性：
- Claude 3 作品：
- 为复杂的重构和代码组织任务提供更强大的选择
- ChatGPT-4：
- 与集成开发环境 （IDE） 的集成范围更广
- 更方便执行日常任务，例如生成样板代码
整体性能：
- Claude 3 作品：
- 在生成干净、惯用的代码方面表现出卓越的性能
- 遵循最佳实践并避免反模式
- 表现出强大的上下文保留能力，并有效地处理代码转换任务
- ChatGPT-4：
- 在描述性命名建议方面具有优势
- 受益于更广泛的 IDE 集成
补充用途：
- 同时使用 Claude 3 Opus 和 ChatGPT-4 可能会产生最佳结果
- 利用每个模型的优势可以带来更全面的编码帮助
未来潜力：
- 需要更多的实际经验来全面评估大型项目的绩效
- 预计这两种模型都将在人工智能辅助编程中发挥越来越重要的作用
- 有效利用这些工具的开发人员可能会处于软件开发创新的最前沿
在编程辅助领域，Claude 3 Opus 和 ChatGPT-4 都带来了宝贵的功能。然而，根据我们的深入比较，Claude 3 Opus 在生成遵循最佳实践并避免反模式的干净、惯用代码方面表现出卓越的性能。其强大的上下文保留和处理代码转换任务的能力使其成为开发人员的强大工具。
话虽如此，ChatGPT-4 有其优势，尤其是在其描述性命名建议和更广泛的 IDE 集成方面。因此，同时使用这两种模型可能会产生最佳结果，利用每个 LLM 的优势。
随着开发人员继续探索人工智能辅助编程的潜力，很明显，像 Claude 3 Opus 和 ChatGPT-4 这样的模型将发挥越来越重要的作用。虽然需要更多的实际经验来全面评估他们在大型项目中的表现，但人工智能驱动的编码辅助的未来看起来很光明。接受这些工具并学会有效利用其功能的开发人员可能会发现自己处于软件开发这个激动人心的新时代的最前沿。
