Thought Leadership
Tabnine ist ein KI-basierter Code-Vervollständigungsassistent, der von einer Vielzahl von Entwicklern genutzt wird. Das Tool soll beim Programmieren helfen und die allgemeine Produktivität steigern. Wer steckt dahinter und für wen ist die Software geeignet?
Tabnine unterstützt sowohl neue als auch erfahrene Entwickler, unabhängig davon, ob sie alleine oder im Team arbeiten, und bietet Code-Vervollständigungsvorschläge in verschiedenen Programmiersprachen und integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs).
Tabnine Enterprise
Tabnine Enterprise ist eine speziell für Organisationen entwickelte Version des KI-basierten Code-Vervollständigungsassistenten. Sie bietet Optionen wie On-Premise-Hosting, Cloudintergration in GCP oder AWS, optionale private Code-Vervollständigungsmodelle und KI-gestützte Generierung von Unit-Tests. Es ist darauf ausgerichtet, die Produktivität, Genauigkeit und Effizienz von Entwicklungsteams zu verbessern.
Flexible Hosting-Optionen
Der Entwickler legt einen hohen Wert auf die Sicherheit und den Datenschutz des Codebestands von Organisationen. Mit Optionen für On-Premise-Hosting oder Cloudintegration in GCP oder AWS bleiben der Code des Teams und die KI-Trainingsdaten nach Angaben des Unternehmens sicher innerhalb der Infrastruktur der Organisation oder in einer ausgewählten Cloud-Umgebung. Dies gewährleiste die Einhaltung der Sicherheitsrichtlinien und branchenüblicher Standards.
Private Code-Vervollständigungsmodelle für erhöhte Genauigkeit
Tabnine Enterprise bietet optional private Code-Vervollständigungsmodelle, die auf den einzigartigen Code-Repositories einer Organisation basieren. Durch das Lernen aus dem internen Codebestand liefert Tabnine hochpräzise und kontextbezogene Code-Vervollständigungen. Zu den Features gehören:
Unit-Tests: Das KI-Tool bietet eine KI-gestützte Generierung von Unit-Tests, die Entwicklerteams Zeit spart und eine umfassende Testabdeckung gewährleistet.
Datenschutz: Die KI-basierte Code-Vervollständigung kann lokal auf dem eigenen Rechner ausgeführt werden. Die Codes und KI-Trainingsdaten des Teams werden niemals geteilt, was zur Einhaltung der Compliance beiträgt.
Unterstützung vieler Programmiersprachen: Tabnine unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen, darunter Python, JavaScript, Java, C++, C#, PHP, Go, Ruby und viele andere.
Beschleunigung der Entwicklung: Das Werkzeug bietet schnelle und präzise Code-Vorschläge, die die Notwendigkeit, Syntax auswendig zu lernen, verringern und die Integration erleichtern.
Integration in den Entwicklungsfluss: Integriert sich nahtlos in die IDE, bietet Vorschläge für Code-Vervollständigungen ohne Ablenkungen und ohne Ausfallzeiten.
Code-Entdeckung Tabnine analysiert und lernt von den besten Open-Source-Coding-Praktiken weltweit. Das ermöglicht Entwicklern, sich auf andere Probleme zu konzentrieren.
Verbesserung des Code-Reviews Tabnine trägt dazu bei, Entwicklungskosten zu reduzieren, unnötige Qualitätssicherung zu eliminieren und schneller fertigen Code zu liefern, indem es auf den vertrauenswürdigsten Open-Source-Repositories mit permissiver Lizenz trainiert wird.
Die Betreiber
Dror Weiss und Eran Yahav gründeten 2012 gemeinsam das Unternehmen hinter der Software. Schon damals sei es das Ziel gewesen, eine Plattform zu schaffen, die verschiedene Schritte im Lebenszyklus der Softwareentwicklung mit generativer KI verbindet. Yahav ist Professor am Technion (dem israelischen Institut für Technologie). Weiss ist underdessen ein Absolvent der Technion-Informatik.
Tabnine vs. Copilot
Tabnine hat mit GitHub Copilot und Amazon CodeWhisperer namhafte Konkurrenten. Das Unternehmen behauptet jedoch, dass es mehr Kontrolle und Personalisierung als die Konkurrenzsysteme bietet und es den Kunden beispielsweise ermöglicht, die Tools entweder vor Ort oder über eine virtuelle private Cloud einzusetzen.
| Kriterium | Tabnine | GitHub Copilot |
|---|---|---|
| Beschreibung | AI-basiertes Tool für Code-Erstellung und Auto-Vervollständigung. Bietet private Modelle, die auf Ihrem Code trainiert sind, und Mid-Line-Code-Vervollständigung. | AI-basiertes Code-Vervollständigungstool, entwickelt von OpenAI und GitHub, nutzt das OpenAI Codex-Modell. |
| Hauptvorteile | Ganze Zeilen und vollständige Funktionscode-Vervollständigungen, natürliche Sprache-zu-Code-Funktion, breite Sprachabdeckung, Integration in beliebte IDEs. | Zeitersparnis, kontextbezogene Code-Vorschläge, Unterstützung für Sprachen und Frameworks, Integration in beliebte IDEs, kontinuierliches Lernen und Verbesserung. |
| Nachteile | Erheblicher Speicherbedarf, möglicherweise zu aggressive Vorschläge, begrenzte Anpassungsoptionen, gelegentliche Ungenauigkeiten. | Fehlende Code-Tests, begrenztes Kontext- und Codebasis-Bewusstsein, potenziell veraltete Code-Vorschläge, Abhängigkeit von öffentlich verfügbarem Code, Leistungsunterschiede in Sprachen. |
| Besondere Merkmale | Private Modelle, Mid-Line-Code-Vervollständigung. | Generierung von Code basierend auf natürlichsprachlichen Aufforderungen, Nutzung der umfangreichen Codebasis auf GitHub. |
| Zielgruppe | Entwickler, die genaue Code-Vervollständigungen schätzen und ihre Codierungsgeschwindigkeit und -effizienz steigern wollen. | Entwickler, die fortgeschrittene Code-Generierungsfähigkeiten suchen und eine kontextbewusste Codierungserfahrung bevorzugen. |
| Integration und Kompatibilität | Breite Sprachunterstützung, Integration mit verschiedenen IDEs. | Integration mit beliebten IDEs, kontinuierliche Verbesserungen. |
Der Ansatz scheint auf jeden Fall zu funktionieren. Nach eigenen Angaben hat das Tool über eine Million Nutzer und 10.000 Kunden (Copilot hat 37.000 Kunden).
Egal, ob Sie Teil eines Teams sind oder alleine arbeiten, Tabnine hilft Ihnen, Code schneller zu erstellen, zu testen und zu warten – und das alles in Ihrer bevorzugten IDE.
www.tabnine.com
Jüngst gab es erst einen Geldreigen. Weiss sagt, dass die Erlöse aus einer Serie B-Finanzierung (25 Millionen US-Dollar) in den Ausbau der generativen Codierungskapazitäten sowie in den weiteren Ausbau der Vertriebs- und globalen Support-Teams fließen werden. Das Unternehmen geht davon aus, dass das Unternehmen am Ende des Jahres 150 Mitarbeiter beschäftigen wird, heute sind es noch etwa 60.
