Amazon Code Whisperer 的正式使用,全新 AI 代码工具等你发现!(内附详细安装步骤图解)

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> 文章作者:稚始稚终 ### **关于Code Whisperer** Code Whisperer,亚马逊推出的实时 AI 编程助手,是一项基于[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)的服务,它可以分析开发者在集成开发环境(IDE)中的注释和代码,并根据其内容生成多种代码建议。 开发者可以用自然语言(目前仅支持英语)描述他们想要实现的功能,例如“上传一个带有服务器端加密的文件”,然后 Code Whisperer 会自动为他们生成相应的代码片段。 ### 发展历程 2023年4月,亚马逊云科技宣布,实时 AI 编程助手 Amazon Code Whisperer 正式可用,同时推出的还有供所有开发人员免费使用的个人版(Code Whisperer Individual)。 ### 功能介绍 Code Whisperer 在开源存储库、亚马逊内部存储库、API 文档和在线论坛中的数十亿行代码上进行了培训。此外,亚马逊承诺,在预览期间不会使用开发者编写的代码来训练其[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型,从而作为对 Copilot 争议的回应。 在版权问题方面,Code Whisperer 的参考跟踪器会检测代码推荐是否可能与特定的 Code Whisperer 训练数据相似,并在生成与现有片段相仿的片段时强调原始许可,从而尽可能把选择权交到开发者手中。 Code Whisperer 的预览版现已可在 VS Code、IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm 或 Amazon Cloud9 中使用,支持 Python、Java 和 JavaScript。 ### **安装详解** #### 安装 Code Whisperer 1.单击左方工具栏 Extensions,在搜索栏中输入 "Amazon Toolkit",点击 Install ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/bb1b2c60b1db4d0d8bbc8c5ee86b7b68_image.png "image.png") 2.在上方搜索栏中出现三行选项,如图,选择第一项,单击进入 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/3181bd2acd54403bb6d48de5e7f275b9_image.png "image.png") 3.此时弹出窗口,点击 Copy Code and Proceed ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/7e7f3a226c774f4c89038c369c0e402e_image.png "image.png") 4.点击 open ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/716dd18d982c40a5b69d865477ec9ad8_image.png "image.png") 5.在栏中单击鼠标右键,点击粘贴,出现一串验证码,点击 next ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/231cd70a9f44413ab06e78fade9f7c9b_image.png "image.png") 6.输入你可使用的邮箱,点击 next ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/377538ad01ee4634b2eeee1d8ee368d0_image.png "image.png") 7.完成注册后,点击 allow ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/c27b9be3c4e643caa2da1f725a667d0b_image.png "image.png") 8.当出现此界面时,恭喜你,已经完成全部步骤啦,现在请尽情的体验吧! ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/2cec33f845954b68b0a0040eff7a4414_image.png "image.png") ### 使用心得 Code Whisperer 经过数十亿行代码的训练,可以根据评论和现有代码实时生成从代码片段到全函数的代码建议。绕过耗时的编码任务,加速使用不熟悉的 API 进行的构建,大大地提高了我的工作效率。同时,Code Whisperer 可以标记或筛选类似于开源训练数据的代码建议。获取相关开源项目的存储库 URL 和许可证,以便更轻松地查看它们并添加归因。 那么对于我个人来说呢,在我使用的过程中我算是深刻地体验到了 Code Whisperer的便捷性和高效性,相对于 Chatgpt 而言,Code Whisperer是一种更加针对于语音助手等场景开发的模型,主要是为了提高对话交互的效果,在使用的过程中,我发现人工智能能够很好的理解我的意图,为我提供更加方便,自然的对话体验。同时我也向身边的朋友介绍了 Code Whisperer,还没等他们使用多久,就已经对这实用的工具赞不绝口了。 我相信 Code Whisperer 在发展的过程中,仍旧存在一些小细节的处理不到位或使用过程中不便捷的体验,我也相信 Code Whisperer 会发展地越来越好。
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