编程范式变革进行时 —— Amazon CodeWhisperer 实践全流程及测评分析报告

> 本系列文章，是广大开发者及媒体向我们投稿的 **[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)** 评测及心得，与您分享实战体验，向您呈现更实用的信息。敬请关注！ ***作者**：中杯可乐多加冰* ### **基于 LLM 的辅助编程——编程范式变革进行时** 大语言模型（Large Language Model）是当下人工智能领域的热点话题之一，它代表着自然语言处理技术的新高度，为开发者提供了改变编程方式的可能性。 大语言模型凭借其复杂的神经结构和参数，通过海量的数据训练，能够模拟人类的语言理解和生成过程，具备上下文学习、指令遵循、逻辑链的推理策略等能力，而这种能力的突破性进展让 AI 编程也成为现实。 在传统的编程范式中，开发人员需要手动编写一行行代码完成特定任务，会耗费大量时间和精力。但大语言模型在编程中的应用，使得开发者不再需要受限于特定的编程语言，只需要用自然语言描述他们的意图和需求，进而更快地开发原型、验证想法、快速迭代功能。简单地说，以前只有程序员能够读懂的代码，现在变成了人人都能理解的自然语言，编程的门槛被大幅降低，会编程和不会编程的同学，都可以接触一下来提高自己的日常生产力！  今天要测评的正是一款基于大语言模型的编程助手：[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)。作为亚马逊云科技出品的一款生成式 AI 编程工具，其经过了数十亿行级别代码的训练和调参，可以根据注释和现有代码实时生成从代码片段到全函数的代码建议，还可以扫描难以发现的代码漏洞，检查潜在的安全问题。 ### **Amazon CodeWhisperer + VS Code 安装与配置** #### **2.1 扩展安装** 首先，打开 `Visual Studio Code` 工具，点击左侧扩展栏 - 搜索 `Amazon Toolkit` 工具。可以看到，官方已经开发并一直维护着这个插件套件：  点击安装，将最新版本的工具包安装到 VS Code 中，成功后在左侧的状态栏会出现一个新图标，代表我们已经安装成功，进行如下配置： #### **2.2 配置** 点击图标，打开工具包面板到[开发人员工具](https://aws.amazon.com/cn/developer/tools/?trk=cndc-detail)（ `Developer Tools` ）选项，点击 `CodeWhisperer-Start` ，找到 `Amazon CodeWhisperer` 面板，注册或者登陆，连接 `Amazon Builder ID` ：  使用浏览器打开跳出的绑定页面，并且确认绑定代码是否相同，然后点击确认并继续：  没有账号的可以在浏览器跳出的步骤中， Amazon Builder 账号不需要绑定信用卡，只需要使用邮箱注册账号即可。注册或者登陆成功后，直接点击 Allow 就可以授权使用 [Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)，授权成功后，可以看到开发者选项中的 CodeWhisperer 被成功激活，就能够开始使用了！  ### **Amazon CodeWhisperer 实践全流程** #### **3.1 Amazon CodeWhisperer 基础实验** 要愉快地使用 [Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)，我们要学习如何给它下 Prompt 提示、如何使用快捷键、如何高效使用 [Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 辅助编写项目： 1、输入注释为： `say hello world` ，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 会自动根据注释我们想要打印 helloworld，其自动为我们补全了 `console.log(Hello World!)` 部分：  2、下面，我们开始上难度，输入注释为 `Traverse a binary tree in middle order` （中序遍历），[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 生成了一段递归式的代码： ```js // Traverse a binary tree in middle order const middleOrder = (root) => { if (root) { middleOrder(root.left); console.log(root.val); middleOrder(root.right); } } ``` 3、然后我们试试算法方面：写一个中文注释，注释内容为：二分查找一个数组，可以看到 [Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 马上写出了一个标准的二分查找方法：  4、最后我们试试应用方面，题目来自力扣455.分发饼干，题目描述如下： > 假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i，都有一个胃口值g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >=g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。 将题目要求用注释注起来，然后按 Tab 键，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 会自动理解题意要求，并且帮我们自动写了这样的一段代码，提交到力扣中，完美 Accept！  #### **3.2 Amazon CodeWhisperer 项目实践** 实验证明，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 已经能够在需求性的语言理解、算法、应用题开发上面发挥极大的辅助作用，基本上只需要输入注释，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 就会为输入的需求自动提供建议，在没有收到建议时也可以使用 Option + C 或 Alt + C 快捷方式手动触发。借助 [Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)，我们尝试开发了一款 Web 端的项目，详细的界面原型、项目结构以及实践的过程等内容，大家可以点击这里，在3.2部分查看。 ### **Amazon CodeWhisperer 测评分析报告** #### **4.1 功能性分析** 对于常见的编程功能方面，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 的作用在于能够完成自动化编码工作，可以大大减少开发人员的代码输入量，主要功能有自动代码补全、实时错误检测和建议、安全扫描，其中： **1、代码补全功能**：它能够根据上下文提供准确的建议，根据注释或者代码上下文准确预测我想要使用的变量、函数和类名，并提供相应的补全选项。这种智能化的补全功能使编码过程更流畅便捷，对于不同的需求场景、开发环境、上下文代码，其提供了不同风格的补全和不同偏向的建议。  **2、实时建议**：[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 具备出色的实时错误检测和建议。它会在编写代码的同时，发现并提示潜在的错误和问题，帮助遵循最佳实践和规范，不仅如此，其还可以根据上下文自动生成虚拟数据：  **3、安全扫描**：[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 可以扫描代码以检测难以发现的漏洞，并获取代码建议以立即修复这些漏洞。它遵循跟踪安全漏洞的最佳实践，例如开放全球应用程序安全项目（OWASP）概述的漏洞，或者不符合加密库最佳实践及其他类似安全最佳实践的漏洞。 #### **4.2 代码质量分析** 从代码质量方面来分析，生成的代码必须符合编程规范、具有可读性、可维护性和高效性： **1、代码规范**：经过上述体验和实践，可以看到 [Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 遵循一致的命名规范、命名约定、良好的代码块和层级结构，能够正确使用缩进、表达式和语句的书写方式，易于人们理解并迅速掌握其数据和功能转换，比如下面输入 standardDeviation 函数名表示想求标准差，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 为我们写出的代码无论从命名，还是从逻辑方面都非常规范：  **2、高效性**：从实际体验角度来讲，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 提示的代码简洁明了，而且知道很多常用的正则表达，比如下面一个相对复杂的 Regular Expression，可以判断字符串是否符合邮箱规则：  #### **4.3 用户体验度分析** **1、易用程度**：可以按快捷键调用 Amazon Codewhisperer，允许用户根据特定需求进行自定义和定制，而且可以通过自动优化代码、智能代码提示、代码格式化、代码重构和代码审查等功能来提高代码的质量和效率。  **3、多环境和多语言支持**：[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 插件可以在 Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、PyCharm 等等多种流行的开发工具和集成开发环境（IDE）兼容安装；另外，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 被内置了 Amazon Cloud9 和 Amazon Lambda 控制台, 也可以在 JupyterLab、[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) Studio、以及 Amazon Glue Studio Code 中通过加入 CodeWhisperer extension 进行使用。在语言方面，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 支持 Python、Java、JavaScript、TypeScript、C#、Go、 Rust、PHP、Ruby、Kotlin、C、C++、Shell 脚本、SQL 和 Scala 等多种编程语言，覆盖多种编程场景。 最后，从个人的角度来讲，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 已经足够作为高级辅助工具承担很大一部分同质化的繁杂工作，测试与工程实践均证明其可以用友好的交互方式提供代码建议，帮助提高编码效率和生产力，让开发者专注于改进和重构其他核心工作。另一方面，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 也可以做漏洞检查、注释生成、文档生成、单元测试等多种工作。 当然，由于篇幅原因，这些只是 [Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 的部分功能，还有更多使用技巧、提示方案和最佳实践等着关注和发掘！ 欢迎大家一起来参与体验前沿 AI 编程助手 [Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)，赢取万元 re:Invent 2023 拉斯维加斯云计算盛会门票，与业内最杰出的领袖与创新者，共享盛大的技术研讨会！ 扫描下方二维码，加入「**云上探索实验室**」，开启 AI 与编程的探索之旅！