写点什么

全方位深度测评 AI 代码助手 Amazon Q Developer

  • 2023-11-29
    北京
  • 本文字数:6187 字

    阅读完需:约 20 分钟

大小:2.18M时长:12:41
全方位深度测评 AI 代码助手 Amazon Q Developer

背景


随着互联网技术的不断发展,程序员们面临着越来越多的挑战,如代码复杂度不断提高、代码错误难以避免、团队协作效率低下等。传统的开发工具已经无法满足程序员们的需求,因此这几年基于人工智能技术的代码助手应运而生。AI 代码助手的目的是通过自动化的方式帮助程序员提高开发效率、减少错误、提高代码质量,同时还可以帮助程序员快速学习新技术、更快,更安全地构建应用程序,提高团队协作效率。可以说 AI 代码助手成为当今软件开发领域的重要趋势之一。本篇文章就来深度测评一下 AI 代码助手 Amazon CodeWhisperer

Amazon CodeWhisperer 介绍


Amazon CodeWhisperer 是亚马逊云科技推出的 AI 代码助手,目的是帮助开发者更快,更安全地构建应用程序。作为智能编程助手,它经过了非常多的优秀开源代码训练,参与训练的代码都是具有良好的扩展性,安全性,优雅等特点,利用它编写的代码能够很快地写出健壮,优雅,具有很高扩展性的代码。 此外它还可以扫描代码来检测难以发现的漏洞,获取代码建议来立即修复漏洞。总的来说它具有以下特性:

特性

  • 实时生成代码片段或全函数的代码建议

  • 获取相关开源项目的存储库信息

  • 扫描代码漏洞,给出修复建议

  • 支持 Python,Java,JavaScript 等 15 中编程语言

  • 支持 VS Code,IntelliJ IDEA,Amazon Cloud9、Amazon Lambda 控制台、JupyterLab 和 Amazon SageMaker Studio 等集成开发环境

以上就是 Amazon CodeWhisperer 的介绍,下面进入正在的测评阶段。


主要从以下几方面进行测评:

  • 用户体验 (包括,安装,配置,文档资料)

  • 功能使用(包括,上手难度,使用复杂度,安全,准确度)

  • 场景实践(以具体业务场景体验功能)

安装,配置也是测评的一部分,下面就从最开始的安装开始体验。

安装配置 Amazon CodeWhisperer


本次安装使用的在 Windows 10 的 VS Code 上进行的。作为 AI 智能代码助手,它是以 IDE 插件的方式存在的。这样能够很好地与 IDE 相关功能无缝结合。提升开发效率,增强用户体验。

打开 VS Code,在插件列表中搜索  Amazon Toolkit



找到名称为 Amazon Toolkit 的插件,点击 Install 按钮进行安装。有时安装后,需要重载一下 VS Code 才能用。


笔者写这篇文章时,Amazon Toolkit 最新的版本是 1.91.0,如果有读者安装的与笔者的功能不同,请检查下版本是否一致。以下是该插件的一些基本信息:


版本:1.91.0

下载次数:1,663,326

Git 仓库:amazon-toolkit-vscode

插件地址:Amazon Toolkit

开源协议:Apache License Version 2.0

从下载次数来看,Amazon Toolkit 是一个非常受欢迎的插件。


在安装完成后,你可以在左侧的侧边栏,看到一个 Amazon 的图标,点击它就会出现插件的面板。如下:



该插件主要包括三种功能:

  • Amazon CodeCatalyst 统一的软件开发服务,可在 Amazon 上快速构建和交付应用程序。

  • CDK 云应用程序资源

  • Amazon CodeWhisperer 智能代码助手。


要使用这些功能,需要用户先连接 Amazon 服务。

当我们需要使用 Amazon CodeWhisperer, 只需要点击 CodeWhisperer 下的 Star 按钮,然后再点击 Sign in 按钮,如下图:



如果你没有 Amazon 账号,也没关系,点击按钮后,会弹出一个重定向弹窗,点击 Proceed To Brower,使用浏览器继续。



点击按钮会 页面显示大致如下



点击确认并继续






总体步骤就是,输入邮箱,姓名 → 验证邮箱 → 填写密码 → 允许 Amazon Toolkit 访问数据

整体流程非常顺畅,安装,配置三分钟内就能完成。

授权后,插件就开始工作了。我们也可以开始愉快地工作了。



此外值得一提的是,该插件还提供了一种专业版的功能,不过要配置 IAM 身份中心,这部分我们暂时不表。


在安装并配置 Amazon CodeWhisperer 后,在编码时会自动开启代码建议。同时你也可以收到去获取代码建议。在 Windows 平台的 VS Code 上,使用 Alt + C 键,使用 Tab 键来插入当前的建议代码块。使用左右键来切换代码块。

具体场景


下面我们在具体的场景中来体验 Amazon CodeWhisperer

使用 Code Whisperer 开发数据可视化图表


场景一:作为一名前端开发者,我们经常会遇到使用图表库开发一些可视化的图表,比如使用 Echarts 来开发一个折线图。


我们创建一个简单的 html,在页面内写入必要的信息,并在 script 标签中写入注释:


<script>  // 请使用 echarts 编写一个折线图

</script>
复制代码


然后按下 Alt + C 键,这时在 VS Code 会调出,html is currently not supported by CodeWhisperer。

如下图:



目前 CodeWhisperer 还不支持 html 文件的代码建议。所以我们需要先创建一个 js,然后在 html 文件中引入。


我们在 js 文件中,使用注释写下需要实现的功能,然后按下 Alt + C 键。就会出现如下图:



在检查过给出的建议代码后,确定是我们需要的,按下 Tab 键,来获取插入当前区域。

更加具体的交互可以先下面的动图:



这是一个非常实用的场面,避免了花费大量时间去查询 Echarts 文档。要知道 Echarts 的配置文档是非常多的。下图是密密麻麻的 Echarts 图表配置项:



编写一个 Python 的浏览器自动化脚本


作为一名开发人员,我们经常会遇到一些重复的工作,比如这样一个场景,在某个网站上有一个销售榜单,我们需要实时监控这个表单,并将每天的数据汇总发到邮箱里。对于这样的重复性没有技术含量的工作,我们通常使用脚本来编写自动化脚本。下面我们就使用 Amazon CodeWhisperer 来编写一个这样的脚本,看看它是否能够帮助我们快速实现功能。


创建一个 auto-run.py 的文件,在文件里引入 selenium,并且使用代码注释写下要实现的功能,按下 Alt + C 键。交互动图如下:



根据动图大家可以看到,当按下 Alt + C 键时,只提供了一行代码建议,在按下左箭头键后,出现了四行的代码建议。整个流程是非常快速的。


给出的代码建议地完整地实现了, 使用 webdriver 打开 Chrome 浏览器,并且访问百度首页,但在输入关键词时,却把"拿我格子衫" 写成了“拿战校衫”。个人猜测是由于中文在大模型中有偏差造成的。换成英文就无此问题。


使用 Amazon CodeWhisperer 时,代码建议是非常快速的,这个快,除了靠个人感觉来评估,也有一些更为准确的数字来评估。Amazon CodeWhisperer 提供了一个日志面板,我们可以在 VS Code 的 Setting 配置面板里,找到 Amazon Toolkit 的配置项,找到 Log Level,将其调整为 debug。如下图:



调整后,我们选中 OUTPUT 面板,并将输出选位 Amazon Toolkit Logs,如下图:



当我们在编辑器中按下 Alt + C 键,底部的日志面板会打印出整个流程的日志:

打印信息大致如下


2023-09-25 11:36:41 [DEBUG]: command: running "aws.codeWhisperer"2023-09-25 11:36:41 [DEBUG]: command: running "_aws.auth.autoConnect"2023-09-25 11:36:41 [VERBOSE]: telemetry: emitted metric "vscode_executeCommand"2023-09-25 11:36:41 [DEBUG]: codewhisperer: Connection expired = false,                           secondaryAuth connection expired = false,                           connection is undefined = false2023-09-25 11:36:41 [DEBUG]: codewhisperer: isValidCodeWhispererConnection = true2023-09-25 11:36:41 [VERBOSE]: telemetry: emitted metric "vscode_executeCommand"2023-09-25 11:36:41 [DEBUG]: CodeWhisperer finished fetching crossfile context out of 0 files2023-09-25 11:36:41 [DEBUG]: CodeWhispererSupplementalContext:    isUtg: false,    isProcessTimeout: false,    contentsLength: 0,    latency: 0.2452000007033348,
2023-09-25 11:36:41 [DEBUG]: SSO token cache: loaded key: 5fa44ff1-8f20-4ed5-89be-548baeb748aa2023-09-25 11:36:42 [DEBUG]: Request ID: db72446b-5ee6-439f-af87-87800aa93d90, timestamp(epoch): 1695613002378, timezone: Asia/Shanghai, datetime: 9/25/2023, 11:36:42 AM, vscode version: '1.82.2', extension version: '1.91.0', filename: 'hello-selenium.py', left context of line: '', line number: 2, character location: 0, latency: 1047.5229000002146 ms.2023-09-25 11:36:42 [VERBOSE]: Recommendations:2023-09-25 11:36:42 [VERBOSE]: [0]driver = webdriver.Chrome()2023-09-25 11:36:42 [VERBOSE]: telemetry: emitted metric "codewhisperer_serviceInvocation"2023-09-25 11:36:42 [DEBUG]: SSO token cache: loaded key: 5fa44ff1-8f20-4ed5-89be-548baeb748aa2023-09-25 11:36:42 [VERBOSE]: telemetry: emitted metric "codewhisperer_perceivedLatency"2023-09-25 11:36:43 [DEBUG]: Request ID: b69b0f19-bf91-4fe3-b335-96268b567126, timestamp(epoch): 1695613003423, timezone: Asia/Shanghai, datetime: 9/25/2023, 11:36:43 AM, vscode version: '1.82.2', extension version: '1.91.0', filename: 'hello-selenium.py', left context of line: '', line number: 2, character location: 0, latency: 1041.122000001371 ms.2023-09-25 11:36:43 [VERBOSE]: Recommendations:2023-09-25 11:36:43 [VERBOSE]: [0]driver = webdriver.Chrome()driver.get("http://www.baidu.com")driver.find_element_by_id("kw").send_keys("拿战校衫")driver.find_element_by_id("su").click()2023-09-25 11:36:43 [VERBOSE]: [1]driver = webdriver.Chrome()driver.get("http://www.baidu.com")driver.find_element_by_id("kw").send_keys("拿战校衣")driver.find_element_by_id("su").click()
复制代码


根据打印日志的信息,基本的流程大致是这样的:


  • 时间戳:2023-09-25 11:36:41,日志以 DEBUG 级别开始,表示调试信息。

  • 命令执行:运行"aws.codeWhisperer"和"_aws.auth.autoConnect"两个命令。

  • 遥测数据:emitted metric “vscode_executeCommand”,表示执行了一个 VS Code 命令。

  • 检查 CodeWhisperer 连接状态:isValidCodeWhispererConnection 为 true,连接有效。

  • 检查 CodeWhisperer 获取 crossfile 上下文的结果:完成从一个文件中获取 crossfile 上下文。

  • 检查 CodeWhisperer 补充上下文信息: isUtg 为 false,isProcessTimeout 为 false,contentsLength 为 0,latency 为 0.245 秒。

  • SSO 令牌缓存:加载了 SSO 令牌缓存的键值对。

  • 请求 ID、时间戳、时区、日期时间、VS Code 版本、扩展版本、文件名、行号、字符位置、延迟等信息被记录。

  • 推荐建议:[0],建议使用 webdriver.Chrome() 来创建一个 Chrome 浏览器驱动对象。

  • 遥测数据:emitted metric “codewhisperer_serviceInvocation”,表示服务调用的度量数据。


使用 token 发起的 Request,整个请求中包含了这些信息:


timestamp(epoch): 1695613003423,timezone: Asia/Shanghai,datetime: 9/25/2023, 11:36:43 AM,vscode version: '1.82.2',extension version: '1.91.0',filename: 'hello-selenium.py',left context of line:  '',line number: 2,character location: 0,latency: 1041.122000001371 ms.
复制代码


其中有一个指标是 latency,表明延迟,即从用户按下 Alt+ C 键,到代码块出现这段时间。可以看到生成 4 行代码只用了 1s 左右,非常的迅速。


通过上述的两个实战案例,相信大家已经了解 Amazon CodeWhisperer 的常规使用。在使用时需要以下几点

使用时注意点


  • 实现功能需要提供一些上下文,比如使用的库和功能注释

  • 最好使用英文,中文可能出现乱码或繁体

  • 使用左箭头键和右箭头键选择最合适的代码块

  • html 和 yaml 文件暂时不支持


另外在使用的过程中,发现了一个不知是 VS Code 的问题还是插件的问题,就是在用鼠标切换代码建议时,当前索引没有改变,详见下图:


2.gif


根据上图 可以看到 切换代码建议, 1/5 一直都没有变, 用户无法感知当前显示的是第几个代码块。

插件代码解析


为了更加了解这个产品,我仔细阅读了该插件的源码,它的代码托管在 GitHub,主要功能代码存放在 src/codewhisperer 目录里。


Amazon CodeWhisperer 的插件入口在此处,https://github.com/aws/aws-toolkit-vscode/blob/master/src/codewhisperer/views/securityPanelViewProvider.ts

这段代码是一个名为 SecurityPanelViewProvider 的类,它实现了 vscode.WebviewViewProvider 接口。这个类主要用于在 Visual Studio Code 中打开一个特定的文件并在安全扫描面板中显示代码扫描结果。


以下是该类的主要方法和功能:


makeUri(...args: Parameters<typeof openEditorAtRange>): vscode.Uri: 这个方法用于根据给定的路径和行号范围创建一个 URI,用于在 openEditorAtRange 方法中打开编辑器。

openEditorAtRange(path: string, startLine: number, endLine: number): 这个方法接受一个文件路径和开始、结束行号,然后在 VS Code 中打开该文件并在指定的行范围内高亮显示问题。

persistLines(): 这个方法用于持久化处理过的行信息。

addLines(securityRecommendationCollection: AggregatedCodeScanIssue[], editor: vscode.TextEditor | undefined): 这个方法用于将扫描结果添加到安全面板中,并更新视图。

update(): 这个方法用于更新视图,将处理好的 HTML 内容设置到 webview 中。

persistLine(panelSet: SecurityPanelSet, index: number): 这个方法用于持久化单个处理过的行信息。

addUnclickableWarningItem(item: SecurityPanelItem) 和 addUnclickableInfoItem(item: SecurityPanelItem): 这两个方法分别用于添加不可点击的警告项和信息项。

addClickableWarningItem(item: SecurityPanelItem) 和 addClickableInfoItem(item: SecurityPanelItem): 这两个方法分别用于添加可点击的警告项和信息项,它们会生成一个包含文件路径和行号范围的 URI,并将其设置为链接的 href 属性,以便用户可以点击查看文件并在 VS Code 中打开。

学习资料与文档


虽然 Amazon CodeWhisperer 使用起来非常简单,但官方还是提供了很多学习资料,覆盖各个阶段的学习者。

如果你想要获取更多有关它的资料 可以查阅官方文档 https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/下面是几篇帮助你快速了解 Amazon CodeWhisperer 的视频教程。

利用 VS Code 开始使用 Amazon CodeWhisperer

利用 Amazon CodeWhisperer 创建基于 Python 的事件驱动型 Serverless App

利用 Amazon CodeWhisperer 创建基于 Java 的事件驱动型 Serverless App

总结


总的来讲,Amazon CodeWhisperer 是一款非常优秀的智能编程助手,它能够理解代码的功能和结构,并根据这些信息自动生成注释。这有助于提高代码的可读性和可维护性,同时也能帮助开发人员更好地理解他们正在编写的代码。


本文介绍了Amazon CodeWhisperer 的背景和特性,并测评了它在实际开发场景中的优秀表现。此外,也给出了一些 Amazon CodeWhisperer 的教程视频。


总之,Amazon CodeWhisperer 是一种借助 AI 大模型创新性的工具,它有助于改善代码质量和软件开发效率,并帮助开发人员更快速,更安全地开发应用,大家快快用起来,也期待 Amazon CodeWhisperer 能够更新更多的功能。

2023-11-29 10:409672

评论 1 条评论

发布
用户头像
请问是怎么支持中文的?
2024-01-15 20:25 · 广东
回复
没有更多了
发现更多内容

缓存数据的淘汰之路(上)

卢卡多多

28天写作 签约计划第二季 12月日更

百万级 QPS 业务新宠,金山办公携手 Apache APISIX 打造网关实践新体验

API7.ai 技术团队

云原生 API网关 wps API Gateway Apache APISIX

普华基础软件加入龙蜥并成为理事单位,共创开源操作系统新生态

OpenAnolis小助手

龙蜥社区

云ERP系统究竟是什么?

低代码小观

流程管理 ERP 业务流程管理 业务流程自动化

ONES X 蓝城兄弟|有机的研发管理改进是最健康的颠覆

万事ONES

项目管理 ONES 项目管理工具

自定义View:如何实现点击图标旋转的动画效果

Changing Lin

12月日更

Python代码阅读(第69篇):首字母大小写变换

Felix

Python Code 字符串 阅读代码 Python初学者

30个类手写Spring核心原理之环境准备(1)

Tom弹架构

Java spring 源码

java序列化实现原理和深度分析

Java个体户

Java

2021年11月国产数据库大事记

墨天轮

数据库 opengauss TiDB oceanbase 国产数据库

构建信创基础软硬件共同体,DataPipeline与中科曙光完成产品兼容互认证

DataPipeline数见科技

大数据 中间件 服务器 数据融合

博睿数据携手火山引擎,共建新云新未来

博睿数据

想给用户天涯若比邻的体验?业务全球化面临的三重挑战

声网

网络

架构实战营模块一学习总结

Evan

架构实战营

基于云的技术架构设计实践-第5篇

hackstoic

数据分析 云原生 数据可视化 业务分析 签约计划第二季

探索圈外的世界 | GTLC 全球技术领导力峰会·厦门站圆满收官

TGO鲲鹏会

区块链 方法论 技术管理 GTLC

Veritas:2022年数据安全及合规领域行业预测

WorkPlus

缓存数据的淘汰之路(中)

卢卡多多

缓存 28天写作 签约计划第二季 12月日更

使用 HTML、CSS 和 JavaScript 制作的随机密码生成器

海拥(haiyong.site)

JavaScript 密码 28天写作 签约计划第二季 12月日更

缓存数据的淘汰之路(下)

卢卡多多

缓存 28天写作 签约计划第二季 12月日更

2021年11月云主机性能评测报告

博睿数据

云主机 博睿数据 数据链DNA

FPGA大发展!现在或许是从事FPGA行业的最好时代

科技新消息

架构实战营模块一作业

Evan

架构实战营

斟茶兵——远程进程管理

白粥

进程管理 运维开发 系统维护 离职交接 日常工作

PackML从会到不会——状态、管理标签(5)

陈的错题集

标准化 PackML

Gartner预测全球人工智能软件市场将在2022年达到620亿美元规模

WorkPlus

EMQ 映云科技走进高校,与浙大城市学院联合促进物联网人才培养

EMQ映云科技

物联网 mqtt

Cypress 基础 - 元素的定位

汪子熙

CSS html Cypress 28天写作 12月日更

2600亿!全球最大中文单体模型鹏城-百度·文心发布

百度大脑

人工智能

你以为Vue3封装一个弹框组件很简单?

CRMEB

一周信创舆情观察(11.29~12.5)

统小信uos

全方位深度测评 AI 代码助手 Amazon Q Developer_亚马逊云科技_拿我格子衫来_InfoQ精选文章