【AI帮我写代码,上班摸鱼不是梦】手摸手图解CodeWhisperer的安装使用

简介: 除了借助ChatGPT通过问答的方式生成代码,也可以通过IDEA插件在写代码是直接帮助我们生成代码。目前,IDEA插件有CodeGeeX、CodeWhisperer、Copilot。其中,CodeGeeX和CodeWhisperer是完全免费的,Copilot是收费的,每月10美元。下面我们来了解CodeWhisperer的安装和使用,如果你还想了解其他的可以在评论告诉我。

IDEA插件

除了借助ChatGPT通过问答的方式生成代码,也可以通过IDEA插件在写代码是直接帮助我们生成代码。

目前,IDEA插件有CodeGeeX、CodeWhisperer、Copilot。其中,CodeGeeX和CodeWhisperer是完全免费的,Copilot是收费的,每月10美元。

下面我们来了解CodeWhisperer的安装和使用,如果你还想了解其他的可以在评论告诉我。

CodeWhisperer简介

CodeWhisperer是亚⻢逊出品的一款基于机器学习的通用代码生成器,可实时提供代码建议。

在编写代码时,它会自动根据您现有的代码和注释生成建议。从单行代码建议到完整的函数,它可为您提供各种大小和范围的个性化建议。

CodeWhisperer 还可以扫描您的代码以突出显示和定义安全问题。

CodeWhisperer,经过数十亿行代码的精细训练,能够根据您的评论和现有代码实时生成从代码片段到完整函数的代码建议。让您轻松跳过耗时的编码任务,加快在使用不熟悉的API进行构建的过程。

CodeWhisperer还能够标记或筛选出类似于开源训练数据的代码建议,为您提供相关开源项目的存储库URL和许可证,使您能更轻松地查看它们并添加归因。

通过扫描您的代码,CodeWhisperer能检测到难以发现的漏洞,并为您提供代码建议以立即修复这些漏洞。遵循跟踪安全漏洞的最佳实践,例如遵循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。

CodeWhisperer适应您的工作方式,支持15种编程语言,包括Python、Java和JavaScript,以及您最喜欢的集成开发环境(IDE),如VS Code、IntelliJ IDEA、AWS Cloud9、AWS Lambda控制台、JupyterLab和Amazon SageMaker Studio。

在预览期间,Amazon举办了一场生产力挑战赛。结果显示,使用Amazon CodeWhisperer的参与者成功完成任务的可能性比未使用CodeWhisperer的参与者高出27%,平均完成任务的速度快了57%。

CodeWhisperer提供了IDEA插件,⽬前可以免费使⽤,使⽤起来也⽐较简单。

安装CodeWhisperer

在IDEA中打开配置窗⼝,选择Plugins,搜索"AWS Toolkit",点击Install,点击OK按钮,如下图:

安装完之后重启IDEA,如下图:

温馨提示:如果搜不到该插件,请将IDEA升级⾄较新版本,亲测是IDEA 2022是可以安装的。

打开AWS Toolkit视图(菜单View/Tool Windows/AWS Toolkit),点击"Developer Tools"tab⻚⾯,选择“CodeWhisperer/Start",如下图:

弹出的窗⼝中选择“Use a personal email to sign up and sign in with AWS Builder ID",点击“Connect”按钮,如下图:

在弹出的窗⼝中,选择“Open and Copy Code”,如下图:

此时会在浏览器中打开⼀个⻚⾯,按ctrl-v粘贴code值,点击“Next“,如下图:

输⼊邮箱地址,点击"Next",如下图:

输⼊名字,点击“Next”,CodeWhisperer会向邮箱中发送⼀个验证码,如下图:

打开邮箱,可以看到验证码,如下图:

复制验证码,粘贴到输入框,点击“Verify”按钮,如下图:

设置密码,点击“Create AWS Builder ID“,如下图:

在最后⼀个⻚⾯中点击“Allow”按钮,如下图:

出现如下提示后,即表示注册AWS builder ID成功,如下图:

返回IDEA,在AWS Toolkit视图中的Developer Tools中可以打开或关闭代码⽣成功能,如下图:

使⽤CodeWhisperer

新建⼀个类,写出冒泡排序的注释,,代码如下:

package one.more;

public class SortUtils {
   
   
    /**
     * 冒泡排序
     */

}

可以看到右下⻆的CodeWhisperer图标前⾯有⼀个圈,表示正在⽣成代码中,如下图:

代码⽣成完毕,会出现如下界⾯:

可以看到,CodeWhisperer已经⽣成了代码,此时可以按下 Tab 键确认代码,也可以点击"Previous"或"Next"切换不同的代码,最后按 Tab 键确认。

生成函数名以后,还可以生成函数体,如下图:

最终,生成的代码是这样的:

package one.more;

public class SortUtils {
   
   
    /**
     * 冒泡排序
     */
    public static void bubbleSort(int[] arr) {
   
   
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
   
   
            for (int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) {
   
   
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
   
   
                    int temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j + 1];
                    arr[j + 1] = temp;
                }
            }
        }
    }
}

注释写的越精确,⽣成的代码质量越好。当然,CodeWhisperer⽣成的代码并不总是正确或最优,需要视情况进⾏修改或优化。

总结

Amazon CodeWhisperer,经过数十亿行Amazon和公开代码的训练,能够理解用自然语言(英语)编写的评论,并实时生成多个代码建议,以提高开发人员的工作效率。该服务直接在集成开发环境(IDE)的代码编辑器中为完整的函数和逻辑代码块(通常由10-15行代码组成)提供建议。生成的代码与您编写代码的方式相似,遵循您的风格和命名规则。我们可以快速接受排在首位的建议(按Tab键)、查看更多建议(按箭头键)或继续编写自己的代码。在接受代码建议之前,请务必审查并可能需要编辑以确保完全符合您的预期。在键入过程中,CodeWhisperer甚至会主动提供完成注释的建议。

相关文章
|
7月前
|
数据采集 人工智能 监控
零代码改造!LoongSuite AI 采集套件观测实战
在 AI 时代,随着模型和应用侧的快速演化,对于推理过程,成本和性能显得尤为重要,而端到端的 AI 可观测是其中至关重要的一环。本文将介绍端到端 AI 可观测的基本概念与痛点,并通过阿里云可观测团队最新开源的 AI 采集套件 LoongSuite Agent 来对大模型应用进行全链路可观测以解决这些痛点。帮助客户无侵入,低成本地进行全链路的大模型可观测。
698 64
零代码改造!LoongSuite AI 采集套件观测实战
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 IDE
模型微调不再被代码难住!PAI和Qwen3-Coder加速AI开发新体验
通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源,阿里云人工智能平台 PAI 支持云上一键部署 Qwen3-Coder 模型,并可在交互式建模环境中使用 Qwen3-Coder 模型。
1160 109
|
6月前
|
人工智能 IDE Java
AI Coding实践:CodeFuse + prompt 从系分到代码
在蚂蚁国际信贷业务系统建设过程中,技术团队始终面临双重考验:一方面需应对日益加速的需求迭代周期,满足严苛的代码质量规范与金融安全合规要求;另一方面,跨地域研发团队的协同效率与代码标准统一性,在传统开发模式下逐渐显现瓶颈。为突破效率制约、提升交付质量,我们积极探索人工智能辅助代码生成技术(AI Coding)的应用实践。本文基于蚂蚁国际信贷技术团队近期的实际项目经验,梳理AI辅助开发在金融级系统快速迭代场景中的实施要点并分享阶段性实践心得。
1429 25
AI Coding实践:CodeFuse + prompt 从系分到代码
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
氛围编程陷阱:为什么AI生成代码正在制造大量"伪开发者"
AI兴起催生“氛围编程”——用自然语言生成代码,看似高效实则陷阱。它让人跳过编程基本功,沦为只会提示、不懂原理的“中间商”。真实案例显示,此类项目易崩溃、难维护,安全漏洞频出。AI是技能倍增器,非替代品;真正强大的开发者,永远是那些基础扎实、能独立解决问题的人。
607 11
氛围编程陷阱:为什么AI生成代码正在制造大量"伪开发者"
|
7月前
|
人工智能 数据可视化 定位技术
不会编程也能体验的 AI 魔法,外滩大会代码原生地等你解锁
不会编程也能体验的 AI 魔法,外滩大会代码原生地等你解锁
531 39
|
7月前
|
人工智能 测试技术 开发工具
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%?
AI编码采纳率低的根本原因在于人类期望其独立完成模糊需求,本文提出了解决之道,讲解如何通过结构化文档和任务拆解提高AI的基础可靠性。
1679 24
|
6月前
|
人工智能 机器人 测试技术
AI写的代码为何金玉其外败絮其中
本文分析AI编码看着好看其实很烂的现象、原因,探索行之有效的的解决方案。并从理论上延伸到如何更好的与AI协作的方式上。
247 3
|
7月前
|
数据采集 人工智能 监控
零代码改造!LoongSuite AI 采集套件观测实战
本文介绍了AI应用生态的快速发展及可观测性的重要性,重点阐述了LLM(大语言模型)应用的复杂性对全链路监控的需求。LoongSuite作为开源的可观测性数据采集套件,提供无侵入式埋点、全栈观测与多语言支持,助力AI应用实现从端侧到模型层的端到端链路追踪,提升系统稳定性与运维效率。
386 1
|
6月前
|
人工智能 监控 Java
零代码改造 + 全链路追踪!Spring AI 最新可观测性详细解读
Spring AI Alibaba 通过集成 OpenTelemetry 实现可观测性,支持框架原生和无侵入探针两种方式。原生方案依赖 Micrometer 自动埋点,适用于快速接入;无侵入探针基于 LoongSuite 商业版,无需修改代码即可采集标准 OTLP 数据,解决了原生方案扩展性差、调用链易断链等问题。未来将开源无侵入探针方案,整合至 AgentScope Studio,并进一步增强多 Agent 场景下的观测能力。
2554 78
|
6月前
|
人工智能 安全 开发工具
C3仓库AI代码门禁通用实践:基于Qwen3-Coder+RAG的代码评审
本文介绍基于Qwen3-Coder、RAG与Iflow在C3级代码仓库落地LLM代码评审的实践,实现AI辅助人工评审。通过CI流水线自动触发,结合私域知识库与生产代码同仓管理,已成功拦截数十次高危缺陷,显著提升评审效率与质量,具备向各类代码门禁平台复用推广的价值。(239字)
1211 24

热门文章

最新文章