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 AWS Toolkit

    

    找到名称为 AWS 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，AWS 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：aws-toolkit-vscode

    插件地址：AWS Toolkit

    开源协议：Apache License Version 2.0

    从下载次数来看，AWS 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AWS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AWS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AWS 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

      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AWS 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AWS 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 = false
      2023-09-25 11:36:41 [DEBUG]: codewhisperer: isValidCodeWhispererConnection = true
      2023-09-25 11:36:41 [VERBOSE]: telemetry: emitted metric "vscode_executeCommand"
      2023-09-25 11:36:41 [DEBUG]: CodeWhisperer finished fetching crossfile context out of 0 files
      2023-09-25 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-548baeb748aa
      2023-09-25 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-548baeb748aa
      2023-09-25 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()
      

      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.
        

        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：

          

          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): 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VSCode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VSCode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。