Wie Accenture Amazon CodeWhisperer verwendet, um die Entwicklerproduktivität zu verbessern

Amazon Code Whisperer ist ein KI-Codierungsbegleiter, der hilft, die Produktivität von Entwicklern zu verbessern, indem Codeempfehlungen basierend auf ihren Kommentaren in natürlicher Sprache und Code in der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) generiert werden. CodeWhisperer beschleunigt den Abschluss von Codierungsaufgaben, indem Kontextwechsel zwischen der IDE und Dokumentation oder Entwicklerforen reduziert werden. Mit Echtzeit-Codeempfehlungen von CodeWhisperer können Sie sich auf die IDE konzentrieren und Ihre Codierungsaufgaben schneller erledigen.

CodeWhisperer basiert auf einem Large Language Model (LLM), das auf Milliarden von Codezeilen trainiert wurde und als Ergebnis gelernt hat, wie man Code in 15 Programmiersprachen schreibt. Sie können einfach einen Kommentar schreiben, der eine bestimmte Aufgabe in einfachem Englisch umreißt, z. B. „eine Datei in S3 hochladen“. Basierend darauf bestimmt CodeWhisperer automatisch, welche Cloud-Dienste und öffentlichen Bibliotheken für die angegebene Aufgabe am besten geeignet sind, baut den spezifischen Code on the fly und empfiehlt die generierten Code-Snippets direkt in der IDE. Darüber hinaus lässt sich CodeWhisperer nahtlos in Ihren Visual Studio Code und Ihre JetBrains-IDEs integrieren, sodass Sie konzentriert bleiben und die IDE nie verlassen müssen. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels unterstützt CodeWhisperer Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell und SQL.

In diesem Beitrag veranschaulichen wir, wie Accenture CodeWhisperer in der Praxis einsetzt, um die Entwicklerproduktivität zu verbessern.

„Accenture verwendet Amazon CodeWhisperer, um die Codierung im Rahmen unserer Best-Practice-Initiative für Softwareentwicklung in unserer Velocity-Plattform zu beschleunigen“, sagt Balakrishnan Viswanathan, Senior Manager, Tech Architecture bei Accenture. „Das Velocity-Team suchte nach Möglichkeiten, die Entwicklerproduktivität zu verbessern. Nachdem wir nach mehreren Optionen gesucht hatten, stießen wir auf Amazon CodeWhisperer, um unseren Entwicklungsaufwand um 30 % zu reduzieren, und wir konzentrieren uns jetzt mehr auf die Verbesserung von Sicherheit, Qualität und Leistung.“

Vorteile von CodeWhisperer

Das Accenture Velocity-Team nutzt CodeWhisperer, um seine Projekte für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zu beschleunigen. Die folgende Zusammenfassung hebt die Vorteile hervor:

• Das Team verbringt weniger Zeit mit der Erstellung von Boilerplates und sich wiederholenden Codemustern und mehr Zeit mit dem, was wirklich zählt: der Entwicklung großartiger Software
• CodeWhisperer befähigt Entwickler, KI verantwortungsbewusst einzusetzen, um syntaktisch korrekte und sichere Anwendungen zu erstellen
• Das Team kann ganze Funktionen und logische Codeblöcke generieren, ohne Codeschnipsel aus dem Internet suchen und anpassen zu müssen
• Sie können das Onboarding für unerfahrene Entwickler oder Entwickler, die mit einer unbekannten Codebasis arbeiten, beschleunigen
• Sie können Sicherheitsbedrohungen früh im Entwicklungsprozess erkennen, indem sie den Sicherheitsscan nach links in die IDE des Entwicklers verlagern

In den folgenden Abschnitten diskutieren wir einige der Möglichkeiten, wie das Accenture Velocity-Team CodeWhisperer im Detail verwendet hat.

Einarbeitung von Entwicklern in neue Projekte

CodeWhisperer hilft Entwicklern, die mit AWS nicht vertraut sind, Projekte, die AWS-Services nutzen, schneller voranzutreiben. Neue Entwickler bei Accenture konnten Code für AWS-Dienste wie z Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3) und Amazon DynamoDB. In kurzer Zeit konnten sie produktiv sein und zum Projekt beitragen. CodeWhisperer unterstützte Entwickler, indem es Codeblöcke oder zeilenweise Vorschläge bereitstellte. Es ist auch kontextsensitiv. Das Ändern der Anweisungen (Kommentare) in spezifischere Ergebnisse führt dazu, dass CodeWhisperer relevanteren Code generiert.

Boilerplate-Code schreiben

Entwickler konnten CodeWhisperer verwenden, um die Voraussetzungen zu erfüllen. Sie konnten eine Vorverarbeitungsdatenklasse erstellen, indem sie einfach „Klasse zum Erstellen eines Vorverarbeitungsskripts für ML-Daten“ eingaben. Das Schreiben des Vorverarbeitungsskripts dauerte nur wenige Minuten, und CodeWhisperer konnte ganze Codeblöcke generieren.

Entwicklern helfen, in unbekannten Sprachen zu programmieren

Ein Java-Benutzer, der neu im Team war, konnte mithilfe von CodeWhisperer ganz einfach mit dem Schreiben von Python-Code beginnen, ohne sich Gedanken über die Syntax machen zu müssen.

Erkennen von Sicherheitslücken im Code

Entwickler konnten Sicherheitsprobleme durch Auswahl erkennen Führen Sie einen Sicherheitsscan durch in ihrer IDE. Detaillierte Einblicke zu den gefundenen Sicherheitsproblemen werden direkt in der IDE bereitgestellt. Dies hilft Entwicklern, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

"Als Entwickler können Sie mit CodeWhisperer Code schneller schreiben“, sagt Nino Leenus, AI Engineering Consultant bei Accenture. „Darüber hinaus hilft Ihnen CodeWhisperer dabei, genauer zu codieren, indem Tippfehler und andere typische Fehler mithilfe künstlicher Intelligenz beseitigt werden. Für einen Entwickler ist es mühsam, denselben Code mehrmals zu schreiben. Durch die Empfehlung der nachfolgenden Codeteile, die Sie möglicherweise benötigen, reduzieren KI-Codevervollständigungstechnologien solche sich wiederholende Codierungen.“

Zusammenfassung

Dieser Beitrag stellt CodeWhisperer vor, einen KI-Codierungsbegleiter von Amazon. Das Tool verwendet ML-Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, um Vorschläge und automatische Vervollständigung für Code bereitzustellen sowie ganze Funktionen und Klassen auf der Grundlage von Beschreibungen in natürlicher Sprache zu generieren. Dieser Beitrag hebt auch einige der Vorteile hervor, die Accenture bei der Verwendung von CodeWhisperer sieht, wie z. B. erhöhte Produktivität und die Möglichkeit, den Zeit- und Arbeitsaufwand für häufige Codierungsaufgaben zu reduzieren. Sie können CodeWhisperer noch heute in Ihrer bevorzugten IDE aktivieren. CodeWhisperer generiert automatisch Vorschläge basierend auf Ihrem vorhandenen Code und Ihren Kommentaren. Besuchen Amazon Code Whisperer um zu starten.

---

Über die Autoren

Balakrishnan Viswanathan ist AI/ML Solution Architect bei Accenture. In Zusammenarbeit mit AABG entwickelt und führt er hochmoderne Cloud-basierte Strategien aus, um verschiedene Herausforderungen im Zusammenhang mit KI/ML zu bewältigen. Balas Interessen liegen sowohl im Kochen als auch in Photoshop, wofür er eine Leidenschaft hat.

Shichar Kwatra ist ein auf KI/ML spezialisierter Lösungsarchitekt bei Amazon Web Services und arbeitet mit einem führenden globalen Systemintegrator zusammen. Mit über 500 Patenten in den Bereichen KI/ML und IoT hat er sich den Titel eines der jüngsten indischen Meistererfinder verdient. Shikhar hilft bei der Architektur, dem Aufbau und der Wartung kosteneffizienter, skalierbarer Cloud-Umgebungen für die Organisation und unterstützt den GSI-Partner beim Aufbau strategischer Branchenlösungen auf AWS. In seiner Freizeit spielt Shikhar gerne Gitarre, komponiert Musik und praktiziert Achtsamkeit.

Ankur Desai ist Principal Product Manager im AWS AI Services-Team.

Nino Leonus ist KI-Berater bei Accenture. Sie ist Expertin für die Entwicklung von End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen und deren Bereitstellung in der Cloud. Sie ist neugierig auf die neuesten Tools und Technologien im Bereich ML-Ops. Sie liebt Reisen und Trekking.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• Platoblockkette. Web3-Metaverse-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/