In che modo Accenture utilizza Amazon CodeWhisperer per migliorare la produttività degli sviluppatori

Amazon Code Whisperer è un compagno di codifica AI che aiuta a migliorare la produttività degli sviluppatori generando consigli sul codice in base ai loro commenti in linguaggio naturale e codice nell'ambiente di sviluppo integrato (IDE). CodeWhisperer accelera il completamento delle attività di codifica riducendo i cambi di contesto tra l'IDE e la documentazione o i forum degli sviluppatori. Con i consigli sul codice in tempo reale di CodeWhisperer, puoi rimanere concentrato nell'IDE e completare le tue attività di codifica più velocemente.

CodeWhisperer è alimentato da un Large Language Model (LLM) addestrato su miliardi di righe di codice e, di conseguenza, ha imparato a scrivere codice in 15 linguaggi di programmazione. Puoi semplicemente scrivere un commento che delinea un'attività specifica in un inglese semplice, ad esempio "carica un file su S3". Sulla base di ciò, CodeWhisperer determina automaticamente quali servizi cloud e librerie pubbliche sono più adatti per l'attività specificata, crea il codice specifico al volo e consiglia i frammenti di codice generati direttamente nell'IDE. Inoltre, CodeWhisperer si integra perfettamente con i tuoi IDE di Visual Studio Code e JetBrains in modo che tu possa rimanere concentrato e non lasciare mai l'IDE. Al momento della stesura di questo documento, CodeWhisperer supporta Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell e SQL.

In questo post, illustriamo come Accenture utilizza CodeWhisperer nella pratica per migliorare la produttività degli sviluppatori.

"Accenture utilizza Amazon CodeWhisperer per accelerare la codifica come parte della nostra iniziativa di best practice di ingegneria del software nella nostra piattaforma Velocity", afferma Balakrishnan Viswanathan, Senior Manager, Tech Architecture di Accenture. “Il team di Velocity era alla ricerca di modi per migliorare la produttività degli sviluppatori. Dopo aver cercato diverse opzioni, ci siamo imbattuti in Amazon CodeWhisperer per ridurre i nostri sforzi di sviluppo del 30% e ora ci stiamo concentrando maggiormente sul miglioramento della sicurezza, della qualità e delle prestazioni".

Vantaggi di CodeWhisperer

Il team di Accenture Velocity ha utilizzato CodeWhisperer per accelerare i propri progetti di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). Il seguente riepilogo evidenzia i vantaggi:

• Il team sta dedicando meno tempo alla creazione di standard e modelli di codice ripetitivi e più tempo a ciò che conta: creare software eccezionale
• CodeWhisperer consente agli sviluppatori di utilizzare responsabilmente l'IA per creare applicazioni sintatticamente corrette e sicure
• Il team può generare intere funzioni e blocchi di codice logico senza dover cercare e personalizzare frammenti di codice dal web
• Possono accelerare l'onboarding per sviluppatori inesperti o sviluppatori che lavorano con una base di codice sconosciuta
• Possono rilevare le minacce alla sicurezza nelle prime fasi del processo di sviluppo spostando la scansione della sicurezza all'IDE dello sviluppatore

Nelle sezioni seguenti, discutiamo alcuni dei modi in cui il team di Accenture Velocity ha utilizzato CodeWhisperer in modo più dettagliato.

Sviluppatori onboarding su nuovi progetti

CodeWhisperer aiuta gli sviluppatori che non hanno familiarità con AWS ad accelerare i progetti che utilizzano i servizi AWS. I nuovi sviluppatori in Accenture sono stati in grado di scrivere codice per servizi AWS come Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) e Amazon DynamoDB. In un breve lasso di tempo, sono stati in grado di essere produttivi e contribuire al progetto. CodeWhisperer ha assistito gli sviluppatori fornendo blocchi di codice o suggerimenti riga per riga. È anche sensibile al contesto. Modificando le istruzioni (commenti) per essere più specifici, CodeWhisperer genera un codice più pertinente.

Scrittura del codice boilerplate

Gli sviluppatori sono stati in grado di utilizzare CodeWhisperer per completare i prerequisiti. Sono stati in grado di creare una classe di dati di preelaborazione semplicemente digitando "classe per creare script di preelaborazione per dati ML". La scrittura dello script di preelaborazione ha richiesto solo un paio di minuti e CodeWhisperer è stato in grado di generare interi blocchi di codice.

Aiutare gli sviluppatori a programmare in linguaggi sconosciuti

Un utente Java nuovo nel team è stato in grado di iniziare facilmente a scrivere codice Python con l'aiuto di CodeWhisperer senza preoccuparsi della sintassi.

Rilevamento di vulnerabilità di sicurezza nel codice

Gli sviluppatori sono stati in grado di rilevare i problemi di sicurezza scegliendo Esegui scansione di sicurezza nel loro IDE. Approfondimenti dettagliati sui problemi di sicurezza rilevati sono forniti direttamente nell'IDE. Questo aiuta gli sviluppatori a rilevare e risolvere i problemi in anticipo.

"In qualità di sviluppatore, l'utilizzo di CodeWhisperer ti consente di scrivere codice più rapidamente", afferma Nino Leenus, AI Engineering Consultant di Accenture. “Inoltre, CodeWhisperer ti aiuterà a programmare in modo più accurato eliminando errori di battitura e altri errori tipici con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. Per uno sviluppatore, scrivere lo stesso codice più volte è noioso. Raccomandando i successivi pezzi di codice di cui potresti aver bisogno, le tecnologie di completamento del codice AI riducono tale codifica ripetitiva.

Conclusione

Questo post introduce CodeWhisperer, un compagno di codifica AI di Amazon. Lo strumento utilizza modelli ML addestrati su set di dati di grandi dimensioni per fornire suggerimenti e completamento automatico per il codice, oltre a generare intere funzioni e classi basate su descrizioni in linguaggio naturale. Questo post evidenzia anche alcuni dei vantaggi riscontrati da Accenture durante l'utilizzo di CodeWhisperer, come una maggiore produttività e la capacità di ridurre il tempo e lo sforzo necessari per le attività di codifica comuni. Puoi attivare CodeWhisperer nel tuo IDE preferito oggi stesso. CodeWhisperer genera automaticamente suggerimenti basati sul codice e sui commenti esistenti. Visita Amazon Code Whisperer per iniziare.

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Informazioni sugli autori

Balakrishnan Viswanathan è AI/ML Solution Architect presso Accenture. Collaborando con AABG, idea ed esegue strategie all'avanguardia basate su cloud per affrontare varie sfide relative a AI/ML. Gli interessi di Bala risiedono sia nella cucina che in Photoshop, di cui è appassionato.

Shikhar Kwatra è un architetto di soluzioni specializzato in AI/ML presso Amazon Web Services, che lavora con uno dei principali integratori di sistemi globali. Si è guadagnato il titolo di uno dei più giovani maestri inventori indiani con oltre 500 brevetti nei domini AI/ML e IoT. Shikhar aiuta a progettare, costruire e mantenere ambienti cloud scalabili ed economici per l'organizzazione e supporta il partner GSI nella creazione di soluzioni di settore strategiche su AWS. A Shikhar piace suonare la chitarra, comporre musica e praticare la consapevolezza nel tempo libero.

Ankur Desai è un Principal Product Manager all'interno del team AWS AI Services.

Nino Leeno è un consulente AI di Accenture. È esperta nello sviluppo di soluzioni di apprendimento automatico end-to-end e nella sua implementazione tramite il cloud. È curiosa di conoscere gli ultimi strumenti e tecnologie nel campo ML-Ops. Ama viaggiare e fare trekking.

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• Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/