Hoe Accenture Amazon CodeWhisperer gebruikt om de productiviteit van ontwikkelaars te verbeteren

Amazon Code Whisperer is een partner voor AI-codering die de productiviteit van ontwikkelaars helpt verbeteren door codeaanbevelingen te genereren op basis van hun opmerkingen in natuurlijke taal en code in de geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE). CodeWhisperer versnelt de voltooiing van codeertaken door contextwisselingen tussen de IDE en documentatie- of ontwikkelaarsforums te verminderen. Met real-time code-aanbevelingen van CodeWhisperer kunt u gefocust blijven op de IDE en uw codeertaken sneller voltooien.

CodeWhisperer wordt mogelijk gemaakt door een Large Language Model (LLM) dat is getraind op miljarden regels code en als resultaat heeft geleerd hoe code te schrijven in 15 programmeertalen. U kunt eenvoudig een opmerking schrijven waarin een specifieke taak in gewoon Engels wordt beschreven, zoals 'een bestand uploaden naar S3'. Op basis hiervan bepaalt CodeWhisperer automatisch welke cloudservices en openbare bibliotheken het meest geschikt zijn voor de gespecificeerde taak, bouwt de specifieke code on-the-fly en beveelt de gegenereerde codefragmenten rechtstreeks in de IDE aan. Bovendien integreert CodeWhisperer naadloos met uw Visual Studio Code en JetBrains IDE's, zodat u gefocust kunt blijven en de IDE nooit kunt verlaten. Op het moment van schrijven ondersteunt CodeWhisperer Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell en SQL.

In dit bericht illustreren we hoe Accenture CodeWhisperer in de praktijk gebruikt om de productiviteit van ontwikkelaars te verbeteren.

"Accenture gebruikt Amazon CodeWhisperer om codering te versnellen als onderdeel van ons initiatief voor best practices op het gebied van software-engineering in ons Velocity-platform", zegt Balakrishnan Viswanathan, Senior Manager, Tech Architecture bij Accenture. “Het Velocity-team was op zoek naar manieren om de productiviteit van ontwikkelaars te verbeteren. Na het zoeken naar meerdere opties, kwamen we Amazon CodeWhisperer tegen om onze ontwikkelingsinspanningen met 30% te verminderen en we richten ons nu meer op het verbeteren van beveiliging, kwaliteit en prestaties.

Voordelen van CodeWhisperer

Het Accenture Velocity-team gebruikt CodeWhisperer om hun projecten op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) te versnellen. Het volgende overzicht belicht de voordelen:

• Het team besteedt minder tijd aan het maken van boilerplate en repetitieve codepatronen, en meer tijd aan wat belangrijk is: geweldige software bouwen
• CodeWhisperer stelt ontwikkelaars in staat om op verantwoorde wijze AI te gebruiken om syntactisch correcte en veilige applicaties te creëren
• Het team kan volledige functies en logische codeblokken genereren zonder codefragmenten van internet te zoeken en aan te passen
• Ze kunnen de onboarding versnellen voor beginnende ontwikkelaars of ontwikkelaars die met een onbekende codebase werken
• Ze kunnen beveiligingsbedreigingen vroeg in het ontwikkelingsproces detecteren door de beveiligingsscan naar links te verplaatsen naar de IDE van de ontwikkelaar

In de volgende secties bespreken we enkele manieren waarop het Accenture Velocity-team CodeWhisperer in meer detail heeft gebruikt.

Ontwikkelaars onboarden op nieuwe projecten

CodeWhisperer helpt ontwikkelaars die niet bekend zijn met AWS om projecten die AWS-services gebruiken sneller op te starten. Nieuwe ontwikkelaars in Accenture konden code schrijven voor AWS-services zoals Amazon eenvoudige opslagservice (Amazon S3) en Amazon DynamoDB. In korte tijd waren ze in staat om productief te zijn en bij te dragen aan het project. CodeWhisperer hielp ontwikkelaars door codeblokken of regel-voor-regel suggesties te geven. Het is ook contextbewust. Als u de instructies (opmerkingen) wijzigt om specifieker te zijn, genereert CodeWhisperer meer relevante code.

Boilerplate-code schrijven

Ontwikkelaars konden CodeWhisperer gebruiken om aan de vereisten te voldoen. Ze waren in staat om een ​​preprocessing data class te maken door simpelweg "class to create preprocessing script for ML data" te typen. Het schrijven van het preprocessing-script duurde slechts een paar minuten en CodeWhisperer kon hele codeblokken genereren.

Ontwikkelaars helpen coderen in onbekende talen

Een Java-gebruiker die nieuw was in het team, kon gemakkelijk beginnen met het schrijven van Python-code met behulp van CodeWhisperer zonder zich zorgen te hoeven maken over de syntaxis.

Het detecteren van beveiligingsproblemen in de code

Ontwikkelaars konden beveiligingsproblemen detecteren door te kiezen Voer een beveiligingsscan uit in hun IDE. Gedetailleerde inzichten over de gevonden beveiligingsproblemen worden rechtstreeks in de IDE verstrekt. Dit helpt ontwikkelaars om problemen vroegtijdig op te sporen en op te lossen.

"Als ontwikkelaar kun je met CodeWhisperer sneller code schrijven”, zegt Nino Leenus, AI Engineering Consultant bij Accenture. “Bovendien helpt CodeWhisperer je nauwkeuriger te coderen door typefouten en andere typische fouten te elimineren met behulp van kunstmatige intelligentie. Voor een ontwikkelaar is het vervelend om meerdere keren dezelfde code te schrijven. Door de daaropvolgende codestukken aan te bevelen die u mogelijk nodig heeft, verminderen technologieën voor het aanvullen van AI-code dergelijke repetitieve codering.

Conclusie

Dit bericht introduceert CodeWhisperer, een AI-coderingspartner van Amazon. De tool maakt gebruik van ML-modellen die zijn getraind op grote datasets om suggesties en automatische aanvulling voor code te bieden, en om volledige functies en klassen te genereren op basis van beschrijvingen in natuurlijke taal. Dit bericht belicht ook enkele van de voordelen die Accenture ziet bij het gebruik van CodeWhisperer, zoals verhoogde productiviteit en de mogelijkheid om de tijd en moeite te verminderen die nodig zijn voor algemene codeertaken. U kunt CodeWhisperer vandaag nog activeren in uw favoriete IDE. CodeWhisperer genereert automatisch suggesties op basis van uw bestaande code en opmerkingen. Bezoek Amazon Code Whisperer om aan de slag te gaan.

---

Over de auteurs

Balakrishnan Viswanathan is een AI/ML-oplossingsarchitect bij Accenture. In samenwerking met AABG bedenkt en voert hij geavanceerde cloudgebaseerde strategieën uit om verschillende AI/ML-gerelateerde uitdagingen aan te pakken. Bala's interesses liggen zowel bij koken als bij Photoshop, waar hij een passie voor heeft.

Shikhar Kwatra is een gespecialiseerde AI/ML-oplossingsarchitect bij Amazon Web Services en werkt samen met een toonaangevende Global System Integrator. Hij heeft de titel verdiend van een van de jongste Indiase meester-uitvinders met meer dan 500 patenten op het gebied van AI/ML en IoT. Shikhar helpt bij het ontwerpen, bouwen en onderhouden van kostenefficiënte, schaalbare cloudomgevingen voor de organisatie, en ondersteunt de GSI-partner bij het bouwen van strategische brancheoplossingen op AWS. Shikhar speelt graag gitaar, componeert muziek en beoefent in zijn vrije tijd mindfulness.

Ankur Desai is een Principal Product Manager binnen het AWS AI Services-team.

Nino Leenus is een AI-consultant bij Accenture. Ze heeft expertise in het ontwikkelen van end-to-end machine learning-oplossingen en de implementatie ervan met behulp van de cloud. Ze is nieuwsgierig naar de nieuwste tools en technologieën op het gebied van ML-Ops. Ze houdt van reizen en trektochten.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/