Cum folosește Accenture Amazon CodeWhisperer pentru a îmbunătăți productivitatea dezvoltatorilor

Amazon Code Whisperer este un însoțitor de codare AI care ajută la îmbunătățirea productivității dezvoltatorilor prin generarea de recomandări de cod pe baza comentariilor lor în limbaj natural și cod în mediul de dezvoltare integrat (IDE). CodeWhisperer accelerează finalizarea sarcinilor de codare prin reducerea schimbărilor de context între IDE și documentație sau forumuri pentru dezvoltatori. Cu recomandările de cod în timp real de la CodeWhisperer, puteți rămâne concentrat în IDE și puteți finaliza sarcinile de codare mai repede.

CodeWhisperer este alimentat de un model de limbaj mare (LLM) care este antrenat pe miliarde de linii de cod și, ca rezultat, a învățat cum să scrie cod în 15 limbaje de programare. Puteți scrie pur și simplu un comentariu care subliniază o anumită sarcină în limba engleză simplă, cum ar fi „încărcați un fișier pe S3”. Pe baza acestui lucru, CodeWhisperer determină automat care servicii cloud și biblioteci publice sunt cele mai potrivite pentru sarcina specificată, construiește codul specific din mers și recomandă fragmentele de cod generate direct în IDE. Mai mult, CodeWhisperer se integrează perfect cu codul dvs. Visual Studio și cu IDE-urile JetBrains, astfel încât să puteți rămâne concentrat și să nu părăsiți niciodată IDE-ul. La momentul scrierii acestui articol, CodeWhisperer acceptă Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell și SQL.

În această postare, ilustrăm modul în care Accenture folosește CodeWhisperer în practică pentru a îmbunătăți productivitatea dezvoltatorilor.

„Accenture folosește Amazon CodeWhisperer pentru a accelera codarea, ca parte a inițiativei noastre privind cele mai bune practici de inginerie software în platforma noastră Velocity”, spune Balakrishnan Viswanathan, Senior Manager, Tech Architecture la Accenture. „Echipa Velocity căuta modalități de a îmbunătăți productivitatea dezvoltatorilor. După ce am căutat mai multe opțiuni, am dat peste Amazon CodeWhisperer pentru a ne reduce eforturile de dezvoltare cu 30% și acum ne concentrăm mai mult pe îmbunătățirea securității, calității și performanței.”

Beneficiile CodeWhisperer

Echipa Accenture Velocity a folosit CodeWhisperer pentru a-și accelera proiectele de inteligență artificială (AI) și învățare automată (ML). Următorul rezumat evidențiază beneficiile:

• Echipa petrece mai puțin timp creând modele standard și repetitive de cod și mai mult timp pentru ceea ce contează: construirea de software grozav
• CodeWhisperer le permite dezvoltatorilor să folosească în mod responsabil AI pentru a crea aplicații corecte și sigure din punct de vedere sintactic
• Echipa poate genera funcții întregi și blocuri de cod logic fără a fi nevoie să caute și să personalizeze fragmente de cod de pe web
• Ele pot accelera integrarea pentru dezvoltatorii începători sau dezvoltatorii care lucrează cu o bază de cod necunoscută
• Ei pot detecta amenințările de securitate la începutul procesului de dezvoltare, transferând scanarea de securitate lăsată pe IDE-ul dezvoltatorului

În secțiunile următoare, discutăm câteva dintre modalitățile prin care echipa Accenture Velocity a folosit CodeWhisperer mai detaliat.

Incorporarea dezvoltatorilor pe proiecte noi

CodeWhisperer îi ajută pe dezvoltatorii care nu sunt familiarizați cu AWS să accelereze mai repede proiectele care utilizează serviciile AWS. Dezvoltatorii noi din Accenture au putut scrie cod pentru servicii AWS, cum ar fi Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3) și Amazon DynamoDB. Într-o perioadă scurtă de timp, au putut să fie productivi și să contribuie la proiect. CodeWhisperer a ajutat dezvoltatorii furnizând blocuri de cod sau sugestii rând cu linie. Este, de asemenea, conștient de context. Schimbarea instrucțiunilor (comentariilor) pentru a fi mai specifice rezultă în CodeWhisperer generând cod mai relevant.

Scrierea codului standard

Dezvoltatorii au putut folosi CodeWhisperer pentru a îndeplini cerințele preliminare. Ei au putut crea o clasă de date de preprocesare doar tastând „clasă pentru a crea script de preprocesare pentru datele ML”. Scrierea scriptului de preprocesare a durat doar câteva minute, iar CodeWhisperer a fost capabil să genereze blocuri întregi de cod.

Ajutați dezvoltatorii să codifice în limbi necunoscute

Un utilizator Java nou în echipă a reușit să înceapă cu ușurință să scrie cod Python cu ajutorul CodeWhisperer, fără a-și face griji cu privire la sintaxă.

Detectarea vulnerabilităților de securitate din cod

Dezvoltatorii au putut detecta problemele de securitate prin alegere Rulați scanarea de securitate în IDE-ul lor. Informații detaliate despre problemele de securitate găsite sunt furnizate direct în IDE. Acest lucru îi ajută pe dezvoltatori să detecteze și să remedieze problemele din timp.

În calitate de dezvoltator, utilizarea CodeWhisperer vă permite să scrieți cod mai rapid”, spune Nino Leenus, consultant de inginerie AI la Accenture. „În plus, CodeWhisperer vă va ajuta să codificați mai precis, eliminând greșelile de scriere și alte erori tipice cu ajutorul inteligenței artificiale. Pentru un dezvoltator, scrierea aceluiași cod de mai multe ori este plictisitoare. Recomandând bucățile de cod ulterioare de care ați putea avea nevoie, tehnologiile de completare a codului AI reduc astfel de codificare repetitivă.”

Concluzie

Această postare prezintă CodeWhisperer, un partener de codare AI de la Amazon. Instrumentul folosește modele ML antrenate pe seturi mari de date pentru a oferi sugestii și completare automată pentru cod, precum și pentru a genera funcții și clase întregi bazate pe descrieri în limbaj natural. Această postare evidențiază, de asemenea, unele dintre beneficiile văzute de Accenture atunci când folosește CodeWhisperer, cum ar fi productivitatea crescută și capacitatea de a reduce timpul și efortul necesar pentru sarcinile obișnuite de codare. Puteți activa CodeWhisperer în IDE-ul dvs. preferat astăzi. CodeWhisperer generează automat sugestii pe baza codului și comentariilor dvs. existente. Vizita Amazon Code Whisperer pentru a începe.

---

Despre Autori

Balakrishnan Viswanathan este arhitect de soluții AI/ML la Accenture. Colaborând cu AABG, el elaborează și execută strategii de ultimă oră bazate pe cloud pentru a aborda diverse provocări legate de AI/ML. Interesele lui Bala sunt atât în ​​gătit, cât și în Photoshop, de care este pasionat.

Shikhar Kwatra este un arhitect specializat în soluții AI/ML la Amazon Web Services, lucrând cu un integrator global de sisteme de top. El a câștigat titlul de unul dintre cei mai tineri inventatori indieni, cu peste 500 de brevete în domeniile AI/ML și IoT. Shikhar ajută la arhitectura, construirea și menținerea unor medii cloud scalabile și rentabile pentru organizație și sprijină partenerul GSI în construirea de soluții strategice pentru industrie pe AWS. Lui Shikhar îi place să cânte la chitară, să compună muzică și să practice mindfulness în timpul liber.

Ankur Desai este Manager de produs principal în cadrul echipei AWS AI Services.

Nino Leenus este consultant AI la Accenture. Are experiență în dezvoltarea de soluții de învățare automată end-to-end și implementarea acestora folosind cloud. Este curioasă despre cele mai recente instrumente și tehnologii în domeniul ML-Ops. Îi place să călătorească și să facă drumeții.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/