Kako Accenture uporablja Amazon CodeWhisperer za izboljšanje produktivnosti razvijalcev

Amazon Code Whisperer je spremljevalec kodiranja z umetno inteligenco, ki pomaga izboljšati produktivnost razvijalcev z ustvarjanjem priporočil za kodo na podlagi njihovih komentarjev v naravnem jeziku in kode v integriranem razvojnem okolju (IDE). CodeWhisperer pospeši dokončanje opravil kodiranja z zmanjšanjem preklopov konteksta med IDE in dokumentacijo ali forumi za razvijalce. S priporočili kode v realnem času iz CodeWhispererja lahko ostanete osredotočeni na IDE in hitreje dokončate opravila kodiranja.

CodeWhisperer poganja Large Language Model (LLM), ki je usposobljen na milijardah vrstic kode in se je posledično naučil pisati kodo v 15 programskih jezikih. Lahko preprosto napišete komentar, ki opisuje določeno nalogo v preprosti angleščini, na primer »naložite datoteko v S3«. Na podlagi tega CodeWhisperer samodejno določi, katere storitve v oblaku in javne knjižnice so najprimernejše za določeno nalogo, sproti gradi specifično kodo in priporoči ustvarjene delčke kode neposredno v IDE. Poleg tega se CodeWhisperer neopazno integrira z vašimi Visual Studio Code in JetBrains IDE, tako da lahko ostanete osredotočeni in nikoli ne zapustite IDE. V času tega pisanja CodeWhisperer podpira Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell in SQL.

V tej objavi ponazarjamo, kako Accenture v praksi uporablja CodeWhisperer za izboljšanje produktivnosti razvijalcev.

»Accenture uporablja Amazon CodeWhisperer za pospešitev kodiranja kot del naše pobude za najboljše prakse programskega inženiringa v naši platformi Velocity,« pravi Balakrishnan Viswanathan, višji vodja tehnične arhitekture pri Accenture. »Ekipa Velocity je iskala načine za izboljšanje produktivnosti razvijalcev. Po iskanju več možnosti smo naleteli na Amazon CodeWhisperer, ki je zmanjšal naša razvojna prizadevanja za 30 % in zdaj se bolj osredotočamo na izboljšanje varnosti, kakovosti in zmogljivosti.”

Prednosti CodeWhisperer

Ekipa Accenture Velocity uporablja CodeWhisperer za pospešitev svojih projektov umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML). Naslednji povzetek poudarja prednosti:

• Ekipa porabi manj časa za ustvarjanje šablon in ponavljajočih se kodnih vzorcev ter več časa za tisto, kar je pomembno: izdelava odlične programske opreme
• CodeWhisperer razvijalcem omogoča odgovorno uporabo AI za ustvarjanje sintaktično pravilnih in varnih aplikacij
• Ekipa lahko ustvari celotne funkcije in logične bloke kode, ne da bi morali iskati in prilagajati delčke kode v spletu
• Pospešijo lahko vkrcanje za razvijalce začetnike ali razvijalce, ki delajo z neznano kodno zbirko
• Varnostne grožnje lahko odkrijejo zgodaj v razvojnem procesu tako, da varnostno skeniranje prestavijo levo na razvijalčev IDE

V naslednjih razdelkih podrobneje razpravljamo o nekaterih načinih, kako skupina Accenture Velocity uporablja CodeWhisperer.

Uvajanje razvijalcev v nove projekte

CodeWhisperer pomaga razvijalcem, ki AWS niso seznanjeni, da se hitreje lotijo ​​projektov, ki uporabljajo storitve AWS. Novi razvijalci v Accenture so lahko napisali kodo za storitve AWS, kot je npr Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3) in Amazon DynamoDB. V kratkem času so lahko bili produktivni in prispevali k projektu. CodeWhisperer je pomagal razvijalcem z zagotavljanjem blokov kode ali predlogov po vrsticah. Prav tako se zaveda konteksta. Sprememba navodil (komentarjev), da bodo bolj natančna, povzroči, da CodeWhisperer ustvari ustreznejšo kodo.

Pisanje standardne kode

Razvijalci so lahko uporabili CodeWhisperer za dokončanje predpogojev. Ustvarili so lahko razred podatkov za predobdelavo samo tako, da so vtipkali »razred za ustvarjanje skripta za predobdelavo podatkov ML«. Pisanje skripta za predprocesiranje je trajalo le nekaj minut in CodeWhisperer je lahko ustvaril celotne bloke kode.

Pomoč razvijalcem kodirati v neznanih jezikih

Uporabnik Jave, ki je nov v ekipi, je lahko preprosto začel pisati kodo Python s pomočjo CodeWhispererja, ne da bi skrbel za sintakso.

Odkrivanje varnostnih ranljivosti v kodi

Razvijalci so lahko z izbiro odkrili varnostne težave Zaženi varnostni pregled v njihovem IDE. Podroben vpogled v najdene varnostne težave je na voljo neposredno v IDE. To razvijalcem pomaga zgodaj odkriti in odpraviti težave.

"Kot razvijalec vam uporaba CodeWhisperer omogoča hitrejše pisanje kode,« pravi Nino Leenus, svetovalec za inženiring AI pri Accenture. »Poleg tega vam bo CodeWhisperer pomagal pri natančnejšem kodiranju z odpravljanjem tipkarskih in drugih tipičnih napak s pomočjo umetne inteligence. Za razvijalca je pisanje iste kode večkrat dolgočasno. S priporočanjem naslednjih delov kode, ki jih morda potrebujete, tehnologije za dokončanje kode z umetno inteligenco zmanjšajo tako ponavljajoče se kodiranje.«

zaključek

Ta objava predstavlja CodeWhisperer, Amazonovega spremljevalca kodiranja z umetno inteligenco. Orodje uporablja modele ML, usposobljene za velike nabore podatkov, da zagotovi predloge in samodokončanje kode ter ustvari celotne funkcije in razrede na podlagi opisov v naravnem jeziku. Ta objava poudarja tudi nekatere prednosti, ki jih Accenture vidi pri uporabi CodeWhispererja, kot sta povečana produktivnost in zmožnost zmanjšanja časa in truda, potrebnega za običajna opravila kodiranja. CodeWhisperer lahko aktivirate v svojem priljubljenem IDE še danes. CodeWhisperer samodejno ustvari predloge na podlagi vaše obstoječe kode in komentarjev. Obisk Amazon Code Whisperer da bi začeli.

---

O avtorjih

Balakrishnan Viswanathan je arhitekt rešitev AI/ML pri Accenture. V sodelovanju z AABG oblikuje in izvaja vrhunske strategije v oblaku za reševanje različnih izzivov, povezanih z AI/ML. Bala se zanima tako za kuhanje kot za Photoshop, ki ga navdušuje.

Shikhar Kwatra je specialist za rešitve AI/ML pri Amazon Web Services, ki sodeluje z vodilnim globalnim sistemskim integratorjem. Prislužil si je naziv enega najmlajših indijskih mojstrov izumiteljev z več kot 500 patenti na področjih AI/ML in IoT. Shikhar pomaga pri arhitekturi, gradnji in vzdrževanju stroškovno učinkovitih, razširljivih okolij v oblaku za organizacijo in podpira partnerja GSI pri gradnji strateških industrijskih rešitev na AWS. Shikhar uživa v igranju kitare, komponiranju glasbe in vadbi čuječnosti v prostem času.

Ankur Desai je glavni produktni vodja v skupini AWS AI Services.

Nino Leenus je svetovalec za AI pri Accenture. Je strokovnjakinja za razvoj celovitih rešitev za strojno učenje in njihovo uvajanje z uporabo oblaka. Zanimajo jo najnovejša orodja in tehnologije na področju ML-Ops. Rada ima potovanja in trekinge.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/