Hur Accenture använder Amazon CodeWhisperer för att förbättra utvecklarens produktivitet

Amazon Code Whisperer är en AI-kodningskompanjon som hjälper till att förbättra utvecklarens produktivitet genom att generera kodrekommendationer baserat på deras kommentarer på naturligt språk och kod i den integrerade utvecklingsmiljön (IDE). CodeWhisperer påskyndar slutförandet av kodningsuppgifter genom att minska kontextväxlarna mellan IDE och dokumentation eller utvecklarforum. Med kodrekommendationer i realtid från CodeWhisperer kan du hålla fokus i IDE och avsluta dina kodningsuppgifter snabbare.

CodeWhisperer drivs av en Large Language Model (LLM) som tränas på miljarder kodrader och som ett resultat har lärt sig hur man skriver kod på 15 programmeringsspråk. Du kan helt enkelt skriva en kommentar som beskriver en specifik uppgift på vanlig engelska, till exempel "ladda upp en fil till S3." Baserat på detta avgör CodeWhisperer automatiskt vilka molntjänster och publika bibliotek som är bäst lämpade för den angivna uppgiften, bygger den specifika koden i farten och rekommenderar de genererade kodavsnitten direkt i IDE. Dessutom integreras CodeWhisperer sömlöst med dina Visual Studio Code och JetBrains IDE så att du kan hålla fokus och aldrig lämna IDE. När detta skrivs stöder CodeWhisperer Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell och SQL.

I det här inlägget illustrerar vi hur Accenture använder CodeWhisperer i praktiken för att förbättra utvecklarens produktivitet.

"Accenture använder Amazon CodeWhisperer för att påskynda kodningen som en del av vårt initiativ för bästa praxis för mjukvaruutveckling i vår Velocity-plattform", säger Balakrishnan Viswanathan, Senior Manager, Tech Architecture på Accenture. “Velocity-teamet letade efter sätt att förbättra utvecklarnas produktivitet. Efter att ha sökt efter flera alternativ kom vi över Amazon CodeWhisperer för att minska våra utvecklingsinsatser med 30 % och vi fokuserar nu mer på att förbättra säkerhet, kvalitet och prestanda.”

Fördelar med CodeWhisperer

Accenture Velocity-teamet har använt CodeWhisperer för att accelerera sina projekt med artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Följande sammanfattning visar fördelarna:

• Teamet lägger mindre tid på att skapa mönster och repetitiva kodmönster, och mer tid på det som är viktigt: att bygga fantastisk programvara
• CodeWhisperer ger utvecklare möjlighet att ansvarsfullt använda AI för att skapa syntaktisk korrekta och säkra applikationer
• Teamet kan generera hela funktioner och logiska kodblock utan att behöva söka efter och anpassa kodavsnitt från webben
• De kan påskynda introduktionen för nybörjare eller utvecklare som arbetar med en obekant kodbas
• De kan upptäcka säkerhetshot tidigt i utvecklingsprocessen genom att flytta säkerhetsskanningen åt vänster till utvecklarens IDE

I de följande avsnitten diskuterar vi några av de sätt som Accenture Velocity-teamet har använt CodeWhisperer mer i detalj.

Introducera utvecklare på nya projekt

CodeWhisperer hjälper utvecklare som inte känner till AWS att öka snabbare på projekt som använder AWS-tjänster. Nya utvecklare i Accenture kunde skriva kod för AWS-tjänster som t.ex Amazon enkel lagringstjänst (Amazon S3) och Amazon DynamoDB. På kort tid kunde de vara produktiva och bidra till projektet. CodeWhisperer hjälpte utvecklare genom att tillhandahålla kodblock eller rad-för-rad-förslag. Den är också kontextmedveten. Att ändra instruktionerna (kommentarerna) för att vara mer specifika resulterar i att CodeWhisperer genererar mer relevant kod.

Skriver boilerplate-kod

Utvecklare kunde använda CodeWhisperer för att slutföra förutsättningar. De kunde skapa en förbearbetningsdataklass bara genom att skriva "klass för att skapa förbearbetningsskript för ML-data." Att skriva förbearbetningsskriptet tog bara ett par minuter och CodeWhisperer kunde generera hela kodblock.

Hjälper utvecklare att koda på okända språk

En Java-användare ny i teamet kunde enkelt börja skriva Python-kod med hjälp av CodeWhisperer utan att oroa sig för syntaxen.

Upptäcker säkerhetsbrister i koden

Utvecklare kunde upptäcka säkerhetsproblem genom att välja Kör säkerhetsskanning i deras IDE. Detaljerade insikter om säkerhetsproblemen som hittas tillhandahålls direkt i IDE. Detta hjälper utvecklare att upptäcka och åtgärda problem tidigt.

"Som utvecklare kan du använda CodeWhisperer för att skriva kod snabbare”, säger Nino Leenus, AI Engineering Consultant på Accenture. "Dessutom kommer CodeWhisperer att hjälpa dig att koda mer exakt genom att eliminera stavfel och andra typiska fel med hjälp av artificiell intelligens. För en utvecklare är det tråkigt att skriva samma kod flera gånger. Genom att rekommendera de efterföljande kodbitarna som du kan behöva, minskar AI-kodkompletteringstekniker sådan upprepad kodning."

Slutsats

Det här inlägget introducerar CodeWhisperer, en AI-kodningskompanjon från Amazon. Verktyget använder ML-modeller tränade på stora datamängder för att ge förslag och autokomplettering för kod, samt generera hela funktioner och klasser baserade på naturliga språkbeskrivningar. Det här inlägget belyser också några av fördelarna som Accenture ser när du använder CodeWhisperer, såsom ökad produktivitet och möjligheten att minska tiden och ansträngningen som krävs för vanliga kodningsuppgifter. Du kan aktivera CodeWhisperer i din favorit-IDE idag. CodeWhisperer genererar automatiskt förslag baserat på din befintliga kod och kommentarer. Besök Amazon Code Whisperer att komma igång.

---

Om författarna

Balakrishnan Viswanathan är AI/ML Solution Architect på Accenture. Han samarbetar med AABG och utarbetar och utför banbrytande molnbaserade strategier för att hantera olika AI/ML-relaterade utmaningar. Balas intressen ligger i både matlagning och Photoshop, som han brinner för.

Shikhar Kwatra är en AI/ML-specialistlösningsarkitekt på Amazon Web Services, som arbetar med en ledande global systemintegratör. Han har förtjänat titeln som en av de yngsta indiska mästeruppfinnarna med över 500 patent inom AI/ML och IoT-domänerna. Shikhar hjälper till med att utforma, bygga och underhålla kostnadseffektiva, skalbara molnmiljöer för organisationen och stödjer GSI-partnern i att bygga strategiska industrilösningar på AWS. Shikhar tycker om att spela gitarr, komponera musik och träna mindfulness på sin fritid.

Ankur Desai är en huvudproduktchef inom AWS AI Services-teamet.

Nino Leenus är AI-konsult på Accenture. Hon är expert på att utveckla End-to-End-lösningar för maskininlärning och dess implementering med moln. Hon är nyfiken på de senaste verktygen och teknologierna inom ML-Ops-området. Hon älskar att resa och vandra.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/