CodeWhisperer：一个能够生成语义上正确代码的代码辅助工具

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2023-07-12 09:02:32

背景

Copilot是Github推出的一款人工智能编程助手，推出仅一年就受到大量开发者的追捧（据官方统计有120万用户）。然而，自2022年6月起，它改为了付费订阅模式（每月10美元或每年100美元）。我们暂且不讨论训练代码可能涉及的版权及授权许可问题，可以肯定的是，利用机器学习训练出智能编程AI模型，这会是未来的大势所趋！巧合的是，仅在Copilot宣布收费的几天后，Amazon就推出了一款竞品CodeWhisperer！相信在不久的将来，类似的产品会如雨后春笋般涌现，到那时，程序员和编程学习者们就更加有福了！

本文将重点介绍CodeWhisperer，尝试回答这个问题：一个代码辅助工具到底能好到什么程度呢？

使用方法

CodeWhisperer的模型是在“包括Amazon开源代码在内的各种数据源”上训练的。在使用CodeWhisperer时，你需要写一个注释，描述你希望函数去做什么。注释的描述性和准确性越高，系统就越能更好地推断出你想要的逻辑。例如，你想要创建一个函数从S3的文件中返回前“n”行，可以这样写注释：

#FunctiontogetfirstnlinesfromafileinS3
defget_first_n_lines_from_s3(filename,n):
    """GetthefirstnlinesofafileinS3
    :paramfilename::paramn::return:
    """

CW分析注释并生成一个函数的定义。在生成函数体之前，你可以修改函数定义。CW还可能提供多种函数定义供你选择。点击“插入代码”，你的函数就在注释的下方创建好了。

局限性

CodeWhisperer还处于初级阶段，还有很多问题。研究人员发现，GitHub CoPilot生成的代码有40%存在安全漏洞。CodeWhisperer还没有这类的统计数据，但AWS似乎强调了对安全性的关注。CW还出现了其它问题，原因是它没有足够的上下文来理解我的意图。经过反思，我觉得如果周围的代码结构很好的话，也是可以实现的。如果你在设计代码时用了准确表示领域的名词，那么，在给出了良好注释的前提下，很容易想象CW能够创建出特定于领域的逻辑。至于bug，将来肯定会得到改善的。

尽管有一丝标题党，但CW的代码是否比我的好，这并不重要。重要的是，它可以为我节省大量的时间和精力，让我能够专注于改进、重构和测试。它通过承担一些同质化的繁重工作，让我有机会成为一个更好的程序员。

如果你尝试使用CW，它可能会让你想象：可能有一天，有人会写出历史上最后一行由人类编写的代码。在那之前，CW可以帮助你成为一个更好的程序员，这样即使世界上最后一个程序员是你，人类的最后一行代码也不会有bug。

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