随着人工智能的快速发展，人工智能的应用领域逐渐拓宽，特别是在软件开发领域。 AI的介入显着提高了开发者的效率和代码质量。基于此，在亚马逊云科技举办的“云发现实验室”直播分享会上，德勤管理咨询高级专家谭鹏带来了《编程进化论：“高效编程”离我们到底还有多远》的主题分享，让开发者一睹“高效编程”的未来。
谭鹏在分享中重点介绍了Amazon CodeWhisperer的实际应用和高效解决方案，向开发者揭示了AI编程助手如何精准高效地解决开发问题，包括基础和进阶章节（优化界面、实现图像识别和图像处理）审查）等），实践章节（开发无服务器应用程序）和安全扫描。不仅如此，谭鹏通过介绍LLM的发展现状、分析AIGC对软件开发的影响，帮助开发者更全面地了解AI在代码生成领域的发展动态和未来趋势。
智能编程时代已经到来
在科技日新月异的发展中，人工智能不再只是一项新兴技术，而是一场在各个领域大放异彩的革命。今年《时代周刊》的一篇文章中也提到：AI正在以更快的速度在更多任务上超越人类。本文数据显示，2022年以来，AI在代码生成领域进入快速发展。
作为开发者关注的人工智能技术，基于大语言模型的代码生成正在以高效且革命性的方式推动软件开发的进程。《2022 年人工智能现状报告》透露，自2020年GPT-3问世以来，大型语言模型以超出预期的速度被开源社区推广和采用。如下图所示，开源的大语言模型用红色标注，参数量从数十亿到数百亿，甚至达到数千亿，展示了近年来大语言模型的爆发式发展趋势。尤其是2023年，AI模型发布数量呈现爆发式增长，这与市场成功验证了垂直领域百亿参数大模型的有效性密切相关。
在此背景下，专用大语言模型Amazon CodeWhisperer的出现，将逐步改变开发者构建、测试、部署软件的方式，提高代码开发的效率和质量，成为开发者时代的得力助手。人工智能编程。
Amazon CodeWhisperer作为AI编程助手，可以无缝集成到集成开发环境（IDE）中，为开发者实时提供准确的代码建议，帮助开发者更高效、更安全地开发应用程序。基于通过学习数十亿行代码训练的大型语言模型，可以实现的能力包括但不限于代码生成、代码摘要和代码翻译。同时，Amazon CodeWhisperer的安全扫描功能可以检测潜在的代码漏洞，无论代码是Amazon CodeWhisperer生成的还是开发人员自己编写的，并可以提供相应的安全建议。
在实际应用场景中，Amazon CodeWhisperer 表现出色。谭鹏老师通过现场演示向开发者展示了其实战优势。
电子邮件和邮政编码验证
以电子邮件验证为例，Amazon CodeWhisperer 可以轻松帮助我们实现电子邮件验证逻辑，大大减轻了开发人员在这方面的工作量。开发人员在用户界面中完成验证逻辑调用后，可以通过消息队列发送验证请求，也可以进行实时单元测试来验证电子邮件验证逻辑。通过实时单元测试，开发人员可以即时看到测试结果并及时调整和改进代码。
暗示
解决方案
Amazon CodeWhisperer 在实现邮政编码验证逻辑方面也表现良好。开启代码建议功能后，开发者可以快速完成相应的代码来实现邮政编码验证逻辑，并进行实时测试，确保测试用例正确通过。
暗示
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必填字段验证
在多个项目中，Amazon CodeWhisperer 通过智能应用程序使所需的字段验证更加准确。开发人员可以定义变量来为Amazon CodeWhisperer 提供上下文以实现所需的字段验证。通过智能选择完整字段的代码片段进行验证，一旦返回400状态码，即可保证所有必填字段的完整性和准确性。
暗示
解决方案
Amazon CodeWhisperer 的智能提示可以让开发者即使不知道消息体格式也可以快速完成验证，大大节省了开发者的时间和精力，让开发者能够更加专注于核心功能和逻辑的开发。
图像识别与审核
Amazon CodeWhisperer 可以帮助我们绕过耗时的编码任务，并使用不熟悉的API（例如使用图像识别和图像审核等功能）加快构建应用程序的速度。实战中，可以从用户上传到图片审核、存储的整个过程自动调用图片审核服务，实现图片内容的合法性判断。非法图像将被及时识别并返回400状态码，而合法图像将存储在S3中。我们可以有选择地修改已接受的代码，使其更符合项目需求。例如，接受推荐的图片审核代码后，我们还可以调整代码，使图片审核逻辑更加完善。这个过程不仅大大节省了时间，还提高了代码的可靠性和稳定性。
暗示
解决方案
为了确保图像审核的准确性和合法性，Amazon CodeWhisperer 建议我们使用Amazon Cloud 的图像识别服务，使用深度学习模型来确定图像。仔细比较每个图像标签，并使用JSON 响应值来确定图像是否合法。
综上所述，Amazon CodeWhisperer 可以提供实时、准确的代码建议。通过了解用户输入，提供实时反馈和推荐代码，快速完成图像识别和图像扫描功能，可以帮助开发者更加高效、安全地开发，极大地优化了开发流程。同时，Amazon CodeWhisperer在这些场景中的应用也体现了AI编程助手在未来软件开发中的广泛应用潜力。
释放发展潜力，创新传统发展模式
通过上面对Amazon CodeWhisperer的功能和应用范围的讨论，我们已经明确了它在软件开发中的实际价值和可行性。接下来，我们将展示Amazon CodeWhisperer 如何通过单行和多行注释触发代码生成，并通过其自动补全和上下文相关代码生成来优化开发流程，从而在项目周期中节省时间并提高效率。
单行和多行注释
在Amazon CodeWhisperer的实际应用中，单行和多行注释都具有很大的实用价值。单行注释通常用于简洁明了的指示或要求。例如，在一个实例中，只需一行简单的注释，开发人员就可以触发Amazon CodeWhisperer 生成用于创建DynamoDB 表的代码，其中包括定义主键和其他属性的详细信息。开发过程大大简化。
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解决方案
多行注释更适合更复杂的需求和指令，比如生成一个可以解析和格式化数据的函数。在这种情况下，Amazon CodeWhisperer 会理解并分析多行注释中的要求并生成相应的代码。
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自动完成
Amazon CodeWhisperer 的另一个出色功能是自动完成。特别是在开发和测试阶段，它可以准确预测开发人员可能使用的数据或代码段。在实际演示中，通过预设的对象，Amazon CodeWhisperer 了解上下文并实时提供适当的数据补全建议，使模拟测试变得更加轻松便捷。
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上下文相关的代码生成
生成代码时上下文至关重要。给定正确的上下文，Amazon CodeWhisperer 可以生成更准确、更合适的代码。例如，在介绍正则表达式的上下文中，它为我们推荐了使用正则表达式进行邮箱验证的函数。
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如果上下文中引入了Amazon Cloud的电子邮件服务，Amazon CodeWhisperer会推荐相关代码供我们使用Amazon Cloud的电子邮件服务进行验证。
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解决方案
算法生成
在算法生成方面，Amazon CodeWhisperer 向我们展示了代码推荐的准确性和效率。例如，在演示中，Amazon CodeWhisperer 可以使用简单的命令和指令生成二进制搜索算法。
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解决方案
此外，用户还可以使用特定指令让Amazon CodeWhisperer递归生成该算法，展示其对算法结构和逻辑的深入理解以及快速应用的能力。对于开发者来说，这不仅提高了代码编写的效率，也保证了算法的准确性和可靠性。
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单元测试
Amazon CodeWhisperer 在协助我们进行单元测试方面也显示出显着的优势。例如，在演示中，当对某个sum函数进行单元测试时，开发人员只需准备基本代码并使用unittest进行测试，Amazon CodeWhisperer就可以生成相应的测试函数并推荐各种场景下的测试用例。这样，开发人员就可以快速、轻松地完成测试，保证代码的健壮性。
在测试计算器类时，Amazon CodeWhisperer 会生成包括加、减、乘、除在内的全方位测试，确保代码的测试覆盖率和准确性。
SQL编写
在SQL编写方面，无论是编写DDL还是DML，Amazon CodeWhisperer都表现出了强大的帮助。通过使用Amazon CodeWhisperer，开发人员可以在很短的时间内创建SQL 表并插入数据。例如，在创建员工表的过程中，即使没有给出详细的SQL 语句，Amazon CodeWhisperer 通过开发人员的简单指导，也可以生成完整且准确的SQL 代码。大大简化了开发人员数据库操作的工作，提高了开发效率。
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命令行脚本
Amazon CodeWhisperer 还展示了命令行脚本编写的强大功能。例如，在处理Docker相关命令时，它可以快速生成删除未使用的容器、镜像和数据卷的命令。
暗示
解决方案
对于更复杂的任务，例如当您需要使用环境变量DEV 停止Amazon 云上的所有EC2 实例时，Amazon CodeWhisperer 可以快速准确地生成正确的命令。它不仅节省了开发人员的时间，还减少了人为错误的可能性。
暗示
解决方案
无论是在初期的需求分析和设计阶段，还是中期的编码和单元测试阶段，Amazon CodeWhisperer 都能为开发人员和开发团队提供强有力的支持，节省每个开发阶段的时间，从而实现整个项目周期的高效。推动。
全面的安全洞察，为项目构筑坚实的防线
除了提高各方面的开发效率外，项目安全是整个软件开发过程中不可或缺的一部分，而Amazon CodeWhisperer提供的安全扫描功能对于维护项目安全具有重要意义。可以实时监控代码中可能存在的安全风险和漏洞，并及时提供解决方案，保证整个项目的安全稳定。
Amazon CodeWhisperer 的安全扫描功能是一大亮点。无论是自动生成的代码还是开发人员手写的代码，它都可以进行深度的安全扫描。例如，它可以实时识别OWASP 列出的常见漏洞（例如SQL 注入）以及不符合加密库最佳实践的问题并提出修复建议，从而大大降低不安全加密实践带来的风险。
此外，Amazon CodeWhisperer 在生成代码时还会执行详细的源分析。如果代码与训练集中的参考代码相似，该工具将自动提供源代码库的URL和许可证信息，以帮助开发人员验证和归属代码的来源。进一步降低使用风险。在谭鹏老师的实际演示中，Amazon CodeWhisperer成功检测到操作系统命令行注入漏洞。
这样，开发者可以在项目代码提交前进行安全扫描，及早发现并修复一些安全漏洞，保证项目的稳定性和安全性，让开发者更安心地专注于核心功能和逻辑的开发。
软件生态变革迫在眉睫，开发者该如何应对？
在安全和高效的坚实基础上，我们可以尝试展望人工智能在软件开发中的未来应用。 Amazon CodeWhisperer 等大规模语言模型的兴起早已超出了简单代码生成和安全扫描的范围。它们的出现正在悄然改变整个软件开发生态系统和行业格局。
Amazon CodeWhisperer的成功实践也为业界如何将AI技术应用到软件开发中提供了宝贵的经验。同时，面对AI编程助手等先进技术，技术人员应不断加深对基础知识和编程技能的理解和掌握，才能在未来的软件开发领域保持竞争力。
为了让开发者切实体验AI编程助手的高效与智能，亚马逊云科技特别推出了“云发现实验室”活动。在这里，您可以直接操作Amazon CodeWhisperer，看看它如何无缝集成到您的开发环境中。通过【云发现实验室】系列活动，还有更多专属收获等你发现：
1、社区周边：您将有机会获得丰富的社区资源及周边；
2、专业机器学习交流圈：包括但不限于专业机器学习指导和专家问答、前沿信息分享、创新合作等；
3. 深入了解AI编程工具：通过实验和应用了解Amazon CodeWhisperer，通过社区和官方的专业指导和讨论，更深入地了解AI在软件开发中的具体应用；
4、荣誉徽章及流量支持：对于优秀参与者，活动将提供“产品体验官”荣誉徽章，并可获得官方流量支持，提升个人或团队的行业影响力；
5、全方位成长：除了技术上的提升，你还可以在这个多元化、专业的社区中结识更多志同道合的开发者，开阔视野，甚至找到合适的合作伙伴。
