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Un compagnon de codage IA, tel que Amazon CodeWhisperer, vise à améliorer la productivité des développeurs en les aidant à écrire du code rapidement et en toute sécurité. Cependant, dans des cas particuliers, les développeurs ont besoin de recommandations de code basées sur leurs bibliothèques internes et les API qu’ils utilisent quotidiennement.
Comme la plupart des outils compagnons de codage d’IA existants sont formés uniquement sur du code open source, ils n’ont pas la capacité de personnaliser les recommandations de code à l’aide de référentiels de code privés. Cette limitation présente divers défis pour les développeurs. Les développeurs ont du mal à apprendre à utiliser correctement les bibliothèques internes et à éviter les problèmes de sécurité. Pour les bases de code volumineuses, il faut des heures de lecture de la documentation pour comprendre quel code doit être écrit pour accomplir la tâche.
Maintenant en version préliminaire — Capacité de personnalisation d’Amazon CodeWhisperer
Aujourd’hui, je suis ravi d’annoncer la capacité de personnalisation d’Amazon CodeWhisperer (en avant-première) qui permet aux organisations de personnaliser CodeWhisperer pour générer des recommandations de code spécifiques à partir de référentiels de code privés. Avec cette fonctionnalité, les développeurs qui font partie de Amazon CodeWhisperer Professionnel Le niveau peut désormais recevoir des recommandations de code en temps réel qui incluent leurs bibliothèques internes, API, packages, classes et méthodes.
Disons que vous êtes un développeur travaillant pour une hypothétique entreprise de livraison de nourriture appelée AnyCompany. Vous avez pour tâche de traiter une liste de livraisons de nourriture non attribuées autour de l’emplacement actuel du chauffeur. Auparavant, avec CodeWhisperer, il ne connaissait pas les API internes appropriées pour traiter les livraisons de nourriture non attribuées ou pour obtenir l’emplacement actuel du conducteur, car il ne s’agit pas d’informations accessibles au public.
Désormais, grâce à la capacité de personnalisation, vous pouvez demander à CodeWhisperer de fournir des recommandations incluant du code spécifique lié aux services internes de l’entreprise. La capture d’écran suivante montre comment CodeWhisperer génère du code basé sur la base de code interne simplement en écrivant un ensemble de commentaires.
Grâce à la capacité de personnalisation consistant à utiliser votre base de code interne, CodeWhisperer comprend désormais l’intention, détermine quelles API internes et publiques sont les mieux adaptées à la tâche et génère des recommandations de code.
Comment ça fonctionne
L’explication ci-dessus décrit comment vous pouvez utiliser la capacité de personnalisation de CodeWhisperer en tant que développeur. Maintenant, laissez-moi vous expliquer comment cela fonctionne et comment vous pouvez commencer.
Pour créer une personnalisation, vous devez effectuer les étapes suivantes en tant qu’administrateur CodeWhisperer.
- Administrez vos utilisateurs finaux comme Administrateur CodeWhisperer.
- Connectez-vous aux référentiels existants. Vous pouvez connecter un ou plusieurs référentiels de code dans votre compte GitHub, GitLab ou BitBucket en utilisant AWS CodeStar Connexions ou téléchargez manuellement tout votre code dans un Service de stockage simple Amazon (Amazon S3) seau.
- Créez une personnalisation. CodeWhisperer personnalisera son modèle en fonction de votre base de code.
- Activez la personnalisation pour les membres de votre équipe. Une fois la personnalisation créée, vous pouvez la consulter et l’activer manuellement pour la rendre disponible automatiquement dans les IDE des membres de votre équipe.
Cette fonctionnalité offre deux avantages principaux : fournir des recommandations de code personnalisées en temps réel, spécifiques aux organisations, et garantir la protection de la propriété intellectuelle précieuse. Les organisations peuvent désormais promouvoir l’utilisation d’un code répondant à leurs normes de qualité et de sécurité en fonction de leur code dans les référentiels existants.
De plus, CodeWhisperer contribue à garantir la sécurité de votre code en offrant la possibilité de crypter vos données de personnalisation à l’aide de clés gérées par le client dans Service de gestion de clés AWS (AWS KMS). Ces données de personnalisation seront supprimées une fois le travail de personnalisation terminé.
Commençons
Laissez-moi vous montrer comment utiliser la fonctionnalité de personnalisation d’Amazon CodeWhisperer.
Pour commencer, je dois créer une personnalisation. J’ai besoin d’un accès administrateur pour accéder au Créer une personnalisation sur le tableau de bord Amazon CodeWhisperer.
Sur le Créer une personnalisation page, je peux connecter les référentiels de codes privés souhaités que je souhaite que CodeWhisperer personnalise. Actuellement, la capacité de personnalisation de CodeWhisperer prend en charge la connexion à GitHub, GitLab et Bitbucket via AWS CodeStar Connexions. Si j’ai du code qui ne se trouve dans aucun référentiel de code, je peux également télécharger manuellement mon code dans un compartiment S3 et définir l’URI Amazon S3.
La capture d’écran suivante montre que j’ai des connexions existantes avec mes référentiels de code en utilisant AWS CodeStar Connexions. Je peux également créer une nouvelle connexion en sélectionnant Créer une nouvelle connexion.
Ensuite, je peux sélectionner Créer une personnalisation afin que CodeWhisperer puisse commencer à personnaliser le modèle en fonction du code disponible dans la connexion. La durée pour terminer ce processus dépend de la taille des référentiels de code.
Lorsque la personnalisation est prête, CodeWhisperer ne l’activera pas automatiquement. Cela me donne la flexibilité d’activer les personnalisations au moment où j’en ai besoin. Mais avant de démontrer cela, j’aimerais expliquer le évaluation score.
En bref, le score d’évaluation m’aide à mesurer l’exactitude de la personnalisation en prédisant et en fournissant des recommandations de code basées sur le code de mes référentiels de code. Il fournit une note dans l’une des trois catégories suivantes : 1) Très bien, avec une note allant de 7 à 10 ; 2) Passable, avec une note allant de 4 à 7 ; et 3) Mauvais, avec un score allant de 0 à 4. Il est recommandé d’activer la personnalisation si le score d’évaluation est de 6 ou plus. Si le score d’évaluation est inférieur à celui souhaité, je dois m’assurer de fournir suffisamment de code pour la personnalisation et fournir un nouvel ensemble de données de code contenant de nombreuses références aux API internes.
Ici, je peux voir le Note d’évaluation pour ma personnalisation c’est 8, et je suis content de ce résultat. Ensuite, je peux sélectionner Activer pour commencer à utiliser cette personnalisation.
Une fois les personnalisations activées, je peux définir l’accès aux personnalisations sélectionnées en sélectionnant Ajouter des utilisateurs. Désormais, je peux donner accès aux personnalisations aux membres de l’équipe sélectionnés qui ont été ajoutés en tant qu’utilisateurs pour le niveau Amazon CodeWhisperer Professional. Pour ce faire, je peux suivre le guide de l’administration des utilisateurs finaux page.
Ensuite, une fois que les membres de mon équipe se seront connectés via AWS Toolkit dans leurs IDE, ils verront les personnalisations disponibles et pourront commencer à les utiliser.
Avec Amazon CodeWhisperer, je peux créer plusieurs personnalisations en fournissant différents référentiels de code. Cette fonctionnalité est utile si je souhaite créer des personnalisations pour les recommandations de code pour certaines équipes.
En tant qu’administrateur, je peux également surveiller les performances de chacune des personnalisations en accédant à la page du tableau de bord CodeWhisperer. Cette page résume les données utiles telles que l’activité des utilisateurs, le nombre de lignes de code suggérées par CodeWhisperer et acceptées par les membres de mon équipe, et le nombre d’analyses de sécurité qui ont été exécutées avec succès à partir des IDE.
Actuellement, vous pouvez personnaliser les recommandations CodeWhisperer sur les bases de code écrites en Java, JavaScript, TypeScript et Python. Les fichiers écrits dans d’autres langages pris en charge par CodeWhisperer (C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Kotlin, C, C++, Shell scripting, SQL et Scala) ne seront pas utilisés lors de la création de la personnalisation ou lors de la fourniture de recommandations personnalisées dans l’EDI. sur vos référentiels de codes internes.
Rejoignez l’aperçu public
En exploitant en toute sécurité la base de code interne du client, Amazon CodeWhisperer libère tout le potentiel du codage génératif basé sur l’IA et personnalisé selon vos besoins uniques.
Rejoignez l’aperçu public maintenant et découvrez comment démarrer sur le Personnalisation d’Amazon CodeWhisperer page.
Bon codage !
— Donny
