CodeWhisperer - 程式碼建議

CodeWhisperer 如何生成程式碼建議？

Amazon CodeWhisperer 使用機器學習模型來理解您當前正在編寫的程式碼。它會分析您迄今為止編寫的程式碼，並根據這些資訊即時生成程式碼建議。

• 只要您開始在編輯器中輸入程式碼，CodeWhisperer 就會處理當前程式碼的上下文。
• 處理後，CodeWhisperer 會提供建議，幫助您完成函式、方法，甚至整個程式碼塊。
• CodeWhisperer 旨在預測您接下來可能需要的內容，無論是變數、函式名稱還是常見的程式碼結構。這些建議對於重複性任務特別有用。

CodeWhisperer 使用的機器學習模型是在大型語言模型 (LLM) 上訓練的，其中主要包括各種程式語言中常見的編碼模式、函式和庫。

程式碼建議示例

Amazon CodeWhisperer 支援多種程式語言，包括Python、Java 和 JavaScript。

讓我們看看 CodeWhisperer 如何在Jupyter Notebook 中為 Python 語言提供建議 -

例如，在 JavaScript 中，如果您嘗試為按鈕點選建立一個事件監聽器，CodeWhisperer 可能會建議以下內容 -

document.getElementById('myButton').addEventListener('click', function() {
   alert('Button clicked!');
});

它可以幫助您高效地完成新增事件監聽器或其他 DOM 操作的程式碼。

自定義 CodeWhisperer 建議

Amazon CodeWhisperer 的關鍵功能之一是，它允許您自定義建議以匹配您的編碼風格和偏好。

調整建議頻率

您可以調整希望獲得程式碼建議的頻率。假設如果您認為獲得的建議過多，可以在設定選單中降低頻率。另一方面，如果您想要更詳細的建議，可以提高建議程式碼塊的複雜度。

自定義程式碼塊

Amazon CodeWhisperer 不僅提供單行建議，還可以選擇接收整個程式碼塊的建議。

如果您正在處理一個大型專案，並且經常重複類似的程式碼模式，則可以自定義 CodeWhisperer 以建議整個程式碼片段。它節省了開發人員編寫程式碼的時間。

暫停自動程式碼建議

您還可以暫停 Amazon CodeWhisperer 中的自動程式碼建議。下面是一個示例，展示瞭如何在 Jupyterlab 中暫停和恢復 CodeWhisperer 的自動程式碼建議 -

特定語言的自定義

您還可以根據使用的程式語言自定義 CodeWhisperer。例如，您可以將其自定義為在 Python 中提供更詳細的建議，但在 JavaScript 中將其限制為單行程式碼建議。

忽略特定建議

如果有一些您認為沒有用的特定型別的建議，您可以自定義 CodeWhisperer 以忽略它們。

例如，如果您習慣編寫自己的變數名稱，則可以自定義 CodeWhisperer 以僅為程式碼的更復雜部分提供建議。