挑战三大任务，Amazon Q 生成代码的能力到底如何？

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ChatGPT 火出圈之后，AI 大模型编程越来越多，虽然 AI 编码暂时无法完全替代程序员，但是时代变化、潮流趋势所向，大家没有必要过多焦虑，而是应该拥抱变化，拥抱趋势，尝试用 AI 辅助自己的编码，看是否可以得到帮助，本文试用了 Amazon 的 CodeWhisperer AI 编程工具，在这里做一个小小的总结。

CodeWhisperer 通过 AI 技术，可以自动分析代码库中的模式和常见用法，从而生成符合标准的代码片段，其旨在帮助开发人员节省时间和精力，提高开发者的工作效率。

当前 CodeWhisperer 支持集成到几种开发环境中，VS、Jetbrains、JupyterLab，Lamda 等，由于平时用 C++/Python/Go 比较多，因此本文使用 JetBrains 的 Clion 来测试 CodeWhisperer 生成 C++的能力，首先安装好 Clion(具体步骤网上找或者亚马逊官网指导书)，进行 Clion 后，首先通过 tools 搜索安装 aws toolkit，安装好后启动就可以使用 CodeWhisperer 了，第一次启动时会生成一个验证码，链接到你的亚马逊账号进行授权，此处不细讲，按照提示操作即可

下面进入正题：

使用 CodeWhisperer 生成代码，需要添加注释，其会根据注释一行一行完成代码编写，并且会帮助你完成要编写代码的注释

任务一：

测试生成全部代码能力，主题完成一个 TCP Server 收发数据，下面图里是一步步的结果

最终完成的代码如下

生成过程并非像 ChatGPT 一样，一股脑的代码全部生成扔给你，需要开发同学一行一行的插入确认，这种情况也有好处，在于可以在开发过程中自己一行一行的确认正确性及问题，避免一大堆复杂代码重新费神的确认逻辑。

任务二：

推荐相应功能的开源库以及使用已集成的开源包进行代码生成测试，主题完成一个 SIP 消息处理函数，下面图片展示其完成过程和结果

(1)使用 osip2 解析 sip 消息，下面是生成的代码，基本符合预期

 (2) 期望重新推荐一个 sip 消息解析库，不知道是我已经集成了解析库还是还是什么其他原因，没有成功

可见 CodeWhisperer 对于 Github、Gitee 以及互联网上标准开源库是进行过训练的，可以读懂 oSip2 是一个很有名的 sip 协议栈，因此可直接使用其 API 根据注释生成可用代码

任务三：

基于已完成部分代码，根据注释生成补全代码，CodeWhisperer 也可以根据上下文和注释补齐代码的相应功能，建立一个资源分配函数(带一定的业务功能)，完成一半的部分(>4)，让 CodeWhisperer 完成剩下的部分(<4)，下面展示结果

最终的结果

至此任务三测试完成，生成了基本可用的代码。

最后总结，CodeWhisperer 对于能够更快地编写代码还是有一定的帮助。

首先，在集成开源或者第三方不熟悉的代码库时，它可以为我节省大量的时间去学习和查阅 API 接口文档，让我能够专注于改进和测试。

其次，可以帮助我节省繁琐的重复性工作，如上面的 TCP Socket 处理。

当然，也期望可以后续可以生成整体代码段的方式，对于非复杂逻辑代码的场景其效率是更高的。

版权声明: 本文为 InfoQ 作者【Hanson】的原创文章。

原文链接:【https://xie.infoq.cn/article/386428468269729e334f2c134】。

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