作者 | Hanson
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ChatGPT 火出圈之後，AI 大模型編程越來越多，雖然 AI 編碼暫時無法完全替代程式設計師，但是時代變化、潮流趨勢所向，大家沒有必要過多焦慮，而是應該擁抱變化，擁抱趨勢，嘗試用 AI 輔助自己的編碼，看是否可以得到幫助，本文試用了 Amazon 的 CodeWhisperer AI 編程工具，在這裡做一個小小的總結。
CodeWhisperer 通過 AI 技術，可以自動分析代碼庫中的模式和常見用法，從而生成符合標準的代碼片段，其旨在幫助開發人員節省時間和精力，提高開發者的工作效率。
當前 CodeWhisperer 支持集成到幾種開發環境中，VS、Jetbrains、JupyterLab，Lamda 等，由於平時用 C++/Python/Go 比較多，因此本文使用 JetBrains 的 Clion 來測試 CodeWhisperer 生成 C++的能力，首先安裝好 Clion(具體步驟網上找或者亞馬遜官網指導書)，進行 Clion 後，首先通過 tools 搜索安裝 aws toolkit，安裝好後啟動就可以使用 CodeWhisperer 了，第一次啟動時會生成一個驗證碼，連結到你的亞馬遜帳號進行授權，此處不細講，按照提示操作即可
下面進入正題：
使用 CodeWhisperer 生成代碼，需要添加註釋，其會根據注釋一行一行完成代碼編寫，並且會幫助你完成要編寫代碼的注釋
任務一：
測試生成全部代碼能力，主題完成一個 TCP Server 收發數據，下面圖里是一步步的結果
最終完成的代碼如下
生成過程並非像 ChatGPT 一樣，一股腦的代碼全部生成扔給你，需要開發同學一行一行的插入確認，這種情況也有好處，在於可以在開發過程中自己一行一行的確認正確性及問題，避免一大堆複雜代碼重新費神的確認邏輯。
任務二：
推薦相應功能的開源庫以及使用已集成的開源包進行代碼生成測試，主題完成一個 SIP 消息處理函數，下面圖片展示其完成過程和結果
(1)使用 osip2 解析 sip 消息，下面是生成的代碼，基本符合預期
(2) 期望重新推薦一個 sip 消息解析庫，不知道是我已經集成了解析庫還是還是什麼其他原因，沒有成功
可見 CodeWhisperer 對於 Github、Gitee 以及網際網路上標準開源庫是進行過訓練的，可以讀懂 oSip2 是一個很有名的 sip 協議棧，因此可直接使用其 API 根據注釋生成可用代碼
任務三：
基於已完成部分代碼，根據注釋生成補全代碼，CodeWhisperer 也可以根據上下文和注釋補齊代碼的相應功能，建立一個資源分配函數(帶一定的業務功能)，完成一半的部分(>4)，讓 CodeWhisperer 完成剩下的部分(<4)，下面展示結果
最終的結果
至此任務三測試完成，生成了基本可用的代碼。
最後總結，CodeWhisperer 對於能夠更快地編寫代碼還是有一定的幫助。
首先，在集成開源或者第三方不熟悉的代碼庫時，它可以為我節省大量的時間去學習和查閱 API 接口文檔，讓我能夠專注於改進和測試。
其次，可以幫助我節省繁瑣的重複性工作，如上面的 TCP Socket 處理。
當然，也期望可以後續可以生成整體代碼段的方式，對於非複雜邏輯代碼的場景其效率是更高的。
版權聲明: 本文為 InfoQ 作者【Hanson】的原創文章。
原文連結:【https://xie.infoq.cn/article/386428468269729e334f2c134】。
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