一款超級棒的AI 編碼神器

AIGC 怎能少了編碼呢副砍?今天給大家安利一款編碼利器旺罢!也許您早已知曉券敌,甚至早就用上了棚菊。它就是 Amazon CodeWhisperer 。本人以前用 GitHub 的 Copilot扳肛。Copilot 收費后傻挂,逐步轉(zhuǎn)到 New Bing 和 ChatGPT 。最近開始使用 CodeWhisperer敞峭,表現(xiàn)不比 Copilot 差踊谋,最關(guān)鍵的是它對個人用戶完全免費!旋讹!下面用幾分鐘簡單介紹如何使用這款編碼神器殖蚕。

簡介

CodeWhisperer 是亞馬遜公司推出的一款 AI 編程工具轿衔,它可以根據(jù)注釋或者代碼上下文給出編碼提示,實時生成代碼片段或者或者完整的函數(shù)建議睦疫。目前支持Java害驹、JavaScript、Python蛤育、C++等15種常見的編程語言宛官,以及常用的集成式開發(fā)環(huán)境,諸如VS Code瓦糕、Intelli IDEA等底洗。

安裝

本人使用的是 VS Code。下面以此為例介紹 CodeWhisperer的安裝及使用咕娄。打開VS Code在擴展中直接搜索 “AWS” 亥揖,結(jié)果列表第一個就是了,即:AWS Toolkit圣勒。

CodeWhisperer_1.jpg

安裝完后费变,選中左邊欄的“AWS”,點擊“Start”->“Sign up Or Sign in”圣贸,開始注冊或者登錄 AWS Builder ID挚歧。

CodeWhisperer_2.jpg

本人臨時注冊的,輸入郵箱地址后吁峻,點擊“Next”滑负,之后郵箱會收到一個驗證碼。

CodeWhisperer_3.jpg

輸入六位驗證碼锡搜,校驗后橙困,輸入密碼及確認密碼瞧掺。

CodeWhisperer_4.jpg

輸入完密碼后耕餐,點擊“Create AWS Builder ID”。

CodeWhisperer_5.jpg

最后點擊允許訪問即可辟狈。

CodeWhisperer_6.jpg

接著 VS Code會顯示“Connected to AWS Builder ID”肠缔,可愉快地使用啦。

CodeWhisperer_7.jpg

使用

隨意創(chuàng)建了一個文件哼转,寫了一個“#”明未,它便推斷出了我要寫 Python 代碼。

CodeWhisperer_8.jpg

輸完“冒泡排序”壹蔓,按下回車鍵趟妥,直接生成了函數(shù)名。按下“Tab”鍵佣蓉,即使用它生成的建議代碼披摄。下面代碼完全由它生成亲雪,我就寫了前五個注釋,體驗還是相當(dāng)不錯的疚膊。最后一個例子完全由它建議生成义辕,結(jié)合上文“# 實現(xiàn)BFS” 直接給出了建議“# 深層次遍歷”。假如寓盗,您不喜歡它給出的當(dāng)前建議灌砖,可以按下ESC鍵。

# 冒泡排序
def bubble_sort(alist):
    n = len(alist)
    for j in range(n-1):
        count = 0
        for i in range(n-1-j):
            if alist[i] > alist[i+1]:
                alist[i], alist[i+1] = alist[i+1], alist[i]
                count += 1
        if count == 0:
            return
        

# 測試上面代碼
if __name__ == "__main__":
    li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
    bubble_sort(li)
    print(li)

# 計算leetcode第一題:兩數(shù)之和
def two_sum(nums, target):
    for i in range(len(nums)):
        for j in range(i+1, len(nums)):
            if nums[i] + nums[j] == target:
                return [i, j]
            
# 測試上面算法
if __name__ == "__main__":
    nums = [2, 7, 11, 15]
    target = 9
    print(two_sum(nums, target))


# 實現(xiàn)BFS
def bfs(graph, start):
    queue = [start]
    seen = set(start)
    while queue:
        vertex = queue.pop(0)
        nodes = graph[vertex]
        for w in nodes:
            if w not in seen:
                queue.append(w)
                seen.add(w)
                print(w)

# 深層次遍歷
def dfs(graph, start):
    stack = [start]
    seen = set(start)
    while stack:
        vertex = stack.pop()
        nodes = graph[vertex]
        for w in nodes:
            if w not in seen:
                stack.append(w)
                seen.add(w)
                print(w)

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