关键字: [亚马逊云科技， Amazon CodeWhisperer， 代码助手， 开发生命周期， 代码审核， 单元测试， 文档生成]

导读

在这个演示视频中，演讲者介绍了亚马逊云科技的CodeWhisperer代码助手。CodeWhisperer是一款基于人工智能的代码开发工具，能够覆盖整个软件开发生命周期，包括项目规划、代码编写、单元测试、代码审核、部署等各个环节。它能够根据开发环境(如代码库、文档、问题、CI/CD管道、基础设施等)感知当前状态，并通过内置的各种工具(如文件操作、代码生成等)执行相应的动作，最终达到预期目标。演示了CodeWhisperer在代码编写、单元测试生成、文档生成、代码审核等多个场景下的应用，展现了其提高开发效率、代码质量的能力。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

亚马逊云科技(亚马逊云科技)近期推出了一款名为Amazon CodeWhisperer的代码助手AI产品，旨在为软件开发人员提供全方位的辅助，覆盖软件开发的整个生命周期。这款产品本质上是一种智能体(agent)，能够感知开发环境、执行相应动作并观察结果，通过不断循环学习和优化，逐步完成开发任务。

Amazon CodeWhisperer需要全面了解开发环境，才能高效运作。首先，它需要掌握代码库的信息，包括代码结构、文件组成以及提交历史记录，以便判断如何生成新代码或修改现有代码。其次，它还需要扫描相关文档，如需求文档、故事线等，从中获取上下文信息，为代码生成提供依据。此外，开发过程中遇到的各种问题也需要输入给它，以便它思考如何解决。

除了与代码直接相关的环境外，Amazon CodeWhisperer还需要了解CI/CD流程的每个步骤，包括测试过程中可能返回的错误，从而判断如何修正代码。同时，它还需要掌握亚马逊云科技基础设施的情况，因为开发人员可以要求它帮助部署代码。在部署过程中，它会生成Infrastructure as Code脚本(如CloudFormation)，并根据执行过程中可能遇到的问题给出解答。最后，它还会监控运行程序的指标数据，如通过CloudWatch获取性能数据，并生成代码质量报告。

掌握了开发环境后，Amazon CodeWhisperer就可以按标准agent流程运行了。它首先通过感知环境来判断应该执行何种动作，如根据需求生成新代码或审核现有代码。执行动作后，它会观察动作结果，判断是否符合预期，如代码审核后是否存在安全隐患或版本过低等问题。根据观察结果，它会给出下一步建议，如升级软件版本等。这个感知-执行-观察的循环会不断重复，直至达成目标，同时它也会在这个过程中持续学习和积累知识。

Amazon CodeWhisperer覆盖了软件开发生命周期的方方面面。在项目规划阶段，它能够根据需求生成新项目文档，内容包括项目结构、部署步骤、可能遇到的问题等，极大节省了文档撰写的时间和精力。一旦代码发生变更，它也能自动更新原有文档，确保文档与代码同步。

进入代码开发阶段，Amazon CodeWhisperer可以根据需求生成新功能的代码。以一个餐厅投票系统为例，原有系统较为简陋，投票方式是在URL后加上餐厅名刷新页面，展示结果也十分简单，只是一行行显示每家餐厅的投票数。现在需要对其进行优化，在主页面加一个登录按钮，并以表格形式展示每家餐厅的投票结果，同时增加按钮进行投票。开发人员只需在Amazon CodeWhisperer中输入这一需求，它就会思考后给出5个建议方案，包括新增登录窗口、投票结果表格和按钮等，并直接在代码中实现。重新运行优化后的网站，会弹出一个简单的登录窗口，并正常显示投票界面，可以通过点击按钮为餐厅投票。

除了协助编写代码，Amazon CodeWhisperer在测试阶段也大有用武之地。由于开发单元测试往往较为枯燥且容易出现遗漏，它可以根据代码自动生成测试用例，提高测试的全面性和准确性。以上述餐厅投票系统为例，开发人员只需提出为获取投票函数生成测试用例的需求，Amazon CodeWhisperer就会扫描相关代码，并生成一个全新的测试文件test_app.py，从不同角度对该函数进行测试。

代码审核是保证代码质量的关键环节，Amazon CodeWhisperer在这一领域同样表现出色。它能自动审核代码，发现各种潜在的安全漏洞和质量问题，并按优先级从高到低列出，为开发人员指明需要优先解决的问题。以餐厅投票系统为例，它发现了多个问题，如暴露的地址范围过大(0.0.0.0)、缺少错误处理、部署脚本存在漏洞(申请了CloudWatch告警但没有任何动作)、软件版本过低(Flask版本2.0.3应升级到2.2.5)等，并给出具体的修复建议。开发人员可以一键接受这些建议，极大提高了代码审核的效率。

完成代码开发和审核后，Amazon CodeWhisperer还可以辅助代码部署。它会生成Infrastructure as Code脚本(如CloudFormation)，并根据执行过程中可能遇到的问题给出解答，确保部署顺利进行。

最后，对于已部署的应用程序，Amazon CodeWhisperer也可以协助进行代码维护和升级，如将Java 8升级到Java 17等，让代码保持在最新的适用版本。

除了上述功能，Amazon CodeWhisperer在文档生成方面也有独到之处。由于编写文档是开发人员工作中最耗时的环节之一，Amazon CodeWhisperer可以根据代码和项目信息自动生成结构化的完整文档，内容包括项目概述、部署步骤、可能问题等，极大提高了文档撰写效率。以餐厅投票系统为例，Amazon CodeWhisperer生成的文档不仅概述了整个项目，还详细列出了部署步骤、需要配置的环境变量，以及可能遇到的问题，为开发人员提供了全面的参考。

总之，Amazon CodeWhisperer作为一款覆盖软件开发全生命周期的AI代码助手，通过感知开发环境、执行动作和学习优化，为开发人员提供智能代码生成、测试、审核、部署、文档生成等多方面辅助，大幅提高了开发效率和代码质量，减轻了开发人员的工作负担。

除了集成在VSCode等IDE中，Amazon CodeWhisperer也可以集成到GitLab等Web开发环境中，让开发人员在任何环境下都能获得统一的代码辅助体验。以GitLab的一个Demo为例，开发人员只需在Web界面上输入需求，如“创建一个登录页面”，Amazon CodeWhisperer就会根据需求生成相应的代码。

可以看出，Amazon CodeWhisperer将人工智能技术与软件开发完美结合，为开发人员提供了全方位的智能辅助，开启了软件开发的新纪元。相信有了这一强大助手的加持，开发人员的工作效率和代码质量必将再上新台阶。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

通过 WQ Developer 的 Doc 代理，可以自动生成结构完整、涵盖全面的项目文档，节省大量编写文档的时间。

总结

亚马逊云科技推出了一款名为CodeWhisperer的代码助手AI工具，旨在提高软件开发的效率和质量。这款工具覆盖了整个软件开发生命周期，从项目规划、代码编写、测试、审核到部署上线，甚至代码维护和升级。它能够感知开发环境，包括代码库、文档、问题、CI/CD管道和基础设施，并根据用户需求执行相应的动作，如生成代码、单元测试、文档、代码审核等。

CodeWhisperer采用了智能体(Agent)架构，通过不断感知、执行、观察和学习，循环迭代地完成任务。它内置了多种工具，如文件操作、代码扫描等，可以根据任务需求选择合适的工具。此外，CodeWhisperer还能自动生成单元测试用例、项目文档，并进行代码审核，识别潜在的安全风险和低效代码。

总的来说，CodeWhisperer通过AI技术，大幅提高了软件开发的效率和质量，减轻了开发人员的工作负担，是一款非常实用的代码助手工具。它不仅可以集成到IDE中使用，还可以在GitLab等网页开发环境中使用，为开发人员带来全新的体验。

我们正处在Agentic AI爆发前夜。2025亚马逊云科技中国峰会提出，企业要从“成本优化”转向“创新驱动”，通过完善的数据战略和AI云服务，把握全球化机遇。亚马逊将投入1000亿美元在AI算力、云基础设施等领域，通过领先的技术实力和帮助“中国企业出海“和”服务中国客户创新“的丰富经验，助力企业在AI时代突破。