CodeWhisperer 初体验
今年算是 AI 正式破圈的一年，无数的工具，产品横空出世。无论在面向企业的大语言模型，还是帮助个人的 AI 工具，数不胜数。其中关于 AI 编程助手领域，近年来也涌现了很多不错的产品，例如 Copilot, Cursor, 还是我们今天要体验的 CodeWhisperer。已经在潜移默化中改变了程序员们的生产和解决问题的方式，传统解决问题往往依靠的是谷歌等搜索引擎，找到对应的官网和知名的论坛查找问题。而如今，我们仅仅依靠 AI 编程助手就能解决很多问题。
回到 CodeWhisperer 上来，它的出生还是带着许多光环的。首先来自著名的大厂 Amazon, 他们在 AI 领域有足够多的积累，在面向开发者方面有足够多的经验和产品用户体验来反馈用户感受，不断迭代相关产品，而且还有一个相当强大的优势，借助亚马逊云的力量，能够将 AI 和云打通，这在当前云原生时代是必不可少的能力。
目标及前期准备
先给大家讲讲今天我们希望实现的目标，基于 Spring Boot 框架，简单实现用户登陆，。我们使用的是 IntelliJ 开发工具，选用 Maven 进行管理依赖管理，用到的依赖如下。
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Web
-
JPA
-
H2
我们首先尝试安装 CodeWhisperer 插件，在 Plugins 中搜索 AWS Toolkit 下载即可。
下载完成后绑定自己的亚马逊账号即可开始使用，默认开启自动建议。
项目结构如图所示
pom.xml 文件如下
4.0.0
org.springframework.boot
spring-boot-starter-parent
3.1.0
com.example
demo
0.0.1-SNAPSHOT
demo
demo
17
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-jpa
org.projectlombok
lombok
true
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
com.h2database
h2
runtime
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
org.springframework.boot
spring-boot-maven-plugin
开始
-
健康检查
我们先实现一个最简单的 Controller，请求 /ping 返回 pong 即可。
package com.example.demo.controller;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
@Controller
public class PingController {
@RequestMapping("/ping")
public @ResponseBody String greeting() {
return "pong";
}
}测试用例是检验代码正确性必不可少的一环，我们来写个简单的测试用例。这时 CodeWhisperer 已经开始展示它的实力了，只是写了一行 @Test 注解，它将我们想要做的测试代码完整提示出来。
下面是完整的测试代码。
package com.example.demo;
import com.example.demo.controller.PingController;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.autoconfigure.web.servlet.AutoConfigureMockMvc;
import org.springframework.boot.test.autoconfigure.web.servlet.WebMvcTest;
import org.springframework.test.web.servlet.MockMvc;
import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultHandlers.print;
import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.content;
import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.status;
import static org.springframework.test.web.servlet.request.MockMvcRequestBuilders.get;
@AutoConfigureMockMvc
@WebMvcTest(PingController.class)
public class TestWebApplication {
@Autowired
private MockMvc mockMvc;
@Test
public void shouldReturnDefaultMessage() throws Exception {
this.mockMvc.perform(get("/ping")).andDo(print()).andExpect(status().isOk())
.andExpect(content().string("pong"));
}
}
运行一下测试用例，很顺利的通过。
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用户类设计
我们来定一个 User 模型，发现它在 Table To Class 的实现中具备一定的表设计能力，以及字段关联联想，约束设计能力。
能推测我想要的表字段，索引约束建议。这对于新手来说是莫大的帮助，想象有一位功力深厚的同伴在旁指点你设计表结构，那么表结构的设计就能相对合理一些。
package com.example.demo.model;
import jakarta.persistence.*;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.Setter;
import org.springframework.stereotype.Indexed;
@Entity
@Getter
@Setter
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Table(name = "game_users")
public class User {
@Id
private Long id;
@Column(unique = true, nullable = false)
private String username;
@Column(nullable = false, length = 64)
private String password;
@Column(unique = true, nullable = false)
private String email;
}
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DAO 层实现
这时我灵光一现，根据官网的 GIF 图展示，可以通过注释进行代码推断，那好，DAO 层的实现就交给它啦。
哎哟，不错哦，根据我上面想要根据邮箱查询用户的注视，它已经给出了相应的提示，让我们再考考它，注释中进行多个方法的描述。
挺聪明呀，也很顺利的实现了。
package com.example.demo.dao;
import com.example.demo.model.User;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import java.util.Optional;
@Repository
public interface UserDao extends JpaRepository {
// function to implement find user by email
Optional findByEmail(String email);
Optional findByUsername(String username);
// two function to implement find user by id or email
Optional findById(Long id);
Optional findByEmailIgnoreCase(String email);
// function to implement check user is existed
Boolean existsByEmail(String email);
}
看来以后 CRUD 的 DAO 层实现可以交给它来完成啦。我们希望能够预先插入一些数据便于测试，琐碎的日志测试对它来说轻轻松松。
package com.example.demo;
import com.example.demo.dao.UserDao;
import com.example.demo.model.User;
import org.slf4j.Logger;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
class LoadDatabase {
public static final Logger log = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(LoadDatabase.class);
// this is Bean is loaded once in the application context
// it is used to load the data into the database
@Bean
public CommandLineRunner initDatabase(UserDao dao) {
return args -> {
log.info("Preloading " + dao.save(new User(1L, "test1", "111111", "[email protected]")));
log.info("Preloading " + dao.save(new User(2L, "test2", "222222", "[email protected]")));
};
}
}
-
Service 层实现
轮到 Service 层了，让我们看看它的表现，在这里我们简单的根据用户名查询用户，返回对应的数据即可。当我方法签名写一半时，它给我的建议让我停下继续敲击的手指，因为基本符合我的预期，而且具备一定的记忆联想能力，在 DAO 层定义的 Optional
package com.example.demo.service;
import com.example.demo.dao.UserDao;
import com.example.demo.model.User;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Optional;
@Service
public class UserDetailServiceImpl {
private final UserDao userdao;
@Autowired
public UserDetailServiceImpl(UserDao userdao) {
this.userdao = userdao;
}
public User getUserByUsername(String username) throws Exception {
Optional user = userdao.findByUsername(username);
if (user.isPresent()) {
return user.get();
} else {
throw new Exception("User not found");
}
}
}
-
Controller 层实现
最后我们来实现最外层入口，简单的进行相关业务校验，用户名是否为空，密码是否正确，在这里用于演示。
用户不存在相关处理，密码正确性验证，基本符合我们的要求。
package com.example.demo.controller;
import com.example.demo.model.User;
import com.example.demo.service.UserDetailServiceImpl;
import org.apache.coyote.Response;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RestController
@RequestMapping("/api/auth")
public class UserController {
private final UserDetailServiceImpl userDetailService;
@Autowired
public UserController(UserDetailServiceImpl userDetailService) {
this.userDetailService = userDetailService;
}
@PostMapping("/login")
public ResponseEntity login(@RequestBody User user) {
try {
if (user.getUsername().isEmpty()) {
return ResponseEntity.badRequest().body("user name is empty");
}
User res;
res = userDetailService.getUserByUsername(user.getUsername());
if (res == null) {
return ResponseEntity.badRequest().body("user not found");
}
if (res.getPassword().equals(user.getPassword())) {
return ResponseEntity.ok(res);
}
return new ResponseEntity<>("user password invalid", HttpStatus.BAD_REQUEST);
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.notFound().build();
}
}
}
最后我们来测试一下，格式错误和用户密码错误的情况。
与预期一致，撒花。
总结
CodeWhisperer 就我今天的使用而言，还是有些出乎我的意料，之前的一些 AI 编程工具并不具备记忆和联想能力，今天 CodeWhisperer 展示的记忆联想效果不错，并且具备一定的表结构设计能力，一些简单的测试用例完成度也不错，我想未来一些简单琐碎的需求，测试用例也可以交给它了。但是今天在体验的过程中还是发现了一些不足，插件 UI 会出现挡住建议的情况，这样我需要再次触发建议才行，目前阶段可以使用它来投入生产，在一些复杂的场景还是需要谨慎，会出现胡言乱语的情况，跟上下文关联性不强的建议。
当然，这些问题相信随着模型的数据量级和质量不断优化能够慢慢解决。
给大家一个小预告，6 月 27 - 28 日，"亚马逊云科技中国峰会"即将开幕，欢迎大家参会。
