Amazon CodeWhisperer 常見問答集

CodeWhisperer 透過提供可減少整體開發工作量的程式碼建議，並允許更多時間進行構思、解決複雜問題和撰寫差異化程式碼，以協助加速軟體開發。除了一般用途程式碼建議之外，CodeWhisperer 還包含額外的訓練，以提供使用 AWS API 的程式碼建議。此外，CodeWhisperer 還可協助您偵測並修復安全漏洞，以協助您改善應用程式安全性。

在您撰寫程式碼時，CodeWhisperer 會分析英文註解和相關的程式碼，以推斷完成手頭任務所需的程式碼。CodeWhisperer 會直接在程式碼編輯器中建議一個或多個程式碼片段，從而讓您在撰寫程式碼時加快速度。CodeWhisperer 提供的程式碼建議以數十億行程式碼 (包括 Amazon 和開放原始碼) 訓練的大型語言模型 (LLM) 為基礎。您可以快速且更輕鬆地接受最佳建議 (Tab 鍵)，檢視更多建議 (箭頭鍵)，或繼續編寫自己的程式碼。請務必檢閱程式碼建議，再接受該建議，您可能需要對其進行編輯，以確保程式碼完全符合您的預期。

Amazon CodeWhisperer 會使用您的內容 (例如程式碼片段、註解、游標位置，以及在 IDE 中所開啟檔案的內容)，來做為提供程式碼建議的輸入。

您的內容會使用 TLS 協定來傳輸，以確保 IDE 與 CodeWhisperer 服務之間的安全通訊。內容在傳輸過程中經過加密，以防止竊聽或攔截式攻擊。針對 CodeWhisperer 個別使用者，我們可能會根據使用者的設定保留內容，以改善服務用途。我們採用靜態加密和嚴格的存取控制，以安全的方式存放此內容。
 

CodeWhisperer 可做為 AWS Toolkit for Visual Studio (VS) Code and JetBrains 的一部分，目前支援 Python、Java、JavaScript、TypeScript、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Kotlin、C、C++、Shell 指令碼、SQL 和 Scala。除了 VS Code 和 JetBrains 系列 (包括 IntelliJ、PyCharm、GoLand、CLion、PhpStorm、RubyMine、Rider、WebStorm 和 DataGrip) 之外，CodeWhisperer 還可在 AWS Cloud9、AWS Lambda 主控台、JupyterLab 和 Amazon SageMaker Studio 上使用。

若要開始使用 VS Code 或 JetBrains IDE，請觀看這些簡短影片。您也可以依照這裡的文件中的說明。

依預設，AWS Cloud9 和 AWS Lambda 主控台提供 CodeWhisperer。如需詳細資訊，請依照下列步驟開始使用 AWS Lambda 主控台中的 CodeWhisperer，並依照下列步驟開始使用 AWS Cloud9 中的 CodeWhisperer。

請按照以下說明開始使用 JupyterLab 和 Amazon SageMaker Studio。

啟用 CodeWhisperer 後，您將在輸入時在程式碼編輯器中收到程式碼建議。若要手動觸發 CodeWhisperer，請使用 Option+C (MacOS) 或 Alt+C (Windows)。

開發人員的註解較短，並對應到較小的離散任務時，CodeWhisperer 的工作效率最高，這樣就不會有單一函數或程式碼區塊太長。同樣地，開發人員針對函數名稱和等各種程式碼元素使用直覺式名稱時，CodeWhisperer 可以產生實用的程式碼建議。做為相關內容提供的程式碼越多，建議就越好。

是。您可以在 AWS Toolkit 的「開發人員工具」面板的 CodeWhisperer 區段暫停自動建議。自動建議會保持暫停狀態，直至您將其恢復。若要手動觸發 CodeWhisperer，請使用 Option+C (MacOS) 或 Alt+C (Windows)。

CodeWhisperer 參考追蹤器會偵測程式碼建議是否可能與特定的 CodeWhisperer 開放原始碼訓練資料類似。參考追蹤器可使用儲存庫 URL 和專案授權資訊來標記此類建議，或者可以選擇將其篩選掉。然後，您可以更輕鬆地找到並檢閱該參考程式碼，以及看看它在另一個專案的內容中使用的情況如何，再決定是否使用。系統會記錄所有參考，供您稍後檢閱，以確保您的程式碼流程不會受到干擾，而且您可以不間斷地保持編碼。

您可以使用程式碼掃描功能來掃描 Python、Java 和 JavaScript 程式碼，以偵測難以發現的漏洞，例如 10 大全球開放應用程式安全計畫 (OWASP) 中的漏洞，或不符合加密程式庫最佳實務和其他類似安全最佳實務的漏洞。一旦發現安全漏洞，CodeWhisperer 還會提供有關如何修復這些漏洞的建議。

CodeWhisperer 是一種產生型 AI 服務，採用針對各種資料來源 (包括 Amazon 和開放原始碼) 訓練的基礎模型技術。

就像您的 IDE 一樣，您擁有您撰寫的程式碼，包括 CodeWhisperer 提供的任何程式碼建議。您必須為您撰寫的程式碼負責，包括您接受的 CodeWhisperer 建議。請務必檢閱程式碼建議，再接受該建議，您可能需要進行編輯，以確保程式碼完全符合您的預期。

做為產生型 AI，CodeWhisperer 會依據從經過訓練的程式碼中學習的經驗，以及您以先前程式碼和註解形式提供的內容來建立新程式碼。雖然 CodeWhisperer 的設計並非用於重新產生經過訓練的程式碼，但在極少數情況下，可能會產生與訓練資料中特定程式碼片段非常相符的程式碼。如果 CodeWhisperer 偵測到其輸出與特定開放原始碼訓練資料相符，內建的參考追蹤器會通知您授權類型 (例如 MIT 或 Apache) 參考，以及開放原始碼專案的 URL。然後，您可以更輕鬆地找到並檢閱該參考程式碼，以及看看它在另一個專案的內容中使用的情況如何，再決定是否使用。為確保您的編碼流程不會受到干擾，系統會記錄所有參考供您稍後檢閱，因此您可以不間斷地保持編碼。

是。在 CodeWhisperer 的組態設定中，您可以取消選取「包括程式碼參考建議」選項。 這會阻止 CodeWhisperer 提出包括已知授權開放原始碼參考的建議。針對免費的 CodeWhisperer 個別方案使用者，此設定可在 IDE 中使用。針對 CodeWhisperer 專業人員，AWS 管理員可從 AWS 管理主控台在組織層級集中進行此設定。

CodeWhisperer 可篩選掉包括有害片語的程式碼建議，以及包含表明存在偏見的常見程式碼結構的建議。

CodeWhisperer 訓練資料會針對安全漏洞進行分析，並篩選出盡可能多的安全漏洞。此篩選的目標是減少訓練資料中不安全的程式碼模式，讓模型無法學習並產生這些內容。然而，鑑於 CodeWhisperer 的產生性質，我們無法完全排除具有安全問題的程式碼建議。因此，CodeWhisperer 搭載內建的程式碼掃描功能，可偵測您的 Python、Java 和 JavaScript 專案中的安全漏洞，包括 CodeWhisperer 提供的程式碼建議和您撰寫的程式碼。

CodeWhisperer 依據各種資料來源進行訓練，包括 Amazon 和開放原始碼。CodeWhisperer 已經過訓練和驗證，可從英文註解中產生程式碼建議。鑑於訓練資料集中的範例種類繁多，CodeWhisperer 可能會從以非英文語言撰寫的註解中提供程式碼建議；不過，這並非受支援的使用案例。

使用 AWS 建構家 ID 來建立並登入，即可免費使用 CodeWhisperer 個人版。註冊程序只需幾分鐘，不需要信用卡或 AWS 帳戶。

CodeWhisperer 專業版的費用為每位使用者每月 19 美元，可讓管理員透過單一登入 (SSO) 驗證來為其組織啟用 CodeWhisperer。管理員能夠更輕鬆地將 CodeWhisperer 與其現有的員工身分識別解決方案整合、提供使用者和群組存取權，以及在整個組織進行設定，例如包括或排除含程式碼參考建議。如需詳細資訊，請參閱 Amazon CodeWhisperer 定價。
 

CodeWhisperer 不受 AWS 區域限制，可供全球開發人員使用。CodeWhisperer 目前在 IAD (美國東部 (維吉尼亞北部) 區域) 提供。如果您在其他區域 (非 IAD) 擁有 IAM Identity Center，做為 CodeWhisperer 專業版管理員，您可將 CodeWhisperer 設定為授權的跨區域應用程式。

AWS 管理員可以透過 AWS 管理主控台為組織啟用 Amazon CodeWhisperer。先決條件是管理員必須透過 AWS IAM Identity Center (之前稱為 AWS 單一登入) 設定 SSO (如果其組織尚未啟用)。設定 SSO 驗證後，管理員就能啟用 CodeWhisperer，並將存取權指派給其組織中的使用者和群組。

適用於 CodeWhisperer 的 SSO 由 IAM Identity Center 啟用。如需詳細資訊，請參閱這裡。

Amazon CodeWhisperer 專業版會使用您的內容 (例如程式碼片段、註解，以及在 IDE 中所開啟檔案的內容)。此內容僅透過服務進行處理，用於提供和維護服務。我們不會存放 CodeWhisperer 專業版處理的內容，或將其用於改善服務。

此外，AWS 可能會收集並使用用戶端遙測和用量指標，以改善服務。您可以在 IDE 中調整設定，來選擇退出此資料收集。

如需詳細資訊，請參閱這裡。

Amazon CodeWhisperer 專業版會使用您的內容 (例如程式碼片段、註解，以及在 IDE 中所開啟檔案的內容)，該內容僅透過服務進行處理，用於提供和維護服務。我們不會存放 CodeWhisperer 專業版處理的內容，或將其用於改善服務。

此外，AWS 可能會收集並使用用戶端遙測和用量指標，以改善服務。您可以在 IDE 中調整設定，來選擇退出此資料收集。

如需詳細資訊，請參閱這裡。

我們不會存放 CodeWhisperer 專業版處理的內容 (例如程式碼片段、註解，以及在 IDE 中所開啟檔案的內容) 或將其用於改善服務。

AWS 可能會收集並使用用戶端遙測和用量指標，以改善服務。您可以在 IDE 中調整設定，來選擇退出此資料收集。

如需詳細資訊，請參閱這裡。

否。不會存放 CodeWhisperer 專業版處理的內容 (例如程式碼片段、註解和 IDE 中所開啟檔案的內容) 或將其用於訓練模型，因此絕不會在其他使用者的程式碼建議中重新產生。

Amazon CodeWhisperer 個人版會使用您的內容 (例如程式碼片段、註解、游標位置，以及在 IDE 中所開啟檔案的內容)，來做為提供程式碼建議的輸入。您可以在 IDE 中調整 AWS Toolkit 的「與 AWS 共用 CodeWhisperer 內容」設定，選擇不允許 AWS 存放和使用您的內容來改善服務。

此外，AWS 可能會收集並使用用戶端遙測和用量指標，以改善服務。您可以調整 IDE 中 AWS Toolkit 的遙測設定，選擇退出此資料收集。

如需詳細資訊，請參閱這裡。

除非您依照下面提供的方式選擇退出，否則 Amazon CodeWhisperer 個人版可存放和使用您的內容 (例如程式碼片段、註解，以及在 IDE 中所開啟檔案的內容)，該內容透過服務進行處理，用於提供和維護服務，以改善和提高 Amazon CodeWhisperer 的品質。這包括學習透過程式碼產生來改善開發人員生產力的最佳方式、偵測服務的潛在濫用、評估 CodeWhisperer 功能的有效性、改善可產生程式碼的基礎大型語言模型、微調演算法等級，等等。您可在 IDE 中調整設定，選擇不允許 AWS 存放和使用您的內容來改善服務。

此外，AWS 可能會收集並使用用戶端遙測和用量指標，以改善服務。您可以在 IDE 中調整設定，來選擇退出此資料收集。

如需詳細資訊，請參閱這裡。

針對 CodeWhisperer 個人版，您可以在 IDE 中調整設定，來選擇退出此資料收集。

如需詳細資訊，請參閱這裡。

我們的保護措施旨在阻止重新產生從 CodeWhisperer 個人版使用者收集的不重複私人程式碼。

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