Eine für CodeWhisperer, das KI-gestützte assistierende Codierungstool von Amazon, gießen Sie aus - ab heute ist es mehr oder weniger vorbei.
CodeWhisperer heißt jetzt Q Developer und ist Teil der Q-Familie von geschäftsorientierten generativen KI-Chatbots von Amazon, die auch auf das neu angekündigte Q Business ausgedehnt wird. Über AWS verfügbar, hilft Q Developer bei bestimmten Aufgaben, die Entwickler im Rahmen ihrer täglichen Arbeit erledigen, wie Debuggen und Aktualisieren von Apps, Fehlerbehebung und Durchführung von Sicherheitsscans - ähnlich wie CodeWhisperer es tat.
In einem Interview mit TechCrunch deutete Doug Seven, GM und Direktor für KI-Entwicklererfahrungen bei AWS, an, dass CodeWhisperer ein wenig ein Markenfehler war. Drittanbietermetriken spiegeln dies ebenfalls wider; selbst mit einer kostenlosen Stufe konnte CodeWhisperer nicht mit dem Schwung des Hauptkonkurrenten GitHub Copilot mithalten, der über 1,8 Millionen zahlende Einzelbenutzer und Zehntausende von Firmenkunden hat. (Schlechte frühe Eindrücke haben sicherlich nicht geholfen.)
„CodeWhisperer ist da, wo wir angefangen haben [mit der Codegenerierung], aber wir wollten wirklich eine Marke - und einen Namen -, der zu einem breiteren Satz von Anwendungsfällen passt“, sagte Seven. „Sie können sich Q Developer als die Evolution von CodeWhisperer in etwas vorstellen, das viel breiter ist.“
Zu diesem Zweck kann Q Developer Code generieren, einschließlich SQL, einer häufig verwendeten Programmiersprache zur Erstellung und Verwaltung von Datenbanken, sowie diesen Code testen und bei der Transformation und Implementierung neuen Codes unterstützen, der aus Entwickleranfragen entstanden ist.
Ähnlich wie Copilot können Kunden Q Developer auf ihren internen Codebasen feinabstimmen, um die Relevanz der Programmierempfehlungen des Tools zu verbessern. (Auch das mittlerweile veraltete CodeWhisperer bot diese Option an.) Und dank einer Funktion namens Agents kann Q Developer autonom Dinge wie das Implementieren von Funktionen sowie das Dokumentieren und Refactoring (d.h. Umstrukturieren) von Code durchführen.
Stellen Sie Q Developer eine Anfrage wie „Erstellen Sie eine Schaltfläche ‚Zu Favoriten hinzufügen‘ in meiner App“, und Q Developer analysiert den App-Code, generiert neuen Code, wenn nötig, erstellt einen Schritt-für-Schritt-Plan und führt Tests des Codes durch, bevor die vorgeschlagenen Änderungen ausgeführt werden. Entwickler können den Plan überprüfen und bearbeiten, bevor Q ihn umsetzt, um Schritte zu verknüpfen und Updates über die erforderlichen Dateien, Codeblöcke und Testsuiten anzuwenden.
„Was hinter den Kulissen passiert, ist, dass Q Developer tatsächlich eine Entwicklungsumgebung startet, um am Code zu arbeiten“, sagte Seven. „So übernimmt Q Developer beispielsweise bei der Featureentwicklung das gesamte Code-Repository, erstellt einen Branch dieses Repositorys, analysiert das Repository, erledigt die ihm gestellte Arbeit und gibt diese Codeänderungen an den Entwickler zurück.“
Laut Amazon können Agents auch Code-Upgrading-Prozesse automatisieren und verwalten, wobei Java-Konvertierungen heute live sind (speziell Java 8 und 11, die mit Apache Maven zu Java-Version 17 erstellt wurden) und .NET-Konvertierungen bald folgen. „Q Developer analysiert den Code - sucht nach allem, was aktualisiert werden muss - und nimmt all diese Änderungen vor, bevor er sie dem Entwickler zur Überprüfung und Bestätigung zurückgibt“, fügte Seven hinzu.
Mir erscheint Agents sehr ähnlich wie GitHub's Copilot Workspace, der ebenfalls Pläne für Fehlerbehebungen und neue Funktionen in Software generiert und implementiert. Und - wie bei Workspace - bin ich nicht vollständig überzeugt, dass dieser autonomere Ansatz die Probleme rund um KI-gestützte Codierassistenten lösen kann.
Eine Analyse von über 150 Millionen Zeilen Code, die in den letzten Jahren in Projekt-Repositories eingereicht wurden, ergab, dass Copilot dazu führte, dass mehr fehlerhafter Code in die Codebasen eingefügt wurde. Anderswo haben Sicherheitsforscher gewarnt, dass Copilot und ähnliche Tools vorhandene Fehler und Sicherheitsprobleme in Softwareprojekten verstärken können.
Dies ist nicht überraschend. KI-gestützte Codierassistenten wirken beeindruckend. Aber sie werden auf vorhandenem Code trainiert, und ihre Vorschläge spiegeln Muster in der Arbeit anderer Programmierer wider - Arbeit, die ernsthaft fehlerhaft sein kann. Die Vermutungen der Assistenten erzeugen Fehler, die oft schwer zu erkennen sind, insbesondere wenn Entwickler - die KI-Codierassistenten in großer Zahl übernehmen - sich auf das Urteil der Assistenten verlassen.
In weniger risikoreichem Gebiet über die Codierung hinaus kann Q Developer helfen, die Cloud-Infrastruktur eines Unternehmens auf AWS zu verwalten - oder zumindest die Informationen bereitzustellen, die für die Verwaltung benötigt werden.
Q Developer kann Anfragen wie „Listen Sie all meine Lambda-Funktionen auf“ und „listen Sie meine Ressourcen in anderen AWS-Regionen auf“ beantworten. Derzeit in der Vorschau kann der Bot auch AWS Command Line Interface-Befehle generieren (aber nicht ausführen) und AWS kostenbezogene Fragen beantworten, wie z. B. „Was waren die drei kostenintensivsten Dienste im 1. Quartal?“
Wie viel kosten diese generativen KI-Annehmlichkeiten?
Q Developer ist kostenlos in der AWS-Konsole, in Slack und in IDEs wie Visual Studio Code, GitLab Duo und JetBrains erhältlich, jedoch mit Einschränkungen. Die kostenlose Version erlaubt keine Feinanpassung an benutzerdefinierte Bibliotheken, Pakete und APIs und setzt Benutzer standardmäßig einem Datensammelschema aus. Sie setzt auch monatliche Grenzen fest, einschließlich eines Maximums von fünf Agentenaufgaben (z. B. Implementierung einer Funktion) pro Monat und 25 Abfragen zu AWS-Kontoressourcen pro Monat. (Es verwirrt mich, dass Amazon eine Begrenzung für die Fragen festlegt, die man zu seinen eigenen Diensten stellen kann, aber so sind wir nun einmal.)
Die Premium-Version von Q Developer, Q Developer Pro, kostet 19 US-Dollar pro Monat pro Benutzer und fügt höhere Nutzungsbeschränkungen, Tools zur Verwaltung von Benutzern und Richtlinien, Single Sign-On und - vielleicht am wichtigsten - IP-Schutz hinzu.
In vielen Fällen sind die Modelle, die Code-generierende Dienste wie Q Developer unterstützen, auf urheberrechtlich geschütztem oder unter einer restriktiven Lizenz stehendem Code trainiert. Die Anbieter behaupten, dass die Fair-Use-Doktrin sie schützt, für den Fall, dass das Modell wissentlich oder unwissentlich auf urheberrechtlich geschütztem Code entwickelt wurde - aber nicht alle sind dieser Meinung. GitHub und OpenAI werden in einer Sammelklage verklagt, die ihnen vorwirft, gegen das Urheberrecht zu verstoßen, indem sie Copilot lizenzierte Code-Schnipsel wiedergeben, ohne den Urheber anzugeben.
Amazon sagt, dass es Q Developer Pro-Kunden gegen Ansprüche verteidigen wird, die behaupten, dass der Dienst die IP-Rechte eines Dritten verletzt, vorausgesetzt, sie lassen AWS ihre Verteidigung kontrollieren und „wie AWS es für angemessen hält“ regeln.
