Amazon Q进阶指南｜技巧二：快速上手代码开发

亚马逊云开发者

于 2025-03-13 11:02:54 发布

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版权

Amazon Q Developer是亚马逊云科技推出的一款专为专业开发者设计的人工智能助手，旨在提升代码开发和管理的效率。其主要功能包括代码生成、调试、故障排除、安全漏洞扫描等，提供一站式的代码服务。

上篇文章分享了关于Amazon Q的入门配置技巧，本篇文章将以简单易懂的实际动手操作案例，展示如何具体使用Amazon Q。

Hello World

Amazon Q！

Amazon Q面板的显示和隐藏

VSCode

正常情况下，Amazon Q的面板可以用快捷键来打开和关闭，对于苹果电脑，按下Shift+Command+P快捷键，对于Windows电脑，按下Shift+Ctrl+P快捷键，如图所示。

输入Amazon Q，找到Toggle Amazon Q，并执行，如果此时Amazon Q的面板并未显示，则此命令将令其显示出来，反之，将会隐藏Amazon Q的操作区。

IntelliJ IDEA

在IDEA的菜单里，如下图所示，选择View、Tool Windows、Amazon Q Chat。

即可在打开和关闭Amazon Q的面板之间，进行切换。

Amazon Q组件—Chat Window

Chat Window是红色方框显示的区域，是Amazon Q提供给开发者最主要的使用自然语言进行交互式开发的用户界面，如下图所示。

它的使用方法非常简单，可以直接输入问题，或者开发需求，Amazon Q将像一个聊天机器人一样给予您回复，并根据开发者提出问题的不同，给出合理的解答，有且不限于代码片段等相关信息的提供，以下是几个简单的例子帮助您来感受它的用法。

编写一段代码

比如，可以输入“write a Bubble Sort in python”，Amazon Q将迅速为您编写一段冒泡排序程序，以及对该程序片段的说明来进行应答。

如果开发者想采纳这段代码，可以点击Insert at cursor，便可以将代码完整地插入到当前IDE光标所在的位置。或者点击Copy，代码片段将会被拷贝到剪贴板便于开发者后续使用。

针对当前代码提问

可以试试“please show me the function call flow”，Amazon Q将以一个文字版本的调用关系图来应答，如下图所示。

对于理解比较复杂的、具有众多函数调用关系的程序文件，这个提问通常可以很大程度上帮助开发者去理解一段陌生的代码。

帮助理解代码

在Amazon Q里输入提示词“please help me understand”，Amazon Q将会给您一段代码的解释，如下图所示。

无论代码简单还是复杂，Amazon Q都会给出十分详细的分析，便于用户对代码进行详尽地理解。

Amazon Q组件—Inline Code

与刚才的Chat Window不同的是，当开发者正在编辑器中真正编写代码的时候，Amazon Q可以根据上下文实时提供代码补全和建议，这个功能被称为Inline Code。

与传统IDE，如VSCode或者IntelliJ IDEA默认提供的代码补全能力不同，Amazon Q利用人工智能能够更好地去预测，完成代码补全和预测工作。

注释即代码—快速创建代码片段

以一个python代码为例，如果输入# write bubble sort，则Amazon Q Inline Code会弹出一个或者多个代码选择供开发者来选择。

点击Next和Previous可以浏览备选代码片段，当开发者感觉某一个建议是满足要求的时候，按下Tab键即可将代码插入到光标处。

强大的深入预测能力

例如在一段js前端应用程序里，当之前的代码里有隐藏或显示某个控件组的代码逻辑存在，当后续编写代码的时候，Amazon Q将智能地推测开发者的意图，并提供推测出来的代码建议，如下图所示。

其中灰色的部分是Amazon Q预测的代码，在前端应用中，这种控件的隐藏和显示是很琐碎的例行编码工作，Amazon Q会很“聪明“地感知并替您完成，大大节约开发者时间。

Amazon Q组件—Inline Chat

开发者可以在代码编辑器中直接启动聊天，描述需要解决的代码问题或请求特定操作，例如“优化这段代码”或“添加注释”。这种方式消除了在不同窗口之间切换的需要，使得工作流程更加流畅，它主要具有如下几个典型功能。

代码生成与修改

开发者可以选择一段代码并通过Inline Chat输入框来请求进一步地修改，Amazon Q将生成相应的代码变更，并以差异（diff）的形式对开发者进行展示。用户可以轻松查看建议，并选择接受或拒绝这些更改。

如以下示例，可以利用之前创建的冒泡排序的例子，先选中全部代码，如下图所示。

然后，按下Command+I（windows上为Ctrl+I），会弹出Amazon Q Inline Chat的输入框，并输入一个要求，如提示词“请改变冒泡排序为快速排序”，如下图所示。

然后点击Confirm，Amazon Q会生成代码变更，并在编辑器中，以diff代码的方式展现给开发者，红色表示变更前的老代码，绿色是变更后的版本。

开发者如果认为变更是满足要求的，则点击Accept接受变更，反之可以点击Reject取消变更。

错误识别与优化建议

该功能能够实时识别潜在的代码错误，并提供具体的优化建议，帮助开发者提高代码质量和执行效率。

下面假设故意改一个变量，造成执行错误，如下图所示。

当开发者呼出Inline Chat功能，全选全部代码，将错误信息粘贴到输入框中，如下图所示。

点击Confirm后，Amazon Q将给出修改建议，如下图所示。

点击Accept后，改动后的代码将进行实际变更。

这只是最简单的一个例子，实际上，对于很复杂的运行时错误，Inline Chat功能都可以准确地给出修改建议。

文档自动生成

开发者可以请求为现有代码添加文档，Amazon Q将自动生成详细的注释和文档，提高代码的可读性和可维护性。

选中上述代码，呼出Inline Chat，输入“please doc it”，Amazon Q会为其生成完善的函数描述，和相关的代码注释，如下图所示。

写文档是众所周知的开发者的“麻烦事”，在Amazon Q文档能力的加持下，可以随时通过一句话，来新建，和修正代码的注释，省时省力。

Amazon Q Agents（/dev）

使用Amazon Q Developer Agents来进行软件开发（/dev），可以用更少的时间来自动化构建新功能。开发者用自然语言描述开发任务，Amazon Q会利用当前项目获取workspace的上下文信息，来创建和实现必要的代码，以下是一个使用示例。

在集成开发环境中，在Amazon Q里输入/dev并点击回车，Amazon Q会新增一个Tab页：“Q–Dev”。

可以在聊天输入框内输入开发需求，如以下输入示例。

Create a new REST API endpoint /api/authenticate to handle user authentication. This endpoint should accept POST requests with user credentials and return a JWT token upon successful authentication. Additionally, update the user management system to integrate with the new authentication endpoint and enforce authentication for relevant API endpoints.

按下回车键后，Amazon Q会按照指示来生成代码，并提供生成代码所需步骤的总结信息，这个过程，取决于代码的复杂度，可能会有几分钟的执行时间，如下图所示。

等待1-2分钟后，Amazon Q会给出代码修改建议，如下图所示。

用户可以在Code Suggestion里的文件变更列表里点击任何一个文件，Amazon Q会给予开发者一个diff的显示，呈现具体的修改。开发者可以对每个文件的变更，选择接受还是拒绝，也可以点击Accept all changes来接受Amazon Q的所有修改建议。

完整实例

为了更好地帮助开发者上手Amazon Q，以下是一项开发实例。

假设开发者有这样的一个需求：“编写一段python代码，实现把本地一个图片文件，以预签名（pre-signed）URL的形式，上传到Amazon S3桶。”

将这一简单需求分为以下几个部分。

探讨需求

使用Chat Window和Amazon Q交流探讨需求，得到一些整体性的建议，比如依赖条件等。以下是该示例的一组截图。

Amazon Q会首先给出一小段描述，甚至会在可能的情况下给出参考文档，如下图所示。

在生成代码的同时，还会给出与之相关的信息，如支撑这段代码能够顺利运行的关键依赖包，应该如何安装，应该如何配置亚马逊云科技云密钥（多种方式），来访问亚马逊云科技云上的Amazon S3桶等资源的必要信息。

以上Amazon Q提供的宏观和微观的信息，既可以帮助开发者做好准备，也可以给予实际的代码样例，直接进入编程调试。

搭建框架

使用Agents能力（/dev），迅速快捷地创建工程框架。

在Amazon Q的聊天窗口，输入/dev，键入回车，进入agent模式，让它从零创建一个CDK工程，用来创建一个运行这个示例程序所需要的Amazon S3桶。如下图所示。

由于是第一次执行，Amazon Q不知道在哪里创建，会要求开发者去选择代码路径。开发者通过点击Select files for context，可以选择具体的代码路径，对本例而言，选择一个空白的本地目录即可。

选择了正确的代码路径之后，点击Retry，Amazon Q会开始工作，为开发者创建所需要的CDK代码，如下图所示。

箭头在所区域为Amazon Q提供的代码建议，可以看到Amazon Q将会改变5个文件，可以点击任意的一个文件，去查看具体的变更，本例展示了点击名为vpc_s3_stack.py的CDK代码，可以在左侧看到完整的源码（关于CDK，本文不做深入展开）。可以选择点击Accept all changes来接受全部变更，也可以单独点击某个文件旁边的勾或叉，去逐一接受或拒绝文件级别的变更，如下图所示。

另外，Amazon Q为项目创建了README.md。

Amazon Q不仅创建了完整的CDK代码，而且还包含了详细的说明。

生成上传图片到Amazon S3的代码

可以采用两种方式来创建代码。

第一种方式：把第一步Chat Window里Amazon Q生成的代码，拷贝到当前的代码文件中。
第二种方式：或者使用Inline Code功能，如下图书写注释，利用Amazon Q“注释即代码”功能，按下回车键，选择并创用按下TAB来生成代码。

值得注意的是，作为Amazon Q有别于其他AI代码生成系统的一大特点是，Amazon Q会明确标注代码的版权信息，在某些严谨的企业级开发当中，这个功能是及其重要的。

使用Inline Chat进一步优化代码

到此，开发者使用Amazon Q得到了基本的功能，并已经实际运行和通过测试。由于实际上这还只是一段“玩具”代码，离达到生产级别的代码要求通常还有些距离，需要进行一定的重构，比如Amazon S3上传功能，需要包装为一个python的类，便于进一步使用。为了实现这个需求，Inline Chat可以成为首选，具体的操作如下。

首先，开发者全选全部代码，按下Command+I，或者Ctrl+I（Windows）快捷键，呼出Inline Chat窗口，写明重构的描述：“refactor to a class base code to be re-used more easily”，然后点击Confirm，Amazon Q将展示代码重构的变更情况，如下图所示。