用 CodeWhisperer 在 JetBrains IDE 中生成代码与测试用例

CodeWhisperer 是一个由机器学习驱动的代码生成工具，它在编辑器里实时给出代码建议：你写注释、写方法签名、写一半的表达式，它都可能补出后续内容。建议的粒度不固定，短则一行注释对应的语句，长则一整个函数体。对于日常在 JetBrains 系列 IDE 里写代码、又希望少敲一些样板逻辑的开发者，它属于上手成本较低的一类辅助工具。个人开发者可以使用免费的个人版，具体价格与配额请以官网当前信息为准。如果你更想先了解这类工具的整体定位，可以看站内的 CodeWhisperer 条目，再回到本文按步骤操作。

本文要教会的事情很具体：在 JetBrains IDE 中装好 AWS Toolkit 插件，用 AWS Builder ID 完成个人开发者授权，然后用注释、方法签名和上下文三种方式触发代码建议，学会在多个候选建议之间切换、接受或拒绝，最后让工具扫描上下文自动生成测试用例。全程只需要键盘，不需要离开编辑器。

准备工作

开始之前，先把下面几件事确认清楚，否则后面会在授权环节卡住。

• 一个 JetBrains IDE：素材以 JetBrains 产品为例演示，IntelliJ IDEA 等基于同一插件体系的 IDE 都可以按同样思路操作。不同 IDE 的菜单文字可能略有差异。
• AWS Toolkit 插件：CodeWhisperer 的能力通过 AWS Toolkit 插件接入 IDE，不装插件就没有入口。
• 一个可用于登录的邮箱：个人开发者方式使用 AWS Builder ID 登录，注册过程需要邮箱接收验证码。
• 可联网的环境：建议由云端服务生成，断网状态下无法获得推荐。

不需要提前准备 AWS 账号，也不需要配置访问密钥。个人开发者走的是 AWS Builder ID 这条独立登录路径，与使用 AWS 控制台的账号体系不是一回事。

操作步骤

第一步：安装 AWS Toolkit 插件

在 IDE 的插件市场里搜索 AWS Toolkit 并安装，安装完成后按提示重启 IDE。插件装好后，IDE 左下角会出现对应的功能图标，这是判断插件是否生效的最直接标志。如果左下角没有出现图标，先确认插件确实已启用，再检查 IDE 是否需要重启。

第二步：用 AWS Builder ID 完成个人开发者授权

插件只是外壳，真正调用生成服务之前必须先登录授权。个人开发者的授权流程如下，顺序不要打乱：

1. 从 AWS Toolkit for JetBrains 面板中，选择 Developer Tools 选项卡，打开 Developer Tools 资源管理器。
2. 在资源管理器中展开 CodeWhisperer，选择 Start。
3. 此时会弹出一个标题为 CodeWhisperer: Add a Connection to AWS 的窗口。
4. 在窗口中选择「使用个人电子邮件注册并使用 AWS Builder ID 登录」，然后选择「连接」。
5. 随后会打开标题为「使用 AWS 生成器 ID 登录」的页面，选择「打开」并「复制代码」。
6. 按页面提示输入邮箱等信息，完成验证。验证通过后即可开始使用代码生成服务。

这一步的关键是「复制代码」这个动作：浏览器与 IDE 之间靠这段代码完成配对，漏掉它就无法把授权结果带回编辑器。授权完成后，CodeWhisperer 的个人版能力就绑定在当前 IDE 上了。

第三步：记住快捷键

CodeWhisperer 的交互几乎全部由键盘完成，先把下面这组操作记熟，后面每一步都会用到。

操作	快捷键
手动触发建议	macOS：Option + C；Windows：Alt + C
接受当前建议	Tab
切换到下一条建议	键盘右方向键 →
回到上一条建议	键盘左方向键 ←
拒绝建议	ESC 或 Backspace

注意「接受」和「切换」是两件事：方向键只在候选建议之间移动，不会把内容写进文件；只有按 Tab 才会真正插入。很多人第一次使用时误以为方向键选中即生效，结果发现代码没进来，原因就在这里。

第四步：用注释触发代码生成

最省事的触发方式是写一行注释，然后回车。注释可以用中文，例如写下「打印 hello world」，回车后 CodeWhisperer 会给出对应的代码建议。此时用右方向键或左方向键在候选建议之间挑选，确认某条建议符合预期后按 Tab，代码就会被插入到 IDEA 的编辑位置。

这个流程可以反复使用：写注释、看建议、切换、接受。注释写得越具体，建议越贴近你要的结果；只写「处理数据」这类模糊描述，得到的往往是泛泛的骨架。

第五步：用方法签名触发整段实现

除了注释，方法定义本身也是强信号。在 IDEA 中输入方法名，例如 def bubble_sort_function，后续内容就可以由工具自动生成冒泡排序的实现。这类用法适合你已经想清楚函数职责、只是不想手写循环与边界判断的场景。

方法签名触发的好处是上下文明确：函数名、参数、返回类型都在，工具不需要猜太多。写签名时把命名写清楚，比事后修改生成结果更省时间。

第六步：自动生成测试用例

CodeWhisperer 会扫描当前上下文，自动生成与已有代码对应的测试用例。使用方式是先把被测代码放在编辑器里，让上下文完整可见，再触发建议，从候选中挑选测试用例并接受。生成的测试用例同样遵循「方向键切换、Tab 接受、ESC 拒绝」这套操作。

测试用例属于生成结果里比较值得逐条检查的一类：它可能覆盖正常路径，但边界条件、异常输入是否齐全，需要你自己判断。把它当作起点，而不是当作已经完备的测试集。

一个完整示例

下面把前面的步骤串成一个最小可跑通的流程，从空文件开始，到拿到一段可运行的代码和一份测试用例为止。

场景：在一个 Python 文件里实现冒泡排序，并补一份测试。

1. 新建一个 Python 文件，确认 IDE 左下角的 AWS Toolkit 图标存在，且 CodeWhisperer 已处于已连接状态。若未连接，回到第二步重新走一遍 AWS Builder ID 授权。
2. 在文件顶部写一行注释，描述你要的功能，例如「打印 hello world」，回车。观察是否出现灰色或浅色的建议文本。
3. 用右方向键查看下一条建议，用左方向键回到上一条，挑一条最接近预期的。
4. 按 Tab 接受。此时注释下方出现实际代码，例如一行打印语句。
5. 在文件里继续输入方法签名：def bubble_sort_function，然后触发建议（macOS 用 Option + C，Windows 用 Alt + C）。等待工具补出函数体。
6. 在候选建议之间切换，确认排序逻辑正确后按 Tab 接受。若所有建议都不合适，按 ESC 或 Backspace 拒绝，改写签名或补充注释后重试。
7. 把光标放在已完成的函数附近，让上下文完整可见，再次触发建议，等待工具扫描上下文并给出测试用例。
8. 接受测试用例，运行它，检查断言是否覆盖了你关心的输入。

整个过程中真正需要动手的只有注释、签名和几次按键。如果某一步没有出现建议，先检查是否已登录、网络是否可用，再尝试手动触发快捷键，而不是反复重写代码。

注意事项

• 建议需要触发条件：CodeWhisperer 依据现有代码和注释生成建议，空文件里凭空等待通常不会有结果。先写注释或签名，再等建议。
• 建议的粒度不固定：可能是一行，也可能是一整个函数。不要因为第一次只补了一行就认为工具能力有限，换个更完整的上下文再试。
• 方向键不等于接受：切换候选建议用左右方向键，写入文件必须按 Tab。拒绝用 ESC 或 Backspace。
• 快捷键分平台：手动触发在 macOS 上是 Option + C，在 Windows 上是 Alt + C，跨平台协作时注意区分。
• 登录方式决定可用能力：个人开发者需要用 AWS Builder ID 登录，才能使用个人版能力。用其他方式连接不一定得到同样的结果。
• 生成结果需要人工复核：尤其是自动生成的测试用例，覆盖范围由工具判断，边界与异常场景要自己补。
• 价格与配额会变：个人版是否免费、有哪些用量限制，属于容易调整的信息，使用前请以官网当前信息为准。

把上面这套流程走顺之后，日常写代码时的典型用法就是：先写清楚意图（注释或签名），让工具给出候选，用方向键挑选，用 Tab 落地，最后自己复核一遍逻辑与测试覆盖。工具负责减少敲键盘的次数，判断仍然由你来做。