去年12月，亚马逊在AWS re:Invent上启动了CodeGuru的预览。作为一款借助机器学习技术来自动检查代码错误、并提出潜在优化建议的工具，其现已正式向公众开放。据悉，CodeGuru主要由代码检查其Reviewer和性能分析器Profiler两个部分组成。
据悉，为了打造Reviewer代码分析器，AWS团队借鉴了GitHub上超过一万个开源项目的代码、以及亚马逊内部代码库来训练其算法。
该公司在今日的公告中称，即便是拥有经验足够丰富的开发团队的亚马逊之类的大企业，要利用空暇时间来进行代码审查，也是一项相当大的挑战。
由于每日要过目的代码量很大，即便是经验老道的审查员，也可能在面对客户应用程序代码时有所遗漏，从而导致错误和性能问题。
使用CodeGuru的时候，开发者可将其代码放到GitHub、Bitbucket Cloud、或者AWS的CodeCommit等托管平台上。然后Reviewer代码分析器会尝试查找潜在的错误，同时给出相应的修改建议。
所有操作都是在代码存储库的上下文环境中完成，因此CodeGuru还将创建一个GitHub查询请求（pull request），并在其中添加注释。为了训练机器学习模型，用户也可向CodeGuru提交一系列基础反馈。
CodeGuru Application Profiler的任务有所不同，其旨在帮助开发者找出代码中有哪些地方存在性能低下的问题，并且包括了对无服务器平台的支持（比如AWS Lambda和Fargate）。
AWS表示，已有多家企业在预览期间便开始使用CodeGuru，比如Atlassian、EagleDream和DevFactory。
AWS技术工程团队主管Zak Islam补充道：“当我们检测到生产中的异常时，CodeGuru的连续分析功能，可将调查所需耗费的时间从几天缩短到几小时、甚至几分钟”。
如此一来，开发者可将更多精力投入到提供差异化的功能上，并减少研究生产环境中的问题所浪费的宝贵时间。
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