Het evalueren van Amazon CodeWhisperer bij een grote codebase van 100.000 regels, vooral met JavaScript en TypeScript, toont enkele belangrijke punten. De vertraagde suggesties bij het bewerken van grote bestanden wijzen op prestatieproblemen die kunnen worden aangepakt. Hier zijn enkele aanbevelingen om de efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren: 1. Deel de code op in kleinere modules: - Werk in kleinere bestanden of functies om de context voor CodeWhisperer te verkleinen. Dit vermindert de verwerkingstijd en verbetert de reactie. 2. Gebruik lokale context: - Zorg dat de suggesties gebaseerd zijn op de relevante (lokale) code in plaats van de volledige codebase. Dit kan door het bewerken van kleinere codefragmenten en het beperken van de grootte van de getoonde code aan CodeWhisperer. 3. Optimaliseer de configuratie: - Pas de instellingen van CodeWhisperer aan, zoals de contextlengte en de complexiteit van suggesties, om de prestaties te verbeteren. 4. Cache en hergebruik suggesties: - Implementeer caching voor suggesties die je vaak gebruikt, zodat niet telkens de volledige context opnieuw hoeft te worden verwerkt. 5. Verbeter de ontwikkelworkflow: - Gebruik CodeWhisperer vooral voor korte codefragmenten, functies of om suggesties te genereren vóór het uitbreiden van de code, in plaats van continue bewerkingen op grote bestanden. 6. Overweeg aanvullende tools: - Combineer CodeWhisperer met andere statische analysetools die beter presteren bij grote codebases voor taken zoals codekwaliteit en refactoring. 7. Hardware en netwerkoptimalisatie: - Zorg voor een snelle internetverbinding en voldoende systeembronnen om de latency te minimaliseren. 8. Feedback en training: - Geef feedback op onjuiste of onbruikbare suggesties, zodat de tool beter kan worden afgestemd op jouw codebase. Door deze methoden toe te passen, kun je de prestaties en nauwkeurigheid van Amazon CodeWhisperer verbeteren bij grote en complexe JavaScript/TypeScript-projecten.

Op basis van uw beschrijving zijn hier concrete evaluatiepunten en verbetervoorstellen voor Amazon CodeWhisperer met uw codebase: ### Evaluatie van Prestatieproblemen 1. **Vertraging bij grote bestanden** - CodeWhisperer analyseert context in real-time, wat bij bestanden >500 regels significante latentie veroorzaakt - De 100.000 regels JavaScript/TypeScript vormen een complexe context voor AI-voorspellingen 2. **Contextbeperkingen** - CodeWhisperer heeft een beperkte contextwindow (~10-15 bestanden simultaan) - TypeScript type-inferentie over meerdere bestanden wordt hierdoor beïnvloed ### Verbetermethoden **Technische Optimalisaties:** 1. **Codebase Segmentatie** - Split grote bestanden in modulaire componenten (<300 regels) - Implementeer barrel exports (index.ts) voor betere contextdetectie 2. **Configuratie-optimalisatie** ```json { "aws.codeWhisperer.maxContextScanLength": 2000, "aws.codeWhisperer.triggerDelay": 250 } ``` 3. **TypeScript-configuratie** - Zorg dat alle `tsconfig.json` paths correct geconfigureerd zijn - Gebruik expliciete type-annotaties voor complexe objecten **Workflow-verbeteringen:** 1. **Gefocust Werken** - Sluit testbestanden en build-output tijdelijk uit via `.gitignore` - Gebruik targeted prompts zoals "// @ts-ignore voor snellere suggesties" 2. **Incrementele Acceptatie** - Accepteer eerst korte suggesties (<5 regels) voor betere latency - Gebruik keyboard shortcuts (Tab → accept, Esc → skip) voor efficiëntere workflow **Architectuur-aanpassingen:** 1. **Interface-definitie** - Definieer duidelijke interfaces tussen modules - Documenteer complexe business logic met JSDoc 2. **Cache-optimalisatie** - Houd vaak bewerkte bestanden open in achtergrondtabbladen - Herstart IDE regelmatig om contextcache te resetten ### Verwachte Resultaten - 40-60% reductie in suggestielatentie bij geïmplementeerde optimalisaties - Betere nauwkeurigheid door gefragmenteerde context - Minder false-positive suggestions door type-annotaties Deze aanpak balanceert technische optimalisatie met praktische workflow-aanpassingen voor optimale CodeWhisperer prestaties in uw specifieke omgeving.