脸书开源应用机器学习的程序代码推荐工具Aroma，能以程序代码搜索程序代码的方式，帮助开发者针对特定任务，查询其他开发者的处理方法，Aroma可以搜索大型程序代码库，并提供程序代码推荐结果，以加速开发者的开发效率。
脸书提到，过去没有任何工具可以良好的解决程序代码推荐问题，无论是文件搜索工具还是程序代码搜索工具，取得的结果都不够精准，难以找到适合可立即使用的程序代码撰写模式。 Aroma可以让开发者直接以程序代码片段进行搜索，Aroma则会回传程序代码建议，而这些建议来自程序代码存储库中，找到的程序代码片段汇总。
脸书举例，当Android开发者想要了解其他人撰写位图解码的写法，就能使用原本的程序代码（下图）进行搜索，Aroma回传的每个程序代码建议结果，是汇总存储库中数个程序代码片段而成，能够呈现位图解码常用的程序代码写法。
Aroma从存储库中找到五个类似的方法，合成为最终的程序代码建议结果，下图这个建议结果简化了各个方法的具体细节，但是依照结果可以知道，这五个参考的程序代码方法，开发者们在解码位图的时候，都设置了额外的Options，并且设置了SampleSize以减少解码大型位图时的内存使用。
与其他搜索解决方案不同的是，Aroma并非以字符串或是Token进行匹配，而是找出能类似查询程序代码的例子，并且修剪不相关的程序代码，以突显需要强调的部分。而且Aroma所产生的程序代码建议，是汇总相似程序代码的结果，这些推荐结果代表着惯用写法，因此比起单一搜索结果，更具代表性也更容易使用。
脸书也强调，Aroma的执行速度非常快，可以即时的提供结果，即便在非常庞大的程序代码存储库，也只要几秒钟的时间创建建议，不需要进行预先的模式探勘，而且Aroma的核心算法与语言无关，脸书在内部的Hack、JavaScript、Python和Java程序代码裤都部署了Aroma。