Tutorial: Verwenden CodeCatalyst generativer KI-Funktionen zur Beschleunigung Ihrer Entwicklungsarbeit - Amazon CodeCatalyst
VoraussetzungenVerwenden von Amazon Q zur Auswahl eines Blueprints beim Erstellen eines Projekts oder beim Hinzufügen von FunktionenBeim Erstellen einer Pull-Anfrage eine automatisch generierte Zusammenfassung hinzufügenErstelle eine Zusammenfassung der Kommentare, die zu Codeänderungen in einem Pull Request hinterlassen wurdenErstellen Sie ein Problem und weisen Sie es Amazon Q zuErstellen Sie ein Problem und lassen Sie sich Aufgaben von Amazon Q empfehlenBereinigen von -Ressourcen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Tutorial: Verwenden CodeCatalyst generativer KI-Funktionen zur Beschleunigung Ihrer Entwicklungsarbeit

Wenn Sie ein Projekt und ein Quell-Repository in Amazon CodeCatalyst in einem Bereich haben, in dem generative KI-Funktionen aktiviert sind, können Sie diese Funktionen verwenden, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen. Entwickler haben häufig mehr Aufgaben zu erledigen als Zeit, sie zu erledigen. Sie nehmen sich oft nicht die Zeit, ihren Teamkollegen ihre Codeänderungen zu erklären, wenn sie Pull-Requests zur Überprüfung dieser Änderungen erstellen, und erwarten, dass andere Benutzer die Änderungen als selbsterklärend empfinden. Die Ersteller und Prüfer von Pull-Requests haben auch nicht die Zeit, alle Kommentare zu einer Pull-Anfrage zu finden und gründlich zu lesen, insbesondere wenn die Pull-Anfrage mehrere Überarbeitungen hat. CodeCatalyst lässt sich in den Amazon Q Developer Agent für Softwareentwicklung integrieren, um generative KI-Funktionen bereitzustellen, mit denen Teammitglieder ihre Aufgaben schneller erledigen können und die Zeit erhöhen, die sie haben, um sich auf die wichtigsten Teile ihrer Arbeit zu konzentrieren.

Amazon Q Developer ist ein generativer KI-gestützter Konversationsassistent, der Ihnen helfen kann, Anwendungen zu verstehen, zu erstellen, zu erweitern und zu betreiben AWS . Damit Sie schneller darauf aufbauen können AWS, wird das Modell, das Amazon Q zugrunde liegt, um qualitativ hochwertige AWS Inhalte erweitert, um vollständigere, umsetzbarere und referenziertere Antworten zu erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Q Developer? im Amazon Q Developer User Guide.

Anmerkung

Bereitgestellt von Amazon Bedrock: AWS implementiert automatisierte Missbrauchserkennung. Da die Funktionen Beschreibung für mich schreiben, Inhaltszusammenfassung erstellen, Aufgaben empfehlen, Funktionen mit Amazon Q erstellen oder zu einem Projekt hinzufügen und Amazon Q Probleme zuweisen mit dem Amazon Q Developer Agent für Softwareentwicklung auf Amazon Bedrock aufbauen, können Benutzer die in Amazon Bedrock implementierten Kontrollen voll ausnutzen, um Sicherheit und den verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz (KI) zu gewährleisten.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie die generativen KI-Funktionen verwenden, CodeCatalyst um Projekte mit Blueprints zu erstellen und Blueprints zu vorhandenen Projekten hinzuzufügen. Darüber hinaus lernst du, wie du bei der Erstellung von Pull Requests Änderungen zwischen Branches zusammenfasst und Kommentare zusammenfasst, die zu einem Pull Request hinterlassen wurden. Sie erfahren auch, wie Sie Probleme mit Ihren Ideen für Codeänderungen oder -verbesserungen erstellen und diese Amazon Q zuweisen können. Im Rahmen der Arbeit mit Problemen, die Amazon Q zugewiesen sind, erfahren Sie, wie Sie Amazon Q erlauben, Aufgaben vorzuschlagen, und wie Sie alle Aufgaben zuweisen und bearbeiten, die Amazon Q im Rahmen der Bearbeitung eines Problems erstellt.

Voraussetzungen

Um mit den CodeCatalyst Funktionen in diesem Tutorial arbeiten zu können, müssen Sie zunächst die folgenden Ressourcen abgeschlossen haben und Zugriff darauf haben:

  • Sie haben eine AWS Builder-ID oder eine Single Sign-On-Identität (SSO), mit der Sie sich anmelden können CodeCatalyst.

  • Sie befinden sich in einem Bereich, in dem generative KI-Funktionen aktiviert sind. Weitere Informationen finden Sie unter Generative KI-Funktionen verwalten.

  • Sie haben die Rolle Mitwirkender oder Projektadministrator in einem Projekt in diesem Bereich.

  • Sofern Sie kein Projekt mit generativer KI erstellen, ist für Ihr vorhandenes Projekt mindestens ein Quell-Repository konfiguriert. Verknüpfte Repositorys werden nicht unterstützt.

  • Wenn Probleme einer ersten Lösung zugewiesen werden, die mit generativer KI erstellt wird, kann das Projekt nicht mit der Jira Software-Erweiterung konfiguriert werden. Die Erweiterung wird für diese Funktion nicht unterstützt.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Einen Raum schaffen, Verfolge und organisiere die Arbeit mit Problemen in CodeCatalyst, Fügen Sie Funktionen zu Projekten mit Erweiterungen hinzu in CodeCatalyst und Zugriff mit Benutzerrollen gewähren.

Dieses Tutorial basiert auf einem Projekt, das mit dem Blueprint für moderne dreistufige Webanwendungen mit Python erstellt wurde. Wenn Sie ein Projekt verwenden, das mit einem anderen Blueprint erstellt wurde, können Sie die Schritte trotzdem befolgen, aber einige Besonderheiten variieren, wie z. B. Beispielcode und Sprache.

Verwenden von Amazon Q zur Auswahl eines Blueprints beim Erstellen eines Projekts oder beim Hinzufügen von Funktionen

Als Projektentwickler können Sie mit Amazon Q, einem generativen KI-Assistenten, zusammenarbeiten, wenn Sie neue Projekte erstellen oder Komponenten zu bestehenden Projekten hinzufügen. Sie können Amazon Q die Anforderungen für Ihr Projekt mitteilen, indem Sie mit Amazon Q über eine Chat-ähnliche Oberfläche interagieren. Basierend auf Ihren Anforderungen schlägt Amazon Q einen Blueprint vor und skizziert auch Anforderungen, die nicht erfüllt werden können. Wenn Ihr Bereich über benutzerdefinierte Blueprints verfügt, lernt Amazon Q und nimmt diese Blueprints ebenfalls in die Empfehlungen auf. Sie können dann mit dem Vorschlag von Amazon Q fortfahren, wenn Sie damit zufrieden sind, und es werden die erforderlichen Ressourcen erstellt, z. B. ein Quell-Repository mit Code für Ihre Anforderung. Amazon Q verursacht auch Probleme bei Anforderungen, die mit einem Blueprint nicht erfüllt werden können. Weitere Informationen zu verfügbaren CodeCatalyst Blueprints finden Sie unter. Erstellung eines umfassenden Projekts mit CodeCatalyst Blueprints Weitere Informationen zur Verwendung von Amazon Q mit Blueprints finden Sie unterBewährte Methoden bei der Verwendung von Amazon Q zum Erstellen von Projekten oder zum Hinzufügen von Funktionen mit Blueprints.

Um ein Projekt mit Amazon Q zu erstellen

  1. Öffnen Sie die CodeCatalyst Konsole unter https://codecatalyst.aws/.

  2. Navigieren Sie in der CodeCatalyst Konsole zu dem Bereich, in dem Sie einen Blueprint erstellen möchten.

  3. Wählen Sie im Space-Dashboard Create with Amazon Q aus.

  4. Geben Sie im Texteingabefeld Amazon Q Prompt Anweisungen ein, indem Sie eine kurze Beschreibung des Projekts schreiben, das Sie erstellen möchten. Beispiel: “I want to create a project in Python that has a presentation layer responsible for how the data is presented, an application layer that contains the core logic and functionality of the application, and a data layer that manages the storage and retrieval of the data.”

    (Optional) Unter Beispiele testen können Sie eine vorgefertigte Aufforderung verwenden, indem Sie einen Blueprint auswählen. Wenn Sie beispielsweise die React-App wählen, wird die folgende Aufforderung angezeigt: “I want to create a project in Python that has a presentation layer responsible for how the data is presented, an application layer that contains the core logic and functionality of the application, and a data layer that manages the storage and retrieval of the data. I also want to add authentication and authorization mechanisms for security and allowable actions.”

  5. Wählen Sie Senden, um Ihre Anweisungen an Amazon Q zu senden. Der generative KI-Assistent macht einen Vorschlag und skizziert Anforderungen, die mit dem Blueprint nicht erfüllt werden können. Amazon Q könnte beispielsweise anhand Ihrer Kriterien Folgendes vorschlagen:

    I recommend using the Modern three-tier web application blueprint based on 
                    your requirements. Blueprints are dynamic and can always be updated and edited later.

Modern three-tier web application
By Amazon Web Services

This blueprint creates a Mythical Mysfits 3-tier web application with a modular presentation, application, and data layers. 
The application leverages containers, infrastructure as code (IaC), continuous integration and continuous delivery (CI/CD), 
and serverless code functions.

Version: 0.1.163

View details

The following requirements could not be met so I will create issues for you.
• Add authentication and authorization mechanisms for security and allowable actions.

  6. (Optional) Um die ausführlichen Details des vorgeschlagenen Blueprints einzusehen, wählen Sie Details anzeigen.

  7. Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:

    1. Wählen Sie Ja, diesen Blueprint verwenden aus, wenn Sie mit dem Vorschlag zufrieden sind.

    2. Wählen Sie „Aufforderung bearbeiten“, wenn Sie die Aufforderung ändern möchten.

    3. Wählen Sie Neu beginnen, wenn Sie die Eingabeaufforderung vollständig löschen möchten.

  8. Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:

    1. Wählen Sie Konfigurieren, wenn Sie den vorgeschlagenen Blueprint konfigurieren möchten. Sie können den Blueprint auch zu einem späteren Zeitpunkt konfigurieren.

    2. Wählen Sie Überspringen, wenn Sie die Blueprint-Konfigurationen derzeit nicht ändern möchten.

  9. Wenn Sie den Blueprint konfigurieren möchten, wählen Sie Fortfahren, nachdem Sie die Projektressourcen geändert haben.

  10. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, geben Sie den Namen, den Sie Ihrem Projekt zuweisen möchten, und die zugehörigen Ressourcennamen ein. Der Name muss in Ihrem Bereich eindeutig sein.

  11. Wählen Sie Projekt erstellen, um ein Projekt mit dem Blueprint zu erstellen. Amazon Q erstellt Ressourcen mithilfe des Blueprints. Wenn Sie beispielsweise ein Projekt mit dem einseitigen Anwendungs-Blueprint erstellen, werden ein Quell-Repository für relevanten Code und Workflows für CI/CD erstellt.

  12. (Optional) Standardmäßig erstellt Amazon Q auch Probleme für die Anforderungen, die von einem Blueprint nicht erfüllt werden. Sie können wählen, für welche Artikel Sie keine Probleme erstellen möchten. Nachdem Sie sich dafür entschieden haben, Amazon Q Probleme erstellen zu lassen, können Sie Amazon Q auch ein Problem zuweisen. Es analysiert das Problem im Kontext der angegebenen Quell-Repositorys und bietet eine Zusammenfassung der relevanten Quelldateien und des Codes. Weitere Informationen finden Sie unter Probleme finden und anzeigen, Erstellen Sie ein Problem und weisen Sie es Amazon Q zu und Bewährte Methoden bei der Erstellung und Bearbeitung von Problemen, die Amazon Q zugewiesen wurden.

Nachdem Sie ein Projekt mit Amazon Q erstellt haben, können Sie Amazon Q auch verwenden, um neue Komponenten hinzuzufügen, da es auf Grundlage Ihrer Anforderungen CodeCatalyst Blueprints vorschlägt.

So fügen Sie einen Blueprint mit Amazon Q hinzu

  1. Öffnen Sie die CodeCatalyst Konsole unter https://codecatalyst.aws/.

  2. Navigieren Sie in der CodeCatalyst Konsole zu dem Projekt, dem Sie einen Blueprint hinzufügen möchten.

  3. Wählen Sie Mit Amazon Q hinzufügen.

  4. Geben Sie im Texteingabefeld Amazon Q Prompt Anweisungen ein, indem Sie eine kurze Beschreibung des Projekts schreiben, das Sie erstellen möchten. Beispiel: “I want to create a project in Python that has a presentation layer responsible for how the data is presented, an application layer that contains the core logic and functionality of the application, and a data layer that manages the storage and retrieval of the data.”

    (Optional) Unter Beispiele testen können Sie eine vorgefertigte Aufforderung verwenden, indem Sie einen Blueprint auswählen. Wenn Sie beispielsweise die React-App wählen, wird die folgende Aufforderung angezeigt: “I want to create a project in Python that has a presentation layer responsible for how the data is presented, an application layer that contains the core logic and functionality of the application, and a data layer that manages the storage and retrieval of the data. I also want to add authentication and authorization mechanisms for security and allowable actions.”

  5. Wählen Sie Senden, um Ihre Anweisungen an Amazon Q zu senden. Der generative KI-Assistent macht einen Vorschlag und skizziert Anforderungen, die mit dem Blueprint nicht erfüllt werden können. Amazon Q könnte beispielsweise anhand Ihrer Kriterien Folgendes vorschlagen:

    I recommend using the Single-page application blueprint based on your requirements. Blueprints are dynamic and can always be updated and edited later.

Single-page application
By Amazon Web Services

This blueprint creates a SPA (single-page application) using React, Vue, or Angular frameworks and deploys to AWS Amplify Hosting.

Version: 0.2.15
View details

The following requirements could not be met so I will create issues for you.
• The application should have reusable UI components
• The application should support for client-side routing
• The application may require server-side rendering for improved performance and SEO

  6. (Optional) Um die ausführlichen Details des vorgeschlagenen Blueprints einzusehen, wählen Sie Details anzeigen.

  7. Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:

    1. Wählen Sie Ja, diesen Blueprint verwenden aus, wenn Sie mit dem Vorschlag zufrieden sind.

    2. Wählen Sie „Aufforderung bearbeiten“, wenn Sie die Aufforderung ändern möchten.

    3. Wählen Sie Neu beginnen, wenn Sie die Eingabeaufforderung vollständig löschen möchten.

  8. Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:

    1. Wählen Sie Konfigurieren, wenn Sie den vorgeschlagenen Blueprint konfigurieren möchten. Sie können den Blueprint auch zu einem späteren Zeitpunkt konfigurieren.

    2. Wählen Sie Überspringen, wenn Sie die Blueprint-Konfigurationen derzeit nicht ändern möchten.

  9. Wenn Sie den Blueprint konfigurieren möchten, wählen Sie Fortfahren, nachdem Sie die Projektressourcen geändert haben.

  10. Wählen Sie Zum Projekt hinzufügen, um einem Projekt mit dem Blueprint Ressourcen hinzuzufügen. Amazon Q erstellt Ressourcen mithilfe des Blueprints. Wenn Sie beispielsweise zu einem Projekt mit dem einseitigen Anwendungs-Blueprint etwas hinzufügen, werden ein Quell-Repository für relevanten Code und Workflows für CI/CD erstellt.

  11. (Optional) Standardmäßig erstellt Amazon Q auch Probleme für die Anforderungen, die von einem Blueprint nicht erfüllt werden. Sie können wählen, für welche Artikel Sie keine Probleme erstellen möchten. Nachdem Sie sich dafür entschieden haben, Amazon Q Probleme erstellen zu lassen, können Sie Amazon Q auch ein Problem zuweisen. Es analysiert das Problem im Kontext der angegebenen Quell-Repositorys und bietet eine Zusammenfassung der relevanten Quelldateien und des Codes. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen Sie ein Problem und weisen Sie es Amazon Q zu und Bewährte Methoden bei der Erstellung und Bearbeitung von Problemen, die Amazon Q zugewiesen wurden.

Erstellen Sie eine Zusammenfassung der Codeänderungen zwischen den Branches, wenn Sie einen Pull-Request erstellen

Ein Pull Request ist die wichtigste Methode, mit der Sie und andere Projektmitglieder Codeänderungen von einem Branch zum anderen überprüfen, kommentieren und zusammenführen können. Sie können Pull Requests verwenden, um Codeänderungen gemeinsam auf kleinere Änderungen oder Korrekturen, wichtige Funktionserweiterungen oder neue Versionen Ihrer veröffentlichten Software zu überprüfen. Die Zusammenfassung der Codeänderungen und der Absicht hinter den Änderungen als Teil der Beschreibung des Pull-Requests ist hilfreich für andere, die den Code überprüfen, und hilft auch dabei, ein historisches Verständnis der Änderungen am Code im Laufe der Zeit zu erhalten. Entwickler verlassen sich jedoch häufig darauf, dass ihr Code sich selbst erklärt oder mehrdeutige Details liefert, anstatt ihre Änderungen so detailliert zu beschreiben, dass die Prüfer verstehen, was sie gerade überprüfen oder welche Absicht hinter den Änderungen im Code steckt.

Sie können beim Erstellen von Pull Requests die Funktion Beschreibung für mich schreiben verwenden, damit Amazon Q eine Beschreibung der in einer Pull-Anfrage enthaltenen Änderungen erstellt. Wenn Sie diese Option wählen, analysiert Amazon Q die Unterschiede zwischen dem Quell-Branch, der die Codeänderungen enthält, und dem Ziel-Branch, in dem Sie diese Änderungen zusammenführen möchten. Anschließend erstellt es eine Zusammenfassung der Änderungen sowie die beste Interpretation der Absicht und Wirkung dieser Änderungen.

Anmerkung

Diese Funktion funktioniert nicht mit Git-Submodulen. Es werden keine Änderungen in einem Git-Submodul zusammengefasst, das Teil der Pull-Anfrage ist.

Diese Funktion ist für Pull-Requests in verknüpften Repositorys nicht verfügbar.

Sie können diese Funktion mit jeder Pull-Anfrage ausprobieren, die Sie erstellen. In diesem Tutorial testen wir sie jedoch, indem wir einige einfache Änderungen am Code vornehmen, der in einem Projekt enthalten ist, das in einem Python-basierten Blueprint für moderne dreistufige Webanwendungen erstellt wurde.

Tipp

Wenn Sie ein Projekt verwenden, das mit einem anderen Blueprint oder Ihrem eigenen Code erstellt wurde, können Sie diesem Tutorial trotzdem folgen, aber die Beispiele in diesem Tutorial stimmen nicht mit dem Code in Ihrem Projekt überein. Nehmen Sie statt des unten vorgeschlagenen Beispiels einfache Änderungen am Code Ihres Projekts in einem Branch vor und erstellen Sie dann eine Pull-Anfrage, um die Funktion zu testen, wie in den folgenden Schritten gezeigt.

Zunächst erstellen Sie einen Branch im Quell-Repository. Anschließend nehmen Sie mit dem Texteditor in der Konsole eine schnelle Codeänderung an einer Datei in diesem Zweig vor. Anschließend erstellen Sie eine Pull-Anfrage und verwenden die Funktion „Beschreibung für mich schreiben“, um die von Ihnen vorgenommenen Änderungen zusammenzufassen.

Um einen Branch (Konsole) zu erstellen

  1. Navigieren Sie in der CodeCatalyst Konsole zu dem Projekt, in dem sich Ihr Quell-Repository befindet.

  2. Wählen Sie den Namen des Repositorys aus der Liste der Quell-Repositorys für das Projekt aus. Sie können auch im Navigationsbereich Code und dann Quell-Repositorys auswählen.

  3. Wählen Sie das Repository aus, in dem Sie einen Branch erstellen möchten.

  4. Wählen Sie auf der Übersichtsseite des Repositorys die Option Mehr und dann Zweig erstellen aus.

  5. Geben Sie einen Namen für den Branch ein.

  6. Wählen Sie einen Zweig aus, aus dem der Zweig erstellt werden soll, und klicken Sie dann auf Erstellen.

Sobald Sie einen Zweig haben, bearbeiten Sie eine Datei in diesem Zweig mit einer einfachen Änderung. In diesem Beispiel bearbeiten Sie die test_endpoint.py Datei, um die Anzahl der Testwiederholungen von 3 auf 5 zu ändern.

Tipp

Sie können sich auch dafür entscheiden, eine Entwicklungsumgebung zu erstellen oder zu verwenden, um diesen Code zu ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Entwicklungsumgebung.

Um die test_endpoint.py Datei in der Konsole zu bearbeiten

  1. Wählen Sie auf der Übersichtsseite für das mysfits Quell-Repository das Dropdownmenü Branch und dann den Branch aus, den Sie im vorherigen Verfahren erstellt haben.

  2. Navigieren Sie unter Dateien zu der Datei, die Sie bearbeiten möchten. Um die test_endpoint.py Datei beispielsweise zu bearbeiten, erweitern Sie Tests, erweitern Sie Integ und wählen test_endpoint.py dann.

  3. Wählen Sie Bearbeiten aus.

  4. Ändern Sie in Zeile 7, wie oft alle Tests wiederholt werden sollen:

    def test_list_all(retry=3):

    auf:

    def test_list_all(retry=5):

  5. Wählen Sie Commit und übernehmen Sie Ihre Änderungen in Ihrem Branch.

Da Sie nun einen Branch mit einer Änderung haben, können Sie einen Pull-Request erstellen.

Erstellen Sie einen Pull-Request mit einer Zusammenfassung der Änderungen

  1. Wählen Sie auf der Übersichtsseite des Repositorys Mehr und dann Pull-Request erstellen aus.

  2. Wählen Sie unter Ziel-Branch den Branch aus, in den der Code nach der Überprüfung zusammengeführt werden soll.

    Tipp

    Wählen Sie den Zweig aus, aus dem Sie Ihren Zweig im vorherigen Verfahren erstellt haben, um diese Funktion am einfachsten zu demonstrieren. Wenn du deinen Branch beispielsweise aus dem Standard-Branch des Repositorys erstellt hast, wähle diesen Branch als Ziel-Branch für deinen Pull-Request.

  3. Wählen Sie im Quell-Branch den Branch aus, der die Änderungen enthält, die Sie gerade an der test_endpoint.py Datei übergeben haben.

  4. Geben Sie im Feld Titel der Pull-Anfrage einen Titel ein, der anderen Benutzern hilft zu verstehen, was überprüft werden muss und warum.

  5. Wählen Sie unter Pull-Request-Beschreibung die Option Beschreibung für mich schreiben aus, damit Amazon Q eine Beschreibung der in der Pull-Anfrage enthaltenen Änderungen erstellt.

  6. Eine Zusammenfassung der Änderungen wird angezeigt. Prüfen Sie den vorgeschlagenen Text und wählen Sie dann Akzeptieren und zur Beschreibung hinzufügen.

  7. Optional können Sie die Zusammenfassung so ändern, dass sie die Änderungen, die Sie am Code vorgenommen haben, besser wiedergibt. Du kannst diesem Pull Request auch Prüfer hinzufügen oder Probleme verknüpfen. Wenn Sie alle weiteren gewünschten Änderungen vorgenommen haben, wählen Sie Erstellen aus.

Erstelle eine Zusammenfassung der Kommentare, die zu Codeänderungen in einem Pull Request hinterlassen wurden

Wenn Benutzer eine Pull-Anfrage überprüfen, hinterlassen sie häufig mehrere Kommentare zu den Änderungen in dieser Pull-Anfrage. Wenn es viele Kommentare von vielen Rezensenten gibt, kann es schwierig sein, gemeinsame Themen im Feedback herauszusuchen oder sogar sicherzustellen, dass Sie alle Kommentare in allen Überarbeitungen überprüft haben. Sie können die Funktion „Kommentarzusammenfassung erstellen“ verwenden, damit Amazon Q alle Kommentare analysiert, die zu Codeänderungen in einer Pull-Anfrage hinterlassen wurden, und eine Zusammenfassung dieser Kommentare erstellen.

Anmerkung

Zusammenfassungen von Kommentaren sind vorübergehend. Wenn Sie eine Pull-Anfrage aktualisieren, verschwindet die Zusammenfassung. Inhaltszusammenfassungen enthalten keine Kommentare zur gesamten Pull-Anfrage, sondern nur Kommentare, die zu Unterschieden im Code bei Revisionen des Pull-Requests hinterlassen wurden.

Diese Funktion funktioniert nicht mit Kommentaren zu Codeänderungen in Git-Submodulen.

Diese Funktion ist für Pull-Anfragen in verknüpften Repositorys nicht verfügbar.

Um eine Zusammenfassung der Kommentare in einer Pull-Anfrage zu erstellen

  1. Navigiere zu dem Pull Request, den du im vorherigen Verfahren erstellt hast.

    Tipp

    Wenn Sie möchten, können Sie jeden offenen Pull-Request in Ihrem Projekt verwenden. Wähle in der Navigationsleiste Code, dann Pull Requests und dann einen beliebigen offenen Pull Request aus.

  2. Füge der Pull-Anfrage unter Änderungen einige Kommentare hinzu, falls die Pull-Anfrage noch keine Kommentare enthält.

  3. Wähle unter Übersicht die Option Kommentarzusammenfassung erstellen aus. Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird der Abschnitt „Zusammenfassung der Kommentare“ erweitert.

  4. Sieh dir die Zusammenfassung der Kommentare an, die zu Änderungen am Code in Revisionen des Pull-Requests hinterlassen wurden, und vergleiche sie mit den Kommentaren in der Pull-Anfrage.

Erstellen Sie ein Problem und weisen Sie es Amazon Q zu

Entwicklungsteams erstellen Probleme, um ihre Arbeit nachzuverfolgen und zu verwalten. Manchmal bleibt ein Problem jedoch bestehen, weil entweder nicht klar ist, wer daran arbeiten soll, oder das Problem erfordert Recherchen zu einem bestimmten Teil der Codebasis oder andere dringende Aufgaben müssen zuerst erledigt werden. CodeCatalyst beinhaltet die Integration mit Amazon Q Developer Agent für die Softwareentwicklung. Sie können Probleme einem generativen KI-Assistenten namens Amazon Q zuweisen, der ein Problem anhand seines Titels und seiner Beschreibung analysieren kann. Wenn Sie das Problem Amazon Q zuweisen, wird Amazon Q versuchen, einen Lösungsentwurf zu erstellen, den Sie bewerten können. Dies kann Ihnen und Ihrem Team helfen, Ihre Arbeit auf Probleme zu konzentrieren und zu optimieren, die Ihre Aufmerksamkeit erfordern, während Amazon Q an einer Lösung für Probleme arbeitet, für die Sie keine Ressourcen haben, um sie sofort zu lösen.

Tipp

Amazon Q schneidet bei einfachen und unkomplizierten Problemen am besten ab. Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie klar und deutlich erklären, was Sie tun möchten.

Wenn Sie Amazon Q ein Problem zuweisen, CodeCatalyst wird das Problem als blockiert markiert, bis Sie bestätigen, wie Amazon Q das Problem lösen soll. Sie müssen drei Fragen beantworten, bevor es weitergehen kann:

  • Ob Sie jeden einzelnen Schritt bestätigen möchten oder ob Sie möchten, dass der Vorgang ohne Rückmeldung fortgesetzt wird. Wenn Sie sich dafür entscheiden, jeden Schritt zu bestätigen, können Sie Amazon Q mit Feedback zu dem erstellten Ansatz antworten, sodass Amazon Q seinen Ansatz bei Bedarf wiederholen kann. Amazon Q kann auch Feedback überprüfen, das Benutzer zu allen erstellten Pull-Requests hinterlassen, wenn Sie diese Option wählen. Wenn Sie sich dafür entscheiden, nicht jeden Schritt zu bestätigen, erledigt Amazon Q seine Arbeit möglicherweise schneller, überprüft jedoch kein Feedback, das Sie ihm in der Ausgabe oder in einem von ihm erstellten Pull-Request geben.

  • Ob Sie es dem Unternehmen ermöglichen möchten, Workflow-Dateien im Rahmen seiner Arbeit zu aktualisieren. In Ihrem Projekt sind möglicherweise Workflows so konfiguriert, dass sie Läufe bei Pull-Request-Ereignissen starten. Wenn ja, kann jede von Amazon Q erstellte Pull-Anfrage, die das Erstellen oder Aktualisieren von Workflows YAML beinhaltet, eine Ausführung der in der Pull-Anfrage enthaltenen Workflows starten. Als bewährte Methode sollten Sie Amazon Q nicht erlauben, an Workflow-Dateien zu arbeiten, es sei denn, Sie sind sich sicher, dass es in Ihrem Projekt keine Workflows gibt, die diese Workflows automatisch ausführen, bevor Sie den erstellten Pull-Request überprüfen und genehmigen.

  • Ob Sie zulassen möchten, dass es vorschlägt, Aufgaben zu erstellen, um die Arbeit in der Ausgabe in kleinere Schritte aufzuteilen, die Benutzern, einschließlich Amazon Q selbst, individuell zugewiesen werden können. Wenn Amazon Q Aufgaben vorschlagen und erstellen kann, kann dies dazu beitragen, die Entwicklung komplexer Probleme zu beschleunigen, da mehrere Personen an einzelnen Teilen des Problems arbeiten können. Dies kann auch dazu beitragen, die Komplexität des Verständnisses der gesamten Arbeit zu verringern, da die Arbeit, die zur Erledigung der einzelnen Aufgaben erforderlich ist, idealerweise einfacher ist als das Problem, zu dem sie gehört.

  • In welchem Quell-Repository soll es funktionieren. Selbst wenn Ihr Projekt über mehrere Quell-Repositorys verfügt, kann Amazon Q nur mit Code in einem Quell-Repository arbeiten. Verknüpfte Repositorys werden nicht unterstützt.

Sobald Sie Ihre Auswahl getroffen und bestätigt haben, versetzt Amazon Q das Problem in den Status In Bearbeitung und versucht, anhand des Problemtitels und seiner Beschreibung sowie des Codes im angegebenen Repository zu ermitteln, worum es sich bei der Anfrage handelt. Das Unternehmen erstellt einen angehefteten Kommentar, in dem es über den aktuellen Stand seiner Arbeit informiert. Nach Prüfung der Daten wird Amazon Q einen möglichen Lösungsansatz formulieren. Amazon Q zeichnet seine Aktionen auf, indem es seinen angehefteten Kommentar aktualisiert und die Fortschritte bei der Bearbeitung des Problems in jeder Phase kommentiert. Im Gegensatz zu angehefteten Kommentaren und Antworten zeichnet das Unternehmen seine Arbeit nicht streng chronologisch auf. Vielmehr platziert sie die relevantesten Informationen über ihre Arbeit auf der obersten Ebene des angehefteten Kommentars. Es wird versuchen, Code auf der Grundlage seines Ansatzes und seiner Analyse des Codes zu erstellen, der sich bereits im Repository befindet. Wenn es erfolgreich eine mögliche Lösung generiert, erstellt es einen Branch und überträgt Code in diesen Branch. Anschließend wird eine Pull-Anfrage erstellt, die diesen Branch mit dem Standard-Branch zusammenführt. Wenn Amazon Q seine Arbeit abgeschlossen hat, verschiebt es das Problem in den Status Wird geprüft, sodass Sie und Ihr Team wissen, dass der Code für Sie zur Auswertung bereit ist.

Anmerkung

Diese Funktion ist nur bei Issues in der Region USA West (Oregon) verfügbar. Sie ist nicht verfügbar, wenn Sie Ihr Projekt für die Verwendung von Jira mit der Jira Software-Erweiterung konfiguriert haben. Wenn du das Layout deines Boards angepasst hast, kann es außerdem sein, dass das Problem den Status nicht ändert. Optimale Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie diese Funktion nur bei Projekten verwenden, die über ein Standard-Board-Layout verfügen.

Diese Funktion funktioniert nicht mit Git-Submodulen. Es kann keine Änderungen an Git-Submodulen vornehmen, die im Repository enthalten sind.

Sobald Sie Amazon Q ein Problem zugewiesen haben, können Sie den Titel oder die Beschreibung des Problems nicht mehr ändern oder es einer anderen Person zuweisen. Wenn Sie die Zuweisung von Amazon Q zu dem Problem aufheben, wird der aktuelle Schritt abgeschlossen und anschließend die Arbeit eingestellt. Sobald die Zuweisung aufgehoben wurde, kann es weder seine Arbeit wieder aufnehmen noch dem Problem erneut zugewiesen werden.

Ein Problem kann automatisch in die Spalte „Wird geprüft“ verschoben werden, wenn es Amazon Q zugewiesen wird, wenn ein Benutzer dem Unternehmen die Erstellung von Aufgaben erlaubt. Das Problem in der Kategorie „Wird geprüft“ enthält jedoch möglicherweise immer noch Aufgaben, die sich in einem anderen Status befinden, z. B. im Status In Bearbeitung.

In diesem Teil des Tutorials werden Sie drei Probleme erstellen, die auf potenziellen Funktionen für den Code basieren, der in Projekten enthalten ist, die mit dem Blueprint für moderne dreistufige Webanwendungen erstellt wurden: eine, um eine neue Mysfit-Kreatur zu erstellen, eine, um eine Sortierfunktion hinzuzufügen, und eine, um einen Workflow zu aktualisieren, sodass er einen Zweig mit dem Namen enthält. test

Anmerkung

Wenn Sie an einem Projekt mit anderem Code arbeiten, erstellen Sie Probleme mit Titeln und Beschreibungen, die sich auf diese Codebasis beziehen.

Um ein Problem zu erstellen und eine Lösung zur Evaluierung erstellen zu lassen

  1. Wählen Sie im Navigationsbereich Probleme aus und vergewissern Sie sich, dass Sie sich in der Board-Ansicht befinden.

  2. Wähle Problem erstellen.

  3. Geben Sie der Ausgabe einen Titel, der im Klartext erklärt, was Sie tun möchten. Geben Sie für diese Ausgabe beispielsweise den Titel einCreate another mysfit named Quokkapus. Geben Sie im Feld Beschreibung die folgenden Details an:

    Expand the table of mysfits to 13, and give the new mysfit the following characteristics:

Name: Quokkapus

Species: Quokka-Octopus hybrid

Good/Evil: Good

Lawful/Chaotic: Chaotic

Age: 216

Description: Australia is full of amazing marsupials, but there's nothing there quite like the Quokkapus. 
She's always got a friendly smile on her face, especially when she's using her eight limbs to wrap you up 
in a great big hug. She exists on a diet of code bugs and caffeine. If you've got some gnarly code that needsa
assistance, adopt Quokkapus and put her to work - she'll love it! Just make sure you leave enough room for 
her to grow, and keep that coffee coming.

  4. (Optional) Hängen Sie dem Problem ein Bild an, das als Vorschaubild und Profilbild für den Mysfit verwendet werden soll. Wenn du das tust, aktualisiere die Beschreibung, sodass sie auch Informationen darüber enthält, welche Bilder du verwenden möchtest und warum. Sie könnten der Beschreibung beispielsweise Folgendes hinzufügen: „Für Mysfit müssen Bilddateien auf der Website bereitgestellt werden. Fügen Sie diese an dieses Problem angehängten Bilder im Rahmen der Arbeit dem Quell-Repository hinzu und stellen Sie die Bilder auf der Website bereit.“

    Anmerkung

    Angehängte Bilder können während der Interaktionen in diesem Tutorial auf der Website bereitgestellt werden oder auch nicht. Sie können die Bilder selbst zur Website hinzufügen und dann Kommentare hinterlassen, damit Amazon Q seinen Code so aktualisiert, dass er auf die Bilder verweist, die es verwenden soll, nachdem es eine Pull-Anfrage erstellt hat.

    Überprüfen Sie die Beschreibung und stellen Sie sicher, dass sie alle Details enthält, die möglicherweise erforderlich sind, bevor Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.

  5. Wählen Sie unter Zuständige die Option Amazon Q zuweisen aus.

  6. Wählen Sie unter Quell-Repository das Quell-Repository aus, das den Projektcode enthält.

  7. Schieben Sie die Option Amazon Q to stop nach jedem Schritt und warten Sie auf die Überprüfung der Arbeitsauswahl, falls erforderlich, in den Status Aktiv.

    Anmerkung

    Wenn Sie die Option wählen, dass Amazon Q nach jedem Schritt beendet wird, können Sie das Problem oder alle erstellten Aufgaben kommentieren und haben die Möglichkeit, Amazon Q seinen Ansatz bis zu dreimal auf der Grundlage Ihrer Kommentare ändern zu lassen. Wenn Sie die Option wählen, dass Amazon Q nicht nach jedem Schritt stoppt, damit Sie die Arbeit überprüfen können, kann die Arbeit schneller voranschreiten, da Amazon Q nicht auf Ihr Feedback wartet, aber Sie können die Richtung, die Amazon Q einschlägt, nicht beeinflussen, indem Sie Kommentare hinterlassen. Amazon Q reagiert auch nicht auf Kommentare, die in einer Pull-Anfrage hinterlassen wurden, wenn Sie diese Option wählen.

  8. Lassen Sie die Auswahl Amazon Q erlauben, Workflow-Dateien zu ändern, inaktiv.

  9. Schieben Sie die Auswahl Amazon Q, das Erstellen von Aufgaben vorschlagen zu lassen in den Status Aktiv.

  10. Wählen Sie „Problem erstellen“. Deine Ansicht ändert sich im Issues-Board.

  11. Wähle Ausgabe erstellen, um eine weitere Ausgabe zu erstellen, diesmal eine mit dem TitelChange the get_all_mysfits() API to return mysfits sorted by the Age attribute. Weisen Sie dieses Problem Amazon Q zu und erstellen Sie das Problem.

  12. Wählen Sie Ausgabe erstellen, um eine weitere Ausgabe zu erstellen, diesmal eine mit dem TitelUpdate the OnPullRequest workflow to include a branch named test in its triggers. Verlinken Sie optional in der Beschreibung auf den Workflow. Weisen Sie dieses Problem Amazon Q zu, aber stellen Sie dieses Mal sicher, dass die Auswahl Amazon Q erlauben, Workflow-Dateien zu ändern, auf Aktiv gesetzt ist. Erstellen Sie das Problem, um zum Issues-Board zurückzukehren.

    Tipp

    Sie können nach Dateien, einschließlich Workflow-Dateien, suchen, indem Sie das At-Symbol (@) und dann den Dateinamen eingeben.

Sobald Sie die Probleme erstellt und zugewiesen haben, werden die Probleme in den Status In Bearbeitung verschoben. Amazon Q fügt Kommentare hinzu, in denen der Fortschritt innerhalb des Problems in einem angehefteten Kommentar nachverfolgt wird. Wenn es in der Lage ist, einen Lösungsansatz zu definieren, aktualisiert es die Beschreibung des Problems mit einem Abschnitt „Hintergrund“, der die Analyse der Codebasis enthält, und einem Abschnitt „Vorgehensweise“, in dem der vorgeschlagene Ansatz zur Erstellung einer Lösung detailliert beschrieben wird. Wenn es Amazon Q gelingt, eine Lösung für das in der Ausgabe beschriebene Problem zu finden, erstellt Amazon Q eine Filiale und führt in dieser Filiale Codeänderungen durch, die die vorgeschlagene Lösung implementieren. Wenn der vorgeschlagene Code Ähnlichkeiten mit Open-Source-Code enthält, die Amazon Q bekannt sind, stellt Amazon Q eine Datei zur Verfügung, die Links zu diesem Code enthält, sodass Sie ihn überprüfen können. Sobald der Code fertig ist, erstellt er eine Pull-Anfrage, sodass Sie die vorgeschlagenen Codeänderungen überprüfen können, fügt dem Problem einen Link zu dieser Pull-Anfrage hinzu und verschiebt das Problem in den Status Wird geprüft.

Wichtig

Du solltest immer alle Codeänderungen in einem Pull Request überprüfen, bevor du ihn zusammenführst. Das Zusammenführen von Codeänderungen, die von Amazon Q vorgenommen wurden, kann sich wie alle anderen Codeänderungen negativ auf Ihre Codebasis und Ihren Infrastrukturcode auswirken, wenn der zusammengeführte Code nicht ordnungsgemäß überprüft wird und beim Zusammenführen Fehler enthält.

Um ein Problem und einen verknüpften Pull-Request zu überprüfen, der von Amazon Q vorgenommene Änderungen enthält

  1. Wählen Sie unter Probleme ein Amazon Q zugewiesenes Problem aus, das sich in Bearbeitung befindet. Lesen Sie die Kommentare, um den Fortschritt von Amazon Q zu verfolgen. Falls vorhanden, überprüfen Sie den Hintergrund und gehen Sie in der Beschreibung des Problems darauf ein. Wenn Sie Amazon Q das Vorschlagen von Aufgaben gestatten möchten, überprüfen Sie alle vorgeschlagenen Aufgaben und ergreifen Sie die erforderlichen Maßnahmen. Wenn Amazon Q beispielsweise Aufgaben vorgeschlagen hat und Sie die Reihenfolge ändern oder Aufgaben bestimmten Benutzern zuweisen möchten, wählen Sie Aufgaben ändern, hinzufügen oder neu anordnen und führen Sie alle erforderlichen Aktualisierungen durch. Wenn Sie mit der Anzeige des Problems fertig sind, wählen Sie X, um den Problembereich zu schließen.

    Tipp

    Um den Fortschritt der Aufgaben zu sehen, wählen Sie die Aufgabe aus der Aufgabenliste in der Ausgabe aus. Aufgaben werden nicht als separate Elemente auf der Pinnwand angezeigt und können nur über ein Problem aufgerufen werden. Wenn Amazon Q eine Aufgabe zugewiesen ist, müssen Sie die Aufgabe öffnen, um alle Aktionen zu genehmigen, die sie ausführen möchte. Sie müssen auch eine Aufgabe öffnen, um alle verknüpften Pull-Requests zu sehen, da diese nicht als Links in der Ausgabe, sondern nur in der Aufgabe erscheinen. Um von einer Aufgabe zu einem Problem zurückzukehren, wählen Sie den Link zum Problem.

  2. Wählen Sie nun ein Amazon Q zugewiesenes Problem aus, das derzeit geprüft wird. Prüfen Sie den Hintergrund und gehen Sie in der Beschreibung des Problems darauf ein. Lesen Sie sich die Kommentare durch, um mehr über die durchgeführten Aktionen zu erfahren. Prüfen Sie alle Aufgaben, die für Arbeiten im Zusammenhang mit diesem Problem erstellt wurden, einschließlich ihres Fortschritts, aller Maßnahmen, die Sie möglicherweise ergreifen müssen, und aller Kommentare. Wähle unter Pull Requests den Link zum Pull Request neben dem Label Öffnen aus, um den Code zu überprüfen.

    Tipp

    Für Aufgaben generierte Pull-Requests werden in der Aufgabenansicht nur als verknüpfte Pull Requests angezeigt. Sie werden nicht als verknüpfte Pull-Requests für das Problem angezeigt.

  3. Überprüfe in der Pull-Anfrage die Codeänderungen. Weitere Informationen finden Sie unter Einen Pull-Request überprüfen. Hinterlassen Sie Kommentare zur Pull-Anfrage, wenn Sie möchten, dass Amazon Q einen der vorgeschlagenen Codes ändert. Seien Sie spezifisch, wenn Sie Kommentare für Amazon Q hinterlassen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

    Wenn Sie beispielsweise den für erstellten Pull-Request überprüfenCreate another mysfit named Quokkapus, stellen Sie möglicherweise fest, dass die Beschreibung einen Tippfehler enthält. Sie könnten einen Kommentar für Amazon Q hinterlassen, in dem es heißt: „Ändern Sie die Beschreibung, um den Tippfehler „needsa“ zu korrigieren, indem Sie ein Leerzeichen zwischen „needs“ und „a“ hinzufügen.“ Alternativ können Sie einen Kommentar hinterlassen, in dem Amazon Q angewiesen wird, die Beschreibung zu aktualisieren und die gesamte überarbeitete Beschreibung bereitzustellen, damit sie aufgenommen werden kann.

    Wenn Sie Bilder für das neue Mysfit auf die Website hochgeladen haben, können Sie einen Kommentar für Amazon Q hinterlassen, um das Mysfit mit Verweisen auf das Bild und einem Vorschaubild zu aktualisieren, das für das neue Mysfit verwendet werden soll.

    Anmerkung

    Amazon Q reagiert nicht auf einzelne Kommentare. Amazon Q berücksichtigt Feedback, das in Kommentaren zu Pull-Requests hinterlassen wurde, nur, wenn Sie bei der Erstellung des Problems die Standardoption ausgewählt haben, nach jedem Schritt zur Genehmigung anzuhalten.

  4. (Optional) Nachdem Sie und andere Projektbenutzer alle gewünschten Kommentare zu Änderungen am Code hinterlassen haben, wählen Sie Revision erstellen, damit Amazon Q eine Revision des Pull-Requests erstellt, die die von Ihnen in den Kommentaren angeforderten Änderungen enthält. Der Fortschritt der Revisionserstellung wird von Amazon Q in der Übersicht und nicht in den Änderungen gemeldet. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihren Browser aktualisieren, um die neuesten Updates von Amazon Q bei der Erstellung der Revision zu sehen.

    Anmerkung

    Nur der Benutzer, der das Problem erstellt hat, kann eine Revision des Pull-Requests erstellen. Du kannst nur eine Revision eines Pull-Requests anfordern. Vergewissere dich, dass du alle Probleme mit Kommentaren behoben hast und dass du mit dem Inhalt der Kommentare zufrieden bist, bevor du Revision erstellen auswählst.

  5. In diesem Beispielprojekt wird für jeden Pull Request ein Workflow ausgeführt. Vergewissern Sie sich, dass der Workflow erfolgreich ausgeführt wurde, bevor Sie den Pull Request zusammenführen. Sie können sich auch dafür entscheiden, zusätzliche Workflows und Umgebungen zu erstellen, um den Code zu testen, bevor Sie ihn zusammenführen. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit Workflows.

  6. Wenn Sie mit der neuesten Version des Pull-Requests zufrieden sind, wählen Sie Merge.

Erstellen Sie ein Problem und lassen Sie sich Aufgaben von Amazon Q empfehlen

Ein Problem kann manchmal einen komplexen oder langwierigen Arbeitsaufwand beinhalten. CodeCatalyst beinhaltet die Integration mit Amazon Q Developer Agent für die Softwareentwicklung. Sie können Amazon Q bitten, ein Problem anhand seines Titels und seiner Beschreibung zu analysieren und eine logische Aufteilung der Arbeit in separate Aufgaben zu empfehlen. Es wird versuchen, eine Liste mit empfohlenen Aufgaben zu erstellen, die dann überprüft, geändert und dann ausgewählt werden kann, ob sie erstellt werden sollen. Dies kann Ihnen und Ihrem Team dabei helfen, einzelne Teile der Arbeit Benutzern zuzuweisen, und zwar auf einfachere Weise, was schneller erledigt werden kann.

Um eine Liste mit empfohlenen Aufgaben für ein Problem zu erstellen und zu überprüfen

  1. Wählen Sie im Navigationsbereich Probleme aus und vergewissern Sie sich, dass Sie sich in der Board-Ansicht befinden.

  2. Wähle Problem erstellen.

  3. Geben Sie der Ausgabe einen Titel, der im Klartext erklärt, was Sie tun möchten. Geben Sie für diese Ausgabe beispielsweise den Titel einChange the get_all_mysfits() API to return mysfits sorted by the Good/Evil attribute. Geben Sie im Feld Beschreibung die folgenden Details an:

    Update the API to allow sorting of mysfits by whether they are Good, Neutral, or Evil. Add a button on the website that allows users to quickly choose this sort and to exclude alignments that they don't want to see.

  4. Lesen Sie die Beschreibung und stellen Sie sicher, dass sie alle Details enthält, die möglicherweise erforderlich sind, bevor Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.

  5. Wählen Sie unter Verantwortliche aus, ob Sie das Problem sich selbst zuweisen möchten.

  6. Wählen Sie „Problem erstellen“. Deine Ansicht ändert sich im Issues-Board.

  7. Wählen Sie das Problem aus, das Sie gerade erstellt haben, um es zu öffnen. Wählen Sie Aufgaben empfehlen.

  8. Wählen Sie das Quell-Repository aus, das den Code für das Problem enthält. Wählen Sie Mit der Aufgabenempfehlung beginnen aus.

Das Dialogfeld wird geschlossen und Amazon Q beginnt mit der Analyse des Problems im Hinblick auf seine Komplexität. Wenn das Problem komplex ist, wird eine Aufteilung der Arbeit in separate, aufeinanderfolgende Aufgaben vorgeschlagen. Wenn die Liste fertig ist, wählen Sie Empfohlene Aufgaben anzeigen. Sie können zusätzliche Aufgaben hinzufügen, die empfohlenen Aufgaben ändern und die Aufgaben neu anordnen. Wenn Sie mit den Empfehlungen einverstanden sind, werden die Aufgaben durch Auswahl von Aufgaben erstellen erstellt. Sie können diese Aufgaben dann Benutzern zuweisen, die an ihnen arbeiten, oder sogar Amazon Q selbst.

Bereinigen von -Ressourcen

Wenn Sie dieses Tutorial abgeschlossen haben, sollten Sie die folgenden Maßnahmen ergreifen, um alle Ressourcen zu bereinigen, die Sie in diesem Tutorial erstellt haben und die Sie nicht mehr benötigen.

  • Trennen Sie Amazon Q für alle Probleme, an denen nicht mehr gearbeitet wird. Wenn Amazon Q seine Arbeit an einem Problem abgeschlossen hat oder keine Lösung finden konnte, stellen Sie sicher, dass Sie die Zuweisung von Amazon Q aufheben, um zu verhindern, dass das maximale Kontingent für generative KI-Funktionen erreicht wird. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung generativer KI-Funktionen und Preisgestaltung.

  • Verschieben Sie alle Probleme, bei denen die Arbeit abgeschlossen ist, in den Bereich Erledigt.

  • Wenn das Projekt nicht mehr benötigt wird, löschen Sie das Projekt.