Amazon CodeCatalyst ist nicht mehr offen für Neukunden. Bestandskunden können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. Weitere Informationen finden Sie unter [Wie migriert man von CodeCatalyst](migration.md).
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.
# Tutorials für die ersten Schritte
Amazon CodeCatalyst bietet eine Reihe verschiedener Vorlagen, um Ihnen den Einstieg in Ihre Projekte zu erleichtern. Sie können sich auch dafür entscheiden, mit einem leeren Projekt zu beginnen und diesem Ressourcen hinzuzufügen. Folgen Sie den Schritten in diesen Tutorials, um zu erfahren, wie Sie damit arbeiten können CodeCatalyst.
Wenn Sie es zum ersten Mal verwenden CodeCatalyst, empfehlen wir, mit zu beginnen[Tutorial: Erstellen eines Projekts mit dem Blueprint für moderne dreistufige Webanwendungen](getting-started-template-project.md).
**Anmerkung**
Um diesen Tutorials folgen zu können, müssen Sie zunächst die Einrichtung abschließen. Weitere Informationen finden Sie unter [Richten Sie ein und melden Sie sich an CodeCatalystRichten Sie ein und melden Sie sich an bei CodeCatalyst](setting-up-topnode.md).
**Topics**
+ [Tutorial: Erstellen eines Projekts mit dem Blueprint für moderne dreistufige Webanwendungen](getting-started-template-project.md)
+ [Tutorial: Mit einem leeren Projekt beginnen und Ressourcen manuell hinzufügen](getting-started-blank-template.md)
+ [Tutorial: Verwenden CodeCatalyst generativer KI-Funktionen zur Beschleunigung Ihrer Entwicklungsarbeit](getting-started-project-assistance.md)
Weitere Tutorials, die sich auf bestimmte Funktionsbereiche konzentrieren CodeCatalyst, finden Sie unter:
+ [Erste Schritte mit Slack-Benachrichtigungen](getting-started-notifications.md)
+ [Erste Schritte mit CodeCatalyst Quell-Repositorys und dem Single-Page-Anwendungs-Blueprint](source-getting-started.md)
+ [Erste Schritte mit Workflows](workflows-getting-started.md)
+ [Erste Schritte mit benutzerdefinierten Blueprints](getting-started-bp.md)
+ [Erste Schritte mit dem Amazon CodeCatalyst Action Developer Guide](https://docs.aws.amazon.com/codecatalyst/latest/adk/action-development-intro.html)
Ausführliche Tutorials finden Sie unter:
+ [Tutorial: Artefakte auf Amazon S3 hochladen](build-deploy.md)
+ [Tutorial: Eine serverlose Anwendung bereitstellen](deploy-tut-lambda.md)
+ [Tutorial: Bereitstellen einer Anwendung in Amazon ECS](deploy-tut-ecs.md)
+ [Tutorial: Bereitstellen einer Anwendung in Amazon EKS](deploy-tut-eks.md)
+ [Tutorial: Lint-Code mit einer GitHub Aktion](integrations-github-action-tutorial.md)
+ [Tutorial: Eine React-Anwendung erstellen und aktualisieren](blueprint-getting-started-tutorial.md)
# Tutorial: Erstellen eines Projekts mit dem Blueprint für moderne dreistufige Webanwendungen
Sie können schneller mit der Softwareentwicklung beginnen, indem Sie ein Projekt mit einem Blueprint erstellen. Ein mit einem Blueprint erstelltes Projekt umfasst die Ressourcen, die Sie benötigen, einschließlich eines Quell-Repositorys zur Verwaltung Ihres Codes und eines Workflows zum Erstellen und Bereitstellen der Anwendung. In diesem Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Sie mithilfe des Blueprints für **moderne dreistufige Webanwendungen** ein Projekt in Amazon erstellen. CodeCatalyst Das Tutorial beinhaltet auch das Anzeigen des bereitgestellten Beispiels, das Einladen anderer Benutzer, daran zu arbeiten, und das Vornehmen von Änderungen am Code mit Pull-Requests, die automatisch erstellt und für Ressourcen im verbundenen Netzwerk bereitgestellt werden, AWS-Konto wenn der Pull-Request zusammengeführt wird. Wo Ihr Projekt mit Berichten, Aktivitätsfeeds und anderen Tools CodeCatalyst erstellt wird, erstellt Ihr Blueprint AWS Ressourcen in den mit Ihrem Projekt AWS-Konto verknüpften Bereichen. Ihre Blueprint-Dateien ermöglichen es Ihnen, eine moderne Beispielanwendung zu erstellen und zu testen und sie in der Infrastruktur in der bereitzustellen. AWS Cloud
Die folgende Abbildung zeigt, wie Tools in verwendet CodeCatalyst werden, um ein Problem für die Nachverfolgung zu erstellen, die Änderung zusammenzuführen und automatisch zu erstellen und dann einen Workflow im CodeCatalyst Projekt zu starten, der Aktionen ausführt, um Ihre Infrastruktur CloudFormation zu ermöglichen AWS CDK und bereitzustellen.
Die Aktionen generieren Ressourcen in den zugehörigen Dateien AWS-Konto und stellen Ihre Anwendung für eine serverlose AWS Lambda Funktion mit einem API-Gateway-Endpunkt bereit. Die AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) Aktion konvertiert einen oder mehrere AWS CDK Stapel in CloudFormation Vorlagen und stellt Stapel in Ihren bereit. AWS-Konto Zu den Ressourcen in Ihren Stacks gehören CloudFront Amazon-Ressourcen zur Verteilung dynamischer Webinhalte, eine Amazon DynamoDB-Instance für Ihre Anwendungsdaten sowie die Rollen und Richtlinien, die die bereitgestellte Anwendung unterstützen.
![\[Eine Codeänderung, von der Entstehung eines Problems bis hin zur Änderung im Quell-Repository, das dann automatisch erstellt und für Ressourcen bereitgestellt wird AWS\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/codecatalyst/latest/userguide/images/modern-app-overview.png)
Wenn Sie ein Projekt mit dem Blueprint für **moderne dreistufige Webanwendungen** erstellen, wird Ihr Projekt mit den folgenden Ressourcen erstellt:
**Im Projekt**: CodeCatalyst
+ Ein [Quell-Repository](source.md) mit Beispielcode und Workflow-YAML
+ Ein [Workflow](workflow.md), der den Beispielcode erstellt und bereitstellt, wenn eine Änderung am Standardzweig vorgenommen wird
+ Ein Issue-Board und ein Backlog, das Sie zur Planung und Nachverfolgung der Arbeit verwenden können
+ Eine Testberichts-Suite mit automatisierten Berichten, die im Beispielcode enthalten sind
**Im zugehörigen AWS-Konto**:
+ Drei AWS CloudFormation Stapel, die die für die Anwendung benötigten Ressourcen erstellen.
Ausführlichere Informationen zu den Ressourcen, die in AWS und CodeCatalyst als Teil dieses Tutorials erstellt werden, finden Sie unter[Referenz](#getting-started-template-project-reference).
**Anmerkung**
Welche Ressourcen und Beispiele in einem Projekt enthalten sind, hängt davon ab, welchen Blueprint Sie auswählen. Amazon CodeCatalyst bietet mehrere Projekt-Blueprints an, die Ressourcen in Bezug auf ihre definierte Sprache oder ihr Framework definieren. Weitere Informationen zu Blueprints finden Sie unter. [Erstellung eines umfassenden Projekts mit CodeCatalyst BlueprintsErstellung eines umfassenden Projekts mit Blueprints](project-blueprints.md)
**Topics**
+ [Voraussetzungen](#getting-started-template-project-prerequisites)
+ [Schritt 1: Erstellen Sie das moderne dreistufige Webanwendungsprojekt](#getting-started-template-project-proj-create)
+ [Schritt 2: Laden Sie jemanden zu Ihrem Projekt ein](#getting-started-template-project-ipa-user)
+ [Schritt 3: Erstelle Aufgaben, an denen du gemeinsam arbeiten kannst, und verfolge die Arbeit](#getting-started-template-project-issue)
+ [Schritt 4: Sehen Sie sich Ihr Quell-Repository an](#getting-started-template-project-source)
+ [Schritt 5: Erstellen Sie eine Entwicklungsumgebung mit einem Testzweig und nehmen Sie eine schnelle Codeänderung vor](#getting-started-template-project-create-devenvironment)
+ [Schritt 6: Sehen Sie sich den Workflow an, der die moderne Anwendung erstellt](#getting-started-template-project-view-workflow)
+ [Schritt 7: Bitten Sie andere, Ihre Änderungen zu überprüfen](#getting-started-template-project-pull-request)
+ [Schritt 8: Schließen Sie das Problem](#getting-started-template-project-close-issue)
+ [Bereinigen von Ressourcen](#getting-started-template-project-clean-up)
+ [Referenz](#getting-started-template-project-reference)
## Voraussetzungen
Um in diesem Tutorial ein modernes Anwendungsprojekt zu erstellen, müssen Sie die folgenden Aufgaben erledigt haben: [Richten Sie ein und melden Sie sich an CodeCatalystRichten Sie ein und melden Sie sich an bei CodeCatalyst](setting-up-topnode.md)
+ Sie müssen über eine AWS Builder-ID für die Anmeldung verfügen CodeCatalyst.
+ Gehören Sie einem Bereich an und lassen Sie sich in diesem **Bereich die Rolle Space-Administrator** oder **Poweruser** zuweisen. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Umgebung](spaces-create.md), [Benutzern Speicherberechtigungen gewähren](spaces-members.md) und [Umgebungsadministrator-Rolle](ipa-role-types.md#ipa-role-space-admin).
+ Ordnen Sie Ihrem AWS-Konto Bereich eine zu und lassen Sie sich die IAM-Rolle zuweisen, die Sie bei der Registrierung erstellt haben. Bei der Registrierung haben Sie beispielsweise die Möglichkeit, eine Servicerolle mit einer Rollenrichtlinie zu erstellen, die **CodeCatalystWorkflowDevelopmentRole-*spaceName***als Rollenrichtlinie bezeichnet wird. Der Rolle wird ein Name `CodeCatalystWorkflowDevelopmentRole-spaceName` mit einer angehängten eindeutigen Kennung zugewiesen. Weitere Informationen zur Rolle und zur Rollenrichtlinie finden Sie unter[Grundlegendes zur **CodeCatalystWorkflowDevelopmentRole-*spaceName***Servicerolle](ipa-iam-roles.md#ipa-iam-roles-service-role). Die Schritte zum Erstellen der Rolle finden Sie unter[Die **CodeCatalystWorkflowDevelopmentRole-*spaceName***Rolle für Ihr Konto und Ihren Bereich erstellen](ipa-iam-roles.md#ipa-iam-roles-service-create).
## Schritt 1: Erstellen Sie das moderne dreistufige Webanwendungsprojekt
Nachdem Sie es erstellt haben, werden Sie in Ihrem Projekt Code entwickeln und testen, Entwicklungsaufgaben koordinieren und Projektmetriken einsehen. Ihr Projekt enthält auch Ihre Entwicklungstools und Ressourcen.
In diesem Tutorial verwenden Sie den Blueprint für **moderne dreistufige Webanwendungen, um eine interaktive Anwendung** zu erstellen. Der Workflow, der im Rahmen Ihres Projekts automatisch erstellt und ausgeführt wird, dient der Erstellung und Bereitstellung der Anwendung. Der Workflow wird erst erfolgreich ausgeführt, nachdem alle Rollen und Kontoinformationen für Ihren Bereich konfiguriert wurden. Nachdem der Workflow erfolgreich ausgeführt wurde, können Sie die Endpunkt-URL aufrufen, um die Anwendung zu sehen.
**Um ein Projekt mit einem Blueprint zu erstellen**
1. Öffnen Sie die CodeCatalyst Konsole unter [https://codecatalyst.aws/](https://codecatalyst.aws/).
1. Navigieren Sie in der CodeCatalyst Konsole zu dem Bereich, in dem Sie ein Projekt erstellen möchten.
1. Wählen Sie **Create project** (Projekt erstellen) aus.
1. Wählen Sie **Mit einem Blueprint beginnen** aus.
1. Geben Sie im Suchfeld **modern** ein.
1. **Wählen Sie den Blueprint „**Moderne dreistufige Webanwendung**“ und dann „Weiter“ aus.**
1. Geben Sie im Feld **Name Ihres Projekts** einen Projektnamen ein. Beispiel:
**MyExampleProject**.
**Anmerkung**
Der Name muss in Ihrem Bereich eindeutig sein.
1. Wählen Sie unter **Konto** den aus, den AWS-Konto Sie bei der Registrierung hinzugefügt haben. Der Blueprint installiert Ressourcen in diesem Konto.
1. Wählen Sie unter **Deployment Role** die Rolle aus, die Sie bei der Registrierung hinzugefügt haben. Wählen Sie zum Beispiel aus `CodeCatalystWorkflowDevelopmentRole-spaceName`.
Wenn keine Rollen aufgeführt sind, fügen Sie eine hinzu. Um eine Rolle hinzuzufügen, wählen Sie **IAM-Rolle hinzufügen** und fügen Sie die Rolle zu Ihrer AWS-Konto hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter [Ermöglichen des Zugriffs auf AWS Ressourcen mit verbundenen AWS-Konten](ipa-connect-account.md).
1. Wählen **Sie unter Compute Platform** die Option **Lambda** aus.
1. Wählen Sie unter **Frontend Hosting Option** **Amplify** Hosting aus. Weitere Informationen dazu finden Sie AWS Amplify unter [Was ist AWS Amplify Hosting?](https://docs.aws.amazon.com/amplify/latest/userguide/welcome.html) im *AWS Amplify Benutzerhandbuch*.
1. Geben Sie **unter Bereitstellungsregion** den Regionalcode der Region ein, AWS-Region in der der Blueprint die Mysfits-Anwendung und die unterstützenden Ressourcen bereitstellen soll. Eine Liste der Regionscodes finden Sie unter [Regionale Endpunkte](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#regional-endpoints) in der. *Allgemeine AWS-Referenz*
1. Behalten Sie im **Feld Anwendungsname** den Standardwert von bei. `mysfitsstring`
1. (Optional) Wählen Sie unter **Projektvorschau generieren** die Option **Code anzeigen** aus, um eine Vorschau der Quelldateien anzuzeigen, die mit dem Blueprint installiert werden. Wählen Sie **Workflow anzeigen** aus, um eine Vorschau der CI/CD Workflow-Definitionsdateien anzuzeigen, die der Blueprint installieren wird. Die Vorschau wird basierend auf Ihrer Auswahl dynamisch aktualisiert.
1. Wählen Sie **Create project** (Projekt erstellen) aus.
Der Projekt-Workflow beginnt, sobald Sie das Projekt erstellen. Es wird einige Zeit dauern, bis der Code fertig erstellt und bereitgestellt ist. Laden Sie in der Zwischenzeit eine andere Person zu Ihrem Projekt ein.
## Schritt 2: Laden Sie jemanden zu Ihrem Projekt ein
Nachdem Sie Ihr Projekt eingerichtet haben, laden Sie andere ein, mit Ihnen zu arbeiten.
**Um jemanden zu Ihrem Projekt einzuladen**
1. Navigieren Sie zu dem Projekt, zu dem Sie Benutzer einladen möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Projekteinstellungen** aus.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Mitglieder** die Option **Einladen** aus.
1. Geben Sie die E-Mail-Adressen der Personen ein, die Sie als Benutzer für Ihr Projekt einladen möchten. Sie können mehrere E-Mail-Adressen eingeben, die durch ein Leerzeichen oder ein Komma getrennt sind. Sie können auch Mitglieder Ihres Bereichs auswählen, die nicht Mitglieder des Projekts sind.
1. Wählen Sie die Rolle für den Benutzer aus.
Wenn Sie mit dem Hinzufügen von Benutzern fertig sind, wählen Sie **Einladen**.
## Schritt 3: Erstelle Aufgaben, an denen du gemeinsam arbeiten kannst, und verfolge die Arbeit
CodeCatalyst hilft Ihnen dabei, Funktionen, Aufgaben, Fehler und alle anderen Arbeiten im Zusammenhang mit Problemen im Zusammenhang mit Ihrem Projekt nachzuverfolgen. Sie können Probleme erstellen, um die benötigte Arbeit und Ideen nachzuverfolgen. Wenn du ein Problem erstellst, wird es standardmäßig zu deinem Backlog hinzugefügt. Du kannst Probleme in ein Board verschieben, in dem du die laufenden Arbeiten nachverfolgen kannst. Du kannst ein Problem auch einem bestimmten Projektmitglied zuweisen.
**Um ein Problem für ein Projekt zu erstellen**
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Probleme** aus.
1. Wählen Sie **Problem erstellen** aus.
1. Geben Sie im **Titel der Ausgabe** einen Namen für das Problem ein. Geben Sie optional eine Beschreibung des Problems an. Verwenden Sie in diesem Beispiel **make a change in the `src/mysfit_data.json` file.**
1. Wählen Sie die Priorität, die Schätzung, den Status und die Bezeichnungen aus. Wählen Sie unter **Beauftragter** die Option **\$1Add me** aus, um das Problem Ihnen selbst zuzuweisen.
1. **Wählen Sie „Problem erstellen“.** Das Problem ist jetzt auf der Pinnwand sichtbar. Wähle die Karte aus, um das Problem **in die Spalte In Bearbeitung** zu verschieben.
Weitere Informationen finden Sie unter [Verfolge und organisiere die Arbeit mit Problemen in CodeCatalystVerfolge und organisiere die Arbeit mit Problemen](issues.md).
## Schritt 4: Sehen Sie sich Ihr Quell-Repository an
Ihr Blueprint installiert ein Quell-Repository, das Dateien zur Definition und Unterstützung Ihrer Anwendung oder Ihres Dienstes enthält. Einige bemerkenswerte Verzeichnisse und Dateien im Quell-Repository sind:
+ **.cloud9-Verzeichnis** — Enthält unterstützende Dateien für die AWS Cloud9 Entwicklungsumgebung.
+ **.codecatalyst-Verzeichnis** — Enthält die `YAML` Workflow-Definitionsdatei für jeden im Blueprint enthaltenen Workflow.
+ **.idea-Verzeichnis** — Enthält unterstützende Dateien für die Entwicklungsumgebungen. JetBrains
+ **.vscode-Verzeichnis** — Enthält unterstützende Dateien für die Visual Studio Code-Entwicklungsumgebung.
+ Verzeichnis **cdkStacks** — Enthält die AWS CDK Stack-Dateien, die die Infrastruktur in der definieren. AWS Cloud
+ Verzeichnis **src** — Enthält den Quellcode der Anwendung.
+ **Testverzeichnis** — Enthält Dateien für die Integ- und Unit-Tests, die als Teil des automatisierten CI/CD Workflows ausgeführt werden, der beim Erstellen und Testen Ihrer Anwendung ausgeführt wird.
+ **Webverzeichnis** — Enthält den Frontend-Quellcode. Andere Dateien enthalten Projektdateien wie die `package.json` Datei, die wichtige Metadaten zu Ihrem Projekt enthält, die `index.html` Seite für die Website, die `.eslintrc.cjs` Datei für den Lint-Code und die `tsconfig.json` Datei zur Angabe von Stammdateien und Compileroptionen.
+ `Dockerfile`Datei — Beschreibt den Container der Anwendung.
+ `README.md`Datei — Enthält Konfigurationsinformationen für das Projekt.
**Um zu den Quell-Repositorys für ein Projekt zu navigieren**
1. Navigieren Sie zu Ihrem Projekt und führen Sie einen der folgenden Schritte aus:
+ Wählen Sie auf der Übersichtsseite für Ihr Projekt das gewünschte Repository aus der Liste aus und klicken Sie dann **auf Repository anzeigen**.
+ Wählen Sie im Navigationsbereich **Code** und dann **Quell-Repositorys** aus. Wählen Sie unter **Quell-Repositorys** den Namen des Repositorys aus der Liste aus. Sie können die Liste der Repositorys filtern, indem Sie einen Teil des Repository-Namens in die Filterleiste eingeben.
1. Sehen Sie sich auf der Startseite des Repositorys den Inhalt des Repositorys und Informationen zu den zugehörigen Ressourcen an, z. B. die Anzahl der Pull-Requests und Workflows. Standardmäßig werden die Inhalte für den Standard-Branch angezeigt. Sie können die Ansicht ändern, indem Sie einen anderen Zweig aus der Dropdownliste auswählen.
## Schritt 5: Erstellen Sie eine Entwicklungsumgebung mit einem Testzweig und nehmen Sie eine schnelle Codeänderung vor
Sie können schnell am Code in Ihrem Quell-Repository arbeiten, indem Sie eine Entwicklungsumgebung erstellen. Für dieses Tutorial gehen wir davon aus, dass Sie:
+ Erstellen Sie eine AWS Cloud9 Entwicklungsumgebung.
+ Wählen Sie beim Erstellen der Entwicklungsumgebung die Option, in einem neuen Zweig des **Hauptzweigs** zu arbeiten.
+ Verwenden Sie den Namen `test` für diesen neuen Zweig.
In einem späteren Schritt werden Sie die Entwicklungsumgebung verwenden, um eine Codeänderung vorzunehmen und eine Pull-Anfrage zu erstellen.
**Um eine Entwicklungsumgebung mit einem neuen Branch zu erstellen**
1. Öffnen Sie die CodeCatalyst Konsole unter [https://codecatalyst.aws/](https://codecatalyst.aws/).
1. Navigieren Sie zu dem Projekt, in dem Sie eine Entwicklungsumgebung erstellen möchten.
1. Wählen Sie den Namen des Repositorys aus der Liste der Quell-Repositorys für das Projekt aus. Sie können auch im Navigationsbereich **Code**, dann **Quell-Repositories** und dann das Repository auswählen, für das Sie eine Entwicklungsumgebung erstellen möchten.
1. Wählen Sie auf der Repository-Startseite die Option **Create Dev Environment** aus.
1. Wählen Sie eine unterstützte IDE aus dem Drop-down-Menü aus. Weitere Informationen finden Sie unter [Unterstützte integrierte Entwicklungsumgebungen für Entwicklungsumgebungen](devenvironment-create.md#devenvironment-supported-ide).
1. Wählen Sie das zu klonende Repository aus, wählen Sie **In neuem Zweig arbeiten** aus, geben Sie einen Branch-Namen in das Feld **Branch-Name** ein und wählen Sie im Drop-down-Menü Branch erstellen einen Branch aus, aus dem der neue **Branch erstellt** werden soll.
1. Fügen Sie optional einen Alias für die Entwicklungsumgebung hinzu.
1. Wählen Sie optional die Schaltfläche „**Konfiguration der Entwicklungsumgebung** bearbeiten“, um die Rechen-, Speicher- oder Timeout-Konfiguration der Entwicklungsumgebung zu bearbeiten.
1. Wählen Sie **Erstellen** aus. Während Ihre Entwicklungsumgebung erstellt wird, zeigt die Statusspalte der Entwicklungsumgebung den Wert Wird **gestartet** und in der Statusspalte wird nach Erstellung der Entwicklungsumgebung **ausgeführt** angezeigt. Es öffnet sich ein neuer Tab mit Ihrer Entwicklungsumgebung in der IDE Ihrer Wahl. Sie können Code bearbeiten und Ihre Änderungen übernehmen und pushen.
In diesem Abschnitt arbeiten Sie mit Ihrer generierten Beispielanwendung, CodeCatalyst indem Sie Änderungen am Code mit Pull-Requests vornehmen, die AWS-Konto beim Zusammenführen des Pull-Requests automatisch erstellt und für Ressourcen im verbundenen Netzwerk bereitgestellt werden.
**Um eine Änderung an Ihrer `src/mysfit_data.json` Datei vorzunehmen**
1. Navigieren Sie zu Ihrem Projekt Dev Environment. Erweitern Sie AWS Cloud9 darin das seitliche Navigationsmenü, um die Dateien zu durchsuchen. Erweitern Sie `mysfits``src`, und öffnen Sie`src/mysfit_data.json`.
1. Ändern Sie in der Datei den Wert für das `"Age":` Feld von 6 auf 12. Ihre Zeile sollte wie folgt aussehen:
```
{
"Age": 12,
"Description": "Twilight's personality sparkles like the night sky and is looking for a forever home with a Greek hero or God. While on the smaller side at 14 hands, he is quite adept at accepting riders and can fly to 15,000 feet. Twilight needs a large area to run around in and will need to be registered with the FAA if you plan to fly him above 500 feet. His favorite activities include playing with chimeras, going on epic adventures into battle, and playing with a large inflatable ball around the paddock. If you bring him home, he'll quickly become your favorite little Pegasus.",
"GoodEvil": "Good",
"LawChaos": "Lawful",
"Name": "Twilight Glitter",
"ProfileImageUri": "https://www.mythicalmysfits.com/images/pegasus_hover.png",
"Species": "Pegasus",
"ThumbImageUri": "https://www.mythicalmysfits.com/images/pegasus_thumb.png"
},
```
1. Speichern Sie die Datei.
1. Wechseln Sie mit dem **cd /projects/mysfits** Befehl zum Mysfits-Repository.
1. Füge deine Änderungen mit den Befehlen **git add, git **commit** und git push hinzu**, bestätige sie und **übertrage** sie.
```
git add .
git commit -m "make an example change"
git push
```
## Schritt 6: Sehen Sie sich den Workflow an, der die moderne Anwendung erstellt
CodeCatalyst Generiert nach der Erstellung des modernen Anwendungsprojekts in Ihrem Namen mehrere Ressourcen, einschließlich eines Workflows. Ein *Workflow* ist ein automatisiertes Verfahren, das in einer .yaml-Datei definiert ist und beschreibt, wie Sie Ihren Code erstellen, testen und bereitstellen.
In diesem Tutorial haben Sie einen Workflow CodeCatalyst erstellt und ihn automatisch gestartet, als Sie Ihr Projekt erstellt haben. (Der Workflow läuft möglicherweise noch, je nachdem, wie lange es her ist, dass Sie Ihr Projekt erstellt haben.) Verwenden Sie die folgenden Verfahren, um den Fortschritt des Workflows zu überprüfen, die generierten Protokolle und Testberichte zu überprüfen und schließlich zur URL der bereitgestellten Anwendung zu navigieren.
**Um den Fortschritt des Workflows zu überprüfen**
1. **Wählen Sie in der CodeCatalyst Konsole im Navigationsbereich **CI/CD** und dann Workflows aus.**
Eine Liste von Workflows wird angezeigt. Dies sind die Workflows, die der CodeCatalyst Blueprint generiert und gestartet hat, als Sie Ihr Projekt erstellt haben.
1. Beachten Sie die Liste der Workflows. Sie sollten vier sehen:
+ Die beiden Workflows oben entsprechen dem `test` Zweig, den Sie zuvor erstellt haben[Schritt 5: Erstellen Sie eine Entwicklungsumgebung mit einem Testzweig und nehmen Sie eine schnelle Codeänderung vor](#getting-started-template-project-create-devenvironment). Bei diesen Workflows handelt es sich um Klone der Workflows in der `main` Filiale. Der **ApplicationDeploymentPipeline**ist nicht aktiv, da er für die Verwendung mit der `main` Filiale konfiguriert ist. Der **OnPullRequest**Workflow wurde nicht ausgeführt, da keine Pull-Anfrage gestellt wurde.
+ Die beiden Workflows unten entsprechen dem `main` Branch, der erstellt wurde, als Sie den Blueprint zuvor ausgeführt haben. Der **ApplicationDeploymentPipeline**Workflow ist aktiv und die Ausführung läuft (oder ist abgeschlossen).
**Anmerkung**
Wenn die **ApplicationDeploymentPipeline**Ausführung mit einem **Build @cdk\$1bootstrap** oder einem **DeployBackend**Fehler fehlschlägt, liegt das möglicherweise daran, dass Sie zuvor die moderne dreistufige Webanwendung ausgeführt haben und dabei alte Ressourcen zurückgelassen haben, die zu einem Konflikt mit dem aktuellen Blueprint führen. Sie müssen diese alten Ressourcen löschen und dann den Workflow erneut ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter [Bereinigen von Ressourcen](#getting-started-template-project-clean-up).
1. Wählen Sie unten den **ApplicationDeploymentPipeline**Workflow aus, der dem `main` Zweig zugeordnet ist. Dieser Workflow wurde unter Verwendung des Quellcodes für den `main` Zweig ausgeführt.
Ein Workflow-Diagramm wird angezeigt. Das Diagramm zeigt mehrere Blöcke, von denen jeder eine Aufgabe oder *Aktion* darstellt. Die meisten Aktionen sind vertikal angeordnet, wobei die Aktionen oben vor den Aktionen unten ausgeführt werden. Aktionen, die nebeneinander angeordnet sind, laufen parallel ab. Aktionen, die zusammen gruppiert sind, müssen alle erfolgreich ausgeführt werden, bevor die Aktion unter ihnen gestartet werden kann.
Die Hauptblöcke sind:
+ **WorkflowSource**— Dieser Block steht für Ihr Quell-Repository. Er zeigt unter anderem den Namen des Quell-Repositorys (**mysfits**) und den Commit, der den Workflow-Lauf automatisch gestartet hat. CodeCatalyst hat diesen Commit generiert, als Sie Ihr Projekt erstellt haben.
+ **Build** — Dieser Block stellt eine Gruppierung von zwei Aktionen dar, die beide erfolgreich abgeschlossen werden müssen, damit die nächste Aktion gestartet werden kann.
+ **DeployBackend**— Dieser Block stellt eine Aktion dar, die die Backend-Komponenten der Anwendung in der Cloud bereitstellt. AWS
+ **Tests** — Dieser Block stellt eine Gruppierung von zwei Testaktionen dar, die beide erfolgreich abgeschlossen werden müssen, damit die nächste Aktion gestartet werden kann.
+ **DeployFrontend**— Dieser Block stellt eine Aktion dar, die die Frontend-Komponenten der Anwendung in der Cloud bereitstellt. AWS
1. Wählen Sie die Registerkarte **Definition** (ganz oben). Die [Workflow-Definitionsdatei](workflow-reference.md) wird auf der rechten Seite angezeigt. Die Datei enthält die folgenden wichtigen Abschnitte:
+ Ein `Triggers` Abschnitt oben. In diesem Abschnitt wird angegeben, dass der Workflow immer dann beginnen muss, wenn Code in den `main` Branch des Quell-Repositorys übertragen wird. Durch Pushs in andere Zweige (z. B.`test`) wird dieser Workflow nicht gestartet. Der Workflow wird mithilfe der Dateien in der `main` Filiale ausgeführt.
+ Ein `Actions` Abschnitt, unter`Triggers`. In diesem Abschnitt werden die Aktionen definiert, die Sie im Workflow-Diagramm sehen.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Neuester Status** (ganz oben) und wählen Sie eine beliebige Aktion im Workflow-Diagramm aus.
1. Wählen Sie auf der rechten Seite die Registerkarte **Konfiguration** aus, um die Konfigurationseinstellungen zu sehen, die von der Aktion während der letzten Ausführung verwendet wurden. Jede Konfigurationseinstellung hat eine passende Eigenschaft in der Workflow-Definitionsdatei.
1. Lassen Sie die Konsole geöffnet und fahren Sie mit dem nächsten Verfahren fort.
**Um die Build-Logs und Testberichte zu überprüfen**
1. Wählen Sie die Registerkarte **Neuester Status**.
1. Wählen Sie im Workflow-Diagramm die **DeployFrontend**Aktion aus.
1. Warten Sie, bis die Aktion abgeschlossen ist. Achten Sie darauf, dass das Symbol „In Bearbeitung“ (![\[Workflow in progress.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/codecatalyst/latest/userguide/images/flows/run-in-progress.png)) zu einem Symbol für „Erfolg“ (![\[Workflow success.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/codecatalyst/latest/userguide/images/flows/run-success.png)) wechselt.
1. Wählen Sie die Aktion **build\$1backend**.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Protokolle** und erweitern Sie einige Abschnitte, um die Protokollnachrichten für diese Schritte anzuzeigen. Sie können Meldungen sehen, die sich auf das Backend-Setup beziehen.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Berichte** und dann den `backend-coverage.xml` Bericht aus. CodeCatalyst zeigt den zugehörigen Bericht an. Der Bericht zeigt die Codeabdeckungstests, die ausgeführt wurden, und gibt den Anteil der Codezeilen an, die durch Tests erfolgreich validiert wurden, z. B. 80%.
Weitere Informationen zu Testberichten finden Sie unter[Testen mit WorkflowsTesten mit Workflows](test-workflow-actions.md).
**Tipp**
Sie können Ihre Testberichte auch anzeigen, indem Sie im Navigationsbereich **Berichte** auswählen.
1. Lassen Sie die CodeCatalyst Konsole geöffnet und fahren Sie mit dem nächsten Verfahren fort.
**Um zu bestätigen, dass die moderne Anwendung erfolgreich bereitgestellt wurde**
1. Kehren Sie zum **ApplicationDeploymentPipeline**Workflow zurück und wählen Sie den ***string*Link Ausführen** der letzten Ausführung aus.
1. Suchen Sie im Workflow-Diagramm nach der **DeployFrontend**Aktion und wählen Sie den Link **App anzeigen** aus. Die Mysfit-Website wird angezeigt.
**Anmerkung**
Wenn Sie den Link **App anzeigen** in der **DeployFrontend**Aktion nicht sehen, stellen Sie sicher, dass Sie den Link Run-ID ausgewählt haben.
1. Suchen Sie nach dem Pegasus Mysfit namens **Twilight** Glitter. Notieren Sie sich den Wert für das Alter. Ist es`6`. Sie werden eine Codeänderung vornehmen, um das Alter zu aktualisieren.
## Schritt 7: Bitten Sie andere, Ihre Änderungen zu überprüfen
Da du nun Änderungen in einem Branch mit dem Namen hast`test`, kannst du andere bitten, sie zu überprüfen, indem du eine Pull-Anfrage erstellst. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine Pull-Anfrage zu erstellen, um die Änderungen aus dem `test` Branch in den `main` Branch zusammenzuführen.
**So erstellen Sie eine Pull-Anforderung**
1. Navigiere zu deinem Projekt.
1. Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:
+ Wählen Sie im Navigationsbereich **Code**, dann **Pull Requests** und dann **Create Pull Request** aus.
+ Wählen Sie auf der Repository-Startseite die Option **Mehr** und dann **Pull-Request erstellen** aus.
+ Wähle auf der Projektseite die Option **Pull-Request erstellen** aus.
1. Stellen Sie im **Quell-Repository** sicher, dass das angegebene Quell-Repository das ist, das den festgeschriebenen Code enthält. Diese Option wird nur angezeigt, wenn Sie den Pull-Request nicht von der Hauptseite des Repositorys aus erstellt haben.
1. Wählen Sie im **Ziel-Branch** den Branch aus, in den der Code nach der Überprüfung zusammengeführt werden soll.
1. Wählen Sie im **Quellzweig** den Zweig aus, der den festgeschriebenen Code enthält.
1. Geben **Sie im Feld Titel der Pull-Anfrage** einen Titel ein, der anderen Benutzern hilft zu verstehen, was überprüft werden muss und warum.
1. (Optional) Geben Sie unter **Beschreibung des Pull-Requests** Informationen wie einen Link zu Problemen oder eine Beschreibung Ihrer Änderungen ein.
**Tipp**
Du kannst **Beschreibung für mich schreiben** wählen, damit CodeCatalyst automatisch eine Beschreibung der in der Pull-Anfrage enthaltenen Änderungen generiert wird. Sie können Änderungen an der automatisch generierten Beschreibung vornehmen, nachdem Sie sie dem Pull Request hinzugefügt haben.
Diese Funktionalität setzt voraus, dass generative KI-Funktionen für den Space aktiviert sind und ist nicht für Pull-Requests in verknüpften Repositorys verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter [Generative KI-Funktionen verwalten](https://docs.aws.amazon.com/codecatalyst/latest/adminguide/managing-generative-ai-features.html).
1. (Optional) Wählen Sie **unter Probleme** die Option **Probleme verknüpfen** aus und wählen Sie dann entweder ein Problem aus der Liste aus oder geben Sie dessen ID ein. Um die Verknüpfung eines Problems aufzuheben, wählen Sie das Symbol „Verknüpfung aufheben“.
1. (Optional) Wählen Sie unter **Erforderliche Prüfer die Option Erforderliche Prüfer** **hinzufügen** aus. Wählen Sie aus der Liste der Projektmitglieder aus, um sie hinzuzufügen. Erforderliche Prüfer müssen die Änderungen genehmigen, bevor der Pull-Request mit dem Ziel-Branch zusammengeführt werden kann.
**Anmerkung**
Sie können einen Prüfer nicht gleichzeitig als erforderlichen Prüfer und als optionalen Prüfer hinzufügen. Sie können sich nicht selbst als Prüfer hinzufügen.
1. (Optional) Wählen Sie unter **Optionale Prüfer** die Option **Optionale Prüfer hinzufügen** aus. Wählen Sie aus der Liste der Projektmitglieder aus, um sie hinzuzufügen. Optionale Prüfer müssen die Änderungen nicht als Anforderung genehmigen, bevor der Pull-Request mit dem Ziel-Branch zusammengeführt werden kann.
1. Überprüfe die Unterschiede zwischen den Branches. Der Unterschied, der in einem Pull Request angezeigt wird, besteht in den Änderungen zwischen der Revision im Quell-Branch und der Merge-Base, bei der es sich um den Head-Commit des Ziel-Branches zum Zeitpunkt der Erstellung des Pull-Requests handelt. Wenn keine Änderungen angezeigt werden, sind die Branches möglicherweise identisch, oder Sie haben denselben Branch sowohl für die Quelle als auch für das Ziel ausgewählt.
1. Wenn Sie überzeugt sind, dass der Pull Request den Code und die Änderungen enthält, die Sie überprüfen möchten, wählen Sie **Create** aus.
**Anmerkung**
Nachdem Sie den Pull Request erstellt haben, können Sie Kommentare hinzufügen. Kommentare können zum Pull-Request oder zu einzelnen Zeilen in Dateien sowie zum gesamten Pull-Request hinzugefügt werden. Du kannst Links zu Ressourcen wie Dateien hinzufügen, indem du das @-Zeichen gefolgt vom Namen der Datei verwendest.
Wenn Sie den Pull Request erstellen, verwendet der **OnPullRequest**Workflow zunächst die Quelldateien im `test` Branch. Während Ihre Prüfer Ihre Codeänderung genehmigen, können Sie die Ergebnisse beobachten, indem Sie den Workflow auswählen und sich die Testausgabe ansehen.
Nachdem Sie die Änderung überprüft haben, können Sie den Code zusammenführen. Wenn Sie den Code mit dem Standardzweig zusammenführen, wird automatisch der Workflow gestartet, mit dem Ihre Änderungen erstellt und bereitgestellt werden.
**Um eine Pull-Anfrage von der CodeCatalyst Konsole aus zusammenzuführen**
1. Navigieren Sie zu Ihrem modernen Anwendungsprojekt.
1. Wählen Sie auf der Projektseite unter **Open Pull Requests** den Pull Request aus, den Sie zusammenführen möchten. Wenn du den Pull Request nicht siehst, wähle **Alle anzeigen** und wähle ihn dann aus der Liste aus. Wählen Sie **Merge (Zusammenführen)**.
1. Wählen Sie aus den verfügbaren Merge-Strategien für den Pull Request. **Aktiviere oder deaktiviere optional die Option, den Quell-Branch nach dem Zusammenführen des Pull-Requests zu löschen, oder deaktiviere sie und wähle dann Merge.**
**Anmerkung**
Wenn die Schaltfläche **Zusammenführen** nicht aktiv ist oder die Bezeichnung **Nicht zusammenführbar** angezeigt wird, haben entweder ein oder mehrere erforderliche Reviewer den Pull Request noch nicht genehmigt, oder der Pull Request kann nicht in der Konsole zusammengeführt werden. CodeCatalyst Ein Prüfer, der eine Pull-Anfrage nicht genehmigt hat, wird in der **Übersicht** im Bereich **Pull-Request-Details** durch ein Uhrsymbol gekennzeichnet. Wenn alle erforderlichen Reviewer den Pull Request genehmigt haben, die Schaltfläche **Zusammenführen** aber immer noch nicht aktiv ist, liegt möglicherweise ein Merge-Konflikt vor. Sie können Mergekonflikte für den Ziel-Branch in der CodeCatalyst Konsole lösen und dann den Pull Request zusammenführen, oder Sie können Konflikte lösen und lokal zusammenführen und dann den Commit, der den Merge enthält, per Push übertragen. CodeCatalyst Weitere Informationen finden Sie unter [Eine Pull-Anfrage zusammenführen (Git)](pull-requests-merge.md#pull-requests-merge-git) und in Ihrer Git-Dokumentation.
Sobald du die Änderungen aus dem Branch mit dem `test` Branch zusammengeführt hast, startet die Änderung automatisch den **ApplicationDeploymentPipeline**Workflow, der deine Änderung erstellt und bereitstellt. **main**
**Um zu sehen, wie der zusammengeführte Commit durch den ApplicationDeploymentPipeline Workflow läuft**
1. **Wählen Sie im Navigationsbereich **CI/CD** und dann Workflows aus.**
1. Erweitern Sie **unter Workflows** in den **ApplicationDeploymentPipeline**Bereich **Letzte** Ausführungen. Sie können die Workflow-Ausführung sehen, die durch den Merge-Commit gestartet wurde. Wählen Sie diese Option optional aus, um den Fortschritt der Ausführung zu verfolgen.
1. Wenn der Lauf abgeschlossen ist, laden Sie die URL, die Sie zuvor besucht haben, erneut. Sehen Sie sich den Pegasus an, um zu überprüfen, ob sich das Alter geändert hat.
![\[Die Codeänderung wurde zusammengeführt, erstellt und bereitgestellt und ist in der Anwendung sichtbar\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/codecatalyst/latest/userguide/images/modified-mysfits.png)
## Schritt 8: Schließen Sie das Problem
Wenn ein Problem behoben ist, kann es auf der CodeCatalyst Konsole geschlossen werden.
**Um ein Problem für ein Projekt zu schließen**
1. Navigieren Sie zu Ihrem Projekt.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Probleme** aus.
1. Drag-and-drop das Problem in der Spalte **Erledigt**.
Weitere Informationen finden Sie unter [Verfolge und organisiere die Arbeit mit Problemen in CodeCatalystVerfolge und organisiere die Arbeit mit Problemen](issues.md).
## Bereinigen von Ressourcen
Räumen Sie in Ihrer Umgebung AWS auf CodeCatalyst und entfernen Sie Spuren dieses Tutorials aus Ihrer Umgebung.
Sie können wählen, ob Sie das Projekt, das Sie für dieses Tutorial verwendet haben, weiterhin verwenden möchten, oder Sie können das Projekt und die zugehörigen Ressourcen löschen.
**Anmerkung**
Wenn Sie dieses Projekt löschen, werden alle Repositorys, Probleme und Artefakte im Projekt für alle Mitglieder gelöscht.
**So löschen Sie ein Projekt**
1. Navigieren Sie zu Ihrem Projekt und wählen Sie dann **Projekteinstellungen**.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Allgemein**.
1. Wählen Sie unter dem Projektnamen die Option **Projekt löschen** aus.
**So löschen Sie Ressourcen in CloudFormation Amazon S3**
1. Melden Sie sich AWS-Managementkonsole mit demselben Konto an, das Sie Ihrem CodeCatalyst Bereich hinzugefügt haben.
1. Gehe zum **CloudFormation**Service.
1. Lösche den ***string*Mysfits-Stapel**.
1. Löschen Sie den ***string*Development-Mysfits-Stack**.
1. Wählen Sie den Stack aus (löschen Sie ihn aber nicht). **CDKToolkit** Wählen Sie die Registerkarte **Resources (Ressourcen)** aus. Wählen Sie den **StagingBucket**Link und löschen Sie den Bucket und den Bucket-Inhalt in Amazon S3.
**Anmerkung**
Wenn Sie diesen Bucket nicht manuell löschen, wird möglicherweise ein Fehler angezeigt, wenn Sie den Blueprint für moderne dreistufige Webanwendungen erneut ausführen.
1. (Optional) Löschen Sie den Stack. **CDKToolkit**
## Referenz
Der Blueprint für moderne dreistufige Webanwendungen stellt Ressourcen in Ihrem CodeCatalyst Bereich und in Ihrem AWS Konto in der Cloud bereit. AWS Diese Ressourcen sind:
+ **In deinem CodeCatalyst Raum**:
+ Ein CodeCatalyst Projekt, das die folgenden Ressourcen umfasst:
+ Ein [Quell-Repository](source.md) — Dieses Repository enthält Beispielcode für eine „Mysfits“ -Webanwendung.
+ Ein [Workflow](workflow.md) — Dieser Workflow erstellt den Mysfits-Anwendungscode und stellt ihn bereit, wenn eine Änderung am Standardzweig vorgenommen wird
+ Ein [Forum und ein Backlog für Probleme](issues.md) — Dieses Board und das Backlog können zur Planung und Nachverfolgung der Arbeit verwendet werden.
+ Eine [Suite für Testberichte](test-workflow-actions.md) — Diese Suite enthält automatisierte Berichte, die im Beispielcode enthalten sind.
+ **Im zugehörigen AWS-Konto**:
+ Ein **CDKToolkit**Stapel — Dieser Stack stellt die folgenden Ressourcen bereit:
+ Ein Amazon S3 S3-Staging-Bucket, eine Bucket-Richtlinie und der AWS KMS Schlüssel, mit dem der Bucket verschlüsselt wurde.
+ Eine IAM-Bereitstellungsrolle für die Bereitstellungsaktion.
+ AWS IAM-Rollen und -Richtlinien zur Unterstützung der Ressourcen im Stack.
**Anmerkung**
Das **CDKToolkit**wird nicht für jede Bereitstellung abgerissen und neu erstellt. Dies ist ein Stack, der in jedem Konto initiiert wird, um das AWS CDK zu unterstützen.
+ Ein ***string*BackEndDevelopment-Mysfits-Stack** — Dieser Stack stellt die folgenden Backend-Ressourcen bereit:
+ Ein Amazon API Gateway Gateway-Endpunkt.
+ AWS IAM-Rollen und -Richtlinien zur Unterstützung der Ressourcen im Stack.
+ Eine AWS Lambda Funktion und eine Ebene stellen die serverlose Rechenplattform für moderne Anwendungen bereit.
+ Eine IAM-Richtlinie und -Rolle für die Bucket-Bereitstellung und die Lambda-Funktion.
+ Ein ***string*Mysfits-Stack** — Dieser Stack stellt die Frontend-Anwendung bereit. AWS Amplify
### Weitere Informationen finden Sie auch unter
Weitere Informationen zu den AWS Diensten, bei denen Ressourcen im Rahmen dieses Tutorials erstellt werden, finden Sie im Folgenden:
+ **Amazon S3** — Ein Service zum Speichern Ihrer Frontend-Ressourcen auf einem Objektspeicherservice, der branchenführende Skalierbarkeit, hohe Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Leistung bietet. Weitere Informationen finden Sie im [Amazon S3 S3-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/).
+ **Amazon API Gateway** — Ein Service für die Erstellung, Veröffentlichung, Wartung, Überwachung und Sicherung von REST, HTTP und WebSocket APIs in jeder Größenordnung Weitere Informationen finden Sie im [API Gateway Developer Guide](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/).
+ **Amplify** — Ein Service zum Hosten Ihrer Frontend-Anwendung. Weitere Informationen finden Sie im [AWS Amplify Hosting-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/amplify/latest/userguide/welcome.html).
+ **AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)**— Ein Framework für die Definition der Cloud-Infrastruktur im Code und deren Bereitstellung. AWS CloudFormation AWS CDK Dazu gehört das AWS CDK Toolkit, ein Befehlszeilentool für die Interaktion mit AWS CDK Apps und Stacks. Weitere Informationen finden Sie im [AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) -Entwicklerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/cdk/latest/guide/).
+ **Amazon DynamoDB** — Ein vollständig verwalteter NoSQL-Datenbankservice zum Speichern von Daten. Weitere Informationen finden Sie im [Amazon DynamoDB DynamoDB-Entwicklerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/amplify/latest/userguide/welcome.html).
+ **AWS Lambda**— Ein Service, mit dem Sie Ihren Code in einer hochverfügbaren Recheninfrastruktur aufrufen können, ohne Server bereitzustellen oder zu verwalten. Weitere Informationen finden Sie im [AWS Lambda -Entwicklerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/).
+ **AWS IAM** — Ein Dienst zur sicheren Steuerung des Zugriffs auf AWS und die zugehörigen Ressourcen. Weitere Informationen finden Sie im [IAM-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/).
# Tutorial: Mit einem leeren Projekt beginnen und Ressourcen manuell hinzufügen
Sie können ein leeres Projekt ohne vordefinierte Ressourcen erstellen, indem Sie beim Erstellen des **Projekts den Blueprint Leeres** Projekt auswählen. Nachdem Sie ein leeres Projekt erstellt haben, können Sie diesem entsprechend Ihren Projektanforderungen Ressourcen erstellen und hinzufügen. Da Projekte, die ohne Blueprint erstellt wurden, bei der Erstellung leer sind, erfordert diese Option mehr Wissen über das Erstellen und Konfigurieren von CodeCatalyst Ressourcen, um loszulegen.
**Topics**
+ [Voraussetzungen](#getting-started-bt-prerequisites)
+ [Erstellen Sie ein leeres Projekt](#getting-started-bt-proj-create)
+ [Erstellen Sie ein Quell-Repository](#getting-started-bt-source-create)
+ [Erstellen Sie einen Workflow zum Erstellen, Testen und Bereitstellen einer Codeänderung](#getting-started-bt-workflow-create)
+ [Laden Sie jemanden zu Ihrem Projekt ein](#getting-started-bt-ipa-user)
+ [Erstellen Sie Probleme, an denen Sie gemeinsam arbeiten können, und verfolgen Sie die Arbeit](#getting-started-bt-issue)
## Voraussetzungen
Um ein leeres Projekt zu erstellen, muss Ihnen die Rolle **Space-Administrator** oder **Poweruser** zugewiesen sein. Wenn Sie sich zum ersten Mal anmelden CodeCatalyst, finden Sie weitere Informationen unter[Richten Sie ein und melden Sie sich an CodeCatalystRichten Sie ein und melden Sie sich an bei CodeCatalyst](setting-up-topnode.md).
## Erstellen Sie ein leeres Projekt
Das Erstellen eines Projekts ist der erste Schritt, um zusammenarbeiten zu können. Wenn Sie Ihre eigenen Ressourcen wie Quell-Repositorys und Workflows erstellen möchten, können Sie mit einem leeren Projekt beginnen.
**Um ein leeres Projekt zu erstellen**
1. Navigieren Sie zu dem Bereich, in dem Sie ein Projekt erstellen möchten.
1. Wählen Sie im Space-Dashboard die Option **Projekt erstellen** aus.
1. Wählen Sie „**Von vorne beginnen**“.
1. **Geben Sie unter Geben Sie Ihrem Projekt einen Namen** ein den Namen ein, den Sie Ihrem Projekt zuweisen möchten. Der Name muss in Ihrem Bereich eindeutig sein.
1. Wählen Sie **Create project** (Projekt erstellen) aus.
Jetzt, da Sie ein leeres Projekt haben, besteht der nächste Schritt darin, ein Quell-Repository zu erstellen.
## Erstellen Sie ein Quell-Repository
Erstellen Sie ein Quell-Repository, um den Code Ihres Projekts zu speichern und gemeinsam daran zu arbeiten. Projektmitglieder können dieses Repository auf ihre lokalen Computer klonen, um an Code zu arbeiten. Alternativ können Sie sich dafür entscheiden, ein Repository zu verknüpfen, das in einem unterstützten Dienst gehostet wird. Dies wird in diesem Tutorial jedoch nicht behandelt. Weitere Informationen finden Sie unter [Ein Quell-Repository verlinken](source-repositories-link.md).
**Um ein Quell-Repository zu erstellen**
1. Öffnen Sie die CodeCatalyst Konsole unter [https://codecatalyst.aws/](https://codecatalyst.aws/).
1. Navigieren Sie zu Ihrem Projekt.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Code** und dann **Quell-Repositories** aus.
1. Wählen **Sie Repository hinzufügen** und anschließend **Repository erstellen** aus.
1. Geben Sie im **Feld Repository-Name** einen Namen für das Repository ein. In diesem Handbuch verwenden wir einen anderen Namen*codecatalyst-source-repository*, aber Sie können einen anderen Namen wählen. Repository-Namen müssen innerhalb eines Projekts eindeutig sein. Weitere Hinweise zu den Anforderungen für Repository-Namen finden Sie unter[Kontingente für Quell-Repositorys in CodeCatalyst](source-quotas.md).
1. (Optional) Fügen Sie unter **Beschreibung** eine Beschreibung für das Repository hinzu, damit andere Benutzer im Projekt verstehen, wofür das Repository verwendet wird.
1. Wählen Sie **Repository erstellen (Standard)** aus. Diese Option erstellt ein Repository, das einen Standard-Branch und eine README.md-Datei enthält. Im Gegensatz zu einem leeren Repository können Sie dieses Repository verwenden, sobald es erstellt wurde.
1. Belassen Sie im **Standard-Zweig** den Namen *main*, es sei denn, Sie haben einen Grund, einen anderen Namen zu wählen. Die Beispiele in diesem Handbuch verwenden alle den Namen *main* für den Standardzweig.
1. (Optional) Fügen Sie eine `.gitignore` Datei für den Codetyp hinzu, den Sie pushen möchten.
1. Wählen Sie **Erstellen** aus.
**Anmerkung**
CodeCatalyst fügt Ihrem Repository eine `README.md` Datei hinzu, wenn Sie sie erstellen. CodeCatalysterstellt außerdem einen ersten Commit für das Repository in einem Standard-Branch namens **main**. Sie können die Datei README.md bearbeiten oder löschen, aber Sie können den Standard-Branch nicht löschen.
Sie können Ihrem Repository schnell Code hinzufügen, indem Sie eine Entwicklungsumgebung erstellen. Für dieses Tutorial empfehlen wir Ihnen, eine Entwicklungsumgebung mithilfe AWS Cloud9 von zu erstellen und bei der Erstellung der Entwicklungsumgebung die Option zum Erstellen eines Zweigs aus dem **Hauptzweig** auszuwählen. Wir verwenden den Namen **test** für diesen Zweig, aber Sie können auch einen anderen Zweignamen eingeben, wenn Sie dies bevorzugen.
**Um eine Entwicklungsumgebung mit einem neuen Zweig zu erstellen**
1. Öffnen Sie die CodeCatalyst Konsole unter [https://codecatalyst.aws/](https://codecatalyst.aws/).
1. Navigieren Sie zu dem Projekt, in dem Sie eine Entwicklungsumgebung erstellen möchten.
1. Wählen Sie den Namen des Repositorys aus der Liste der Quell-Repositorys für das Projekt aus. Sie können auch im Navigationsbereich **Code**, dann **Quell-Repositories** und dann das Repository auswählen, für das Sie eine Entwicklungsumgebung erstellen möchten.
1. Wählen Sie auf der Repository-Startseite die Option **Create Dev Environment** aus.
1. Wählen Sie eine unterstützte IDE aus dem Drop-down-Menü aus. Weitere Informationen finden Sie unter [Unterstützte integrierte Entwicklungsumgebungen für Entwicklungsumgebungen](devenvironment-create.md#devenvironment-supported-ide).
1. Wählen Sie das zu klonende Repository aus, wählen Sie **In neuem Zweig arbeiten** aus, geben Sie einen Branch-Namen in das Feld **Branch-Name** ein und wählen Sie im Drop-down-Menü Branch erstellen einen Branch aus, aus dem der neue **Branch erstellt** werden soll.
1. Fügen Sie optional einen Alias für die Entwicklungsumgebung hinzu.
1. Wählen Sie optional die Schaltfläche „**Konfiguration der Entwicklungsumgebung** bearbeiten“, um die Rechen-, Speicher- oder Timeout-Konfiguration der Entwicklungsumgebung zu bearbeiten.
1. Wählen Sie **Erstellen** aus. Während Ihre Entwicklungsumgebung erstellt wird, wird in der Statusspalte Entwicklungsumgebung der Wert Wird **gestartet** angezeigt, und in der Statusspalte wird nach der Erstellung der Entwicklungsumgebung die Meldung Wird **ausgeführt** angezeigt. Es öffnet sich ein neuer Tab mit Ihrer Entwicklungsumgebung in der IDE Ihrer Wahl. Sie können Code bearbeiten und Ihre Änderungen übernehmen und pushen.
## Erstellen Sie einen Workflow zum Erstellen, Testen und Bereitstellen einer Codeänderung
In CodeCatalyst organisieren Sie das Erstellen, Testen und Bereitstellen Ihrer Anwendungen oder Dienste in Workflows. Workflows bestehen aus Aktionen und können so konfiguriert werden, dass sie automatisch ausgeführt werden, nachdem bestimmte Ereignisse im Quell-Repository eingetreten sind, z. B. Code-Pushs oder das Öffnen oder Aktualisieren einer Pull-Anfrage. Weitere Informationen zu Workflows finden Sie unter [Erstellen, Testen und Bereitstellen mit WorkflowsMit Workflows erstellen, testen und bereitstellen](workflow.md).
Folgen Sie den Anweisungen unter[Erste Schritte mit Workflows](workflows-getting-started.md), um Ihren ersten Workflow zu erstellen.
## Laden Sie jemanden zu Ihrem Projekt ein
Nachdem Sie Ihr benutzerdefiniertes Projekt eingerichtet haben, laden Sie andere ein, mit Ihnen zu arbeiten.
**Um jemanden zu Ihrem Projekt einzuladen**
1. Navigieren Sie zu dem Projekt, zu dem Sie Benutzer einladen möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Projekteinstellungen** aus.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Mitglieder** die Option **Einladen** aus.
1. Geben Sie die E-Mail-Adressen der Personen ein, die Sie als Benutzer für Ihr Projekt einladen möchten. Sie können mehrere E-Mail-Adressen eingeben, die durch ein Leerzeichen oder ein Komma getrennt sind. Sie können auch Mitglieder Ihres Bereichs auswählen, die nicht Mitglieder des Projekts sind.
1. Wählen Sie die Rolle für den Benutzer aus.
Wenn Sie mit dem Hinzufügen von Benutzern fertig sind, wählen Sie **Einladen**.
## Erstellen Sie Probleme, an denen Sie gemeinsam arbeiten können, und verfolgen Sie die Arbeit
CodeCatalyst hilft dir dabei, Funktionen, Aufgaben, Bugs und alle anderen Arbeiten im Zusammenhang mit Problemen im Zusammenhang mit deinem Projekt nachzuverfolgen. Sie können Probleme erstellen, um die benötigte Arbeit und Ideen nachzuverfolgen. Wenn du ein Problem erstellst, wird es standardmäßig zu deinem Backlog hinzugefügt. Du kannst Probleme in ein Board verschieben, in dem du die laufenden Arbeiten nachverfolgen kannst. Du kannst ein Problem auch einem bestimmten Projektmitglied zuweisen.
**Um ein Problem für ein Projekt zu erstellen**
1. Öffnen Sie die CodeCatalyst Konsole unter [https://codecatalyst.aws/](https://codecatalyst.aws/).
Stellen Sie sicher, dass Sie in dem Projekt navigieren, in dem Sie Probleme erstellen möchten. Um alle Projekte anzuzeigen, wählen Sie im Navigationsbereich **Amazon CodeCatalyst** und bei Bedarf **Alle Projekte anzeigen** aus. Wählen Sie das Projekt aus, in dem Sie Probleme erstellen oder bearbeiten möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Track** und anschließend **Backlog** aus.
1. Wählen Sie „**Problem erstellen**“.
1. Geben Sie im **Feld Titel der Ausgabe** einen Namen für das Problem ein. Geben Sie optional eine Beschreibung des Problems an. Wählen Sie bei Bedarf den Status, die Priorität und die Schätzung für das Problem aus. Sie können das Problem auch einem Projektmitglied aus der Liste der Projektmitglieder zuweisen.
**Tipp**
Sie können Amazon **Q** ein Problem zuweisen, damit Amazon Q versucht, das Problem zu lösen. Wenn der Versuch erfolgreich ist, wird eine Pull-Anfrage erstellt und der Status des Problems ändert sich zu Wird **geprüft**, sodass Sie den Code überprüfen und testen können. Weitere Informationen finden Sie unter [Tutorial: Verwenden CodeCatalyst generativer KI-Funktionen zur Beschleunigung Ihrer Entwicklungsarbeit](getting-started-project-assistance.md).
Diese Funktionalität setzt voraus, dass generative KI-Funktionen für den Bereich aktiviert sind. Weitere Informationen finden Sie unter [Generative KI-Funktionen verwalten](https://docs.aws.amazon.com/codecatalyst/latest/adminguide/managing-generative-ai-features.html).
1. Wählen Sie **Speichern**.
Nachdem Sie Probleme erstellt haben, können Sie sie Projektmitgliedern zuweisen, sie einschätzen und sie auf einem Kanban-Board verfolgen. Weitere Informationen finden Sie unter [Verfolge und organisiere die Arbeit mit Problemen in CodeCatalystVerfolge und organisiere die Arbeit mit Problemen](issues.md).
# 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?](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/aws-builder-use-ug/what-is.html) im *Benutzerhandbuch zu Amazon Q Developer*.
**Anmerkung**
**Bereitgestellt von Amazon Bedrock**: AWS implementiert [automatisierte Missbrauchserkennung](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html). Da die Features **Beschreibung für mich schreiben**, **Inhaltszusammenfassung erstellen**, **Aufgaben empfehlen**, **Features mit Amazon Q erstellen oder zu einem Projekt hinzufügen** und **Probleme Amazon Q zuweisen** mit Amazon-Q-Developer-Agent für die Softwareentwicklung auf Amazon Bedrock basieren, können Benutzer die in Amazon Bedrock implementierten Steuerelemente in vollem Umfang nutzen, um die Sicherheit und den verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz (KI) durchzusetzen.
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mithilfe der generativen KI-Funktionen Projekte mit Blueprints erstellen und vorhandenen Projekten Blueprints hinzufügen können. CodeCatalyst 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. 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.
**Topics**
+ [Voraussetzungen](#getting-started-project-assistance-prerequisites)
+ [Verwenden von Amazon Q zur Auswahl eines Blueprints beim Erstellen eines Projekts oder beim Hinzufügen von Funktionen](#getting-started-project-assistance-create-apply-bp)
+ [Erstellen Sie eine Zusammenfassung der Codeänderungen zwischen den Branches, wenn Sie einen Pull-Request erstellen](#getting-started-project-assistance-pull-request-summary)
+ [Erstelle eine Zusammenfassung der Kommentare, die zu Codeänderungen in einem Pull Request hinterlassen wurden](#getting-started-project-assistance-comment-summary)
+ [Erstellen Sie ein Problem und weisen Sie es Amazon Q zu](#getting-started-project-assistance-issue-to-code)
+ [Erstellen Sie ein Problem und lassen Sie sich Aufgaben von Amazon Q empfehlen](#getting-started-project-assistance-issue-to-tasks)
+ [Bereinigen von Ressourcen](#getting-started-project-assistance-clean-up)
## 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 verfügen über 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](https://docs.aws.amazon.com/codecatalyst/latest/adminguide/managing-generative-ai-features.html).
+ 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 [Erstellen einer Umgebung](spaces-create.md), [Verfolge und organisiere die Arbeit mit Problemen in CodeCatalystVerfolge und organisiere die Arbeit mit Problemen](issues.md), [Fügen Sie Funktionen zu Projekten mit Erweiterungen hinzu in CodeCatalystFügen Sie Funktionen zu Projekten mit Erweiterungen hinzu](extensions.md) und [Zugriff mit Benutzerrollen gewähren](ipa-roles.md).
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 BlueprintsErstellung eines umfassenden Projekts mit Blueprints](project-blueprints.md) Weitere Informationen zur Verwendung von Amazon Q mit Blueprints finden Sie unter[Bewährte Methoden bei der Verwendung von Amazon Q zum Erstellen von Projekten oder zum Hinzufügen von Funktionen mit Blueprints](projects-create.md#projects-create-amazon-q).
**Um ein Projekt mit Amazon Q zu erstellen**
1. Öffnen Sie die CodeCatalyst Konsole unter [https://codecatalyst.aws/](https://codecatalyst.aws/).
1. Navigieren Sie in der CodeCatalyst Konsole zu dem Bereich, in dem Sie einen Blueprint erstellen möchten.
1. Wählen Sie im Space-Dashboard **Create with Amazon Q** aus.
1. 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.”`
1. 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.
```
1. (Optional) Um die ausführlichen Details des vorgeschlagenen Blueprints einzusehen, wählen Sie **Details anzeigen**.
1. Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:
1. Wählen Sie **Ja, diesen Blueprint verwenden** aus, wenn Sie mit dem Vorschlag zufrieden sind.
1. Wählen Sie **„Aufforderung bearbeiten“**, wenn Sie die Aufforderung ändern möchten.
1. Wählen Sie **Neu beginnen**, wenn Sie die Eingabeaufforderung vollständig löschen möchten.
1. 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.
1. Wählen Sie **Überspringen**, wenn Sie die Blueprint-Konfigurationen derzeit nicht ändern möchten.
1. Wenn Sie den Blueprint konfigurieren möchten, wählen Sie **Fortfahren, nachdem Sie die Projektressourcen** geändert haben.
1. 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.
1. 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.
1. (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](issues-view.md), [Erstellen Sie ein Problem und weisen Sie es Amazon Q zu](#getting-started-project-assistance-issue-to-code) und [Bewährte Methoden bei der Erstellung und Bearbeitung von Problemen, die Amazon Q zugewiesen wurden](issues-create-issue.md#issues-create-issue-assign-genai-best-practices).
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/](https://codecatalyst.aws/).
1. Navigieren Sie in der CodeCatalyst Konsole zu dem Projekt, dem Sie einen Blueprint hinzufügen möchten.
1. Wählen **Sie Mit Amazon Q hinzufügen**.
1. 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.”`
1. 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
```
1. (Optional) Um die ausführlichen Details des vorgeschlagenen Blueprints einzusehen, wählen Sie **Details anzeigen**.
1. Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:
1. Wählen Sie **Ja, diesen Blueprint verwenden** aus, wenn Sie mit dem Vorschlag zufrieden sind.
1. Wählen Sie **„Aufforderung bearbeiten“**, wenn Sie die Aufforderung ändern möchten.
1. Wählen Sie **Neu beginnen**, wenn Sie die Eingabeaufforderung vollständig löschen möchten.
1. 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.
1. Wählen Sie **Überspringen**, wenn Sie die Blueprint-Konfigurationen derzeit nicht ändern möchten.
1. Wenn Sie den Blueprint konfigurieren möchten, wählen Sie **Fortfahren, nachdem Sie die Projektressourcen** geändert haben.
1. 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.
1. (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 erhalten Sie unter [Erstellen Sie ein Problem und weisen Sie es Amazon Q zu](#getting-started-project-assistance-issue-to-code) und [Bewährte Methoden bei der Erstellung und Bearbeitung von Problemen, die Amazon Q zugewiesen wurden](issues-create-issue.md#issues-create-issue-assign-genai-best-practices).
## 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.
1. 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.
1. Wählen Sie das Repository aus, in dem Sie einen Branch erstellen möchten.
1. Wählen Sie auf der Übersichtsseite des Repositorys die Option **Mehr** und dann **Zweig erstellen** aus.
1. Geben Sie einen Namen für den Branch ein.
1. 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](devenvironment-create.md).
**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 aus und wählen Sie den Branch aus, den Sie im vorherigen Verfahren erstellt haben.
1. 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 Sie `test_endpoint.py` dann.
1. Wählen Sie **Bearbeiten** aus.
1. 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):
```
1. 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.
1. 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.
1. Wählen Sie im **Quell-Branch** den Branch aus, der die Änderungen enthält, die Sie gerade an der `test_endpoint.py` Datei übergeben haben.
1. Geben **Sie im Feld Titel der Pull-Anfrage** einen Titel ein, der anderen Benutzern hilft zu verstehen, was überprüft werden muss und warum.
1. 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.
1. Eine Zusammenfassung der Änderungen wird angezeigt. Prüfen Sie den vorgeschlagenen Text und wählen Sie dann **Akzeptieren und zur Beschreibung hinzufügen**.
1. 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.
1. Füge der Pull-Anfrage unter **Änderungen** einige Kommentare hinzu, falls die Pull-Anfrage noch keine Kommentare enthält.
1. Wähle unter **Übersicht** die Option **Kommentarzusammenfassung erstellen** aus. Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird der Abschnitt „**Zusammenfassung der Kommentare**“ erweitert.
1. 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 Workflow-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 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 sich der Status des Problems 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.
1. Wähle **Problem erstellen**.
1. Geben Sie der Ausgabe einen Titel, der im Klartext erklärt, was Sie tun möchten. Geben Sie für diese Ausgabe beispielsweise den Titel ein**Create 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.
```
1. (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.
1. Wählen Sie **unter Zuständige die** Option Amazon Q **zuweisen** aus.
1. Wählen Sie unter **Quell-Repository** das Quell-Repository aus, das den Projektcode enthält.
1. 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.
1. Lassen Sie die Auswahl **Amazon Q erlauben, Workflow-Dateien zu ändern**, inaktiv.
1. Schieben **Sie die Auswahl Amazon Q, das Erstellen von Aufgaben vorschlagen** zu lassen in den Status Aktiv.
1. Wählen Sie „**Problem erstellen**“. Deine Ansicht ändert sich im Issues-Board.
1. Wähle **Ausgabe erstellen**, um eine weitere Ausgabe zu erstellen, diesmal eine mit dem Titel**Change the get\$1all\$1mysfits() API to return mysfits sorted by the Age attribute**. Weisen Sie dieses Problem **Amazon Q** zu und erstellen Sie das Problem.
1. Wählen Sie **Ausgabe erstellen**, um eine weitere Ausgabe zu erstellen, diesmal eine mit dem Titel**Update 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 aus.
1. 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.
1. Überprüfe in der Pull-Anfrage die Codeänderungen. Weitere Informationen finden Sie unter [Überprüfen einer Pull-Anforderung](pull-requests-review.md). 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 überprüfen**Create 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.
1. (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.
1. 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](workflows-getting-started.md).
1. 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.
1. Wähle **Problem erstellen**.
1. Geben Sie der Ausgabe einen Titel, der im Klartext erklärt, was Sie tun möchten. Geben Sie für diese Ausgabe beispielsweise den Titel ein**Change the get\$1all\$1mysfits() 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.
```
1. Lesen Sie die Beschreibung und stellen Sie sicher, dass sie alle Details enthält, die möglicherweise erforderlich sind, bevor Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.
1. Wählen Sie **unter Verantwortliche aus,** ob Sie das Problem sich selbst zuweisen möchten.
1. **Wählen Sie „Problem erstellen“.** Deine Ansicht ändert sich im Issues-Board.
1. Wählen Sie das Problem aus, das Sie gerade erstellt haben, um es zu öffnen. Wählen Sie **Aufgaben empfehlen**.
1. 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](https://docs.aws.amazon.com/codecatalyst/latest/adminguide/managing-generative-ai-features.html) und [Preisgestaltung](https://codecatalyst.aws/explore/pricing).
+ 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.