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Benutzerdefiniert

Was ist AWS Benutzerdefiniert transformieren?

AWS Transform Custom nutzt agentische KI, um Software, Code, Bibliotheken und Frameworks in großem Umfang zu modernisieren und so die technische Verschuldung zu reduzieren. Es bewältigt verschiedene Szenarien, darunter Sprachversions-Upgrades, API- und Servicemigrationen, Framework-Upgrades und -Migrationen, Code-Refactoring und organisationsspezifische Transformationen.

Durch kontinuierliches Lernen verbessert sich der Agent anhand jeder Ausführung und des Entwickler-Feedbacks und liefert qualitativ hochwertige, wiederholbare Transformationen, ohne dass spezielle Automatisierungskenntnisse erforderlich sind.

Die wichtigsten Funktionen

AWS Transform custom bietet die folgenden Funktionen:

Transformationsmuster

AWS Transform Custom unterstützt verschiedene Transformationsmuster, um Ihren Modernisierungsanforderungen gerecht zu werden. Jedes Muster weist je nach Umfang und Art der erforderlichen Änderungen unterschiedliche Komplexitätsmerkmale auf.

Wie AWS Transformieren Sie benutzerdefinierte Werke

AWS Transform custom wird normalerweise in großen Projekten verwendet, bei denen mehrere Codebasen oder Module transformiert werden. Teams folgen in der Regel einem vierphasigen Arbeitsablauf:

Transformation definieren — Stellen Sie dem Agenten Eingabeaufforderungen, Dokumentation und Codebeispiele in natürlicher Sprache zur Verfügung, der eine erste Transformationsdefinition generiert. Diese Definition kann im Chat oder durch direkte Änderungen iterativ verfeinert werden. Diese Phase kann übersprungen werden, wenn -managed Transformationen verwendet AWS werden.

Pilotprojekt oder Proof-of-Concept — Testen Sie die Transformation anhand von Beispielcodebasen und verfeinern Sie sie anhand der Ergebnisse. Diese Validierungsphase hilft dabei, die Kosten und den Aufwand der vollständigen Transformation abzuschätzen. Kontinuierliches Lernen verbessert die Qualität in dieser Phase.

Skalierte Ausführung — Richten Sie mithilfe der CLI eine automatische Massenausführung ein, bei der Entwickler die Ergebnisse überprüfen und validieren. Überwachen Sie den Fortschritt mithilfe der Webanwendung und verfolgen Sie Transformationen in mehreren Repositorys.

Überwachen und Überprüfen — Kontinuierliches Lernen verbessert automatisch die Qualität der Transformation. Überprüfen Sie die Erkenntnisse, die aus früheren Durchläufen gewonnen wurden, um sicherzustellen, dass sie den Qualitätsstandards entsprechen, und archivieren Sie alle, die nicht nützlich sind.

Wichtige -Konzepte verstehen

In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Konzepte für die Arbeit mit AWS Transform custom erläutert.

Definitionen der Transformation

Eine Transformationsdefinition enthält die Anweisungen und das Wissen, die zur Durchführung einer bestimmten Codetransformation erforderlich sind. Sie wird als Fertigkeit dargestellt und besteht aus:

AWS Transform CLI lädt Transformationsdefinitionen automatisch in das aktuelle Verzeichnis herunter, wenn sie zur Ausführung, Überprüfung oder Änderung benötigt werden.

Transformationsregister

Das Transformationsregister ist das zentrale Repository Ihres AWS Kontos zum Speichern und Verwalten von Transformationsdefinitionen. Transformationen in der Registrierung können sein:

Entwurfstransformationen im Vergleich zu veröffentlichten Transformationen

AWS Transform custom unterstützt zwei Zustände für Transformationen in der Registrierung:

Transformationsentwürfe sind in Bearbeitung befindliche oder ungetestete Transformationsdefinitionen. Sie werden als bestimmte Versionen gespeichert und können von Benutzern abgerufen, aktualisiert und ausgeführt werden, die auf diese bestimmte Version verweisen. Entwürfe eignen sich für iteratives Entwickeln, Testen und Verfeinern, bevor die Transformation bereit ist, mit Ihrem Team geteilt zu werden. Entwürfe sind auch mit einer bestimmten Konversation verknüpft. Wenn Sie die CLI neu starten, können Sie sie verwenden, atx --conversation-id {id} um eine vorherige CLI wiederherzustellen.

Veröffentlichte Transformationen stehen in der Transformationsregistrierung Ihres Kontos zur Ausführung durch andere Benutzer mit den erforderlichen IAM-Berechtigungen zur Verfügung. Veröffentlichte Transformationen können mithilfe von ermittelt werden. atx custom def list

Der typische Arbeitsablauf ist:

Sie können eine Transformation auch direkt veröffentlichen, ohne sie als Entwurf zu speichern.

Referenzen im Vergleich zu Lektionen

AWS Transform Custom verwendet zwei Arten von Wissen, um die Transformationsqualität zu verbessern:

Referenzen sind vom Benutzer bereitgestellte Dokumentationen, die im references/ Ordner einer Transformationsdefinition gespeichert sind. Referenzen unterstützen nur Textdateien (insgesamt maximal 10 MB für alle Dateien) und enthalten in der Regel Dokumentation, API-Spezifikationen, Migrationsleitfäden und Codebeispiele. Referenzen werden bei der Ausführung der Transformation nach Bedarf geladen. Sie fügen Verweise hinzu, wenn Sie eine Transformationsdefinition im interaktiven Modus erstellen oder aktualisieren.

Lektionen werden automatisch aus früheren Durchläufen einer Transformation extrahiert. Das System für kontinuierliches Lernen generiert sie aus Ausführungsverläufen, Entwickler-Feedback und Code-Fixes, auf die es bei Transformationen stößt. Es gruppiert verwandte Lektionen in Kategorien, sodass Sie sie gemeinsam überprüfen können. Im Gegensatz zu Referenzen, die Sie im Voraus angeben, sammeln sich die Lektionen im Laufe der Zeit an, wenn Sie die Transformation in verschiedenen Codebasen ausführen, und das System wendet sie automatisch an, um zukünftige Läufe zu verbessern. Sie überprüfen und verwalten Lektionen interaktiv mit. atx custom def learnings

Befehle zum Erstellen und Validieren

Der Befehl Build oder Validation ist ein optionaler Parameter, der angibt, wie Ihr Code während des Transformationsprozesses überprüft werden soll. Dieser Befehl wird an verschiedenen Stellen während der Transformation ausgeführt, um die Codeintegrität sicherzustellen.

Die Bereitstellung eines Befehls, der die Ergebnisse validiert und Probleme zurückgibt, falls die Validierung fehlschlägt, ist sehr wichtig, um die Transformationsqualität durch kontinuierliches Lernen zu verbessern. Wenn kein Build oder keine Validierung erforderlich ist, lassen Sie ihn in Ihrer Eingabe weg.

Beispiele und eine ausführliche Anleitung finden Sie unter Befehle zum Erstellen und Überprüfen im Abschnitt Workflows.

Kontinuierliches Lernen

Kontinuierliches Lernen ist das System, das automatisch Feedback von jeder Transformationsausführung erfasst und die Transformationsqualität im Laufe der Zeit verbessert. Das System sammelt Informationen durch:

Das System für kontinuierliches Lernen verarbeitet diese Informationen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die es der Transformationsdefinition hinzufügt, um zukünftige Transformationen zu verbessern. Das System führt den Lernprozess automatisch aus, nachdem die Transformationen abgeschlossen sind, sodass keine zusätzlichen Eingaben von Ihnen erforderlich sind.

Lektionen verwalten

Das System generiert automatisch Lektionen, aber du behältst die Kontrolle darüber, welche Lektionen für zukünftige Läufe gelten. Der atx custom def learnings Befehl öffnet eine interaktive Terminal-Sitzung zur Überprüfung und Kuratierung der Lektionen, die eine Transformation gesammelt hat.

In dieser Sitzung können Sie:

Schrittweise Anleitungen hierzu finden Sie unter Kontinuierliches Lernen.

Client-Side Fähigkeiten

Client-side Fähigkeiten sind zusätzliche Fähigkeiten, die den Agenten bei der Ausführung von Transformationen erweitern. Im Gegensatz zu Transformationsdefinitionen, die definieren, welche Transformation durchgeführt werden soll, bieten clientseitige Fähigkeiten zusätzliche Tools, Skripte und Anweisungen, die der Agent neben seinen integrierten Funktionen bei jeder Transformation verwenden kann.

Client-side Fähigkeiten werden anhand von Verzeichnissen auf Projekt- und Benutzerebene ermittelt. Platzieren Sie Fähigkeiten auf Projektebene, wenn sie für ein Projektarchiv spezifische Standards durchsetzen, und auf Benutzerebene, wenn sie für alle Ihre Projekte gelten. Project-level Fähigkeiten sind nur verfügbar, wenn ein Code-Repository-Pfad bereitgestellt wird. Eine ausführliche Konfiguration und Verwendung finden Sie unterClient-Side Fähigkeiten.

Einführung in benutzerdefinierte Transformationsbefehle

Hier sind einige der Befehle, die Sie mit benutzerdefinierten Transformationen verwenden können. Die vollständige Liste der Befehle finden Sie in der Befehlsreferenz „Benutzerdefinierte Transformationen AWS transformieren“.