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Benutzerdefiniert

Was ist AWS Benutzerdefiniert transformieren?

AWS Transform Custom verwendet agentische KI, um Software, Code, Bibliotheken und Frameworks umfassend zu modernisieren und so die technische Verschuldung zu reduzieren. Es behandelt verschiedene Szenarien, darunter Upgrades von Sprachversionen, API- und Servicemigrationen, Framework-Upgrades und -Migrationen, Code-Refactoring und organisationsspezifische Transformationen.

Durch kontinuierliches Lernen verbessert sich der Agent anhand jeder Ausführung und des Feedbacks der Entwickler 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 daraufhin eine erste Transformationsdefinition generiert. Diese Definition kann iterativ durch Chat oder direkte Bearbeitung verfeinert werden. Diese Phase kann übersprungen werden, wenn Sie -verwaltete Transformationen verwenden AWS.

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 automatisierte Massenausführung ein, bei der Entwickler die Ergebnisse überprüfen und validieren. Überwachen Sie den Fortschritt mithilfe der Webanwendung und verfolgen Sie Transformationen in mehreren Repositorys.

Überwachung und Überprüfung — Kontinuierliches Lernen verbessert automatisch die Qualität der Transformation. Überprüfen Sie die Erkenntnisse, die aus früheren Durchläufen extrahiert 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 erklärt.

Transformationsdefinitionen

Eine Transformationsdefinition enthält die Anweisungen und das Wissen, die für die Durchführung einer bestimmten Codetransformation erforderlich sind. Sie wird als Fähigkeit 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. Folgende Transformationen können in der Registrierung vorgenommen werden:

Entwurf und veröffentlichte Transformationen

AWS Transform Custom unterstützt zwei Status für Transformationen in der Registrierung:

Bei Transformationsentwürfen handelt es sich um in Bearbeitung befindliche oder noch nicht getestete Transformationsdefinitionen. Sie werden als spezifische 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 bestimmten Konversationen zugeordnet. Wenn Sie die CLI neu starten, können Sie atx --conversation-id {id} sie verwenden, um eine vorherige 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 gefunden 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 Qualität der Transformation zu verbessern:

Referenzen sind vom Benutzer bereitgestellte Dokumentation, die im references/ Ordner einer Transformationsdefinition gespeichert wird. Verweise unterstützen nur Textdateien (insgesamt maximal 10 MB für alle Dateien) und enthalten in der Regel Dokumentation, API-Spezifikationen, Migrationshandbücher und Codebeispiele. Verweise 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 anhand von Ausführungsverläufen, Feedback von Entwicklern und Codekorrekturen, 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 über verschiedene Codebasen hinweg ausführen, und das System wendet sie automatisch an, um future Läufe zu verbessern. Sie überprüfen und verwalten Lektionen interaktiv mit. atx custom def learnings

Befehle zum Erstellen und Überprüfen

Der Build- oder Validierungsbefehl ist ein optionaler Parameter, der angibt, wie Ihr Code während des Transformationsprozesses validiert 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, wenn die Validierung fehlschlägt, ist sehr wichtig, um die Transformationsqualität durch kontinuierliches Lernen zu verbessern. Wenn kein Build oder keine Validierung erforderlich ist, lassen Sie dies in Ihrer Eingabe weg.

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

Kontinuierliches Lernen

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

Das System des kontinuierlichen Lernens verarbeitet diese Informationen, um Lektionen zu erstellen, die es der Transformationsdefinition hinzufügt, um future Transformationen zu verbessern. Das System führt den Lernprozess nach Abschluss der Transformationen automatisch durch, sodass keine zusätzlichen Eingaben von Ihnen erforderlich sind.

Lektionen verwalten

Das System generiert automatisch Lektionen, aber Sie behalten die Kontrolle darüber, welche Lektionen es für future Läufe verwendet. atx custom def learningsMit dem Befehl wird eine interaktive Terminalsitzung geöffnet, in der die Lektionen, die sich im Zuge einer Transformation angesammelt haben, überprüft und kuratiert werden können.

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 Transformationsausführungen erweitern. Im Gegensatz zu Transformationsdefinitionen, die definieren, welche Transformation durchgeführt werden soll, bieten Fähigkeiten auf Kundenseite zusätzliche Tools, Skripte und Anweisungen, die der Agent bei jeder Transformation zusätzlich zu seinen integrierten Funktionen verwenden kann.

Client-side Fähigkeiten werden anhand von Verzeichnissen auf Projekt- und Benutzerebene ermittelt. Platzieren Sie Fähigkeiten auf Projektebene, wenn sie für ein Repository spezifische Standards durchsetzen, und auf Benutzerebene, wenn sie für all Ihre Projekte gelten. Project-level Fähigkeiten sind nur verfügbar, wenn ein Code-Repository-Pfad angegeben 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 für benutzerdefinierte Transformationen AWS transformieren.