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Personnalisé

Qu'est-ce que AWS Transformer sur mesure ?

AWS Transform Custom utilise l'intelligence artificielle agentique pour moderniser à grande échelle les logiciels, le code, les bibliothèques et les frameworks afin de réduire la dette technique. Il gère divers scénarios, notamment les mises à niveau des versions linguistiques, les migrations d'API et de services, les mises à niveau et les migrations de framework, le refactoring du code et les transformations spécifiques à l'organisation.

Grâce à l'apprentissage continu, l'agent améliore chaque exécution et les commentaires des développeurs, en fournissant des transformations reproductibles de haute qualité sans avoir besoin d'une expertise spécialisée en automatisation.

Capacités clés

AWS Transform Custom fournit les fonctionnalités suivantes :

Schémas de transformation

AWS Transform Custom prend en charge divers modèles de transformation pour répondre à vos besoins de modernisation. Chaque modèle présente des caractéristiques de complexité différentes en fonction de l'ampleur et de la nature des modifications requises.

Comment ? AWS Transformez des œuvres personnalisées

AWS La transformation personnalisée est généralement utilisée dans les projets à grande échelle dans lesquels plusieurs bases de code ou modules sont transformés. Les équipes suivent généralement un flux de travail en quatre phases :

Définir la transformation : fournissez des instructions en langage naturel, de la documentation et des exemples de code à l'agent, qui génère une définition de transformation initiale. Cette définition peut être affinée de manière itérative par le biais du chat ou de modifications directes. Cette phase peut être ignorée lors de l'utilisation de transformations AWS gérées par -managed.

Pilotez ou Proof-of-Concept - Testez la transformation sur des exemples de bases de code et affinez-la en fonction des résultats. Cette phase de validation permet d'estimer le coût et les efforts liés à la transformation complète. L'apprentissage continu améliore la qualité au cours de cette phase.

Exécution échelonnée : configurez une exécution en masse automatisée à l'aide de la CLI, les développeurs passant en revue et validant les résultats. Surveillez les progrès à l'aide de l'application Web et suivez les transformations dans plusieurs référentiels.

Surveillance et révision : l'apprentissage continu améliore automatiquement la qualité de la transformation. Passez en revue les leçons tirées des éditions précédentes pour vous assurer qu'elles répondent aux normes de qualité, et archivez celles qui ne sont pas utiles.

Comprendre les concepts clés

Cette section explique les concepts clés relatifs à l'utilisation de AWS Transform custom.

Définitions de transformation

Une définition de transformation contient les instructions et les connaissances nécessaires pour effectuer une transformation de code spécifique. Elle est représentée comme une compétence et comprend :

AWS Transform CLI télécharge automatiquement les définitions de transformation dans le répertoire actuel lorsque cela est nécessaire pour l'exécution, l'inspection ou la modification.

Registre des transformations

Le registre des transformations est le référentiel centralisé de votre AWS compte pour le stockage et la gestion des définitions de transformation. Les transformations du registre peuvent être les suivantes :

Transformations préliminaires et transformations publiées

AWS Transform custom prend en charge deux états pour les transformations dans le registre :

Les ébauches de transformations sont des définitions de transformation en cours ou non testées. Ils sont enregistrés sous forme de versions spécifiques et peuvent être récupérés, mis à jour et exécutés par les utilisateurs se référant à cette version spécifique. Les brouillons sont utiles pour le développement itératif, les tests et le perfectionnement avant que la transformation ne soit prête à être partagée avec votre équipe. Les brouillons sont également associés à une conversation spécifique. Si vous redémarrez la CLI, vous pouvez l'utiliser atx --conversation-id {id} pour restaurer une version précédente.

Les transformations publiées sont disponibles dans le registre des transformations de votre compte pour être exécutées par d'autres utilisateurs disposant des autorisations IAM requises. Les transformations publiées peuvent être découvertes à l'aide deatx custom def list.

Le flux de travail typique est le suivant :

Vous pouvez également publier une transformation directement sans l'enregistrer en tant que brouillon.

Références et leçons

AWS Transform custom utilise deux types de connaissances pour améliorer la qualité de la transformation :

Les références sont de la documentation fournie par l'utilisateur et stockée dans le references/ dossier d'une définition de transformation. Les références ne prennent en charge que les fichiers texte (maximum 10 Mo au total pour tous les fichiers) et contiennent généralement de la documentation, des spécifications d'API, des guides de migration et des exemples de code. Les références sont chargées selon les besoins lors de l'exécution de la transformation. Vous ajoutez des références lors de la création ou de la mise à jour d'une définition de transformation en mode interactif.

Les leçons sont automatiquement extraites des exécutions précédentes d'une transformation. Le système d'apprentissage continu les génère à partir des trajectoires d'exécution, des commentaires des développeurs et des corrections de code rencontrées lors des transformations. Il regroupe les leçons connexes en catégories afin que vous puissiez les consulter ensemble. Contrairement aux références, que vous fournissez dès le départ, les leçons s'accumulent au fil du temps à mesure que vous exécutez la transformation sur différentes bases de code, et le système les applique automatiquement pour améliorer les exécutions futures. Vous révisez et gérez les leçons de manière interactive avecatx custom def learnings.

Commandes de génération et de validation

La commande de génération ou de validation est un paramètre facultatif qui indique comment valider votre code pendant le processus de transformation. Cette commande est exécutée à différents moments de la transformation pour garantir l'intégrité du code.

Il est très important de fournir une commande qui valide les résultats et renvoie des problèmes en cas d'échec de la validation pour améliorer la qualité de la transformation grâce à un apprentissage continu. Si aucune compilation ou validation n'est nécessaire, omettez de le saisir.

Pour des exemples et des instructions détaillées, voir Commandes de génération et de validation dans la section Workflows.

Apprentissage continu

L'apprentissage continu est le système qui capture automatiquement les commentaires issus de chaque exécution de transformation et améliore la qualité de la transformation au fil du temps. Le système recueille des informations par le biais de :

Le système d'apprentissage continu traite ces informations pour créer des leçons qu'il ajoute à la définition de la transformation afin d'améliorer les transformations futures. Le système exécute le processus d'apprentissage automatiquement une fois les transformations terminées, sans intervention supplémentaire de votre part.

Gérer les leçons

Le système génère des leçons automatiquement, mais vous gardez le contrôle de celles qu'il appliquera aux futures courses. La atx custom def learnings commande ouvre une session de terminal interactive pour examiner et organiser les leçons qu'une transformation a accumulées.

Au cours de cette session, vous pouvez :

Pour obtenir des instructions détaillées, consultez Apprentissage continu.

Client-Side Compétences

Client-side les compétences sont des capacités supplémentaires qui étendent l'agent lors des exécutions de transformation. Contrairement aux définitions de transformation qui définissent la transformation à effectuer, les compétences côté client fournissent des outils, des scripts et des instructions supplémentaires que l'agent peut utiliser parallèlement à ses fonctionnalités intégrées lors de toute transformation.

Client-side les compétences sont découvertes à partir de répertoires au niveau du projet et au niveau de l'utilisateur. Placez les compétences au niveau du projet lorsqu'elles appliquent des normes spécifiques à un référentiel, et au niveau de l'utilisateur lorsqu'elles s'appliquent à tous vos projets. Project-level les compétences ne sont disponibles que lorsqu'un chemin de dépôt de code est fourni. Pour une configuration et une utilisation détaillées, voirClient-Side Compétences.

Présentation des commandes de transformation personnalisées

Voici quelques-unes des commandes que vous pouvez utiliser pour les transformations personnalisées. La liste complète des commandes se trouve dans la référence des commandes AWS Transform custom transformations.