翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
での問題の作成 CodeCatalyst
開発チームは、作業の追跡と管理に役立つ問題を作成します。必要に応じて、プロジェクト内で問題を作成できます。例えば、コード内の変数の更新を追跡する問題を作成できます。プロジェクト内の他のユーザーに問題を割り当てる、作業の追跡に役立つラベルを使用する、などを行うことができます。
以下の手順に従って、 で問題を作成します CodeCatalyst。
問題を作成するには
https://codecatalyst.aws/
で CodeCatalyst コンソールを開きます。 -
問題を作成するプロジェクトに移動します。
-
プロジェクトのホームページで、問題の作成 を選択します。または、ナビゲーションペインで問題 を選択します。
-
問題の作成 を選択します。
注記
グリッドビューを使用する際に、問題をインラインで追加することもできます。
-
問題のタイトルを入力します。
-
（オプション) 説明 を入力します。Markdown を使用して書式を追加できます。
-
（オプション) 問題のステータス 、優先度 、および推定を選択します。
注記
プロジェクトの見積り設定が見積りを非表示 に設定されている場合、見積りフィールドはありません。
-
（オプション) 問題にタスクを追加します。タスクを使用して、問題の作業を小さな目標に分割できます。タスクを追加するには、「タスクの追加」を選択します。次に、テキストフィールドにタスク名を入力し、Enter キーを押します。タスクを追加したら、チェックボックスを選択して完了としてマークするか、チェックボックスの左側からタスクを選択してドラッグして順序を変更できます。
-
（オプション) 既存のラベルを追加するか、新しいラベルを作成し、+ ラベルを追加 を選択して追加します。
-
既存のラベルを追加するには、リストからラベルを選択します。フィールドに検索用語を入力して、プロジェクト内のその用語を含むすべてのラベルを検索できます。
-
新しいラベルを作成して追加するには、作成するラベルの名前を検索フィールドに入力し、Enter キーを押します。
-
-
（オプション) + 担当者を追加する を選択して、担当者を追加します。+ Add me を選択して、自分を担当者としてすばやく追加できます。
ヒント
Amazon Q に問題を割り当てて、Amazon Q に問題の解決を試みるように選択できます。詳細については、「チュートリアル: CodeCatalyst 生成 AI 機能を使用して開発作業を高速化する」を参照してください。この機能は、米国西部 (オレゴン) リージョンでのみ使用できます。
この機能を使用するには、空間に対して生成 AI 機能を有効にする必要があります。詳細については、「生成 AI 機能の管理」を参照してください。
-
（オプション) 既存のカスタムフィールドを追加するか、新しいカスタムフィールドを作成します。問題には、複数のカスタムフィールドを含めることができます。
-
既存のカスタムフィールドを追加するには、リストからカスタムフィールドを選択します。フィールドに検索用語を入力して、プロジェクト内のその用語を含むすべてのカスタムフィールドを検索できます。
-
新しいカスタムフィールドを作成して追加するには、作成するカスタムフィールドの名前を検索フィールドに入力し、Enter キーを押します。次に、作成するカスタムフィールドのタイプを選択し、値を設定します。
-
-
問題の作成 を選択します。右下隅に通知が表示されます。問題が正常に作成された場合、問題が正常に作成されたことを示す確認メッセージが表示されます。問題が正常に作成されなかった場合、失敗の理由を示すエラーメッセージが表示されます。その後、再試行を選択して問題を編集して作成を再試行するか、破棄を選択して問題を破棄できます。どちらのオプションも通知を却下します。
注記
プルリクエストの作成時に、プルリクエストを問題にリンクすることはできません。ただし、作成後に編集して、プルリクエストへのリンクを追加できます。
Amazon Q に割り当てられた問題を作成および処理する際のベストプラクティス
問題を作成すると、一部の問題が長引くことがあります。この原因は複雑で可変である可能性があります。誰が対処すべきかが明確ではないことが原因である場合があります。場合によっては、問題がコードベースの特定の部分に関する調査や専門知識を必要とし、作業に最適な候補が他の問題で忙しいこともあります。多くの場合、他の緊急作業には最初に参加する必要があります。これらの原因のいずれかまたはすべてにより、対処されていない問題が発生する可能性があります。 には、Amazon Q と呼ばれる生成 AI アシスタントとの統合 CodeCatalyst が含まれており、タイトルとその説明に基づいて問題を分析できます。Amazon Q に問題を割り当てると、評価用のドラフトソリューションの作成を試みます。これにより、Amazon Q はすぐに対処すべきリソースがない問題に対するソリューションに取り組む一方で、お客様やチームが注意が必要な問題に集中して作業を最適化するのに役立ちます。
注記
注記
Amazon Bedrock を搭載：自動不正検出 AWS を実装します。「自分への書き込みの説明」、コンテンツ概要の作成「タスクの推奨」、「Amazon Q を使用してプロジェクト に機能を作成または追加する」、および「ソフトウェア開発機能用の Amazon Q デベロッパーエージェントによる Amazon Q 機能への問題の割り当て」は Amazon Bedrock 上に構築されているため、ユーザーは Amazon Bedrock に実装されているコントロールを最大限に活用して、安全性、セキュリティ、人工知能 (AI) の責任ある使用を強制できます。
Amazon Q は、単純な問題や単純な問題に最適です。最良の結果を得るには、プレーンな言語を使用して、実行したいことを明確に説明してください。以下は、Amazon Q が取り組むために最適化された問題を作成するためのベストプラクティスです。
重要
生成 AI 機能は、米国西部 (オレゴン) リージョンでのみ使用できます。
-
シンプルに。Amazon Q は、問題のタイトルと説明で説明できる単純なコード変更と修正に最適です。曖昧なタイトルや過度に花々や矛盾する説明に関する問題は割り当てないでください。
-
具体的に を記述します。問題を解決するために必要な正確な変更についてより多くの情報を提供できればするほど、Amazon Q が問題を解決するソリューションを作成できる可能性が高くなります。可能であれば、変更する名前、更新するメソッド、変更が必要なテスト、その他考えられる詳細など、特定の詳細を含めAPIsます。
-
Amazon Q に割り当てる前に、問題のタイトルと説明にすべての詳細が含まれていることを確認してください。 Amazon Q に割り当てた後、問題のタイトルや説明を変更することはできません。そのため、Amazon Q に割り当てる前に、問題に必要なすべての情報があることを確認してください。
-
1 つのソースリポジトリ でコード変更を必要とする問題のみを割り当てる。Amazon Q は、 の単一のソースリポジトリのコードでのみ動作できます CodeCatalyst。リンクされたリポジトリはサポートされていません。Amazon Q にその問題を割り当てる前に、問題が 1 つのソースリポジトリの変更のみを必要とすることを確認してください。
-
各ステップ を承認するために、Amazon Q が推奨するデフォルトを使用します。デフォルトでは、Amazon Q は実行する各ステップに対して承認を必要とします。これにより、問題に関するコメントだけでなく、作成するプルリクエストでも Amazon Q とやり取りできます。これにより、Amazon Q のよりインタラクティブなエクスペリエンスが提供され、そのアプローチを調整し、作成したコードを絞り込んで問題を解決できます。
注記
Amazon Q は、問題やプルリクエストに関する個々のコメントには応答しませんが、アプローチを再検討したり、リビジョンを作成したりするように求められたときに、それらを確認します。
-
Amazon Q が提案するアプローチを常に慎重に確認してください。 そのアプローチを承認すると、Amazon Q はそのアプローチに基づいてコードの生成作業を開始します。続行するように Amazon Q に指示する前に、アプローチが正しいように見え、予想されるすべての詳細が含まれていることを確認してください。
-
のレビュー前にデプロイできる既存のワークフローがない場合にのみ、Amazon Q がワークフローで作業できるようにしてください。プロジェクトには、プルリクエストイベントの実行を開始するようにワークフローが設定されている場合があります。その場合、ワークフローの作成または更新を含む Amazon Q が作成するプルリクエストは、プルリクエストに含まれるワークフローの実行を開始するYAML可能性があります。ベストプラクティスとして、作成したプルリクエストを確認および承認する前に、これらのワークフローを自動的に実行するワークフローがプロジェクトにないことを確認しない限り、Amazon Q がワークフローファイルを操作することを許可しないでください。
詳細については、チュートリアル: CodeCatalyst 生成 AI 機能を使用して開発作業を高速化する「」および「生成 AI 機能の管理」を参照してください。
