Tutorial: Uso de funciones de IA CodeCatalyst generativa para acelerar el trabajo de desarrollo

Si tienes un proyecto y un repositorio de código fuente en Amazon CodeCatalyst en un espacio en el que están habilitadas las funciones de IA generativa, puedes utilizarlas para acelerar el desarrollo de software. Los desarrolladores suelen tener más tareas que hacer que tiempo para llevarlas a cabo. A menudo, no se toman el tiempo de explicar los cambios de código a sus compañeros de equipo cuando crean solicitudes de cambios para revisarlos, ya que esperan que los demás usuarios consideren que los cambios se explican por sí mismos. Los creadores y revisores de las solicitudes de extracción tampoco tienen tiempo para buscar y leer detenidamente todos los comentarios de una solicitud de extracción, especialmente si la solicitud de extracción tiene varias revisiones. CodeCatalyst se integra con el Amazon Q Developer Agent para el desarrollo de software a fin de proporcionar funciones de IA generativas que pueden ayudar a los miembros del equipo a realizar sus tareas con mayor rapidez y aumentar el tiempo que tienen para centrarse en las partes más importantes de su trabajo.

Amazon Q Developer es un asistente conversacional generativo basado en inteligencia artificial que puede ayudarlo a comprender, crear, ampliar y operar aplicaciones. AWS Para acelerar su desarrollo AWS, el modelo que impulsa Amazon Q se complementa con AWS contenido de alta calidad para producir respuestas más completas, procesables y referenciadas. Para obtener más información, consulta ¿Qué es Amazon Q Developer? en la Guía del usuario para desarrolladores de Amazon Q.

nota

Desarrollado por Amazon Bedrock: AWS implementa la detección automática de abusos. Como las funciones Escribir una descripción, Crear un resumen de contenido, Recomendar tareas, Utilizar Amazon Q para crear o añadir funciones a un proyecto y Asignar problemas a Amazon Q con Amazon Q Developer Agent para las funciones de desarrollo de software están integradas en Amazon Bedrock, los usuarios pueden aprovechar al máximo los controles implementados en Amazon Bedrock para garantizar la protección, la seguridad y el uso responsable de la inteligencia artificial (IA).

En este tutorial, aprenderás a usar las funciones de IA generativa CodeCatalyst para ayudarte a crear proyectos con planos, así como a añadir planos a proyectos existentes. Además, aprenderás a resumir los cambios entre las ramas al crear solicitudes de extracción y a resumir los comentarios que se dejan en una solicitud de extracción. También aprenderás a crear problemas con tus ideas de cambios o mejoras en el código y a asignarlos a Amazon Q. Como parte del trabajo con los problemas asignados a Amazon Q, aprenderás a permitir que Amazon Q sugiera tareas y a asignar y trabajar en cualquier tarea que genere como parte del trabajo en un problema.

Requisitos previos

Para trabajar con las CodeCatalyst funciones de este tutorial, primero debe haber completado y tener acceso a los siguientes recursos:

• Tienes un AWS Builder ID o una identidad de inicio de sesión único (SSO) para iniciar sesión. CodeCatalyst

• Estás en un espacio que tiene habilitadas las funciones de IA generativa. Para obtener más información, consulte Administrar las funciones de IA generativa.

• Tienes el rol de colaborador o administrador del proyecto en un proyecto en ese espacio.

• A menos que estés creando un proyecto con IA generativa, tu proyecto existente tiene al menos un repositorio de origen configurado para él. No se admiten los repositorios enlazados.

• Al asignar problemas a una solución inicial creada por IA generativa, el proyecto no se puede configurar con la extensión de Jira Software. La extensión no es compatible con esta función.

Para obtener más información, consulte Crear un espacio, Realice un seguimiento y organice el trabajo con problemas en CodeCatalyst, Añada funcionalidad a los proyectos con extensiones en CodeCatalyst y Concesión de acceso con roles de usuario.

Este tutorial se basa en un proyecto creado utilizando el modelo de aplicación web moderna de tres niveles con Python. Si utilizas un proyecto creado con un esquema diferente, puedes seguir los pasos, pero algunos detalles pueden variar, como el código y el lenguaje de muestra.

Uso de Amazon Q para elegir un plano al crear un proyecto o añadir funciones

Como desarrollador de proyectos, puede colaborar con Amazon Q, un asistente de IA generativa, al crear nuevos proyectos o añadir componentes a proyectos existentes. Puede proporcionar a Amazon Q los requisitos para su proyecto interactuando con él en una interfaz similar a un chat. En función de tus requisitos, Amazon Q te sugiere un plan y también describe los requisitos que no se pueden cumplir. Si tu espacio tiene planos personalizados, Amazon Q los aprende e incluye también esos planos en las recomendaciones. Luego, puede continuar con la sugerencia de Amazon Q si está satisfecho, y creará los recursos necesarios, como un repositorio de código fuente para sus necesidades. Amazon Q también crea problemas con los requisitos que no se pueden cumplir con un plan. Para obtener más información sobre los CodeCatalyst planos disponibles, consulte. Creación de un proyecto integral con CodeCatalyst planos Para obtener más información sobre el uso de Amazon Q con planos, consultePrácticas recomendadas a la hora de utilizar Amazon Q para crear proyectos o añadir funciones con planos.

Para crear un proyecto con Amazon Q

1. Abra la CodeCatalyst consola en https://codecatalyst.aws/.

2. En la CodeCatalyst consola, navegue hasta el espacio en el que desee crear un plano.

3. En el panel de control de espacios, selecciona Crear con Amazon Q.

4. En el campo de entrada de texto de Amazon Q, proporciona instrucciones escribiendo una breve descripción del proyecto que deseas crear. Por ejemplo, “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.”

   (Opcional) En Probar ejemplos, puedes usar un mensaje preescrito eligiendo un plano. Por ejemplo, si eliges la aplicación React, aparecerá el siguiente mensaje: “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.”

5. Selecciona Enviar para enviar tus instrucciones a Amazon Q. El asistente de IA generativa proporciona una sugerencia y describe los requisitos que el plan no puede cumplir. Por ejemplo, Amazon Q podría sugerirte lo siguiente en función de tus criterios:

   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.
   

6. (Opcional) Para ver los detalles detallados del plan sugerido, selecciona Ver detalles.

7. Realice una de las siguientes acciones siguientes:

   1. Selecciona Sí, usa este esquema si estás satisfecho con la sugerencia.

   2. Elija Editar mensaje si desea modificar el mensaje.

   3. Seleccione Comenzar de nuevo si desea borrar completamente el mensaje.

8. Realice una de las siguientes acciones siguientes:

   1. Elija Configurar si desea configurar el esquema que se sugiere. También puede configurar el plano más adelante.

   2. Seleccione Omitir si no desea modificar las configuraciones del blueprint en este momento.

9. Si optó por configurar el esquema, elija Continuar después de modificar los recursos del proyecto.

10. Cuando se le solicite, introduzca el nombre que desee asignar al proyecto y los nombres de los recursos asociados. El nombre debe ser único dentro de su espacio.

11. Seleccione Crear proyecto para crear un proyecto con el plano. Amazon Q crea recursos a partir del modelo. Por ejemplo, si crea un proyecto con el esquema de aplicación de una sola página, se crea un repositorio fuente con el código relevante y los flujos de trabajo para la CI/CD.

12. (Opcional) De forma predeterminada, Amazon Q también crea problemas con los requisitos que un blueprint no cumple. Puedes elegir los artículos para los que no quieres crear problemas. Una vez que decidas dejar que Amazon Q cree incidencias, también podrás asignar una incidencia a Amazon Q. Analizará el problema en el contexto de los repositorios de fuentes correspondientes y proporcionará un resumen de los archivos y el código fuente relevantes. Para obtener más información, consulte Problemas de búsqueda y visualización, Crea una incidencia y asígnala a Amazon Q y Prácticas recomendadas a la hora de crear problemas asignados a Amazon Q y trabajar con ellos.

Tras crear un proyecto con Amazon Q, también puedes utilizar Amazon Q para añadir nuevos componentes, ya que te sugiere CodeCatalyst planos en función de tus necesidades.

Para añadir un plano con Amazon Q

1. Abra la CodeCatalyst consola en https://codecatalyst.aws/.

2. En la CodeCatalyst consola, navegue hasta el proyecto en el que desee añadir un plano.

3. Elige Añadir con Amazon Q.

4. En el campo de entrada de texto de Amazon Q, proporciona instrucciones escribiendo una breve descripción del proyecto que deseas crear. Por ejemplo, “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.”

   (Opcional) En Probar ejemplos, puedes usar un mensaje preescrito eligiendo un plano. Por ejemplo, si eliges la aplicación React, aparecerá el siguiente mensaje: “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.”

5. Selecciona Enviar para enviar tus instrucciones a Amazon Q. El asistente de IA generativa proporciona una sugerencia y describe los requisitos que el plan no puede cumplir. Por ejemplo, Amazon Q podría sugerirte lo siguiente en función de tus criterios:

   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
   

6. (Opcional) Para ver los detalles detallados del plan sugerido, selecciona Ver detalles.

7. Realice una de las siguientes acciones siguientes:

   1. Selecciona Sí, usa este esquema si estás satisfecho con la sugerencia.

   2. Elija Editar mensaje si desea modificar el mensaje.

   3. Seleccione Comenzar de nuevo si desea borrar completamente el mensaje.

8. Realice una de las siguientes acciones siguientes:

   1. Elija Configurar si desea configurar el esquema que se sugiere. También puede configurar el plano más adelante.

   2. Seleccione Omitir si no desea modificar las configuraciones del blueprint en este momento.

9. Si optó por configurar el esquema, elija Continuar después de modificar los recursos del proyecto.

10. Seleccione Añadir al proyecto para añadir recursos a un proyecto con el blueprint. Amazon Q crea recursos a partir del modelo. Por ejemplo, si añades un proyecto con el esquema de aplicación de una sola página, se crea un repositorio fuente con el código relevante y los flujos de trabajo para la CI/CD.

11. (Opcional) De forma predeterminada, Amazon Q también crea problemas con los requisitos que un blueprint no cumple. Puedes elegir los artículos para los que no quieres crear problemas. Una vez que decidas dejar que Amazon Q cree incidencias, también podrás asignar una incidencia a Amazon Q. Analizará el problema en el contexto de los repositorios de fuentes correspondientes y proporcionará un resumen de los archivos y el código fuente relevantes. Para obtener más información, consulte Crea una incidencia y asígnala a Amazon Q y Prácticas recomendadas a la hora de crear problemas asignados a Amazon Q y trabajar con ellos.

Crea un resumen de los cambios de código entre las ramas al crear una solicitud de extracción

Una solicitud de extracción es la principal forma en que tú y otros miembros del proyecto podéis revisar, comentar y combinar los cambios de código de una rama a otra. Puedes usar las solicitudes de extracción para revisar los cambios de código de forma colaborativa para detectar cambios o correcciones menores, incorporaciones de funciones importantes o nuevas versiones del software que hayas publicado. Resumir los cambios en el código y su intención como parte de la descripción de la solicitud de extracción es útil para otras personas que quieran revisar el código y también ayuda a comprender el historial de los cambios introducidos en el código a lo largo del tiempo. Sin embargo, los desarrolladores suelen confiar en su código para explicarse por sí solo o para proporcionar detalles ambiguos en lugar de describir sus cambios con suficiente detalle como para que los revisores entiendan lo que están revisando o cuál era la intención detrás de los cambios en el código.

Puedes usar la función Escribe una descripción para mí al crear solicitudes de extracción para que Amazon Q cree una descripción de los cambios contenidos en una solicitud de extracción. Al elegir esta opción, Amazon Q analiza las diferencias entre la rama de origen que contiene los cambios de código y la rama de destino en la que desea combinar estos cambios. A continuación, crea un resumen de cuáles son esos cambios, así como su mejor interpretación de la intención y el efecto de esos cambios.

nota

Esta función no funciona con los submódulos de Git. No resumirá ningún cambio en un submódulo de Git que forme parte de la solicitud de cambios.

Esta función no está disponible para las solicitudes de incorporación de cambios en los repositorios enlazados.

Puedes probar esta función con cualquier solicitud de cambios que crees, pero en este tutorial la probaremos realizando algunos cambios sencillos en el código contenido en un proyecto creado en un blueprint de una aplicación web moderna de tres niveles basada en Python.

sugerencia

Si utilizas un proyecto creado con un esquema diferente o con tu propio código, puedes seguir este tutorial, pero los ejemplos de este tutorial no coincidirán con el código de tu proyecto. En lugar del ejemplo que se sugiere a continuación, realiza cambios sencillos en el código de tu proyecto en una rama y, a continuación, crea una solicitud de extracción para probar la función, tal y como se muestra en los pasos siguientes.

En primer lugar, crearás una rama en el repositorio de código fuente. A continuación, realizarás un cambio rápido de código en un archivo de esa rama mediante el editor de texto de la consola. A continuación, crearás una solicitud de cambios y utilizarás la función Escribe una descripción para resumir los cambios que has realizado.

Para crear una sucursal (consola)

1. En la CodeCatalyst consola, navega hasta el proyecto en el que reside tu repositorio de origen.

2. Elige el nombre del repositorio de la lista de repositorios de origen del proyecto. Como alternativa, en el panel de navegación, selecciona Código y, a continuación, selecciona Repositorios de origen.

3. Elija el repositorio en el que desee crear una rama.

4. En la página de información general del repositorio, selecciona Más y, a continuación, selecciona Crear rama.

5. Introduzca un nombre para la rama.

6. Elige una rama desde la que crear la rama y, a continuación, selecciona Crear.

Una vez que tengas una sucursal, edita un archivo en esa rama con un simple cambio. En este ejemplo, editarás el test_endpoint.py archivo para cambiar el número de reintentos de las pruebas de 5 3 a 5.

sugerencia

También puedes optar por crear o usar un entorno de desarrollo para realizar este cambio de código. Para obtener más información, consulte Creación de un entorno de desarrollo.

Para editar el test_endpoint.py archivo en la consola

1. En la página de información general del repositorio de mysfits origen, seleccione el menú desplegable de ramas y elija la rama que creó en el procedimiento anterior.

2. En Archivos, navegue hasta el archivo que desee editar. Por ejemplo, para editar el test_endpoint.py archivo, expanda las pruebas, expanda integ y, a continuación, elijatest_endpoint.py.

3. Elija Editar.

4. En la línea 7, cambie el número de veces que se van a volver a intentar todas las pruebas:

   def test_list_all(retry=3):

   a:

   def test_list_all(retry=5):

5. Selecciona Confirmar y confirma los cambios en tu rama.

Ahora que tienes una sucursal con un cambio, puedes crear una solicitud de cambios.

Crea una solicitud de extracción con un resumen de los cambios

1. En la página de información general del repositorio, selecciona Más y, a continuación, selecciona Crear solicitud de extracción.

2. En la rama de destino, selecciona la rama en la que deseas combinar el código después de revisarlo.

   sugerencia

   Elija la rama desde la que creó la rama en el procedimiento anterior para obtener la demostración más sencilla de esta función. Por ejemplo, si creaste tu sucursal a partir de la rama predeterminada del repositorio, elije esa sucursal como la sucursal de destino para tu solicitud de incorporación de cambios.

3. En la rama Fuente, elige la rama que contiene los cambios que acabas de confirmar en el test_endpoint.py archivo.

4. En el título de la solicitud de extracción, introduce un título que ayude a otros usuarios a entender qué es lo que hay que revisar y por qué.

5. En Descripción de la solicitud de extracción, selecciona Escribir descripción para que Amazon Q cree una descripción de los cambios incluidos en la solicitud de extracción.

6. Aparece un resumen de los cambios. Revisa el texto sugerido y, a continuación, selecciona Aceptar y añadir a la descripción.

7. Si lo desea, modifique el resumen para que refleje mejor los cambios que ha realizado en el código. También puedes añadir revisores o vincular los problemas a este pull request. Cuando hayas terminado de realizar los cambios adicionales que desees, selecciona Crear.

Crea un resumen de los comentarios dejados sobre los cambios de código en una solicitud de extracción

Cuando los usuarios revisan una solicitud de extracción, suelen dejar varios comentarios sobre los cambios en esa solicitud de extracción. Si hay muchos comentarios de muchos revisores, puede resultar difícil elegir temas comunes en los comentarios o incluso asegurarte de que has revisado todos los comentarios de todas las revisiones. Puedes usar la función Crear resumen de comentarios para que Amazon Q analice todos los comentarios dejados sobre los cambios de código en una solicitud de cambios de código y cree un resumen de esos comentarios.

nota

Los resúmenes de comentarios son transitorios. Si actualizas una solicitud de cambios, el resumen desaparecerá. Los resúmenes de contenido no incluyen comentarios sobre la solicitud de extracción en general, solo los comentarios que se dejan sobre las diferencias de código en las revisiones de la solicitud de extracción.

Esta función no funciona con los comentarios que se dejan sobre los cambios de código en los submódulos de Git.

Esta función no está disponible para las solicitudes de incorporación de cambios en los repositorios enlazados.

Para crear un resumen de los comentarios en una solicitud de extracción

1. Navega hasta la solicitud de extracción que creaste en el procedimiento anterior.

   sugerencia

   Si lo prefieres, puedes usar cualquier solicitud de extracción abierta en tu proyecto. En la barra de navegación, selecciona Código, selecciona Solicitudes de extracción y selecciona cualquier solicitud de extracción abierta.

2. Agrega algunos comentarios a la solicitud de extracción en Cambios si la solicitud de extracción aún no tiene comentarios.

3. En Descripción general, selecciona Crear resumen de comentarios. Cuando haya terminado, se ampliará la sección de resumen de comentarios.

4. Revisa el resumen de los comentarios dejados sobre los cambios en el código en las revisiones de la solicitud de extracción y compáralo con los comentarios de la solicitud de extracción.

Crea una incidencia y asígnala a Amazon Q

Los equipos de desarrollo crean problemas para hacer un seguimiento de su trabajo y gestionarlo, pero a veces el problema persiste porque no está claro quién debe trabajar en él, o bien porque el problema requiere investigar una parte concreta de la base de código, o bien porque hay que ocuparse primero de otras tareas urgentes. CodeCatalyst incluye la integración con Amazon Q Developer Agent para el desarrollo de software. Puede asignar problemas a un asistente de IA generativa llamado Amazon Q que puede analizar un problema en función de su título y su descripción. Si asignas el problema a Amazon Q, intentará crear un borrador de solución para que lo evalúes. Esto puede ayudarte a ti y a tu equipo a centrar y optimizar su trabajo en los problemas que requieren su atención, mientras que Amazon Q trabaja en una solución para los problemas que no tiene recursos para abordar de inmediato.

sugerencia

Amazon Q funciona mejor en temas simples y problemas directos. Para obtener los mejores resultados, utilice un lenguaje sencillo para explicar claramente lo que quiere que se haga.

Cuando asignes un problema a Amazon Q, CodeCatalyst marcará el problema como bloqueado hasta que confirmes cómo quieres que Amazon Q lo solucione. Requiere que respondas a tres preguntas antes de que pueda continuar:

• Si quieres confirmar cada paso que dé o si quieres que continúe sin comentarios. Si decides confirmar cada paso, puedes responder a Amazon Q con comentarios sobre el enfoque que crea para que pueda repetirlo si es necesario. Amazon Q también puede revisar los comentarios que los usuarios dejan en cualquier pull request que cree si eliges esta opción. Si decides no confirmar cada paso, Amazon Q podría completar su trabajo más rápidamente, pero no revisará ningún comentario que le des en el número ni en ninguna solicitud de cambios que cree.

• Si quieres permitir que actualice los archivos del flujo de trabajo como parte de su trabajo. Es posible que tu proyecto tenga flujos de trabajo configurados para iniciar ejecuciones con eventos de solicitudes de extracción. Si es así, cualquier solicitud de extracción que Amazon Q cree y que incluya la creación o actualización de un flujo de trabajo YAML podría iniciar una ejecución de los flujos de trabajo incluidos en la solicitud de extracción. Como práctica recomendada, no permitas que Amazon Q trabaje en archivos de flujo de trabajo a menos que estés seguro de que no hay flujos de trabajo en tu proyecto que los ejecuten automáticamente antes de revisar y aprobar la solicitud de extracción que crea.

• Si quieres permitir que sugiera la creación de tareas para dividir el trabajo del problema en incrementos más pequeños que puedan asignarse individualmente a los usuarios, incluido el propio Amazon Q. Permitir que Amazon Q sugiera y cree tareas puede ayudar a acelerar el desarrollo de problemas complejos al permitir que varias personas trabajen en partes discretas del problema. También puede ayudar a reducir la complejidad de comprender la totalidad del trabajo, ya que lo ideal es que el trabajo necesario para completar cada tarea sea más simple que el tema al que pertenece.

• En qué repositorio de origen quieres que funcione. Incluso si su proyecto tiene varios repositorios de fuentes, Amazon Q solo puede trabajar con el código de un repositorio de fuentes. No se admiten los repositorios enlazados.

Una vez que hayas hecho y confirmado tus elecciones, Amazon Q pasará el problema al estado En curso mientras intenta determinar de qué se trata la solicitud en función del título del problema y su descripción, así como del código del repositorio especificado. Creará un comentario fijo en el que proporcionará información actualizada sobre el estado de su trabajo. Tras revisar los datos, Amazon Q formulará un posible enfoque para una solución. Amazon Q registra sus acciones actualizando su comentario fijo y comentando su progreso en relación con el tema en cada etapa. A diferencia de los comentarios y respuestas anclados, no lleva un registro estrictamente cronológico de su trabajo. Más bien, coloca la información más relevante sobre su trabajo en el nivel superior del comentario anclado. Intentará crear código basándose en su enfoque y en el análisis del código que ya está en el repositorio. Si genera correctamente una posible solución, creará una rama y enviará el código a esa rama. Luego, crea una solicitud de cambios que fusionará esa rama con la rama predeterminada. Cuando Amazon Q termina su trabajo, pasa el problema a En revisión para que tú y tu equipo sepan que hay código listo para que lo evalúes.

nota

Esta función solo está disponible en la región Issues in the US West (Oregón). No está disponible si has configurado tu proyecto para usar Jira con la extensión de Jira Software. Además, si has personalizado el diseño de tu placa, es posible que el problema no cambie de estado. Para obtener los mejores resultados, usa esta función solo con proyectos que tengan un diseño de tablero estándar.

Esta función no funciona con los submódulos de Git. No puede realizar cambios en ningún submódulo de Git incluido en el repositorio.

Una vez que hayas asignado un problema a Amazon Q, no podrás cambiar el título o la descripción del problema ni asignárselo a nadie más. Si desasignas Amazon Q del problema, finalizará su paso actual y, a continuación, dejará de funcionar. No podrá reanudar su trabajo ni reasignarse al problema una vez que se haya desasignado.

Un problema se puede mover automáticamente a la columna En revisión si se asigna a Amazon Q si un usuario decide permitirle crear tareas. Sin embargo, es posible que el problema de En revisión siga teniendo tareas en un estado diferente, como en el estado En curso.

En esta parte del tutorial, crearemos tres problemas basados en las posibles características del código incluido en los proyectos creados con el modelo de aplicación web moderna de tres niveles: uno para añadir una para crear una nueva criatura de mysfit, otro para añadir una función de ordenación y otro para actualizar un flujo de trabajo para incluir una rama denominada. test

nota

Si está trabajando en un proyecto con un código diferente, cree problemas con los títulos y las descripciones que se relacionen con esa base de código.

Para crear un problema y generar una solución para que la evalúes

1. En el panel de navegación, selecciona Problemas y asegúrate de que estás en la vista del tablero.

2. Selecciona Crear incidencia.

3. Dale al número un título que explique lo que quieres hacer en un lenguaje sencillo. Por ejemplo, para este número, introduce un título deCreate another mysfit named Quokkapus. En Descripción, proporciona los siguientes detalles:

   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.

4. (Opcional) Adjunta una imagen para utilizarla como miniatura y foto de perfil del mysfit al número. Si lo haces, actualiza la descripción para incluir detalles sobre qué imágenes quieres usar y por qué. Por ejemplo, puede añadir lo siguiente a la descripción: «El mysfit requiere que los archivos de imagen se desplieguen en el sitio web. Añada estas imágenes adjuntas a este número al repositorio de fuentes como parte del trabajo e impleméntelas en el sitio web».

   nota

   Las imágenes adjuntas pueden o no desplegarse en el sitio web durante las interacciones de este tutorial. Puedes añadir las imágenes al sitio web tú mismo y, a continuación, dejar comentarios para que Amazon Q actualice su código para que apunte a las imágenes que quieres que utilice después de haber creado una solicitud de extracción.

   Revisa la descripción y asegúrate de que contiene todos los detalles que puedan ser necesarios antes de continuar con el siguiente paso.

5. En Asignatarios, selecciona Asignar a Amazon Q.

6. En el repositorio de origen, elija el repositorio de origen que contiene el código del proyecto.

7. Desliza el botón Solicitar que Amazon Q se detenga después de cada paso y espera a que se revise su selector de trabajo hasta el estado activo si es necesario.

   nota

   Si eliges la opción de que Amazon Q pare después de cada paso, podrás comentar el problema o cualquier tarea creada, y tendrás la opción de hacer que Amazon Q cambie su enfoque hasta tres veces en función de tus comentarios. Si eliges la opción de que Amazon Q no pare después de cada paso para poder revisar su trabajo, es posible que el trabajo avance más rápido, ya que Amazon Q no espera tus comentarios, pero no podrás influir en la dirección que tome Amazon Q dejando comentarios. Amazon Q tampoco responderá a los comentarios que se dejen en una solicitud de cambios si eliges esa opción.

8. Deje el selector Permitir que Amazon Q modifique los archivos del flujo de trabajo en estado inactivo.

9. Desliza el selector Permitir que Amazon Q sugiera la creación de tareas al estado activo.

10. Selecciona Crear problema. Tu vista cambia al panel de asuntos.

11. Selecciona Crear problema para crear otro problema, esta vez uno con el títuloChange the get_all_mysfits() API to return mysfits sorted by the Age attribute. Asigna este problema a Amazon Q y crea el problema.

12. Selecciona Crear edición para crear otra edición, esta vez con el títuloUpdate the OnPullRequest workflow to include a branch named test in its triggers. Si lo desea, enlace al flujo de trabajo en la descripción. Asigne este problema a Amazon Q, pero esta vez asegúrese de que el selector Permitir que Amazon Q modifique los archivos del flujo de trabajo esté establecido en el estado activo. Crea el problema para volver al panel de problemas.

    sugerencia

    Puede buscar archivos, incluidos los archivos de flujo de trabajo, introduciendo el símbolo at (@) e introduciendo el nombre del archivo.

Una vez que haya creado y asignado los problemas, estos pasarán a estar en curso. Amazon Q añadirá comentarios para hacer un seguimiento de su progreso dentro del tema en un comentario fijo. Si es capaz de definir un enfoque para una solución, actualizará la descripción del problema con una sección de antecedentes que contiene su análisis del código base y una sección de enfoque que detalla el enfoque propuesto para crear una solución. Si Amazon Q logra encontrar una solución al problema descrito en el problema, creará una sucursal y codificará los cambios en esa sucursal para implementar la solución propuesta. Si el código propuesto contiene similitudes con el código fuente abierto que Amazon Q conoce, proporcionará un archivo que incluye enlaces a ese código para que puedas revisarlo. Una vez que el código esté listo, creará una solicitud de extracción para que puedas revisar los cambios de código sugeridos, añadirá un enlace a esa solicitud de extracción y pasará la edición a En revisión.

importante

Siempre debes revisar cualquier cambio en el código de una solicitud de extracción antes de fusionarla. Los cambios de código combinados realizados por Amazon Q, como cualquier otro cambio de código, pueden afectar negativamente a la base de código y al código de infraestructura si el código fusionado no se revisa adecuadamente y contiene errores al fusionarse.

Para revisar un problema y una solicitud de cambios vinculada que contiene cambios realizados por Amazon Q

1. En Problemas, selecciona un problema asignado a Amazon Q que esté en curso. Revisa los comentarios para monitorear el progreso de Amazon Q. Si los hay, revisa los antecedentes y el enfoque que registra en la descripción del problema. Si has decidido permitir que Amazon Q sugiera tareas, revisa las tareas propuestas y toma las medidas necesarias. Por ejemplo, si Amazon Q te ha sugerido tareas y quieres cambiar el orden o asignar tareas a usuarios específicos, selecciona Cambiar, añadir o reordenar las tareas y realiza las actualizaciones necesarias. Cuando termines de ver el problema, selecciona X para cerrar el panel del problema.

   sugerencia

   Para ver el progreso de las tareas, elija la tarea de la lista de tareas de la edición. Las tareas no aparecen como elementos separados en el tablero y solo se puede acceder a ellas a través de una edición. Si se asigna una tarea a Amazon Q, debe abrirla para aprobar cualquier acción que desee realizar. También debes abrir una tarea para ver las solicitudes de cambios vinculadas, ya que no aparecerán como enlaces en la edición, solo en la tarea. Para volver a una incidencia desde una tarea, selecciona el enlace a la incidencia.

2. Ahora elige un problema asignado a Amazon Q que esté en Revisión. Revise los antecedentes y aborde los registros en la descripción del problema. Revise los comentarios para comprender las acciones que llevó a cabo. Revisa todas las tareas creadas para trabajos relacionados con este problema, incluido su progreso, cualquier acción que debas realizar y cualquier comentario. En las solicitudes de extracción, selecciona el enlace a la solicitud de extracción junto a la etiqueta Abrir para revisar el código.

   sugerencia

   Las solicitudes de extracción generadas para las tareas solo aparecen como solicitudes de extracción vinculadas en la vista de tareas. No aparecen como solicitudes de extracción vinculadas al problema.

3. En la solicitud de cambios, revisa los cambios en el código. Para obtener más información, consulte Revisión de una solicitud de extracción. Deja comentarios en la solicitud de cambios si quieres que Amazon Q cambie alguno de sus códigos sugeridos. Sea específico al dejar comentarios para Amazon Q para obtener mejores resultados.

   Por ejemplo, al revisar la solicitud de cambios creada paraCreate another mysfit named Quokkapus, es posible que notes que hay un error tipográfico en la descripción. Puedes dejar un comentario para Amazon Q que diga «Cambia la descripción para corregir el error tipográfico «needa» añadiendo un espacio entre «needs» y «a».» Como alternativa, puedes dejar un comentario en el que se le pida a Amazon Q que actualice la descripción y que proporcione toda la descripción revisada para incorporarla.

   Si has subido imágenes del nuevo mysfit al sitio web, puedes dejar un comentario para que Amazon Q actualice el mysfit con punteros a la imagen y una miniatura para usarlas en el nuevo mysfit.

   nota

   Amazon Q no responderá a los comentarios individuales. Amazon Q solo incorporará los comentarios dejados en los comentarios de las solicitudes de cambios si has elegido la opción predeterminada de dejar de hacerlo después de cada paso para su aprobación cuando creaste el problema.

4. (Opcional) Una vez que tú y otros usuarios del proyecto hayáis dejado todos los comentarios que deseáis para los cambios en el código, selecciona Crear revisión para que Amazon Q cree una revisión de la solicitud de cambios que habéis solicitado en los comentarios. Amazon Q informará del progreso en la creación de la revisión en Descripción general, no en Cambios. Asegúrate de actualizar tu navegador para ver las últimas actualizaciones de Amazon Q al crear la revisión.

   nota

   Solo el usuario que creó la incidencia puede crear una revisión de la solicitud de cambios. Solo puedes solicitar una revisión de una solicitud de extracción. Asegúrese de haber abordado todos los problemas relacionados con los comentarios y de que está satisfecho con el contenido de los comentarios antes de elegir Crear revisión.

5. En este proyecto de ejemplo, se ejecuta un flujo de trabajo para cada solicitud de incorporación de cambios. Asegúrate de ver que el flujo de trabajo se ha ejecutado correctamente antes de fusionar la solicitud de extracción. También puedes optar por crear flujos de trabajo y entornos adicionales para probar el código antes de fusionarlo. Para obtener más información, consulte Introducción a los flujos de trabajo.

6. Cuando estés satisfecho con la última revisión de la solicitud de extracción, selecciona Fusionar.

Crea un problema y pide a Amazon Q que te recomiende tareas

A veces, un problema puede implicar una cantidad de trabajo compleja o prolongada. CodeCatalyst incluye la integración con Amazon Q Developer Agent para el desarrollo de software. Puede pedir a Amazon Q que analice un problema en función de su título y su descripción, y recomendar un desglose lógico del trabajo en tareas separadas. Intentará crear una lista de tareas recomendadas para luego revisarlas, modificarlas y decidir si desea crearlas. Esto puede ayudarte a ti y a tu equipo a asignar partes individuales del trabajo a los usuarios de formas más fáciles de gestionar y de forma más rápida.

Para crear y revisar una lista de tareas recomendadas para un problema

1. En el panel de navegación, selecciona Problemas y asegúrate de que estás en la vista del tablero.

2. Selecciona Crear incidencia.

3. Dale al número un título que explique lo que quieres hacer en un lenguaje sencillo. Por ejemplo, para este número, introduce un título deChange the get_all_mysfits() API to return mysfits sorted by the Good/Evil attribute. En Descripción, proporciona los siguientes detalles:

   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.

4. Revise la descripción y asegúrese de que contiene todos los detalles que puedan ser necesarios antes de continuar con el siguiente paso.

5. En Asignatarios, elige asignarte el problema a ti mismo.

6. Selecciona Crear incidencia. Tu vista cambia al panel de asuntos.

7. Elige la edición que acabas de crear para abrirla. Elige Recomendar tareas.

8. Elija el repositorio de origen que contiene el código del problema. Selecciona Empezar a recomendar tareas.

El cuadro de diálogo se cerrará y Amazon Q empezará a analizar la complejidad del problema. Si el problema es complejo, sugerirá dividir el trabajo en tareas secuenciales separadas. Cuando la lista esté lista, selecciona Ver tareas recomendadas. Puede añadir tareas adicionales, modificar las tareas recomendadas y reordenarlas. Si está de acuerdo con las recomendaciones, si selecciona Crear tareas, se crearán las tareas. A continuación, puede asignar esas tareas a los usuarios para que trabajen en ellas, o incluso a la propia Amazon Q.

Eliminar recursos

Una vez que haya completado este tutorial, considere la posibilidad de realizar las siguientes acciones para limpiar los recursos que creó durante este tutorial y que ya no necesite.

• Anule la asignación de Amazon Q de cualquier problema en el que ya no se esté trabajando. Si Amazon Q ha terminado de solucionar un problema o no ha podido encontrar una solución, asegúrate de anular la asignación de Amazon Q para evitar alcanzar la cuota máxima de funciones de IA generativa. Para obtener más información, consulta Cómo gestionar las funciones y los precios de la IA generativa.

• Mueva las incidencias en las que se haya completado el trabajo a Listo.

• Si el proyecto ya no es necesario, elimínelo.