前提条件プロジェクトの作成時または機能の追加時に Amazon Q を使用してブループリントを選択するプルリクエストの作成時に自動生成された概要を追加するプルリクエストのコード変更に残っているコメントの概要を作成する問題を作成して Amazon Q に割り当てる問題を作成し、Amazon Q が推奨するタスクを用意するリソースをクリーンアップする

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

生成 AI 機能が有効になっているスペース CodeCatalyst に Amazon のプロジェクトとソースリポジトリがある場合は、これらの機能を使用してソフトウェア開発を高速化できます。デベロッパーは、多くの場合、タスクを実行する時間よりも多くのタスクを実行します。多くの場合、変更のレビューのためのプルリクエストを作成するときに、チームメイトにコードの変更を説明するのに時間がかかりません。他のユーザーが変更を自己説明的に見つけることを期待します。プルリクエスト作成者とレビューワーには、プルリクエストに関するすべてのコメントを徹底的に検索して読み取る時間もありません。特にプルリクエストに複数のリビジョンがある場合、はソフトウェア開発のために Amazon Q デベロッパーエージェントと CodeCatalyst 統合し、チームメンバーがタスクをより迅速に達成し、作業の最も重要な部分に集中する時間を増やすのに役立つ生成 AI 機能を提供します。

Amazon Q Developer は、生成 AI を活用した会話型アシスタントで、 AWS アプリケーションの理解、構築、拡張、運用に役立ちます。でのビルドを加速するために AWS、Amazon Q を強化するモデルには、より完全で実用的な、参照される回答を生成する高品質の AWS コンテンツが追加されています。詳細については、「Amazon Q デベロッパーユーザーガイド」の「Amazon Q デベロッパーとは」を参照してください。

注記

Amazon Bedrock を搭載： AWS 自動不正使用検出を実装。「Write description for me」、「Create content summary」、「Assign issues to Amazon Q feature with Amazon Q Developer Agent for Software Development」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。

このチュートリアルでは、の生成 AI 機能を使用して、ブループリントでプロジェクト CodeCatalyst を作成し、既存のプロジェクトにブループリントを追加する方法について説明します。さらに、プルリクエストの作成時にブランチ間の変更を要約し、プルリクエストに残っているコメントを要約する方法についても説明します。また、コードの変更や改善に関するアイデアに問題を作成し、Amazon Q に割り当てる方法についても説明します。Amazon Q に割り当てられた問題の作業の一環として、Amazon Q がタスクを提案できるようにする方法と、問題の作業の一環として作成するタスクを割り当てて作業する方法について説明します。

トピック

前提条件
プロジェクトの作成時または機能の追加時に Amazon Q を使用してブループリントを選択する
プルリクエストの作成時にブランチ間のコード変更の概要を作成する
プルリクエストのコード変更に残っているコメントの概要を作成する
問題を作成して Amazon Q に割り当てる
問題を作成し、Amazon Q が推奨するタスクを用意する
リソースをクリーンアップする

前提条件

このチュートリアル CodeCatalyst の機能を使用するには、まずを完了し、次のリソースにアクセスできる必要があります。

にサインインするための AWS Builder ID または Single Sign-On (SSO) ID を持っている CodeCatalyst。
は、生成 AI 機能が有効になっているスペースにあります。詳細については、「生成 AI 機能の管理」を参照してください。
そのスペースのプロジェクトには、寄稿者またはプロジェクト管理者ロールがあります。
生成 AI を使用してプロジェクトを作成する場合を除き、既存のプロジェクトには少なくとも 1 つのソースリポジトリが設定されています。リンクされたリポジトリはサポートされていません。
生成 AI によって作成された初期ソリューションに問題を割り当てる場合、プロジェクトを Jira ソフトウェア拡張機能で設定することはできません。拡張機能は、この機能ではサポートされていません。

詳細については、「スペースの作成」、「で問題のある作業を追跡して整理する CodeCatalyst」、「で拡張機能を使用してプロジェクトに機能を追加する CodeCatalyst」、および「ユーザーロールによるアクセスの許可」を参照してください。

このチュートリアルは、Python で Modern 3 層ウェブアプリケーションブループリントを使用して作成されたプロジェクトに基づいています。別のブループリントで作成されたプロジェクトを使用する場合、ステップに従うことができますが、サンプルコードや言語など、いくつかの詳細が異なります。

プロジェクトの作成時または機能の追加時に Amazon Q を使用してブループリントを選択する

プロジェクト開発者は、新しいプロジェクトを作成したり、既存のプロジェクトにコンポーネントを追加したりするときに、生成 AI アシスタントである Amazon Q とコラボレーションできます。チャットのようなインターフェイスで操作することで、プロジェクトの要件を Amazon Q に提供できます。要件に基づいて、Amazon Q は設計図を提案し、満たすことができない要件の概要も示します。スペースにカスタムブループリントがある場合、Amazon Q はそれらのブループリントを学習し、レコメンデーションにも含めます。その後、問題がなければ Amazon Q の提案に進むことができ、要件に応じたコードを含むソースリポジトリなどの必要なリソースが作成されます。Amazon Q は、設計図では満たすことができない要件の問題も作成します。使用可能な CodeCatalyst ブループリントの詳細については、「」を参照してください CodeCatalyst ブループリントを使用した包括的なプロジェクトの作成。ブループリントでの Amazon Q の使用の詳細については、「」を参照してくださいAmazon Q を使用してプロジェクトを作成したり、ブループリントで機能を追加したりする際のベストプラクティス。

Amazon Q でプロジェクトを作成するには

https://codecatalyst.aws/ で CodeCatalyst コンソールを開きます。
CodeCatalyst コンソールで、ブループリントを作成するスペースに移動します。
スペースダッシュボードで、Amazon Q で作成 を選択します。
Amazon Q プロンプトのテキスト入力フィールドで、構築するプロジェクトに関する簡単な説明を記述して、指示を提供します。例えば、次のようになります: “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.”

（オプション) 「試行例」で、設計図を選択して、事前に書き込まれたプロンプトを使用できます。例えば、React アプリを選択すると、次のプロンプトが表示されます。 “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.”

送信を選択して指示を Amazon Q に送信します。生成 AI アシスタントは提案を提供し、設計図では満たすことができない要件の概要を説明します。例えば、Amazon Q はお客様の基準に基づいて以下を提案する場合があります。


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.

（オプション) 提案されたブループリントの詳細を表示するには、詳細を表示 を選択します。
次のいずれかを行います。
1. 提案に満足したら、はい、このブループリントを使用します。
2. プロンプトを変更する場合は、プロンプトの編集を選択します。
3. プロンプトを完全にクリアする場合は、「最初からやり直す」を選択します。
次のいずれかを行います。
1. 提案されているブループリントを設定する場合は、Configure を選択します。ブループリントは後で設定することもできます。
2. 現時点では設計図設定を変更しない場合は、スキップ を選択します。
ブループリントの設定を選択した場合は、プロジェクトリソースを変更した後に続行を選択します。
プロンプトが表示されたら、プロジェクトに割り当てる名前とそれに関連するリソース名を入力します。名前はスペース内で一意でなければなりません。
プロジェクトの作成 を選択して、設計図を使用してプロジェクトを作成します。Amazon Q は、設計図を使用してリソースを作成します。例えば、単一ページのアプリケーションブループリントを使用してプロジェクトを作成すると、CI/CD の関連コードとワークフローのソースリポジトリが作成されます。
（オプション) デフォルトでは、Amazon Q は設計図で満たされない要件の問題も作成します。問題を作成したくない項目を選択できます。Amazon Q に問題を作成させた後、Amazon Q にも問題を割り当てることができます。特定のソースリポジトリのコンテキストで問題を分析し、関連するソースファイルとコードの概要を提供します。詳細については、問題の検出と表示、問題を作成して Amazon Q に割り当てる、およびAmazon Q に割り当てられた問題を作成して作業する際のベストプラクティスを参照してください。

Amazon Q でプロジェクトを作成したら、Amazon Q を使用して要件に基づいて CodeCatalyst ブループリントを提案する新しいコンポーネントを追加することもできます。

Amazon Q でブループリントを追加するには

https://codecatalyst.aws/ で CodeCatalyst コンソールを開きます。
CodeCatalyst コンソールで、ブループリントを追加するプロジェクトに移動します。
Amazon Q で追加 を選択します。
Amazon Q プロンプトのテキスト入力フィールドで、構築するプロジェクトに関する簡単な説明を記述して、指示を提供します。例えば、次のようになります: “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.”

（オプション) 「試行例」で、設計図を選択して、事前に書き込まれたプロンプトを使用できます。例えば、React アプリを選択すると、次のプロンプトが表示されます。 “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.”


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

（オプション) 提案された設計図の詳細を表示するには、詳細を表示 を選択します。
次のいずれかを行います。
1. 提案に満足したら、はい、このブループリントを使用してください。
2. プロンプトを変更する場合は、プロンプトの編集を選択します。
3. プロンプトを完全にクリアする場合は、「やり直す」を選択します。
次のいずれかを行います。
1. 推奨されるブループリントを設定する場合は、Configure を選択します。ブループリントは後で設定することもできます。
2. 現時点では設計図設定を変更しない場合は、スキップ を選択します。
ブループリントの設定を選択した場合は、プロジェクトリソースを変更した後に続行を選択します。
プロジェクトに追加 を選択して、設計図を使用してプロジェクトにリソースを追加します。Amazon Q は、設計図を使用してリソースを作成します。例えば、単一ページのアプリケーションブループリントを使用してプロジェクトにを追加すると、CI/CD の関連コードとワークフローのソースリポジトリが作成されます。
（オプション) デフォルトでは、Amazon Q は設計図で満たされない要件の問題も作成します。問題を作成したくない項目を選択できます。Amazon Q に問題を作成させた後、Amazon Q にも問題を割り当てることができます。特定のソースリポジトリのコンテキストで問題を分析し、関連するソースファイルとコードの概要を提供します。詳細については、「問題を作成して Amazon Q に割り当てる」および「Amazon Q に割り当てられた問題を作成して作業する際のベストプラクティス」を参照してください。

プルリクエストの作成時にブランチ間のコード変更の概要を作成する

プルリクエストは、ユーザーや他のプロジェクトメンバーが、あるブランチから別のブランチへのコード変更を確認、コメント、マージできる主な方法です。プルリクエストを使用して、リリースされたソフトウェアのマイナーな変更や修正、主要な機能の追加、新しいバージョンのコード変更を共同で確認できます。プルリクエストの説明の一部としてコードの変更と変更の背後にあるインテントを要約することは、コードを確認する他のユーザーにとって役立ち、時間の経過とともにコードに加えられた変更の履歴を理解するのにも役立ちます。ただし、デベロッパーは、レビュー対象やコードの変更の背後にあるインテントを理解するのに十分な詳細で変更を記述するのではなく、コードに基づいて説明したり、あいまいな詳細を提供したりすることがよくあります。

Amazon Q にプルリクエストに含まれる変更の説明を作成させるプルリクエストを作成するときに、説明の書き込み機能を使用できます。このオプションを選択すると、Amazon Q はコード変更を含むソースブランチと、これらの変更をマージする送信先ブランチの違いを分析します。次に、それらの変更の概要と、それらの変更の意図と効果の最適な解釈を作成します。

注記

この機能は Git サブモジュールでは機能しません。プルリクエストの一部である Git サブモジュールの変更は要約されません。

この機能は、リンクされたリポジトリのプルリクエストでは使用できません。

この機能は、作成したプルリクエストで試すことができますが、このチュートリアルでは、Python ベースの Modern 3 層ウェブアプリケーション設計図で作成されたプロジェクトに含まれるコードに簡単な変更を加えてテストします。

ヒント

別のブループリントまたは独自のコードで作成されたプロジェクトを使用している場合でも、このチュートリアルに従うことができますが、このチュートリアルの例ではプロジェクトのコードと一致しません。以下の推奨例の代わりに、ブランチ内のプロジェクトのコードに簡単な変更を加え、次のステップに示すように、機能をテストするプルリクエストを作成します。

まず、ソースリポジトリにブランチを作成します。次に、コンソールのテキストエディタを使用して、そのブランチのファイルに対して簡単なコード変更を行います。次に、プルリクエストを作成し、説明の書き込み機能を使用して、行った変更を要約します。

ブランチを作成するには (コンソール）

CodeCatalyst コンソールで、ソースリポジトリが存在するプロジェクトに移動します。
プロジェクトのソースリポジトリのリストからリポジトリの名前を選択します。または、ナビゲーションペインでコードを選択し、ソースリポジトリ を選択します。
ブランチを作成するリポジトリを選択します。
リポジトリの概要ページで、詳細を選択し、ブランチの作成 を選択します。
ブランチの名前を入力します。
ブランチを作成するブランチを選択し、 の作成を選択します。

ブランチを作成したら、そのブランチ内のファイルを簡単な変更で編集します。この例では、 test_endpoint.py ファイルを編集して、テストの再試行回数をから 5 3に変更します。

ヒント

また、開発環境を作成または使用して、このコードを変更することもできます。詳細については、「開発環境の作成」を参照してください。

コンソールで`test_endpoint.py`ファイルを編集するには

mysfits ソースリポジトリの概要ページで、ブランチドロップダウンを選択し、前の手順で作成したブランチを選択します。
ファイル で、編集するファイルに移動します。例えば、 test_endpoint.py ファイルを編集するには、テスト を展開し、整数を展開して、を選択しますtest_endpoint.py。
[編集] を選択します。
7 行目で、すべてのテストを再試行する回数を変更します。
```
def test_list_all(retry=3):
```
変更先:
```
def test_list_all(retry=5):
```
コミット を選択し、変更をブランチにコミットします。

変更を含むブランチができたので、プルリクエストを作成できます。

変更の概要を含むプルリクエストを作成する

リポジトリの概要ページで、詳細を選択し、プルリクエストの作成 を選択します。
送信先ブランチ で、レビュー後にコードをマージするブランチを選択します。

ヒント
この機能の最も簡単なデモンストレーションのために、前の手順でブランチを作成したブランチを選択します。例えば、リポジトリのデフォルトブランチからブランチを作成した場合は、プルリクエストの送信先ブランチとしてそのブランチを選択します。
ソースブランチ で、test_endpoint.pyファイルにコミットした変更を含むブランチを選択します。
プルリクエストのタイトル に、他のユーザーがレビューする必要がある内容と理由を理解するのに役立つタイトルを入力します。
プルリクエストの説明 で、「説明の書き込み」を選択すると、Amazon Q でプルリクエストに含まれる変更の説明が作成されます。
変更の概要が表示されます。提案されたテキストを確認し、承認を選択して説明に追加します。
オプションで、コードに加えた変更をより適切に反映するように概要を変更します。このプルリクエストにレビューワーを追加するか、問題をリンクするかを選択することもできます。必要な追加変更が完了したら、 の作成 を選択します。

プルリクエストのコード変更に残っているコメントの概要を作成する

ユーザーがプルリクエストを確認すると、そのプルリクエストの変更について複数のコメントを残すことがよくあります。多くのレビューワーからのコメントが多数ある場合、フィードバックで共通のテーマを選択することは難しい場合があります。また、すべてのリビジョンですべてのコメントをレビューしたことを確認することもできます。コメント概要の作成機能を使用して、Amazon Q にプルリクエストのコード変更に残されたすべてのコメントを分析し、それらのコメントの概要を作成させることができます。

注記

コメントの概要は一時的なものです。プルリクエストを更新すると、概要は表示されなくなります。コンテンツの概要には、プルリクエスト全体に関するコメントは含まれず、プルリクエストのリビジョンのコードの違いに関するコメントだけが残ります。

この機能は、Git サブモジュールのコード変更に関するコメントには対応しません。

この機能は、リンクされたリポジトリのプルリクエストでは使用できません。

プルリクエストでコメントの概要を作成するには

前の手順で作成したプルリクエストに移動します。

ヒント
必要に応じて、プロジェクトで任意のオープンプルリクエストを使用できます。ナビゲーションバーで、コード を選択し、プルリクエスト を選択し、開いているプルリクエストを選択します。
プルリクエストにコメントがまだない場合は、「変更」でプルリクエストにコメントを追加します。
概要で、コメント概要の作成 を選択します。完了すると、コメントの概要セクションが展開されます。
プルリクエストのリビジョンのコードの変更に関するコメントの概要を確認し、プルリクエストのコメントと比較します。

問題を作成して Amazon Q に割り当てる

開発チームは、作業を追跡および管理するための問題を作成しますが、誰が作業すべきかが明確でない場合や、問題がコードベースの特定の部分を調査する必要があるか、その他の緊急作業に最初に参加する必要があるため、問題が長引くことがあります。ソフトウェア開発のために Amazon Q デベロッパーエージェントとの統合 CodeCatalyst が含まれます。Amazon Q という生成 AI アシスタントに問題を割り当てて、タイトルとその説明に基づいて問題を分析できます。問題を Amazon Q に割り当てると、評価のためのドラフトソリューションの作成が試みられます。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み、お客様やお客様の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。

ヒント

Amazon Q は、単純な問題と単純な問題に最適です。最良の結果を得るには、プレーン言語を使用して、実行したいことを明確に説明してください。

Amazon Q に問題を割り当てると、Amazon Q が問題にどのように対処するかを確認するまで、 CodeCatalyst は問題をブロック済みとしてマークします。続行するには、次の 3 つの質問に答える必要があります。

実行するすべてのステップを確認するか、フィードバックなしで続行するか。各ステップを確認することを選択した場合は、Amazon Q が作成したアプローチに関するフィードバックで Amazon Q に返信して、必要に応じてそのアプローチを繰り返し処理できます。このオプションを選択すると、Amazon Q は、ユーザーが作成したプルリクエストで残したフィードバックを確認することもできます。各ステップを確認しないことを選択した場合、Amazon Q は作業をより迅速に完了できますが、問題や作成したプルリクエストで提供したフィードバックはレビューされません。
ワークフローファイルを作業の一部として更新することを許可するかどうか。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 YAML 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して承認する前に、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た場合を除き、Amazon Q によるワークフローファイルの作業を許可しないでください。
問題内の作業を Amazon Q 自体を含むユーザーに個別に割り当てることができる小さな増分に分割するタスクの作成を提案するかどうか。Amazon Q にタスクの提案と作成を許可すると、複数のユーザーが問題の個別の部分に取り組むことができるため、複雑な問題の開発を加速できます。また、各タスクを完了するために必要な作業が、それが属する問題よりも単純になるのが理想的であるため、作業全体を理解する複雑さを減らすこともできます。
使用するソースリポジトリ。プロジェクトに複数のソースリポジトリがある場合でも、Amazon Q は 1 つのソースリポジトリ内のコードでのみ動作します。リンクされたリポジトリはサポートされていません。

選択を行い、確認したら、Amazon Q は問題タイトルとその説明、および指定されたリポジトリ内のコードに基づいてリクエストが何であるかを判断しようとしている間、問題を進行中状態に移行します。ピン留めされたコメントが作成され、作業のステータスに関する更新が提供されます。データを確認した後、Amazon Q はソリューションへの潜在的なアプローチを策定します。Amazon Q は、ピン留めされたコメントを更新し、すべての段階で問題の進行状況にコメントすることで、アクションを記録します。ピン留めされたコメントや返信とは異なり、作業の厳密な時系列記録は保持されません。むしろ、ピン留めされたコメントの最上位レベルに、その作業に関する最も関連性の高い情報を配置します。そのアプローチとリポジトリに既に存在するコードの分析に基づいてコードを作成しようとします。潜在的なソリューションが正常に生成されると、ブランチを作成し、そのブランチにコードをコミットします。次に、そのブランチをデフォルトのブランチとマージするプルリクエストを作成します。Amazon Q が作業を完了すると、問題をレビュー中に移動し、評価できるコードがあることをユーザーとチームが認識できるようにします。

注記

この機能は、米国西部 (オレゴン) リージョンの問題でのみ使用できます。Jira ソフトウェア拡張機能で Jira を使用するようにプロジェクトを設定している場合は使用できません。さらに、ボードのレイアウトをカスタマイズしても、問題の状態は変更されない場合があります。最良の結果を得るには、標準ボードレイアウトのプロジェクトでのみこの機能を使用してください。

この機能は Git サブモジュールでは機能しません。リポジトリに含まれる Git サブモジュールを変更することはできません。

Amazon Q に問題を割り当てると、問題のタイトルや説明を変更したり、他のユーザーに割り当てたりすることはできません。問題から Amazon Q の割り当てを解除すると、現在のステップが終了し、作業が停止します。割り当てを解除すると、作業を再開したり、問題に再割り当てしたりすることはできません。

ユーザーがタスクの作成を許可することを選択した場合、Amazon Q に割り当てられると、問題は自動的に「レビュー中」列に移動できます。ただし、「レビュー中」の問題には、「進行中」状態など、別の状態のタスクがまだ存在する可能性があります。

チュートリアルのこの部分では、 Modern 3 層ウェブアプリケーションブループリントで作成されたプロジェクトに含まれるコードの潜在的な機能に基づいて 3 つの問題を作成します。1 つは新しい mysfit クリーチャーを作成するためのを追加し、もう 1 つはソート機能を追加し、もう 1 つはという名前のブランチを含むようにワークフローを更新するものですtest。

注記

異なるコードでプロジェクトで作業している場合は、そのコードベースに関連するタイトルと説明に関する問題を作成します。

問題を作成し、評価用のソリューションを生成するには

ナビゲーションペインで問題を選択し、ボードビューが表示されていることを確認します。
問題の作成 を選択します。

問題に、プレーン言語で何をするかを説明するタイトルを付けます。例えば、この問題の場合は、タイトルを入力しますCreate another mysfit named Quokkapus。説明で、次の詳細を指定します。


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.

（オプション) 問題への mysfit のサムネイルおよびプロファイル画像として使用するイメージをアタッチします。これを行う場合は、使用するイメージの詳細と理由を含むように説明を更新します。例えば、説明に「mysfit では、イメージファイルをウェブサイトにデプロイする必要があります。作業の一環として、この問題にアタッチされたこれらのイメージをソースリポジトリに追加し、イメージをウェブサイトにデプロイします。」

注記
このチュートリアルのやり取り中に、アタッチされたイメージがウェブサイトにデプロイされる場合とデプロイされない場合があります。イメージをウェブサイトに自分で追加し、プルリクエストの作成後に使用するイメージを指すように Amazon Q のコードを更新するためのコメントを残すことができます。

次のステップに進む前に、説明を確認し、必要なすべての詳細が含まれていることを確認してください。
担当者 で、Amazon Q に割り当てる を選択します。
ソースリポジトリ で、プロジェクトコードを含むソースリポジトリを選択します。
「各ステップの後に Amazon Q を停止するように要求する」をスライドし、必要に応じて作業セレクタのレビューをアクティブ状態に待機します。

注記
各ステップの後に Amazon Q を停止するオプションを選択すると、問題や作成されたタスクについてコメントし、コメントに基づいて Amazon Q のアプローチを最大 3 回変更するオプションを使用できます。すべてのステップの後に Amazon Q を停止しないオプションを選択して作業を確認できるようにすると、Amazon Q はフィードバックを待たないが、コメントを残して Amazon Q が実行する方向に影響を与えることができないため、作業がより迅速に進む可能性があります。また、プルリクエストに残されたコメントをそのオプションを選択した場合、Amazon Q は応答しません。
Amazon Q がワークフローファイルセレクタを非アクティブ状態のままにしておきます。
Amazon Q を許可をスライドして、タスクセレクタの作成をアクティブ状態に提案します。
問題の作成 を選択します。ビューが「問題」ボードに変更されます。
「問題の作成」を選択して別の問題を作成します。今回は、タイトルがのものを作成しますChange the get_all_mysfits() API to return mysfits sorted by the Age attribute。この問題を Amazon Q に割り当て、問題を作成します。
「問題の作成」を選択して別の問題を作成します。今回は「」というタイトルで作成しますUpdate the OnPullRequest workflow to include a branch named test in its triggers。必要に応じて、説明のワークフローにリンクします。この問題は Amazon Q に割り当てますが、今回は Amazon Q にワークフローファイルの変更を許可するセレクタがアクティブ状態に設定されていることを確認します。問題を作成して、問題ボードに戻ります。

ヒント
ワークフローファイルを含むファイルを検索するには、アットマーク (@) を入力し、ファイル名を入力します。

問題を作成して割り当てると、問題は進行中 に移行します。Amazon Q は、問題内で進行状況を追跡するコメントをピン留めされたコメントに追加します。ソリューションへのアプローチを定義できる場合、問題の説明を、コードベースの分析を含む背景セクションと、ソリューションの作成に提案されたアプローチを詳述するアプローチセクションで更新します。Amazon Q が問題で説明されている問題の解決策を考案することに成功すると、提案されたソリューションを実装するブランチとコード変更がそのブランチに作成されます。提案されたコードに Amazon Q が認識しているオープンソースコードとの類似性が含まれている場合、そのコードへのリンクを含むファイルが提供され、確認できるようになります。コードの準備ができたら、提案されたコードの変更を確認できるようにプルリクエストを作成し、そのプルリクエストへのリンクを問題に追加し、問題をレビュー中 に移動します。

重要

プルリクエストのコードの変更は、マージする前に必ず確認する必要があります。Amazon Q によって行われたコード変更をマージすると、マージされたコードが適切にレビューされておらず、マージ時にエラーが含まれている場合、コードベースとインフラストラクチャコードに悪影響を及ぼす可能性があります。

Amazon Q によって行われた変更を含む問題とリンクされたプルリクエストを確認するには

問題で、進行中の Amazon Q に割り当てられた問題を選択します。コメントを確認して Amazon Q の進行状況をモニタリングします。存在する場合は、背景を確認し、問題の説明に記録します。Amazon Q がタスクを提案することを許可することを選択した場合は、提案されたタスクを確認し、必要なアクションを実行します。例えば、Amazon Q がタスクを提案し、順序を変更したり、特定のユーザーにタスクを割り当てたりする場合は、タスクの変更、追加、または順序変更を選択し、必要な更新を実行します。問題の表示が完了したら、X を選択して問題ペインを閉じます。

ヒント
タスクの進行状況を表示するには、問題のタスクのリストからタスクを選択します。タスクはボードに個別の項目として表示されず、問題を通じてのみアクセスできます。タスクが Amazon Q に割り当てられている場合は、タスクを開いて、実行したいアクションを承認する必要があります。また、リンクされたプルリクエストは、タスク内でのみリンクとして表示されるため、タスクを開いて、リンクされたプルリクエストを表示する必要があります。タスクから問題に戻るには、問題へのリンクを選択します。
次に、「レビュー中」にある Amazon Q に割り当てられた問題を選択します。背景を確認し、問題の説明に記録するようにアプローチします。コメントを確認して、実行されたアクションを理解します。進捗状況、実行する必要のあるアクション、コメントなど、この問題に関連する作業用に作成されたタスクを確認します。プルリクエスト で、オープンラベルの横にあるプルリクエストへのリンクを選択してコードを確認します。

ヒント
タスクに対して生成されたプルリクエストは、タスクビューにリンクされたプルリクエストとしてのみ表示されます。これらは、問題のリンクされたプルリクエストとして表示されません。
プルリクエストで、コードの変更を確認します。詳細については、「プルリクエストの確認」を参照してください。Amazon Q で推奨コードを変更したい場合は、プルリクエストにコメントを残します。最良の結果を得るには、Amazon Q のコメントを残すときに特に注意してください。

例えば、用に作成されたプルリクエストを確認するときにCreate another mysfit named Quokkapus、説明にタイプミスがあることに気付くかもしれません。Amazon Q には、「ニーズ」と「a」の間にスペースを追加して、「説明を変更してタイプミス」を修正する「ニーズ」というコメントを残すことができます。」または、Amazon Q に説明を更新し、変更した説明全体を入力して組み込むように指示するコメントを残すこともできます。

新しい mysfit のイメージをウェブサイトにアップロードした場合は、Amazon Q にコメントを残して mysfit を更新し、新しい mysfit に使用するイメージとサムネイルへのポインターを付けることができます。

注記
Amazon Q は個々のコメントには応答しません。Amazon Q は、プルリクエストのコメントに残されたフィードバックを組み込むのは、問題の作成時に承認の各ステップの後に停止するデフォルトのオプションを選択した場合のみです。
（オプション) 自分や他のプロジェクトユーザーがコードへの変更に必要なコメントをすべて残したら、リビジョンの作成を選択して、Amazon Q がコメントにリクエストした変更を組み込んだプルリクエストのリビジョンを作成します。リビジョン作成の進行状況は、Amazon Q によって概要で報告され、変更では報告されません。ブラウザを更新して、リビジョンの作成時に Amazon Q からの最新の更新を確認してください。

注記
プルリクエストのリビジョンを作成できるのは、問題を作成したユーザーのみです。プルリクエストのリビジョンは 1 つだけリクエストできます。コメントに関するすべての問題に対処していること、およびコメントの内容に満足していることを確認してから、「リビジョンの作成」を選択します。
このサンプルプロジェクトのプルリクエストごとにワークフローが実行されます。プルリクエストをマージする前に、ワークフローが正常に実行されたことを確認してください。マージする前にコードをテストするためのワークフローと環境を追加で作成することもできます。詳細については、「ワークフローの開始方法」を参照してください。
プルリクエストの最新リビジョンに問題がなければ、 をマージを選択します。

問題を作成し、Amazon Q が推奨するタスクを用意する

問題には、複雑または長時間の作業が含まれる場合があります。には、ソフトウェア開発のための Amazon Q デベロッパーエージェントとの統合 CodeCatalyst が含まれます。Amazon Q に、タイトルとその説明に基づいて問題を分析するように依頼し、作業を別のタスクに論理的に分類することをお勧めします。推奨タスクのリストを作成し、レビュー、変更、作成するかどうかの選択を試みます。これにより、お客様とチームは、より迅速に達成できる、より管理しやすい方法で、作業の個々の部分をユーザーに割り当てることができます。

問題の推奨タスクのリストを作成して確認するには

ナビゲーションペインで問題を選択し、ボードビューが表示されていることを確認します。
問題の作成 を選択します。
問題に、プレーン言語で何をするかを説明するタイトルを付けます。例えば、この問題の場合は、タイトルを入力しますChange the get_all_mysfits() API to return mysfits sorted by the Good/Evil attribute。説明で、次の詳細を指定します。
```
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.
```
次のステップに進む前に、説明を確認し、必要なすべての詳細が含まれていることを確認してください。
担当者 で、問題を自分に割り当てることを選択します。
問題の作成 を選択します。ビューが「問題」ボードに変更されます。
先ほど作成した問題を選択して開きます。タスクの推奨 を選択します。
issuse のコードを含むソースリポジトリを選択します。タスクの再開の開始 を選択します。

ダイアログが閉じ、Amazon Q は問題の複雑さの分析を開始します。問題が複雑な場合は、作業を別々のシーケンシャルタスクに分割することを提案します。リストの準備ができたら、推奨タスクを表示 を選択します。タスクの追加、推奨タスクの変更、タスクの順序の変更を行うことができます。レコメンデーションに同意する場合は、タスクの作成を選択するとタスクが作成されます。その後、これらのタスクをユーザーに割り当てることも、Amazon Q 自体に割り当てることもできます。

リソースをクリーンアップする

このチュートリアルを完了したら、次のアクションを実行して、不要になったこのチュートリアルで作成したリソースをクリーンアップすることを検討してください。

今後処理されなくなった問題から Amazon Q の割り当てを解除します。Amazon Q が問題に対する作業を完了しているか、ソリューションを見つけられない場合は、生成 AI 機能の最大クォータに達しないように、Amazon Q の割り当てを解除してください。詳細については、「生成 AI 機能の管理」および「の料金」を参照してください。
作業が完了した問題があれば、完了 に移動します。
プロジェクトが不要になった場合は、プロジェクトを削除します。

ブラウザで JavaScript が無効になっているか、使用できません。

AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

チュートリアル: 空のプロジェクトから開始する

チュートリアル: 構成可能な PDK ブループリントを使用したフルスタックアプリケーションの作成