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の割り当て、作業の追跡に役立つラベルの使用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ときに、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
プロジェクトの推定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。タスクは、問題の作業をより小さな目標に分割するために使用できます。タスクを追加するには、「」＋「タスクを追加」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て + ラベルを追加 を選択して追加します。
1. 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。フィールドに検索語を入力して、その語句を含むすべてのラベルをプロジェクトで検索できます。
2. 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ます。
（オプション) + 担当者を追加を選択して、担当者を追加します。+ Add me を選択すると、自分自身を担当者としてすばやく追加できます。

ヒント
Amazon Q に問題を割り当てることで、Amazon Q で問題の解決を試みることができます。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。
1. 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。フィールドに検索語を入力すると、プロジェクト内のその語を含むすべてのカスタムフィールドを検索できます。
2. 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は、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は、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
プルリクエストを作成するときに、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して作業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。誰が作業すべきかが明確ではないことが原因である場合もあります。場合によっては、問題にはコードベースの特定の部分に関する調査や専門知識が必要で、作業に最適な候補は他の問題でビジー状態です。多くの場合、他の緊急作業は最初に対応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、問題が解決されない可能性があります。には、Amazon Q という生成 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。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。

注記

Amazon Bedrock を搭載： AWS 自動不正使用検出を実装。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。以下は、Amazon Q が機能するように最適化された問題の作成に役立つ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。

シンプルにします。Amazon Q は、問題のタイトルと説明で説明できる簡単なコード変更と修正に最適です。あいまいなタイトルや過度に花のような説明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。
具体的な を指定します。問題の解決に必要な正確な変更について提供できる情報が多いほど、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。可能な場合は、変更する APIs の名前、更新するメソッド、変更が必要なテスト、その他の詳細など、特定の詳細を含めます。
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 に割り当てた後は、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揃ってい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が必要な問題のみ割り当てます。Amazon Q は、の 1 つのソースリポジトリのコードでのみ動作します 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 が提案するデフォルトを使用します。デフォルトでは、Amazon Q は実行するステップごとに承認を必要とします。これにより、問題だけでなく、作成したプルリクエストに関するコメントでも Amazon Q とやり取りできます。これにより、Amazon Q と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、アプローチを調整し、問題を解決するために作成するコードを絞り込むのに役立ちます。

注記
Amazon Q は、問題やプルリクエストの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レビューされます。
Amazon Q が提案するアプローチは、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、ワークフローをデプロイする可能性のある既存のワークフローがない場合にのみ、Amazon Q によるワークフローの作業を許可してください。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 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。