今天，我很荣幸能够向各位介绍 Amazon CodeCatalyst 中可用的新型生成式 AI 助手 Amazon Q， 主要用于加速软件分发。
加速软件功能开发 – Amazon Q 的这项功能开发技术可以帮助您快速地完成软件开发任务，例如添加注释和 README、优化问题描述、生成小类和单元测试以及更新 CodeCatalyst 工作流程，从而节省开发人员的时间和精力。
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通过仅使用自然语言输入，开发人员可以几乎不费吹灰之力地将一个想法转化为经过充分测试、可以合并的运行代码。 AI 会将人工提示转化为可执行计划，总结源代码库，生成代码、单元测试和工作流，并汇总拉取请求中的任何更改，然后将其分配给开发人员。
如果需要，您甚至可以直接在发布的拉取请求上向 Amazon Q 提供反馈，并要求其生成新的修订版。如果代码更改未达到预期，您可以直接从拉取请求创建开发环境，手动进行必要的调整，再发布新的修订版，并在获得批准后进行合并。
示例：在现有应用程序中执行 API 更改。
在导航栏中选择“Issues（问题）”，然后选择“Create（创建）” 问题，并命名为“将 the get_all_mysfits() API 更改为按年龄属性排序的 mysfits”。然后，将此问题分配给 Amazon Q 并点击“Create（创建）”问题。
当 Amazon Q 解析该问题的标题和描述以制定潜在的解决方案时，它会自动将问题转为 “In progress（进行中）”状态。如果针对该问题已经有过一些讨论，为了帮助 Amazon Q 理解需要做什么，应该在描述中汇总这些讨论内容。在运行过程中，Amazon Q 会通过在每个阶段留下有关该问题的评论来报告其进展情况。还将尝试根据代码库中已有代码和建立的方法来创建解决方案。
如果 Amazon Q 成功生成潜在的解决方案，它将创建一个分支并将代码提交给该分支。随后，它将创建一个拉取请求，一旦获得批准，就会将更改合并到默认分支中。拉取请求发布后，Amazon Q 将更改问题状态为“In Review（审查中）”，以告知您和您的团队，代码已准备好供您审查。
更改摘要 – 为了节省时间，拉取请求的作者可直接向 Amazon Q 提问，以获取将要发布的变更摘要，供审核使用。目前，拉取请求的作者必须手动编写描述，或者也可以选择不编写。如果作者不提供描述，审核人员可能无法了解变变更内容和原因，这会延迟审核过程并减慢软件分发速度。
拉取请求的作者和审核人员还可以通过向 Amazon Q 提问来获取他们在拉取请求上留下的评论摘要，以节省时间。这个摘要对于作者很有帮助，因为他们可以轻易了解常见的反馈主题。而对于审核人员来说也很方便，因为他们可以快速地了解自己和其他团队成员的对话和反馈。总体而言，这将简化协作流程，加快审核过程，并加快软件分发的速度。
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Amazon Q 目前在 Amazon CodeCatalyst 中可用，并可在亚马逊科技云美国西部区域（俄勒冈州）使用。
了解更多
- Amazon CodeCatalyst 产品页面
- Amazon CodeCatalyst 用户指南
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— Irshad
文案：Improve developer productivity with generative-AI powered Amazon Q in Amazon CodeCatalyst (preview)
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