Amazon Q Developer 功能

要習慣新的程式碼庫，可能需要花上數月的時間在挖掘程式碼、尋找文件以及熟悉編寫程式碼標準。Amazon Q Developer 可以回答有關程式碼庫的問題並建議相關的程式庫、API 等，加快加入速度並將試驗和錯誤降至最低。

Amazon Q 可在您最愛的 IDE 中使用，協助您提升開發效能。您可以要求 Amazon Q 在不熟悉的程式碼庫中解釋程式邏輯、快速識別並修正錯誤，或產生功能測試。

透過適用於軟體開發 (/dev) 的開發人員版 Amazon Q 代理程式，您可以在很短的時間內從自然語言提示轉變為應用程式功能。使用 Amazon CodeCatalyst 或直接從最愛的整合式開發環境 (IDE) 存取互動式分步說明、程式碼、測試和最佳實務。Amazon Q 了解您的工作區結構，並將提示分為邏輯實作步驟，其中包括產生程式碼、測試、API 整合等。您可以與 Amazon Q 合作來檢閱並重複實作，以及在準備好後要求 Amazon Q 協助實作每個步驟。

Amazon Q Developer 可依據您的註釋以及 IDE 和 CLI 中的現有程式碼，以超過 25 種語言 (包括 Java、Python 或 JavaScript) 產生從程式碼片段到完整功能的即時程式碼建議。在執行多行程式碼建議的助理中，Amazon Q Developer 擁有業界最高的程式碼接受率。BT Group 最近報告稱，他們接受了 Q Developer 的 37% 程式碼建議，而 National Australia Bank reporting 報告的接受率為 50%。

Amazon Q Developer 代理程式可以自主執行各種任務，範圍從實作功能、記錄和重構程式碼，到執行軟體升級。您可以用自然語言向 Amazon Q 描述新功能 (例如，開發一個 SMS 通知系統來傳送確認訊息)，它將分析您現有的程式碼庫，制定涵蓋多個檔案的逐步實作計畫，得到您的核准後，在幾分鐘內執行所有必要的程式碼變更和測試。

透過自訂 Amazon Q Developer，使其了解您的內部程式庫、API、最佳實務和架構模式，產生更相關的內嵌程式碼建議和聊天回應，進而加快開發速度。使用 IDE 中的 Amazon Q Developer 聊天功能，詢問您內部代碼庫的結構、特定函數或程式庫的使用位置和使用方式，或特定函數、方法或 API 的使用方式。節省加入新程式碼庫、建置新功能、重構程式碼或提高應用程式效能的時間。

藉助 AWS Console-to-Code 加快從原型設計到投入生產的時間，該工具提供相應的途徑來從主控台原型移至可以在生產工作負載中部署的可重複使用程式碼。使用 Amazon Q 擷取主控台動作和工作流程，並在幾個快速步驟中產生程式碼和建立生產工作負載。

您可以在 IDE 內選取需要協助的程式碼區段並啟動聊天，請求執行「最佳化此程式碼」、「新增註解」或「編寫測試」等動作。 無需切換內容即可快速取得建議和程式碼，讓您在簡化編碼流程的同時，保持流暢的工作節奏。

透過工作區情境意識功能，Amazon Q Developer 可以根據您的開發需求量身提供更豐富的整體專案協助和程式碼。在回應聊天請求、指示和問題時，Amazon Q Developer 能夠利用對整個工作區的深入了解 (而不僅僅是目前開啟的檔案)，提供更加細緻入微的建議，這可以加快迭代速度並最大限度地減少重寫情形。

正在加入幾乎沒有記錄的新程式庫？ Amazon Q Developer 現在可以在原始程式碼中產生深入的文件，包括資料流程圖表，因此您可以更快地理解任何程式碼庫。建置新功能時，請使用「/doc」來保持更新 README 文件。

除了產生程式碼，Amazon Q Developer 還會掃描程式碼是否存在難以偵測的弱點，例如洩露的憑證和日誌注入。僅需按一下，Amazon Q Developer 就會自動建議針對應用程式程式碼量身打造的修復措施，讓您可以放心地快速接受修正。

在測試覆蓋率低的程式碼庫上進行建置？ Amazon Q Developer 可以在專案中反覆產生單元測試，因此您可以放心地在現有的程式碼庫上進行建置。

Amazon Q Developer 會自動執行程式碼檢閱，讓您偵測並解決程式碼品質問題，例如應用程式中的邏輯錯誤、反面模式、程式碼重複以及安全漏洞。透過自動化程式碼檢閱，您可以立即取得意見回饋，提高程式碼庫的品質，以及加快反覆運作速度。

已準備好部署應用程式，但您不是基礎設施專家？ Amazon Q Developer 可以協助為 AWS CloudFormation、AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) 或 Terraform 產生可部署的基礎設施即程式碼 (IaC)，這樣您就可以在很短的時間內將應用程式交到使用者手中。

開發人員版 Amazon Q 知悉您的 AWS 帳戶資源和帳單，可以使用這些資訊協助您更全面地了解和管理基礎設施。例如，如果詢問哪些執行個體目前在美國東部 (維吉尼亞北部) 執行，Amazon Q 就會為您列出這些執行個體。與往常一樣，我們將安全擺在第一位。開發人員版 Amazon Q 使用者的帳戶和帳單資訊存取權與現有 AWS 角色的許可相同。如果他們無法在沒有 Amazon Q 的情況下存取這些資訊，則也無法使用 Amazon Q 進行存取。

在主控台中或者透過聊天應用程式與 Amazon Q 聊天，並輕鬆查詢和探索 AWS 基礎設施，而無需撰寫指令碼或導覽多個主控台頁面。

使用 Amazon Q 從 AWS Cost Explorer 擷取成本資料，讓您更輕鬆了解雲端支出。

Amazon Q 透過專家指導和可操作的逐步解決方案，協助您在幾秒鐘內診斷主控台中的錯誤。在主控台中遇到錯誤時，您可以要求 Amazon Q 透過一個步驟進行診斷。Amazon Q 將提供有關錯誤可能原因的背景資訊，以及解決錯誤的明確步驟，這一切都是根據 AWS 最佳做法而得出。

Amazon Q 與您合作，協助您透過主控台或聊天應用程式快速調查和修正營運問題。

您可以在 Microsoft Teams 和 Slack 中使用 Amazon Q Developer，協助團隊監控和操作 AWS 資源，並對 AWS 資源進行疑難排解。透過來自 Amazon Q 的自訂通知、跟進動作 (如「顯示日誌」) 以及命令別名，可實作 DevOps 執行手冊和事件回應任務。利用事件假設、診斷性疑難排解功能和自訂工作流程來調查事件，而無需在工具之間切換關聯內容。

當您要求 Amazon Q 協助您分析網路連線問題時，會搭配 VPC Reachability Analyzer 來檢查您的連線，並檢查您的網路組態以識別潛在問題。然後 Amazon Q 提供有關解決方式或進一步診斷問題的指導。結合使用 Amazon Q 和 Reachability Analyzer 的對話功能，可以讓您快速直觀地了解自己的網路連線問題。

Amazon Q 可協助您升級 Java 應用程式。Amazon Q 可以識別並更新強制的套件相依性和架構、更新已停用的程式碼、納入安全性最佳做法，以及產生測試以驗證升級的應用程式是否將執行。

Amazon Q Developer 可協助您在 IDE 中自動將內嵌式 SQL 從 Oracle 轉換為 PostgreSQL。Amazon Q 會偵測 Java 應用程式中的 Oracle SQL 陳述式，並將它們轉換為 PostgreSQL。檢閱並接受提議的變更，查看轉換摘要，以及在驗證和測試轉換後的程式碼時獲取建議的後續步驟。

透過在 Web 體驗中使用 Amazon Q Developer 轉換功能，現代化團隊可以結合使用自然語言互動與融合了 .NET 領域專業知識的自主生成式 AI 代理程式來分析版本、專案類型、相依項，並且提出現代化計劃。計劃得到核准後，代理程式會重構程式碼、轉換測試，以及驗證 Linux 的準備狀態。Visual Studio IDE 中也提供這些功能。

透過在 Web 體驗中使用 Amazon Q Developer 轉換功能，現代化團隊可以結合使用自然語言互動與融合了大型主機和雲端專業知識的自主生成式 AI 代理程式，在團隊檢閱和核准的情況下分析、記錄、分解和重構大型主機應用程式。

透過在 Web 體驗中使用 Amazon Q Developer 轉換功能，現代化團隊可以結合使用自然語言互動與融合了 VMware 轉換專業知識的自主生成式 AI 代理程式，以進行內部部署伺服器庫存分析、相依項識別、網路轉換，以及在團隊檢閱和核准的情況下將資源移轉至 Amazon EC2。

只需幾個步驟，即可將應用程式更新至最新支援的版本，獲得效能優勢，並避免使用不受支援的版本所產生的漏洞。

使用自然語言向 Amazon Q 生成式 SQL 詢問您的查詢，並在 Amazon Redshift 查詢編輯器中取得 SQL 程式碼建議。Amazon Q 會分析使用者意圖、查詢模式和結構描述中繼資料，以取得可行的資料洞見。

藉助 AWS Glue 中的 Amazon Q 資料整合，使用自然語言建立資料整合管道，而不限於要具備 Apache Spark 或 SQL 專業知識。更快地建置資料整合任務，降低疑難排解問題的複雜性，以及透過 Amazon Q 取得專業整合協助。

Amazon Q Developer 協助您在 Amazon SageMaker Studio 中進行完整的機器學習 (ML) 開發，包括資料準備、模型訓練和模型部署。在 IDE 中執行程式碼時取得偵錯和修復錯誤的協助。

Amazon Q Developer 可在 Amazon SageMaker Canvas 中使用。 只要使用自然語言說明您的目標，Amazon Q 就會將其轉譯為 ML，並引導您使用資料科學最佳實務來完成解決方案。