在上篇文章中中，我们介绍了如何通过亚马逊AI代码生成助手 - Amazon Q Developer代理的代码生成、构建和测试功能，让开发者可以更高效地交付高质量代码项目，同时减少代码中bug错误，提升整体开发体验。在本篇中，我们将通过实验实操和动手实验场景给大家继续介绍Amazon Q Developer加速SDLC整个流程的方案。

实验场景 1：为现有代码项目添加测试组件

假设大家希望利用AI为基于React的应用添加新的功能，比如GitHub上的示例项目react-solitaire。在添加新功能的同时，确保现有功能不受影响并且不会因更新而引入错误代码。为此大家可以创建一个测试组件，用于持续测试和迭代代码。

为了演示这一过程，我们将克隆上述React代码库，并添加一个Devfile配置文件，用于定义开发环境和依赖项。通过Devfile会创建一个沙盒，并将代码变更在隔离环境中执行和测试，确保AI生成的更新不会影响现有功能。

以下是一个适用于React项目的简单Devfile。它定义了Amazon Q Developer将使用的应用启动命令，例如安装依赖项、构建项目和运行测试。

Example Devfile for a React-based Project

schemaVersion: 2.0.0
components:
  - name: dev 
    container:
      image: public.ecr.aws/aws-mde/universal-image:latest
commands:
  - id: test 
    exec:
      component: dev
      commandLine: "npm install && npm run test"

克隆代码仓库后，我们将Devfile放置在项目根目录。然后打开Visual Studio Code中的Amazon Q IDE，并输入/dev命令，触发AI代理来创建适用于该仓库的定制化测试组件。

代码分析与测试套件生成

Amazon Q Developer代理会开始分析你的代码库，并实时更新代码修改进度以及修改涉及的文件。代理首先会探索项目结构，规划必要的更新，并生成测试组件。

几步之后，代理完成了所需的测试组件创建。

 

执行测试与自动修复

接着，代理会执行测试，并持续监控是否出现测试失败。当检测到问题时，它不会立即停止，而是会根据测试反馈改进代码，最多重复三次迭代。如果问题在三次迭代后仍未解决，代理会终止进程；但如果问题解决了，它将进入下一步。

例如，当代理检测到Enzyme不支持React 18时，它会修复该问题并在测试环境中重新运行测试。

接受更改或提供反馈

当问题解决后，代理会显示所有修改的内容和文件，并询问是否接受更改或提供反馈。

如果大家对代码输出感到满意，可以接受更改；如果有优化需求，还可以向代理提供反馈，请求重新生成代码。

 

用例示例 2：在功能更新时重新运行测试

在成功创建并执行测试后，我们指示代理为应用添加一个新功能，即在UI中显示应用游戏名称。代理会分析仓库，识别需要更新的文件，并确定具体的修改位置。

在应用更新后，代理会执行测试以验证新功能，确保它能无缝集成到现有代码库，并在整个开发过程中保持代码的一致性和稳定性，避免引入错误的新代码。

在接受代理执行的更改后，index.html文件被更新，我们可以在图片的下方，看到通过AI代码助手新增的游戏名称 - “Solitaire”被成功集成到现有项目中。

结论

利用Amazon Q Developer实现代码开发、构建和测试整个SDLC环节的AI智能自动化，标志着AI加速开发的重大进步，将Amazon Q Developer代理从一个专注于代码生成的工具升级为一个强大的从开发到部署的AI助手。借助实时的代码变更正确性验证和测试的能力，这一增强功能可以提高AI生成代码的准确性和可靠性。

开发者可以选择使用亚马逊云科技托管的沙盒环境，或者自定义容器化沙盒开发环境，从而利用Amazon Q Developer代理完成应用从开发到构建，再到上线部署。新的执行能力使开发者能够更快地迭代开发，做出更明智的调整，并借助安全、智能的平台满足业务需求。大家只需在VS Code或JetBrains中更新或安装免费Amazon Q Developer扩展就可以体验这一功能。欢迎大家继续关注小李哥的生成式AI应用安全系列，了解国际前沿的亚马逊云科技解决方案，关注我不要错过未来更多的干货内容！