2.5. 生成代码修复建议示例

流程

1. 在 Visual Studio (VS) Code 中打开 my-Java 项目。
2. 从 VS Code 市场 下载用于应用程序扩展的红帽开发人员 Lightspeed。

3. 打开 Commandopenmpi:

   1. 在 Windows 和 Linux 系统中键入 Ctrl+Shift+P。
   2. 在 Mac 系统中键入 Cmd+Shift+P。
4. 键入 Preferences: Open Settings (UI)，以打开 VS Code 设置，然后选择 Extensions > MTA。
5. 选择 Gen AI:Agent Mode。
6. 在 Red Hat Developer Lightspeed for MTA 扩展中，单击 Open Analysis View。
7. 键入 MTA: 在 Command:8443 中管理 Analysis Profile 以打开分析配置集页面。

8. 配置以下字段：

   1. Profile Name: 输入配置集名称
   2. 目标技术 ：quarkus
   3. 自定义规则 ：如果要在运行分析时包含自定义规则，请选择自定义规则。默认情况下，用于 MTA 的 Red Hat Developer Lightspeed 为 quarkus 启用默认规则。
9. 关闭配置文件管理器。
10. 键入 MTA：在 CommandNVME 中打开 Gen AI model provider 配置文件。

11. 在 provider-settings 文件中配置以下内容并关闭它：

    models:
      openshift-example-model: &active
        environment:
          OPENAI_API_KEY: "<Server's OPENAI_API_KEY>"
          CA_BUNDLE: "<Servers CA Bundle path>"
        provider: "ChatOpenAI"
        args:
          model: "my-model"
          configuration:
            baseURL: "https://<serving-name>-<data-science-project-name>.apps.konveyor-ai.example.com/v1"

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    注意

    如果您计划使用不同的 LLM 提供程序，则必须更改 provider-setting 配置。

12. 键入 MTA: 在命令 resources 中打开分析 视图。
13. 点 Start 启动 MTA RPC 服务器。
14. 选择您配置的配置集。

15. 点 Run Analysis 扫描 Java 应用程序。

    MTA 识别代码中的问题。

16. 点击问题中的解决方案图标( )来请求解决问题的建议。

    Red Hat Developer Lightspeed 用于 MTA 流传输问题描述、解决问题的代码更改的预览，以及要进行更改的文件。

    您可以查看编辑器中的代码更改，并接受或拒绝更改。如果您接受更改，Red Hat Developer Lightspeed for MTA 会创建一个接受的代码更改的新文件。

17. 点 Continue 以允许 Red Hat Developer Lightspeed for MTA 运行后续分析。

    这种分析会检测 lint 问题、编译问题或您接受建议的代码更改时可能出现的诊断问题。

    重复审阅并接受或拒绝解析。如果您允许直到所有问题都解决，则 Red Hat Developer Lightspeed 将继续运行扫描的重复迭代。