本文介绍了Amazon Q Developer CLI，一款由亚马逊云科技推出的AI驱动的命令行工具，旨在辅助开发者进行编程和云资源管理。它通过自然语言处理，能够实现代码生成、解释和优化，简化亚马逊云科技资源的管理，并支持系统操作和开发工作流集成。文章还分享了使用Amazon Q CLI构建依赖包生命周期检查工具eol-check的实践经验，总结了使用技巧，并展望了AI工具对开发者工作方式的潜在改变和技能提升方向。

✨Amazon Q Developer CLI是亚马逊云科技推出的AI驱动的命令行工具，它通过自然语言交互，提供代码生成、解释和优化等功能，帮助开发者提高编程效率，简化云资源管理。

🛠️Amazon Q CLI能够生成和修改CloudFormation、CDK、Terraform等IaC配置文件，简化基础设施管理；还能执行系统命令并自动化常见任务，如批量文件处理、数据转换等。

🚀在实际应用中，Amazon Q CLI可以用于构建依赖包生命周期检查工具，通过对接endoflife.date网站的数据，帮助开发者快速、准确地检查项目依赖包的生命周期状态，提高软件供应链的安全性和可维护性。

💡使用Amazon Q CLI时，提供详尽的需求说明、保证文档和代码一致性、严谨地描述功能需求、控制单文件行数以及及时保存里程碑是提高效率的关键。

一、项目背景

在现代软件开发中，依赖包的生命周期管理是一个常被忽视但至关重要的环节。当前市面上没有一款专门检查代码中依赖包生命周期（EOL, End of Life）的工具，但存在一个第三方网站 endoflife.date，可以查询常用库的 EOL 时间。我发现许多开发团队往往使用已经过期或即将过期的依赖包，这些过期的依赖包可能存在以下问题：

缺少安全更新；不再获得技术支持；可能存在已知的安全漏洞；影响整体系统的稳定性和性能。

因此，我决定开发一个轻量级但功能强大的工具 eol-check，旨在帮助开发者快速、准确地检查项目依赖包的生命周期状态，提高软件供应链的安全性和可维护性。这个工具将直接对接 endoflife.date 网站的数据，为开发者提供实时、准确的依赖包生命周期信息。

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在探索解决方案的过程中，我决定借助 Amazon Q CLI 这一创新的 AI 开发辅助工具来构建 eol-check。Amazon Q CLI 提供了强大的 AI 驱动的代码生成和智能辅助能力，这为快速开发高效、准确的依赖包生命周期检查工具提供了绝佳的技术支持。通过利用 Amazon Q CLI 的自然语言理解和代码生成能力，我能够全面实现这个工具的所有功能。

二、什么是 Amazon Q Developer CLI

Amazon Q Developer CLI 是亚马逊云科技推出的一款命令行界面工具，为开发者提供 AI 驱动的编程和云资源管理辅助功能。它是 Amazon Q 产品家族中专为开发者设计的命令行工具，能够直接在终端中提供智能帮助。

1. 核心功能

基于自然语言的代码生成和问答能力；智能化的亚马逊云科技资源管理和操作；本地文件系统和命令执行支持；上下文感知的开发辅助。

2. 与其他 Amazon Q 产品线的关系和区别

Amazon Q Developer CLI 是 Amazon Q 产品家族的一部分，但与其他产品有明显区别：

Amazon Q Developer：IDE 插件形式，集成在开发环境中Amazon Q Business：企业级知识库和业务助手Amazon Q Developer CLI：专注于命令行体验，适合终端工作流

相比其他产品，CLI 版本更适合习惯命令行操作的开发者，提供了更直接的系统交互能力。

3. 技术架构概述

Amazon Q Developer CLI 采用客户端-服务器架构：

客户端：轻量级命令行工具，处理用户输入和输出展示服务端：由亚马逊云科技托管的 AI 模型和服务，处理自然语言理解和代码生成中间层：安全通信层，确保数据传输加密和用户认证

三、Amazon Q Developer CLI 能做些什么

1. 代码辅助功能

Amazon Q Developer CLI 提供了强大的代码辅助能力，帮助开发者提高编程效率：

代码补全和生成：通过自然语言描述需求，Q CLI 可以生成完整的代码片段、函数甚至整个模块。例如，只需输入”创建一个处理 S3 事件的 Lambda 函数”，它就能生成相应代码。代码解释和优化建议：开发者可以粘贴现有代码，要求 Q CLI 解释其功能或提供优化建议。它能识别性能瓶颈、安全隐患和最佳实践偏差，并给出改进建议。代码重构和转换：支持将代码从一种语言转换到另一种语言，或者将传统架构代码重构为云原生架构。例如，将 Java 8 代码升级到 Java 21，或将单体应用拆分为微服务。

2. 亚马逊云科技资源管理

作为亚马逊云科技原生工具，Q CLI 在云资源管理方面表现出色：

资源查询和状态检查：通过自然语言查询亚马逊云科技资源状态，如”显示所有运行中的 EC2 实例及其利用率”，无需记忆复杂的 Amazon CLI 命令。配置文件生成和修改：能够生成和修改 CloudFormation、CDK、Terraform 等 IaC 配置文件，简化基础设施管理。资源优化建议：分析现有亚马逊云科技资源配置，提供成本优化、性能提升和安全加固的建议。

3. 系统操作

Q CLI 能够执行各种系统级操作，简化开发者的日常工作：

文件系统操作：支持读取、写入和修改本地文件，帮助开发者快速处理文本和代码文件。命令执行和自动化：能够执行系统命令并自动化常见任务，如批量文件处理、数据转换等。故障排查和日志分析：协助分析日志文件，识别错误模式，并提供解决方案建议。

4. 开发工作流集成

Q CLI 设计为与现代开发工作流无缝集成：

与常见开发工具的集成：支持与 Git、Docker、npm/pip 等开发工具协同工作，增强现有工具链。CI/CD 流程支持：能够生成和优化 CI/CD 配置文件，帮助开发者构建自动化部署流程。

四、我如何打造这个工具

1. 软件安装

从官网下载 Q CLI，目前支持的操作系统包括：

macOS

提供 dmg 安装包

Linux

Ubuntu – 提供 deb 安装包其他（包括 Amazon Linux） – 使用 AppImage 安装，或者 zip 安装

Windows

安装 WSL（Windows Subsystem for Linux）使用 Linux 虚拟机

具体参考安装适用于命令行的 Amazon Q

2. 开始构建

2.1 使用 Q

打开命令行工具，执行 q login 命令，进行注册/登录，然后执行 q chat 开启交互界面。

按照我们的一般思路，简单描述我们的功能需求，我们先让 Q 先产生一份详细的产品规格说明书。

本例使用提示词使用：

我要用 python 写一个包依赖检查是否过期工具，这个工具会从 endoflife.date 上通过 API 获取软件版本过期信息，然后与指定目录中的项目依赖文件进行比对。工具需要支持 python，nodejs，java。生成一份详细的产品规格说明书，并生成代码。

经过一番等待，我们中间可能要按数次 y 以确认 Q 要执行的命令行。如果你想让 Q 一次性完成所有指令的执行，可以输入 t。

等待任务完成后，我们已经获得一份代码，并生成了 README.md 文件。

2.2 关于调试

如果发现代码运行失败，我们可以直接将运行错误信息复制过来，然后粘贴到 q chat 中，Q 会自动帮我们分析错误日志，并修复代码。

2.3 迭代与完善功能

排除运行错误后，然后我们需要测试一下这个工具。根据测试，我们可能会发现，工具只是简单从 java 的 pom.xml 中解析了中的依赖，但是没有检查依赖包的子依赖。

再使用提示词进行修改项目：

我发现现在检测只解析了 pom.xml 中解析了中的依赖，没有解析子依赖项目。检查并修复这个问题。同时检查 nodejs 和 python 项目是否存在同样问题，并修复。

经过等待一段时间，现在这个项目已经可以用 npm、pip、mvn 等工具来检查子依赖项，并去重后进行比对版本。到了这个时候，这个工具已经基本可用。

最后我们再优化一下交互功能和性能：

添加网络请求缓存功能，缓存时间可以配置。增加网络请求的连接池，并发数默认为 CPU 数*2。添加扫描进度条，提取项目名在扫描报告中，扫描的报告需要支持 text、json、html 格式，扫描结果的不同状态用 emoji 进行表示。添加 REAMDE 的中文版本。

等待 Q 的一番操作，最后我们就获得了 eol-check 这样一个工具。

3. 成果展示

该工具目前已经发布在了 pypi.org/project/eol…。

扫描报告示例

0.2.0 版本，还额外添加了 GUI 的部分，可以查看本地 Cache 的情况。使用 eol-check --ui 启动 GUI 界面。

GUI 界面

五、经验总结

在 Amazon Q CLI 几个小时的体验中，我总结了以下几点建议。

1. 提供详尽的需求说明

如果一开始我们对软件就有明确且详尽的功能说明文档，就可以减少任务调用的次数。以下情况 b 就会比 a 开发完成整体任务的对话次数少。虽然 a 和 b 在后期都需要进行继续优化调整，即便这样，b 总体耗时也会少很多。

a. 用 python 开发一个可以将程序依赖包对比 endoflife.date 上版本信息的程序。

b. 用 python 开发一个可以将程序依赖包和子依赖包对比 endoflife.date 上版本信息的程序，同时需要支持 java、python、nodejs 的项目。程序支持以多种格式进行结果报告的输出包括 text、json、html、csv。在检查过程中，应用程序会缓存网络请求的结果以优化下一次请求的速度。网络请求会使用多线程进行处理，默认线程数为 cpu 核心数*2。

2. 保证文档和代码一致

有时候代码和文档会出现不对齐的时候，可以让 Q 检查代码和文档是否一致。例如：“请根据 REAMME.md 文档检查代码和功能是否一致，如果不一致请更新文档。”

3. 尽量严谨地描述

功能需求不严谨的情况下，可能会生成一些硬编码，需要人工进行 review 发现，提出通用性改造的要求。例如我在实现 spring-boot-starter-parent 检查子依赖包 spring-boot 的时候，描述：“实现对 spring-boot-starter-parent 的子依赖包 spring-boot 的检查”。结果 Q 只对 spring-boot 这个包实现了硬编码的检查，而不是通用性的遍历子依赖的方式进行检查。这时候就需要人工检查并发现这个问题，然后及时提出修改建议。

4. 单文件行数不要过长

对于单文件非常长的时候，需要及时对 Q 提出优化代码的要求，减少单个文件的代码总行数。例如：“请根据单一功能的原则拆分源代码中的大文件。”拆分后的短小代码，在后续的修改中成功率会更高，步骤数更少。过长的代码可能导致 Q 阅读和修改代码的时候，只是进行了局部操作，忽略上了过长的上下文，导致局部逻辑正确，整体代码结构错乱，例如在一个 500 行的 python 代码中修改曾经出现，修改后的代码片段“缩进格式不正确”，然后 Q 会反复尝试修改以最小修改量来修复这个错误，最后花了很多时间迭代数十次才完成任务。

5. 及时保存里程碑

当我们完成一个里程碑任务的时候，建议使用 git commit 命令为项目保存状态，防止后续的连续开发过程中造成整体结构性的变化，导致项目无法正常运行。例如升级了某些依赖包的大版本，Q 又整体修改了一遍所有兼容代码后，发现这个依赖包出现了冲突无法使用，必须回退。这个时候用 git 的 commit 进行回滚，会比让 Q 来进行回滚处理，快得多。然后在下一次对 Q 提出要求的时候，将版本兼容问题同时写在“要求”里，则能更有效地让 Q 完成任务。

六、对开发工作未来的展望

1. 对开发者工作方式的潜在改变

AI 工具将重塑开发者的日常工作方式：

关注点从编码转向设计：开发者将花更多时间在系统设计和问题解决上，而不是编写样板代码。更快的原型开发：从想法到原型的时间大幅缩短，加速创新周期。知识获取方式变革：从查阅文档到直接询问工具，获取知识的方式更加直接和高效。团队协作模式转变：AI 工具将成为团队中的”虚拟成员”，参与代码审查和知识共享。

2. 技能提升和学习方向建议

为了在 AI 辅助开发时代保持竞争力，开发者应该：

培养系统思维：理解整体架构和系统设计原则，而不仅仅是编码技能。加强问题定义能力：清晰准确地定义问题是有效使用 AI 工具的关键。学习提示工程：掌握如何构建有效的提示，引导 AI 工具产生最佳结果。跨领域知识整合：将软件开发与领域专业知识结合，创造更有价值的解决方案。持续学习新兴技术：保持对 AI、云计算和软件工程新趋势的关注和学习。

我期望这篇文章不仅能帮助你了解 Amazon Q Developer CLI，更能启发你思考 AI 时代的软件开发方向。技术工具在不断进化，但核心始终是为人类创造价值。作为开发者，我们的使命是利用这些工具，构建更美好的数字世界。

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参考链接

Amazon Q Developer 官方文档

AWS 博客：Amazon Q Developer CLI 介绍

GitHub：Amazon Q Developer CLI 示例集

AWS re:Invent 2023：Amazon Q 相关演讲

开发者社区：Amazon Q 最佳实践讨论

本篇作者