Konveyor Architecture Developers IDE Git Repo Solution Server Konveyor AI Kantra Source Code Source Code NEW OLD Analysis Report Solved Examples Generated Patch Issuesとコード差分 Migration Hint
for Java is developed by Konveyor 参考: https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/migrate/appcat/overview?view=migrate 2021 License コード評価 (AppCAT for Java) は、Red Hat に よって作成および主導される 、Cloud Native Computing Foundation プロジェクト Konveyor 内の一連のコンポーネントに基づいて構築され ています。
Prompts from Valuable Assets Analysis Report Analysis Report Analysis Report Solved Examples Prompt RAG 1 コードだけでなく、静的コード分析 (Kantra)で提示された問題と過去の解決策から得られたコンテキストを LLMに提供 Issue to fix: "Stateless EJBs can be converted to a cdi bean by importing `jakarta.enterprise.context.ApplicationScoped` and replacing the `@Stateless` annotation with a scope eg `@ApplicationScoped`" Line number: 14 diff --git a/src/main/java/org/jboss/as/quickstarts/bmt/ManagedComponent.java b/src/main/java/org/jboss/as/quickstarts/bmt/ManagedComponent.java … -@Stateless -@TransactionManagement(TransactionManagementType.BEAN) -// tell the container not to manage transactions +@ApplicationScoped … Analysis Report Kantra(Analyzer Engine)が生成するレポートは、 RAGのインプットとなります Solved Examples 類似の解決済み課題にある差分コードをコンテキストとして LLMに追加で渡します Legacy Codes
Models Best Suited models: AmazonBedrock: &active environment: ## May have to use if no global `~/.aws/credentials` AWS_DEFAULT_REGION: us-east-1 provider: "ChatBedrock" args: model_id: "us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0" # Prefer using ~/.aws/credentials or environment variables instead of in-file secrets. # Uncomment only if needed for local testing (do not commit real values): # aws_access_key_id: "<your-access-key-id>" # aws_secret_access_key: "<your-secret-access-key>" active: *active Amazon Bedrock Azure OpenAI DeepSeek Google Gemini Ollama OpenAI OpenAI Compatible OpenShift AI Podman Desktop Example Provider Settings: Amazon Bedrock 複数のLLMの切り替え Konveyor AIのモデル設定( provider-settings.yaml ) にて、利 用するモデルを設定
Organizational Memory Solution Server Konveyor AI Konveyor AI Migration Hint マイグレーションヒントの生成 過去の修正データ（変更前後のコード差分、 LLMの解釈）から 実用的なマイグレーションヒントを抽出 MCPを活用した知識の共有 既存のインフラストラクチャに容易に組み込めるよう、 MCP サーバーとして実行 Konveyor AI Konveyor AI
holds the Potential for the Future Solution Server Konveyor AI Konveyor AI Konveyor AI Konveyor AI MCP 将来的な拡張性 MCPを介して、既存のインフラストラクチャへの組み込みを検討することができます コンテキストの標準化 過去の移行から学習し、将来の結果を改善するための知識 (Migration Hint)をLLM に適した形式で提供します これから 頑張る!!
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Konveyor AI with your applications https://github.com/konveyor/kai 📖 Explore the docs! https://github.com/konveyor/kai/tree/ main/docs 💻 Run through a demo! https://github.com/konveyor/kai/blob/ main/docs/scenarios/README.md 📈 View the Roadmap! https://github.com/konveyor/kai/blob/ main/ROADMAP.md#milestones
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