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基于Amazon Q的Agentic AI驱动的遗留代码现代化（VSCode扩展）
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
该项目利用Amazon Q开发者和Agentic AI实现遗留代码的现代化，支持多语言转换。用户通过Streamlit界面上传代码，系统自动选择AI代理进行转换，生成并存储现代化代码。项目提供全面日志记录，确保转换过程可追溯，提升代码可维护性和安全性。
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关键要点
- 该项目利用Amazon Q开发者和Agentic AI实现遗留代码的现代化，支持多语言转换。
- 用户通过Streamlit界面上传代码，系统自动选择AI代理进行转换。
- 生成的现代化代码被存储在指定目录中，确保可追溯性。
- 项目支持多种遗留语言，包括COBOL、Fortran、Pascal和Assembly。
- 目标语言包括Python、C++、Java和C。
- 系统提供全面的日志记录，确保转换过程可审计。
- Streamlit前端简化了用户界面，方便用户上传文件和选择语言。
- Amazon Q Developer在项目中自动化遗留代码转换，生成必要的配置文件。
- 项目文档包括项目流程、结构和使用说明，确保代码执行的一致性。
- 结合CrewAI的模块化代理结构，提供了可扩展和稳健的遗留代码现代化框架。
❓
延伸问答
这个项目如何实现遗留代码的现代化？
该项目通过用户上传遗留代码，系统自动选择AI代理进行转换，生成现代化代码并存储。
支持哪些遗留语言和目标语言？
支持的遗留语言包括COBOL、Fortran、Pascal和Assembly，目标语言包括Python、C++、Java和C。
用户如何使用Streamlit界面上传代码？
用户通过Streamlit界面上传遗留代码文件，并选择目标语言，界面简化了操作流程。
项目如何确保代码转换的可追溯性？
项目提供全面的日志记录，确保每个转换步骤都可追溯和审计。
Amazon Q Developer在项目中扮演什么角色？
Amazon Q Developer用于自动化遗留代码转换，生成必要的配置文件和主应用逻辑。
项目的文档包含哪些内容？
项目文档包括项目流程、结构和使用说明，确保代码执行的一致性。
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