Dokumentation Commerce Adobe Commerce as a Cloud Service

Tutorial zur Bewertungserweiterung

Last update: Wed Feb 25 2026 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Themen:
App Builder
Cloud

Erstellt für:

Fortgeschrittener
Entwickler

Dieses Tutorial führt Sie durch den Aufbau einer Produktbewertungserweiterung für Adobe Commerce as a Cloud Service mithilfe von Adobe App Builder und KI-unterstützten Entwicklungs-Tools.

Bevor Sie beginnen, absolvieren Sie die Voraussetzungen.

Voraussetzungen überprüfen

Stellen Sie sicher, dass die folgenden Voraussetzungen installiert sind:

# Check Node.js version (should be 22.x.x)
node --version

# Check npm version (should be 9.0.0 or higher)
npm --version

# Check Git installation
git --version

# Check Bash shell installation
bash --version

Wenn einer der vorherigen Befehle nicht die erwarteten Ergebnisse zurückgibt, finden Sie unter Voraussetzungen Anleitung.

Entwicklung von Erweiterungen

Dieser Abschnitt führt Sie durch die Entwicklung einer Bewertungserweiterung für Adobe Commerce as a Cloud Service mithilfe von KI-unterstützten Entwicklungstools.

Navigieren Sie zu Cursor > Settings > Cursor Settings > Tools & MCP und stellen Sie sicher, dass das commerce-extensibility-Toolset fehlerfrei aktiviert ist. Wenn Fehler angezeigt werden, schalten Sie das Toolset aus und ein.

Cursor-IDE-Einstellungen, für die das MCP Commerce-Extensibility-Toolset aktiviert ist {width="600" modal="regular"}

note note
NOTE
Bei der Arbeit mit KI-unterstützten Entwicklungs-Tools sollten Sie natürliche Variationen im Code und den vom Agenten generierten Antworten erwarten. Wenn Probleme mit dem Code auftreten, können Sie den Agenten jederzeit um Hilfe beim Debuggen bitten.

Wenn Sie dem Kontext des Cursors eine Dokumentation hinzugefügt haben, deaktivieren Sie diese:
- Navigieren Sie zu Cursor > Einstellungen > Cursor-Einstellungen > Indizierung und Dokumente und löschen Sie alle aufgelisteten Dokumentationen.
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Generieren von Code für eine Produktbewertungserweiterung:

Wählen Sie im Cursor-Chat-Fenster Agent-Modus aus.
Geben Sie die folgende Eingabeaufforderung ein:

code language-shell-session

code language-shell-session
`Implement an Adobe Commerce as a Cloud Service extension to handle Product Ratings. Implement a REST API to handle GET ratings requests. GET requests will have to support the following query parameters: sku -> product SKU`

Implement an Adobe Commerce as a Cloud Service extension to handle Product Ratings.

Implement a REST API to handle GET ratings requests.

GET requests will have to support the following query parameters:

sku -> product SKU

note note
NOTE
Wenn der Agent eine Suche in der Dokumentation anfordert, lassen Sie diese zu.

Beantworten Sie die Fragen des Agenten genau, damit er den besten Code generieren kann.

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Verwenden Sie den folgenden Beispieltext, um die Fragen des Agenten zu beantworten und randomisierte Bewertungsdaten einzurichten:

code language-shell-session

code language-shell-session
Yes, this headless extension is for Adobe Commerce as a Cloud Service storefront, but we do not need any authentication for the GET API because guest users should be able to use it on the storefront. This extension is called directly from the storefront, no async invocation, such as events or webhooks, is required. Start with just the GET API for now, we will implement other CRUD operations at a later time. We do not need a DB or storage mechanism right now, just return random ratings data between 1 and 5 and a ratings count between 1 and 1000. The API should only return the average rating for the product and the total number of ratings. We do not need to add tests right now.

Yes, this headless extension is for Adobe Commerce as a Cloud Service storefront,
but we do not need any authentication for the GET API because guest users should be able to use it on the storefront.

This extension is called directly from the storefront, no async invocation, such as events or webhooks, is required.

Start with just the GET API for now, we will implement other CRUD operations at a later time.

We do not need a DB or storage mechanism right now, just return random ratings data between 1 and 5 and a ratings count between 1 and 1000.

The API should only return the average rating for the product and the total number of ratings.
We do not need to add tests right now.

Der Agent erstellt eine requirements.md-Datei, die als Datenquelle für die Implementierung dient.

Vom KI-Agenten erstellte Datei Requirements.md mit Implementierungsdetails {width="600" modal="regular"}

Überprüfen Sie die requirements.md und überprüfen Sie den Plan.

Wenn alles korrekt aussieht, weisen Sie den Agenten an, zu Phase 2 - Architekturplanung zu wechseln.
Überprüfen Sie den Architekturplan.
Weisen Sie den Agenten an, mit der Code-Generierung fortzufahren.

Der Agent generiert den erforderlichen Code und stellt eine detaillierte Zusammenfassung der nächsten Schritte bereit.

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Lokale Tests

Bitten Sie den Agenten, Ihnen beim lokalen Testen des Codes zu helfen.

code language-shell-session
`Test the ratings API locally on a dev server using cURL.`

Befolgen Sie die Anweisungen des Agenten und bestätigen Sie, dass die API lokal funktioniert.

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Bereitstellen der Erweiterung

Nachdem Sie den generierten Code überprüft haben, stellen Sie die Erweiterung mithilfe der folgenden Eingabeaufforderung bereit:

code language-shell-session
`Deploy the ratings API.`

Der Agent führt vor der Bereitstellung eine Bewertung der Bereitschaft durch.

Checkliste zur Bewertung der Bereitschaft des KI-Agenten vor der Bereitstellung {width="600" modal="regular"}

Wenn Sie mit den Bewertungsergebnissen vertraut sind, weisen Sie den Agenten an, mit der Bereitstellung fortzufahren.

Der Agent verwendet das MCP-Toolkit, um automatisch zu überprüfen, zu erstellen und bereitzustellen.

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Nach der Bereitstellung

Sie können die API testen, bevor Sie sie in die Storefront integrieren. Der Agent sollte den Speicherort der neuen Aktion und eine Teststrategie angeben.

KI-Agent-Teststrategie mit bereitgestellter Aktions-URL und Testbefehlen {width="600" modal="regular"}

Sie können die API auch manuell mit cURL in einem Terminal testen:

curl -s "https://<your-site>.adobeioruntime.net/api/v1/web/ratings/ratings?sku=TEST-SKU-123"

Terminal mit erfolgreichem cURL-Test der bereitgestellten Bewertungs-API {width="600" modal="regular"}

Integration mit Edge Delivery Services

Um die Bewertungs-API in eine von Adobe Commerce unterstützte Edge Delivery Services-Storefront zu integrieren, bitten Sie den Agenten, einen Service-Vertrag mit den Anforderungen für die Bewertungs-API zu erstellen:

Create a service contract for the ratings api that I can pass on to the storefront agent. Name it RATINGS_API_CONTRACT.md

KI-Agent erstellt Servicevertragsdatei für Storefront-Integration {width="600" modal="regular"}

Markdown-Datei der Bewertungs-API mit Endpunkt- und Antwortdetails {width="600" modal="regular"}

Nächste Schritte

Nachdem Sie nun über den Vertrag für die Ratings-API verfügen, können Sie mit dem Erstellen des Frontend-Teils der Ratings-Erweiterung beginnen.

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