Sviluppo locale con strumenti AI local-development-with-ai-tools

Gli agenti di codifica IA (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot e strumenti simili) hanno un’ampia conoscenza delle tecnologie sottostanti di AEM (Java, OSGi, Sling, JCR, HTL), ma non conoscono necessariamente le best practice per la generazione di codice e configurazione o per il debug di problemi comuni di sviluppo AEM.

Quattro componenti complementari affrontano questo problema:

Consulta le esercitazioni di sviluppo basate sull’intelligenza artificiale per ulteriori istruzioni pratiche.

Puoi inviare un’e-mail a aemcs-ai-ide-tools-feedback@adobe.com con un feedback per contribuire allo sviluppo del prodotto.

AGENTS.md agentsmd

AGENTS.md è un file markdown nella directory principale del progetto AEM. Gli strumenti di codifica basate sull’intelligenza artificiale caricano automaticamente questo file all’inizio di ogni sessione, in modo da essere basato sull’esperienza di dominio essenziale dello stack Java di AEM Cloud Service (e non su altre soluzioni AEM come AEM 6.5 o Edge Delivery Services).

AGENTS.md non è un file statico copiato. Viene generata dall’abilità ensure-agents-md descritta nella sezione successiva di questo documento. L’abilità legge pom.xml per risolvere il nome del progetto, individuare i moduli e rilevare i componenti aggiuntivi installati, producendo un file personalizzato per il progetto specifico.

Abilità agente agent-skills

Le abilità sono set di istruzioni che codificano flussi di lavoro di sviluppo in più passaggi. Quando invocata, l’intelligenza artificiale segue la procedura dell’abilità anziché affidarsi esclusivamente alla conoscenza generale, producendo risultati coerenti e conformi alle convenzioni.

Adobe pubblica AEM as a Cloud Service skills nell’archivio adobe/skills:

Installa abilità install-skills

Scegli il metodo che corrisponde allo strumento di codifica AI. L’installazione delle abilità una volta le rende disponibili per tutti i progetti su quel computer. Per una procedura dettagliata concreta, consulta l’esercitazione Configurare AEM Agent Skills.

Claude Code claude-code

# Add the Adobe Skills marketplace (one-time setup)
/plugin marketplace add adobe/skills

# Install all available skills
/plugin install aem-cloud-service@adobe-skills

Competenze NPX npx-skills

# Install all available skills
npx skills add https://github.com/adobe/skills/tree/main/skills/aem/cloud-service --all

Aggiornamento (estensione CLI GitHub) upskill-github-cli-extension

# Install the gh-upskill extension (one-time setup)
gh extension install ai-ecoverse/gh-upskill

# Install all available skills
gh upskill adobe/skills --path plugins/aem/cloud-service --all

Utilizzare l’abilità Ensure-agents-md use-the-ensure-agents-md-skill

Dopo aver installato l’abilità, apri l’assistente AI in qualsiasi progetto AEM as a Cloud Service che non dispone ancora di AGENTS.md. L’abilità viene eseguita automaticamente prima di elaborare la prima richiesta, creando entrambi i file nella directory principale del progetto senza richiedere una chiamata esplicita.

Utilizzare l’abilità Crea-componente use-the-create-component-skill

Al primo utilizzo, l’abilità rileva automaticamente project, package e group da pom.xml e dai componenti esistenti e richiede di confermare i valori rilevati. Quindi crea .aem-skills-config.yaml nella directory principale del progetto. Non è richiesta alcuna configurazione manuale prima del primo utilizzo.

Se preferisci creare il file in anticipo, inserisci .aem-skills-config.yaml nella directory principale del progetto con la seguente struttura:

configured: true

project: "wknd"                                    # Check /apps/{project}/ or pom.xml
package: "com.adobe.aem.guides.wknd.core"          # Check core/pom.xml
group: "WKND Components"                           # Check existing component .content.xml files

Il file si trova all’esterno della directory delle abilità e non viene mai sovrascritto quando l’abilità viene aggiornata.

Descrivi il componente nella chat di IA:

Create an AEM component called "Hero Banner"

Dialog specification:
Title (title) - Textfield, mandatory
Subtitle (subtitle) - Textfield
Background Image (backgroundImage) - Fileupload
CTA Text (ctaText) - Textfield
CTA Link (ctaLink) - Pathfield

L’agente fa eco alle specifiche del campo per la conferma, quindi genera tutti i file dei componenti. I pattern supportati includono multicampo con elementi compositi nidificati, logica condizionale di visualizzazione/nascondere, estensione dei componenti core tramite Sling Resource Merger e test JUnit 5 con AEM Mocks. Il progetto può provenire da varie fonti, tra cui una descrizione testuale, un’immagine o un URL di progettazione Figma utilizzando il server MCP di Figma.

Per ulteriori informazioni, segui l’esercitazione Sviluppo di componenti con AEM Agent Skills.

Utilizzare l’abilità di migrazione use-the-migration-skill

L’abilità migration guida l’agente attraverso la migrazione del codice Java AEM e delle configurazioni OSGi ad AEM as a Cloud Service. Funziona un pattern alla volta: assegna un nome al pattern (ad esempio, scheduler o replication), indirizza l’agente ai risultati di Best Practices Analyzer, individua i file interessati nel progetto e applica le trasformazioni corrette in batch, mettendo in pausa per la revisione dopo ciascuno di essi.

I modelli supportati includono Sling Scheduler, ResourceChangeListener, Replication API, OSGi EventListener ed EventHandler, Assets API, correzioni di collegamento HTL e conversione della configurazione OSGi con segreti Cloud Manager ed estrazione delle variabili di ambiente.

Coppie di abilità con Cloud Migration MCP per recuperare i risultati direttamente da Cloud Acceleration Manager. Senza MCP configurato, l’abilità torna a un’esportazione CSV locale di BPA oppure puoi indirizzarla manualmente a file specifici.

Per le istruzioni complete di installazione e il riferimento al modello, consulta Migrazione del codice assistito da IA in AEM as a Cloud Service.

Utilizzare l’abilità Dispatcher use-the-dispatcher-skill

Richiama l’abilità del dispatcher per qualsiasi lavoro di configurazione Dispatcher o Apache HTTPD. L’abilità indirizza le richieste a una delle sei sottocompetenze specialistiche in base alla natura della richiesta:

Per richieste ampie o nuove, inizia con la sottoabilità workflow-orchestrator. Per un lavoro mirato, descrivi la preoccupazione specifica e gli itinerari di competenze allo specialista appropriato.

L’abilità del dispatcher gestisce l’orchestrazione e le linee guida per gli advisory. Il server MCP di Dispatcher, descritto nella sezione seguente, fornisce i sette strumenti di convalida e runtime utilizzati dall’abilità quando necessita di prove locali.

Utilizzare l’abilità di valutazione del codice (Beta) use-the-code-assessment-skill

Questa funzionalità è beta. Adobe ti incoraggia a fornire feedback inviando un’e-mail a aemcs-ai-ide-tools-feedback@adobe.com per modellare lo sviluppo del prodotto.

I rilasci di Beta possono contenere difetti e vengono forniti “COSÌ COME SONO” senza alcuna garanzia. Adobe non ha alcun obbligo di mantenere, correggere, aggiornare, modificare o altrimenti supportare (tramite i servizi di supporto Adobe o in altro modo) le versioni beta. Adobe consiglia ai clienti di prestare attenzione e di non affidarsi al corretto funzionamento o alle prestazioni delle versioni beta o a qualsiasi documentazione o materiale di accompagnamento. Le funzioni e le API in versione beta sono soggette a modifiche senza preavviso. Di conseguenza, qualsiasi utilizzo delle versioni beta è interamente a rischio del cliente.

L’abilità code-assessment rileva, analizza e corregge problemi di qualità del codice e di correttezza in un progetto AEM as a Cloud Service interamente nell’area di lavoro locale. Descrivi il problema e l’abilità indirizza la richiesta al flusso di lavoro di correzione appropriato.

I controlli supportati includono la modernizzazione dell’iniezione di dipendenze del modello Sling, l’aggiornamento delle dipendenze Maven obsolete, l’aggiunta di timeout mancanti alle chiamate HTTP in uscita, il limite delle query non limitate, le scheduler Sling, i listener di modifiche alle risorse, le API Replication e Assets e la gestione degli eventi JCR o OSGi, nonché l’analisi e la correzione dell’utilizzo di API AEM obsolete e rimosse, con ulteriori aggiunte nel tempo. A seconda del problema, l’abilità applica direttamente una correzione meccanica o ti guida attraverso una che richiede una chiamata di giudizio.

Per una revisione ampia o iniziale, chiedi all’abilità di valutare l’intero progetto: esegue ogni rilevatore, segnala tutti i risultati e applica correzioni di codice un pattern alla volta.

Per iniziare, apri una nuova chat di agente nel progetto AEM as a Cloud Service.

1. Rivedi il progetto. Chiedi un rapporto. L’abilità esegue il proprio analizzatore e restituisce i risultati in linea, raggruppati per pattern e gravità, con un piano di correzione consigliato. Al momento non viene modificato alcun codice.

scan my AEM project and report any code-quality issues

Per una chiamata più esplicita, assegna direttamente un nome all’abilità:

/code-assessment review my code for AEM as a Cloud Service issues

Per mettere a fuoco un singolo pattern, denominatelo nel prompt:

scan my project for unbounded queries

2. Applica correzioni, un pattern alla volta. Chiedi all’abilità di correggere un pattern specifico. Apporta le modifiche chirurgiche e ne verifica la compilazione. Le correzioni meccaniche si applicano direttamente; quelle guidate vi guidano attraverso ogni decisione.

apply unbounded-query

Non esegue mai commit o push, ma rivedi le differenze e i commit. Le correzioni di grandi dimensioni vengono eseguite in batch ripristinabili. Rispondere apply <pattern> per continuare.

Server AEM Quickstart MCP aem-quickstart-mcp-server

Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto che consente agli strumenti di codifica IA di connettersi a origini dati e servizi esterni. Il server MCP Quickstart di AEM è un pacchetto di contenuti che, una volta installato in un’istanza AEM SDK locale, espone i dati di runtime direttamente agli strumenti di intelligenza artificiale connessi, consentendo agli agenti di recuperare i registri, diagnosticare gli errori OSGi e controllare l’elaborazione delle richieste senza uscire dall’IDE.

Installare il pacchetto dei contenuti install-the-content-package

Scarica il pacchetto di contenuti dal portale di distribuzione software e installa com.adobe.aem:com.adobe.aem.mcp-server-contribs-content nel tuo Quickstart locale utilizzando Gestione pacchetti in /crx/packmgr.

Compatibilità: convalidata con AEM SDK 2026.2.24678.20260226T154829Z-260200 e versioni successive.

Strumenti disponibili available-tools

Configurare l’IDE configure-your-ide

Cursore cursor

In Impostazioni cursore, aggiungi un nuovo server MCP personalizzato:

"aem-cs-sdk": {
  "type": "streamable-http",
  "url": "http://localhost:4502/bin/mcp",
  "headers": {
    "Authorization": "Basic YWRtaW46YWRtaW4="
  }
}

Copilota GitHub con IntelliJ IDEA github-copilot-with-ihtellij-idea

Passa a Strumenti > Copilota GitHub > MCP (Model Context Protocol) e fai clic su Configura. Aggiungi:

"aem-cs-sdk": {
  "url": "http://localhost:4502/bin/mcp",
  "requestInit": {
    "headers": {
      "Authorization": "Basic YWRtaW46YWRtaW4="
    }
  }
}

Altri IDE other-ides

Qualsiasi client MCP può connettersi puntando a http://localhost:4502/bin/mcp con intestazione Authorization: Basic YWRtaW46YWRtaW4=. Configura le intestazioni personalizzate utilizzando le impostazioni MCP dell’IDE.

Server Dispatcher MCP dispatcher-mcp-server

Il server Dispatcher MCP è fornito in bundle con AEM Dispatcher SDK. Consente agli strumenti di intelligenza artificiale di convalidare la configurazione Dispatcher e Apache HTTPD, la gestione delle richieste di traccia e il comportamento della cache rispetto a un’istanza Dispatcher in esecuzione localmente in Docker.

A differenza dell’abilità del dispatcher, il server MCP di Dispatcher espone solo strumenti: sette strumenti MCP e nessun prompt o risorsa.

Prerequisiti prerequisites

Installare Dispatcher SDK install-the-dispatcher-sdk

macOS e Linux:

chmod +x aem-sdk-dispatcher-tools-<version>-unix.sh
./aem-sdk-dispatcher-tools-<version>-unix.sh
cd dispatcher-sdk-<version>
chmod +x ./bin/docker_run_mcp.sh
./bin/docker_run_mcp.sh test

Windows:

Expand-Archive aem-sdk-dispatcher-tools-<version>-windows.zip

Eseguire ./bin/docker_run_mcp.sh help per recuperare la configurazione IDE di copia e incolla e ./bin/docker_run_mcp.sh version per confermare la versione MCP e SDK nel bundle. Utilizza ./bin/docker_run_mcp.sh diagnose per analizzare i problemi di connettività.

Configura cursore configure-cursor

Aggiungi una voce aem-dispatcher-mcp a ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "aem-dispatcher-mcp": {
      "command": "<path_to_dispatcher_sdk>/bin/docker_run_mcp.sh",
      "env": {
        "DOCKER_API_VERSION": "1.43",
        "AEM_DEPLOYMENT_MODE": "cloud",
        "MCP_LOG_LEVEL": "trace",
        "MCP_LOG_FILE": "/tmp/dispatcher-mcp.log",
        "DISPATCHER_CONFIG_PATH": "<path_to_dispatcher_src>"
      }
    }
  }
}

Sostituisci <path_to_dispatcher_sdk> con il percorso di Dispatcher SDK estratto e <path_to_dispatcher_src> con la directory del dispatcher del progetto src. Impostare DISPATCHER_CONFIG_PATH sulla radice di configurazione che include i file in cui è definito /docroot. MCP_LOG_LEVEL e MCP_LOG_FILE sono impostazioni di debug facoltative. Se vedi client version 1.43 is too new, imposta DOCKER_API_VERSION su 1.41. Se altri server MCP sono già configurati, aggiungere la voce aem-dispatcher-mcp senza sostituirli. Riavvia cursore dopo il salvataggio.

Altri IDE possono essere configurati in modo simile. Il SDK docs/DispatcherMCP.md include esempi completi per Claude Desktop e VS Code.

Strumenti disponibili available-tools-dispatcher

La superficie MCP espone intenzionalmente solo questi sette strumenti; i prompt e le risorse rimangono nel livello abilità. La documentazione completa di riferimento è disponibile in docs/DispatcherMCP.md all’interno del SDK Dispatcher estratto.