aws / aws/amazon-q-developer-cli
Feature Request: Amazon Q Personas for Role-Based AI Assistance
- Vorherrschende Sprache
- Rust
- Sterne
- 2k
- Forks
- 439
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
### Checks
- [x] I have searched [github.com/aws/amazon-q-developer-cli/issues](https://github.com/aws/amazon-q-developer-cli/issues?q=) and there are no duplicates of my issue
### Operating system
macOS 15.5.0 (24F74)
### Expected behaviour
Users should be able to define and toggle between different personas (e.g., frontend, security, QA engineer) when interacting with Q. Each persona would pre-configure approach, knowledge focus, and response style for specific engineering disciplines. Implementation could include:
- Predefined personas for common roles (frontend, backend, security, QA, DevOps)
- User-customizable personas for team-specific needs
- Simple invocation methods like `q chat --persona security` or `@frontend` tags as you are writing a prompt I could say @frontend please focus on the following.
- Persona-specific knowledge prioritization (e.g., security persona emphasizes threat modeling, frontend persona focuses on performance and accessibility)
This would eliminate the need to repeatedly explain context and role in each interaction, streamlining workflows for developers who work across multiple domains or in teams with distinct responsibilities.
### Actual behaviour
-
### Steps to reproduce
-
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Beginne mit der Durchsicht des q chat-Befehls und der vorgeschlagenen @frontend-Prompt-Syntax. Definiere die Persona-Konfiguration, integrierte und benutzerdefinierte Rollen sowie das Aufrufverhalten; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn Benutzer Personas wechseln und rollenbezogene Antworten erhalten können. In diesem Issue sind keine Implementierungsdateien oder Tests angegeben.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- rust
- Bereich
- ai, cli
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100