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发布者：产品主管Pavan Bhat和技术主管Hrishi Dok
今天，我们正式推出Amazon Devices Builder Tools (ADBT) for AI，旨在加快优质Fire TV应用的开发速度。ADBT for AI是一套适用于Fire TV的AI驱动开发工具，包含了ADBT模型上下文协议 (MCP) 服务器技能和智能体技能。这些功能让Claude、Cursor和Kiro等编程智能体能够了解Fire TV相关专业知识和最佳实践，从而在开发和调试任务中杜绝猜测。
无论您是构建Fire TV应用的新手，还是经验丰富的电视应用开发者，Builder Tools for AI都能帮助您更快、更轻松地完成整个开发工作流程。现在，Builder Tools for AI支持功能集成（更确切地说是应用内购买功能）以及远程文档搜索和检索，对Vega OS和Fire OS都适用。 对于WebView和React Native应用类型，还支持从Fire OS到Vega的应用迁移快速启动工作流。对于搭载Vega OS的设备，Builder Tools for AI还额外支持性能调试、崩溃调试和媒体播放器工作流。对于在Fire OS上进行构建的开发者，性能调试、Fire OS SDK升级和其他多项集成即将上线。
AI助手掌握特定领域的知识后，才能发挥出最佳水平。“开箱即用”的大语言模型会偏向适合移动及网页应用开发的最佳实践，而常常遗漏电视应用开发的细微差别： 方向键导航、焦点管理、适合10英尺观看距离的用户界面设计、媒体管道集成，或是推荐用于Fire TV的模式。如果脱离这一上下文，AI助手就会退回到不适合客厅环境模式，并且需要开发者不断进行修正，引导它们朝着正确的方向努力。
我们正是要缩小这方面的差距。借助Builder Tools for AI，编程助手能够洞察Fire TV应用构建的细微差别，从而让您能够更快地构建优质Fire TV应用。
Builder Tools for AI可以助力您完成整个开发工作流程，从启用到功能集成、性能优化和崩溃调试等高级用例都不在话下。只需运行一个命令，即可在您的计算机上安装所有必须的功能，包括MCP和各项技能。您无需思考应该使用哪项功能，智能体会根据您给出的提示自动选择合适的工作流和技能。下表重点介绍了一些示例，更多详细信息请参阅Amazon Devices Builder Tools for AI文档。
启用
启用并设置Vega应用开发环境
示例提示:
- Help me setup the Vega SDK
（帮我设置Vega SDK） - Help me setup the Vega app project
（帮我设置Vega应用项目）
开发任务
使用自然语言执行各项常见开发任务
示例提示:
- Help me validate my manifest file
（帮我验证我的清单文件） - Guide me to implement focus management for my Vega app
（指导我在我的Vega应用中实现焦点管理） - Implement Carousel for my app
（在我的应用中实现轮播）
应用迁移（从Fire OS到Vega）- Beta测试版
将Fire OS WebView和RN应用迁移到Vega应用，同时保持视觉效果和功能的一致性
示例提示:
- Port my Fire OS Web app to a Vega Web app
（将我的Fire OS网页应用迁移到Vega网页应用） - Convert my Fire OS RN app to a Vega RN App
（将我的Fire OS RN应用转换为Vega RN应用）
功能集成
在Vega或Fire OS应用中集成和测试亚马逊应用商店应用内购买 (IAP) SDK
示例提示:
- Help me integrate IAP in my Vega app
（帮我在我的Vega应用中集成IAP） - Help me integrate IAP in my Fire OS app
（帮我在我的Fire OS应用中集成IAP）
性能
诊断和修复性能问题
示例提示:
- Help me fix frame drops and jank in my Vega app
（帮我修复我的Vega应用的掉帧和卡顿问题） - Can you help me minimize unnecessary re-renders in my app?
（能不能帮我最大限度减少我的应用内不必要的重新渲染？）
崩溃分析
利用自动崩溃报告 (ACR) 分析来诊断JavaScript、Native和低内存杀手 (LMK) 崩溃
示例提示:
- Why did my app crash
（我的应用为什么崩溃） - Help me analyze this ACR file
（帮我分析这个ACR文件）
文档搜索
Search content from developer.amazon.com（搜索来自developer.amazon.com的内容）
示例提示:
- What are the submission requirements for my app?
（我的应用需要满足哪些提交要求？）
媒体播放器
升级Shaka播放器
示例提示:
- Implement headless media playback architecture for my Vega app
（在我的Vega应用中实现无头媒体播放架构） - Update Shaka Player from version x to version y for my Vega app
（将我的应用内的Shaka播放器从版本x更新为版本y）
Builder Tools for AI的早期采用者更快地完成了崩溃和性能调试、功能集成 (IAP) 和应用迁移（从Fire OS网页应用到Vega）。他们这样说：
“在静默失败和边缘案例崩溃的调试与解决方面，将Builder Tools MCP服务器用于Cursor真是帮了大忙。日志捕获与分析曾经需要几天时间，现在有了这些AI驱动的开发工具，只需几小时就能完成。”
——Paramount软件工程师Will
“借助Builder Tools for AI，我们得以将集成IAP所需的整体工作量从数周减少至几小时。该过程通常需要四周，包括文档阅读、设置、编程和测试。得益于MCP和AI驱动的开发，我们用了将近三小时就完成了该过程。”
——Sony LIV工程经理Saikumar Sanikala
Builder Tools for AI的各项功能不会收集、传输或存储您的任何机密信息，包括代码示例、提示、项目文件或任何其他开发者数据。Builder Tools与您的AI助手之间的所有交互均在本地发生，智能体需要查找相关文档（例如从developer.amazon.com获取公开文档）的情况除外。
Amazon Devices Builder Tools for AI现已上线。要开始使用，请创建一个亚马逊开发者账户（如果尚未创建），并确保您使用的是兼容MCP的AI编程助手，例如Claude Code、Cursor或Kiro。然后在您的终端运行以下命令：
npx -y @amazon-devices/amazon-devices-buildertools-mcp init-context
此操作可下载、安装并配置所有受支持的AI功能，包括MCP和各项技能。您的设置会自动保持最新状态：每次会话都会检查最新功能并提示您下载最新更新（如有），因此您将始终使用最新工作流。
我们还提供了适用于React Native等多种开源框架的社区技能。要对这些技能做出贡献，帮助社区技能库发展壮大，请参阅设备智能体技能GitHub存储库了解更多详细信息。
我们致力于帮助您以更快速度构建面向亚马逊设备的优质应用。这是我们发布的第一个主版本，我们也正在积极扩充我们支持的技能和工作流。我们正努力了解哪些功能最适合包括您在内的众多TV应用开发者，您的反馈将对我们接下来构建的工具产生直接影响。欢迎访问Amazon Devices Builder Tools for AI开始使用，并加入亚马逊开发者社区分享您的想法。
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