# Декларативные конвейеры Декларативные конвейеры позволяют определять, настраивать и развертывать Qlik Talend Data Integration проекты конвейеров полностью в коде, используя файлы YAML. Вы редактируете файлы в любой интегрированной среде разработки или системе контроля версий, затем развертываете их для создания или обновления проектов. ## Когда использовать декларативные конвейеры Используйте декларативные конвейеры для продвижения: * Совместная работа * Непрерывная интеграция / Непрерывная доставка * Повторяемое развертывание в различные среды * Управляемая API автоматизация Ниже приведены некоторые типичные варианты использования: * Определяйте конвейеры в коде для автоматизации непрерывной интеграции и разработки. * Развертывайте идентичные конфигурации конвейера в нескольких средах (разработка, верификация, производство). * Повторно используйте и делитесь определениями конвейеров между проектами или командами. * Automate создание крупномасштабных проектов без ручного труда. ## Принципы работы Проект конвейера представлен в виде набора YAML-файлов, организованных в структуру папок, которая отражает задачи и наборы данных проекта. Файлы YAML легче читать, просматривать различия, проверять, повторно использовать и создавать автоматизацию. Вы можете экспортировать существующий проект в формате YAML, редактировать файлы и импортировать их обратно, чтобы применить изменения. Если проект подключен к системе контроля версий, файлы YAML напрямую доступны в вашем GitHub репозитории. Дополнительные сведения о структуре файла YAML см. [Получение и редактирование конфигурации конвейера](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Retrieving-editing-pipeline-configuration.htm). Примечание к информацииФайлы привязки (qtcp\_bindings\_definition.json и binding.json) остаются в формате JSON для совместимости с API привязок. Для устаревшего экспорта или в существующих проектах GitHub файл называется bindingTemplate.json, а не qtcp\_bindings\_definition.json. ## Типичный рабочий процесс Прежде чем начать, вы должны настроить вашу среду разработки и систему контроля версий. Для получения дополнительной информации см. раздел [Начало работы с декларативными пайплайнами](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Getting-started-declarative-pipelines.htm). Типичный декларативный конвейерный рабочий процесс выглядит следующим образом: 1. Получить конфигурацию конвейера Вы можете экспортировать существующий проект в формате YAML, получить его из системы контроля версий или начать с шаблона. [Получение и редактирование конфигурации конвейера](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Retrieving-editing-pipeline-configuration.htm) 2. Редактировать конфигурацию конвейера Измените файлы YAML в вашей среде разработки. Вы можете добавлять задачи, изменять выбор источников и обновлять настройки. [Руководство для разработчика: декларативные проекты](http://qlik.dev/manage/di-projects/declarative-pipelines/) 3. Проверить конфигурацию конвейера проверьте файлы на наличие синтаксических и семантических ошибок перед развертыванием конвейера. [Проверка конфигурации конвейера](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Validating-pipeline-configuration.htm) 4. Развернуть конфигурацию конвейера Импортируйте файлы для создания или обновления проекта в Qlik Talend Data Integration. Вы также можете зафиксировать файлы в систему контроля версий и выполнить применение из системы контроля версий в проекте в Qlik Talend Data Integration. [Развертывание конфигурации конвейера](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Deploying-pipeline-configuration.htm) ## Связь с системами контроля версий Когда проект подключен к системе контроля версий, файлы YAML хранятся непосредственно в вашем GitHub репозиторий. Вы можете редактировать YAML-файлы в GitHub или в любой IDE, а затем применить изменения обратно к проекту. Для получения информации о подключении проекта к системе контроля версий, см. [Управление проектами конвейера с контролем версий](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/VersionControl/Project-version-control.htm). Примечание к информацииЕсли у вас есть существующий проект, который подключен к системе контроля версий и использует устаревший формат JSON, вы можете перенести его в YAML. Для получения дополнительной информации см. раздел [Миграция проекта в формат YAML](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Retrieving-editing-pipeline-configuration.htm#Migrate). ## Использование ИИ-помощников для настройки конвейеров Используйте помощников ИИ (таких как GitHub Copilot или Anthropic Claude) для оптимизации создания и редактирования конфигураций YAML. Чтобы обеспечить Точность и соблюдение стандартов проекта, следуйте этим рекомендациям: 1. **Выберите высокопроизводительную модель** — Используйте премиальную модель с большим контекстом (например, Anthropic Claude Sonnet 4.6 или выше) вместо стандартной или «автоматической» модели для сложной генерации YAML и соблюдения схемы. Продвинутые модели корректно интерпретируют сложные схемы конвейеров и производят более точные конфигурации. 2. **Настроить инструкции ИИ для конкретного проекта** — Улучшить качество конфигурации, сгенерированной ИИ, предоставляя модели контекст проекта. Создайте файл инструкций в корне вашей рабочей области VS Code. Выберите один из следующих вариантов: * CLAUDE.md (для расширения Anthropic Claude Code) * .github/copilot-instructions.md (для GitHub Copilot) Содержимое вашего файла инструкций должно быть следующим: ``` This is a Qlik Talend Cloud Pipeline (QTCP) project. Before any project advice or YAML edits, I MUST read the source of truth first: https://raw.githubusercontent.com/qlik-oss/schemas/refs/heads/main/qtcp/ai-instructions.md ``` ## Использование ИИ-помощников с Qlik инструментами MCP Когда вы развернете Qlik MCP-сервер в вашем клиенте, помощники ИИ могут использовать специализированные инструменты MCP для программного управления проектами конвейеров. ### Предварительные требования * Qlik Сервер MCP развернут в вашем клиенте * У вас есть разрешение Qlik MCP: Разрешено, назначенное через настраиваемую роль * У вас есть разрешения на создание или редактирование проектов конвейера * Клиент ИИ с поддержкой MCP (например, VS Code с GitHub Copilot) настроен на использование Qlik сервера MCP ### Доступные возможности MCP для конвейеров данных Помощники ИИ могут использовать следующие возможности для настройки и управления проектами конвейера: * **Поиск помещений** — Получить список доступных помещений. * **Поиск подключений** — Получить список доступных подключений к данным. * **Поиск проектов** — Получить список существующих проектов конвейера. * **Поиск объектов подключения** — Обнаружение доступных таблиц и представлений из источника данных. * **Получить детали проекта конвейера** — Получить значения привязки проекта. ### Связанные ресурсы * Чтобы развернуть сервер MCP, см. раздел [Qlik сервер MCP](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikMCP/Qlik-MCP-server.htm) * Для подробной документации по инструментам MCP см. [Qlik MCP tools](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikMCP/Qlik-MCP-server-tools.htm) * Требования к разрешениям см. в [Qlik доступ и разрешения сервера MCP](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikMCP/Qlik-MCP-Permissions.htm)