# 宣告式管線

宣告式管道讓您定義、設定及部署 Qlik Talend Data Integration 管道專案，完全以程式碼使用 YAML 檔案。您可以在任何整合開發環境或版本控制系統中編輯檔案，然後部署這些檔案來建立或更新專案。

## 何時使用宣告式管線

使用宣告式管線來推廣：

* 共同作業

* 持續整合／持續交付

* 可重複的部署到不同環境

* API 驅動的自動化

以下是一些典型使用案例：

* 在程式碼中定義管線，用於持續整合與開發自動化。

* 部署相同的管道組態，跨多個環境 (開發、驗證、生產)。

* 跨專案或團隊重複使用並分享管道定義。

* Automate 大規模專案建立，無需手動操作。

## 運作方式

一個管道專案由一組 YAML 檔案表示，這些檔案以資料夾結構組織，該結構反映了專案的任務和資料集。YAML 檔案更容易閱讀、查看差異、審查、重複使用，並建立自動化。

您可以匯出現有專案為 YAML 格式，編輯檔案，然後將其匯入以套用您的變更。如果專案已連線到版本控制，YAML 檔案會直接在您的 GitHub 存放庫中提供。

如需更多關於 YAML 檔案結構的資訊，請參閱 [擷取和編輯管道設定](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Retrieving-editing-pipeline-configuration.htm)。

資訊備註繫結檔案 (qtcp\_bindings\_definition.json 和 binding.json) 仍維持 JSON 格式，以與繫結 API 相容。對於舊版匯出或在現有的 GitHub 專案中，該檔案稱為 bindingTemplate.json 而非 qtcp\_bindings\_definition.json。

## 典型工作流程

在您開始之前，您必須設定您的開發環境和版本控制。如需詳細資訊，請參閱[開始使用宣告式管線](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Getting-started-declarative-pipelines.htm)。

一個典型的宣告式管道工作流程看起來像這樣：

1. 擷取管道設定

   您可以將現有專案匯出為 YAML、從版本控制中擷取，或從範本開始。

   [擷取和編輯管道設定](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Retrieving-editing-pipeline-configuration.htm)

2. 編輯管道組態

   修改您開發環境中的 YAML 檔案。您可以新增任務、變更來源選取項目及更新設定。

   [開發人員指南：宣告式管道](http://qlik.dev/manage/di-projects/declarative-pipelines/)

3. 驗證管道設定

   在部署管道之前，檢查檔案是否有語法和語義錯誤。

   [驗證管道組態](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Validating-pipeline-configuration.htm)

4. 部署管道配置

   匯入檔案以在 Qlik Talend Data Integration 中建立或更新專案。

   您也可以將檔案提交到版本控制，並在 Qlik Talend Data Integration 中的專案裡執行從版本控制套用。

   [部署管道組態](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Deploying-pipeline-configuration.htm)

## 與版本控制的關係

當專案連接到版本控制時，YAML 檔案會直接儲存在您的 GitHub 存放庫中。您可以編輯 GitHub 或任何 IDE 中的 YAML 檔案，然後將變更套用回專案。

如需了解有關將專案連接到版本控制的資訊，請參閱 [使用版本控制管理您的管道專案](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/VersionControl/Project-version-control.htm)。

資訊備註如果您有現有的專案已連接到版本控制並使用舊版 JSON 格式，您可以將其遷移到 YAML。如需詳細資訊，請參閱[將專案移轉至 YAML 格式](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DeclarativePipelines/Retrieving-editing-pipeline-configuration.htm#Migrate)。

## 使用 AI 助理來設定管線

使用 AI 助理 (例如 GitHub Copilot 或 Anthropic Claude) 來簡化 YAML 設定的建立與編輯。為確保準確度並符合專案標準，請追蹤以下最佳實務做法：

1. **選擇高效能模型** — 使用高階、大上下文模型 (例如，Anthropic Claude Sonnet 4.6 或更高版本)，而非標準或「自動」模型，以進行複雜的 YAML 生成和架構遵循。進階模型能正確解讀複雜的管道結構描述，並產生更精確的組態。

2. **設定專案專屬的 AI 指令** — 透過向模型提供專案背景資訊，提升 AI 生成組態的品質。在您的 VS Code 工作區根目錄中建立一個說明檔案。選擇下列項目之一：

   * CLAUDE.md （適用於 Anthropic Claude 程式碼延伸）

   * .github/copilot-instructions.md (適用於 GitHub Copilot)

   您的指示檔案內容應如下所示：

   ```
   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
   ```

## 搭配 AI 助理使用 Qlik MCP 工具

當您在您的租用戶中部署一個 Qlik MCP 伺服器時，AI 助理可以使用專用的 MCP 工具，以程式設計方式協助管理管道專案。

### 必要條件

* Qlik MCP 伺服器已部署在您的租用戶中

* 您擁有Qlik MCP：允許權限，此權限是透過自訂角色指派的

* 您有權限建立或編輯管道專案

* 一個支援 MCP 的 AI 用戶端（例如 VS Code 搭配 GitHub Copilot）已設定為使用 Qlik MCP 伺服器

### 資料管線可用的 MCP 功能

AI 助理可以使用以下功能來設定及管理管道專案：

* **搜尋空間** — 取得可用空間清單。

* **搜尋連線** — 取得可用資料連線的清單。

* **搜尋專案** — 取得現有管道專案的清單。

* **搜尋連線物件** — 從資料來源探索可用的資料表和檢視。

* **取得管道專案詳細資料** — 擷取專案繫結值。

### 相關資源

* 若要部署 MCP 伺服器，請參閱[Qlik MCP 伺服器](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikMCP/Qlik-MCP-server.htm)

* 如需詳細的 MCP 工具文件，請參閱 [Qlik MCP tools](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikMCP/Qlik-MCP-server-tools.htm)

* 有關權限要求，請參閱 [Qlik MCP 伺服器存取權限](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/QlikMCP/Qlik-MCP-Permissions.htm)