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alexaiarchitect/agentcore-skills

Schätzt die monatlichen Kosten von Amazon Bedrock AgentCore anhand eines Nutzungsprofils, Zeile für Zeile mit der Formel für jede Zeile, und erstellt ein Budget sowie einen Nutzungsalarm. Bepreist die veröffentlichte AgentCore-Preisliste (Gateway-Aufrufe, Such- und Tool-Indizierung; Identity-Token-Anfragen, kostenlos über Runtime oder Gateway; Runtime-vCPU-Stunden, nur abgerechnet bei Aktivität, und GB-Stunden; Memory-Kurzzeitergebnisse – pro 1.000 Ereignisse bis 2026-10-05, pro GB ab dem 2026-10-06 – sowie Langzeitspeicher und Abrufe; Evaluierungs-Token), bepreist Modell-Token nur zu den eigenen Sätzen des Benutzers pro 1.000 und listet auf, was nicht bepreist wird (Lambda, API Gateway, CloudWatch, X-Ray, DynamoDB), damit die Gesamtsumme nie mit der Rechnung verwechselt wird. Generiert ein auf AgentCore gefiltertes AWS-Budget mit Prognose- und Ist-Alarmen sowie einen CloudWatch-Alarm für Gateway-Aufrufe als Terraform nach einem Probelauf. Ergebnisse liegen im Bereich `CST0xx`. Verwenden, wenn gefragt wird „Was kostet AgentCore?“, „Gateway-Rechnung schätzen?“, „Gibt es einen kostenlosen Tarif?“, „Speicherpreisänderung...“

Was ist agentcore-skills?

Diese Skill-Datei (`agentcore-skills`) zu `alexaiarchitect/agentcore-skills` bietet eine umfassende, ehrliche Kostenschätzung für Amazon Bedrock AgentCore auf Basis eines benutzerdefinierten Nutzungsprofils. Sie bepreist jede Dimension der offiziellen AgentCore-Preisliste (z.B. Gateway-Aufrufe, Laufzeit-vCPU-Stunden, Speicherereignisse) transparent Zeile für Zeile mit Formeln und listet explizit ausgeschlossene Dienste wie Lambda, API Gateway, CloudWatch, X-Ray und DynamoDB auf, um sicherzustellen, dass die Schätzung nie mit der tatsächlichen Rechnung verwechselt wird. Die Skill unterstützt die Generierung eines AWS-Budgets (gefiltert auf AgentCore) mit Alarmen für Prognose und Ist-Werte sowie eines CloudWatch-Alarms für Gateway-Aufrufe, die bei Bedarf als Terraform nach einem Probelauf ausgegeben werden. Ergebnisse werden als Befunde im Bereich `CST0xx` klassifiziert (z.B. `CST001: Region ohne Gateway`, `CST002: nicht bepreiste Dienste`, `CST004: veraltete Preisliste`). Der Arbeitsablauf umfasst das Erstellen eines Nutzungsprofils durch Fragen des Benutzers (Beispielvorlage), Ausführen des Kostenschätzungs-Skripts (mit optionalem Stichtag für die Speicherpreisliste ab 2026-10-06), Melden der Ergebnisse als reine AgentCore-Positionen und optional das Generieren eines Budget- und Alarmmoduls.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alexaiarchitect/agentcore-skills/tree/HEAD/skills/agentcore-cost

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Dokumentation

Was kostet AgentCore?

AgentCore berechnet jeden Dienst nach seiner eigenen Dimension, und die Dienste, die ein gateway-basiertes Lambda am häufigsten nutzt (Lambda, API Gateway, CloudWatch, X-Ray), sind überhaupt nicht Teil von AgentCore. Eine ehrliche Schätzung bepreist daher genau das, was die AgentCore-Preisliste abdeckt, zeigt die Berechnungen und listet auf, was ausgelassen wird.

${CLAUDE_SKILL_DIR} wird von der Skill-Laufzeit auf das eigene Verzeichnis dieses Skills gesetzt. Verwende es wörtlich in jedem folgenden Befehl; die Skripte eines Geschwister-Skills befinden sich unter ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../<skill>/scripts/.

Ablauf

  1. Erstelle ein Profil mit dem Benutzer. Beginne mit dem Beispiel und frage nach den Zahlen, die die Kosten treiben: Anfragen pro Tag, Tool-Aufrufe pro Anfrage, Laufzeit-Sitzungen und deren Dauer, Speicherereignisse und -aufzeichnungen. Felder: usage-profile.md.

    cp ${CLAUDE_SKILL_DIR}/assets/profile.example.json ./agentcore-profile.json
    

    Das Schreiben des Profils ist ein Datei-Schreibvorgang: Bestätige es zuerst.

  2. Schätze.

    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/cost_estimate.py agentcore-profile.json
    

    --as-of 2026-10-06 für die neue Speicherpreisliste; --json für die Zeilen.

  3. Berichte die Gesamtsumme als „nur AgentCore-Positionen", die Aufschlüsselung pro Dienst, die größte Position und ihre Formel sowie die Liste der nicht bepreisten Dienste. Zitiere die Preisquellen und das Prüfdatum; jeder Wert ist eine Listenpreisschätzung.

  4. Optionen: ein Budget- und Alarmmodul (kostenlos zu generieren); ein günstigeres Design für die größte Position (z. B. keine semantische Suche, weniger Speicherstrategien); nichts. Bestätige mit AskUserQuestion, dann:

    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/gen_budget.py <projekt> --monthly-usd 20 --email [email protected] --profile agentcore-profile.json --dry-run
    
  5. Überprüfe mit review.py am Projekt nach dem Schreiben.

Der Bereich CST0xx

IDSchweregradAuslöser
CST001warndie Region des Profils bietet kein Gateway an
CST002infowas nicht bepreist wird (immer aufgelistet)
CST003infoSpeicher wird nach der Preisliste pro Ereignis berechnet, die am 2026-10-05 endet
CST004warndie Preisliste ist mehr als 90 Tage älter als --as-of
CST005infodie Seite veröffentlicht eine Preisliste, keine regionalen Preise
CST010infodas Projekt hat bereits Budgets

Entscheidungsregeln

  • Bezeichne die Gesamtsumme niemals als „die Rechnung". Es sind die AgentCore-Positionen zum Listenpreis.
  • Modell-Token sind die Zahlen des Benutzers. Die Bedrock-Modellpreise variieren je nach Modell und Region; das Profil liefert sie oder sie werden weggelassen.
  • Identität über Runtime oder Gateway ist kostenlos; außerhalb davon kostet es $0,010 pro 1.000 Anfragen.
  • Alarme sind besser als Budgets, um Kostenausreißer zu stoppen. Budgets hinken um Stunden hinterher; ein Aufruf-Alarm feuert innerhalb der Stunde.

Referenzen

FrageDatei
Jede Preisdimension mit Preis und Datumpricing-dimensions.md
Das Profilformat, Feld für Feldusage-profile.md
Das Budget- und Alarmmodulbudget-alarms.md

Skripte

BefehlFunktionExit-Codes
scripts/cost_estimate.py <profile.json> [--as-of DATUM] [--json]die zeilenweise Schätzung0 geschätzt, 2 ungültiges Profil
scripts/gen_budget.py <projekt> --monthly-usd N [--email E] [--profile P] [--dry-run] [--force] [--json]Budget + Aufruf-Alarm-Modul0 geplant/geschrieben, 1 nichts getan, 2 ungültige Argumente

Erledigungs-Checkliste

  • Die Zahlen des Profils stammen vom Benutzer, und die Datei wurde nur nach Bestätigung geschrieben.
  • Die Schätzung wurde als reine AgentCore-Positionen gemeldet, mit der Liste der nicht bepreisten Dienste.
  • Die Preisquelle und das Prüfdatum wurden zitiert; das Datum der Speicherpreisliste wurde angewendet.
  • Ein eventuelles Budgetmodul wurde als Schreibplan angezeigt und vor dem Schreiben bestätigt.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

alexaiarchitect/agentcore-skills

>- Put Amazon Bedrock AgentCore infrastructure behind a plan-only CI gate. Generates a GitHub Actions workflow that, on pull requests touching the infrastructure, runs the static AgentCore review (`ACR0xx`), `terraform fmt -check`, `init`, `validate`, a saved `plan` (Terraform or Terragrunt) with a read-only OIDC role, `show -json`, and the plan policy (`CI0xx`: no delete or replace of memories, gateways, credential providers, workload identities, user pools or tables without an explicit per-address allowance; no `*` on `*`; no gateway with `authorizer_type = NONE`; pinned MCP revisions), then uploads the plan JSON. Nothing in it applies. The plugin's stdlib-only library is vendored into `ci/agentcore/` so the job needs nothing from the plugin, and action pins are reused from the repository's own SHA-pinned workflows. `policy_check.py` also runs locally on any saved plan. Use when asked to "add CI for the AgentCore Terraform", "gate the plan", "block destructive changes", "policy check the plan", "plan on ...

alexaiarchitect/agentcore-skills

>- Scaffold Amazon Bedrock AgentCore resources as infrastructure as code: a Runtime (ECR repository, service role, `aws_bedrockagentcore_agent_runtime` with a JWT authorizer and lifecycle settings), a Gateway (role, JWT authorizer, pinned MCP revisions, one target), Identity (Cognito M2M client plus an OAuth2 credential provider with write-only secrets) or Memory (memory, strategies, customer-managed key). Terraform modules are the default and the recommendation; a TypeScript CDK stack with the `aws-bedrockagentcore` L1 constructs and the AgentCore CLI (`@aws/agentcore`) commands are offered for teams already on them. Every write is shown as a plan first (`--dry-run`), existing files are never overwritten without `--force`, and nothing is planned or applied. Use when asked to "create an AgentCore runtime", "scaffold a gateway", "add AgentCore memory", "write the Terraform for AgentCore", "start a new AgentCore stack", or "give me the CDK for this". Don't use for a gateway in front of an existing Lambda, HT...

alexaiarchitect/agentcore-skills

>- Plan the deployment of Amazon Bedrock AgentCore infrastructure and its rollback, and hand the user the exact commands — never running them. Finds the root module (or Terragrunt stack) that actually reaches the AgentCore resources, orders what comes up (identity and roles, then gateway, runtime and memory, then targets and strategies, then log delivery), flags where a first apply trips (IAM propagation, creation-only semantic search, Transaction Search before TRACES delivery, an old provider lock, no remote backend), checks published quotas (targets per gateway, tools per target), and emits init / validate / plan-to-file / show -json / policy check / apply of that saved plan, the post-apply checks, and the rollback for each kind of change. Findings are the `DPL0xx` band; the cost tier is `aws` because the commands create billable resources. Use when asked to "deploy the gateway", "apply this", "what order do I apply in", "how do I roll back", "will this hit a quota", "give me the terraform commands". Don...

alexaiarchitect/agentcore-skills

>- Inventory a project for Amazon Bedrock AgentCore work and report before advising. Finds existing AgentCore resources and which tool owns them (Terraform `aws_bedrockagentcore_*`/`awscc_*`, CDK constructs, the AgentCore CLI's `agentcore.json`, the deprecated starter toolkit's `.bedrock_agentcore.yaml`, boto3 `bedrock-agentcore` clients, the AgentCore Python SDK and `@requires_access_token`), the agent framework (Strands, LangGraph, LangChain, Claude Agent SDK, CrewAI, OpenAI Agents, ADK, raw), MCP servers and the API Gateway routes and Lambdas behind `/mcp`, Cognito pools, clients and JWT authorizers, the AWS region and per-service availability there, the hashicorp/aws constraint and lock, Terragrunt, and Lambda tracing. Read-only; findings are the `DSC0xx` band. Use when asked "what do I have", "is this on AgentCore", "inventory this repo", "which region are we in", "is AgentCore available in eu-central-1", "what framework is this agent", or before any other AgentCore skill on an unfamiliar project. Don...

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