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alexaiarchitect/agentcore-skills

Ein Projekt für Amazon Bedrock AgentCore inventarisieren und berichten, bevor du berätst. Findet vorhandene AgentCore-Ressourcen und deren Besitzer.

Was ist agentcore-skills?

Diese Fähigkeit führt eine gründliche, schreibgeschützte Bestandsaufnahme eines Projekt-Repositorys durch, um dessen Kompatibilität und Nutzung von Amazon Bedrock AgentCore zu bewerten. Sie identifiziert, welche Ressourcen von AgentCore verwaltet werden und welches Tool sie besitzt – ob Terraform (`aws_bedrockagentcore_*`/`awscc_*`), CDK-Konstrukte, die AgentCore-CLI (`agentcore.json`), das veraltete Starter-Kit (`.bedrock_agentcore.yaml`), boto3-Clients (`bedrock-agentcore`), das AgentCore Python SDK mit `@requires_access_token` sowie das jeweilige Agent-Framework (Strands, LangGraph, LangChain, Claude Agent SDK, CrewAI, OpenAI Agents, ADK oder Raw). Darüber hinaus erfasst sie MCP-Server, die API-Gateway-Routen und Lambdas hinter `/mcp`, Cognito-Pools, Clients und JWT-Authorizer, die AWS-Region und deren Service-Verfügbarkeit, die hashicorp/aws-Constraint und -Lock-Datei, Terragrunt sowie Lambda-Tracing. Die Ergebnisse werden im Bereich `DSC0xx` gemeldet. Diese Fähigkeit ist unverzichtbar, bevor andere AgentCore-Skills in einem unbekannten Projekt eingesetzt werden – sie beantwortet Fragen wie „Was habe ich hier?“, „Ist das auf AgentCore?“, „Welche Region nutzen wir?“, „Ist AgentCore in eu-central-1 verfügbar?“ und „Welches Framework verwendet dieser Agent?“. Sie vertraut auf datei- und zeilenscharfe Belege und markiert alles als „nicht aufgelöst“, wenn sie keine eindeutige Antwort liefern kann.

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

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Dokumentation

Ein AgentCore-Projekt entdecken

Die Entdeckung ist der Durchlauf, dem jede andere Fähigkeit vertraut. Sie antwortet mit Beweisen – einer Datei und Zeile für jede Behauptung – und sagt „nicht aufgelöst“, wenn sie keine Antwort geben kann, denn eine falsche Region oder ein übersehener Besitzer macht jeden späteren Schritt falsch: Ein in Terraform erzeugtes Gateway für eine Ressource, die bereits der AgentCore-CLI gehört, wird bei jedem Deployment mit dieser konkurrieren.

${CLAUDE_SKILL_DIR} wird von der Skill-Laufzeit auf das Verzeichnis dieser Fähigkeit gesetzt. Verwende es wörtlich in jedem untenstehenden Befehl; die Skripte einer benachbarten Fähigkeit liegen unter ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../<skill>/scripts/.

Ablauf

  1. Entdecken.

    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/discover.py <project>
    

    --json für die strukturierte Form; --focus agentcore,app,auth,region,terraform,tracing um einzuschränken. Richte es auf das Repository-Root, nicht auf ein Unterverzeichnis, damit Modulaufrufe und Terragrunt-Stacks aufgelöst werden.

  2. Berichte die Found-Blöcke in dieser Reihenfolge: AgentCore (Tore und Ressourcen), Anwendung (Framework, MCP-Server, /mcp-Routen und die dahinterliegende Lambda), Authentifizierung, Region (mit der Verfügbarkeitszeile), Terraform (Constraint, Lock, Terragrunt), Tracing. Dann Missing, dann Erkenntnisse.

  3. Optionen. Der Abschnitt Optionen des Berichts ist geordnet und enthält genau eine Empfehlung, jede mit ihrer Kostenstufe. Lies sie vor; erfinde keine neuen.

  4. Bestätige die nächste Fähigkeit mit AskUserQuestion, rufe sie dann mit Skill auf. Die Entdeckung selbst schreibt nie.

  5. Verifiziere nichts: Die Entdeckung hat keine Seiteneffekte zu prüfen. Falls der Benutzer eine Tatsache korrigiert (eine Region, einen Besitzer), führe die Entdeckung mit der korrigierten Eingabe erneut aus, anstatt den Bericht in Prosa zu überschreiben.

Wonach es sucht

FrageBelege, die es liestDetail
Ist irgendetwas auf AgentCore und wer besitzt es?.tf, CDK-Quellen, agentcore.json, .bedrock_agentcore.yaml, boto3-Aufrufewas-die-entdeckung-erkennt.md
Welches Framework und welcher MCP-Server?imports, Dekorateure, registerTool, FastMCPframework-signaturen.md
Welche Region, und was wird dort angeboten?Provider-Blöcke, Variablen-Standardwerte, Terragrunt, tfvarsdie Regionstabelle in lib/agentcore_skills/data/regions.json
Wie funktionieren Tokens heute?aws_cognito_*, aws_apigatewayv2_authorizerwas-die-entdeckung-erkennt.md

Der DSC0xx-Bereich

IdSchweregradAuslöser
DSC001Fehlernichts zu lesen: kein Terraform, kein Code, kein Container, kein Manifest
DSC002Warnunges konnte keine AWS-Region aufgelöst werden
DSC003Warnungeine Starter-Kit-Konfiguration (dessen CLI wird nicht mehr unterstützt)
DSC004WarnungAgentCore von mehr als einem Tool deklariert (Terraform, CDK, AgentCore-CLI)
DSC005Warnungein Kerndienst wird in der aufgelösten Region nicht angeboten

Entscheidungsregeln

  • Der nicht-aliassierte Provider entscheidet die Region. Ein aliassierter us_east_1-Provider für CloudFront-Zertifikate wird gelistet, nie ausgewählt.
  • Eine Route, die auf /mcp endet, ist der MCP-Endpunkt. Die dahinterliegende Lambda wird über die Integration gefunden, nicht über den Namen.
  • Abwesenheit ist „nicht gefunden“, niemals „existiert nicht“. Muster können in TypeScript keine Negation beweisen; sage, wonach gesucht wurde.

Skripte

BefehlMachtExit-Codes
scripts/discover.py <project> [--focus ...] [--json]die Inventur- und Lückenanalyse0 nichts blockierend, 1 Fehler, 2 ungültiges Ziel

Erledigungs-Checkliste

  • discover.py wurde gegen das Repository-Root ausgeführt und seine Ausgabe wurde gezeigt.
  • Die Region, ihre Belege und die Verfügbarkeitszeile wurden angegeben.
  • Jeder AgentCore-Besitzer (Terraform, CDK, AgentCore-CLI, Toolkit) wurde benannt, oder „noch keiner”.
  • Die empfohlene Option wurde mit ihrer Kostenstufe angeboten und der Benutzer hat gewählt.

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

>- Estimate what Amazon Bedrock AgentCore will cost per month from a usage profile, line by line with the formula for each line, and put a budget and a usage alarm around it. Prices the published AgentCore rate card (Gateway invocations, search and tool indexing; Identity token requests, free through Runtime or Gateway; Runtime vCPU-hours billed only while active and GB-hours; Memory short-term events — per 1,000 events until 2026-10-05, per GB from 2026-10-06 — and long-term records and retrievals; Evaluations tokens), prices model tokens only at the user's own per-1,000 rates, and lists what it does not price (Lambda, API Gateway, CloudWatch, X-Ray, DynamoDB) so the total is never mistaken for the bill. Generates an AWS Budget filtered to AgentCore with forecast and actual alerts, plus a CloudWatch alarm on gateway invocations, as Terraform after a dry run. Findings are the `CST0xx` band. Use when asked "what will AgentCore cost", "estimate the gateway bill", "is there a free tier", "memory pricing chang...

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...

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