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alexaiarchitect/agentcore-skills

Coloca la infraestructura de Amazon Bedrock AgentCore detrás de una compuerta CI de solo planificación. Genera un flujo de trabajo de GitHub Actions que, en pull requests que toquen la infraestructura, ejecuta la revisión estática de AgentCore (ACR0xx), terraform fmt -check, init, validate, un plan guardado (Terraform o Terragrunt) con un rol OIDC de solo lectura, show -json, y la política del plan (CI0xx: sin eliminación ni reemplazo de memorias, puertas de enlace, proveedores de credenciales, identidades de carga de trabajo, grupos de usuarios o tablas sin una autorización explícita por dirección; sin * sobre *; sin puerta de enlace con authorizer_type = NONE; revisiones MCP fijadas), y luego sube el JSON del plan. Nada de esto se aplica. La biblioteca estándar del plugin está empaquetada en ci/agentcore/ para que el job no necesite nada del plugin, y los pines de acciones se reutilizan de los flujos de trabajo del repositorio con SHA fijo. policy_check.py también se ejecuta localmente sobre cualquier plan guardado. Úsalo cuando te pidan

¿Qué es agentcore-skills?

Esta skill de agente proporciona un flujo de trabajo de CI de solo planificación para infraestructura de Amazon Bedrock AgentCore desplegada con Terraform o Terragrunt. Su propósito principal es detectar y bloquear cambios destructivos costosos (como la eliminación o reemplazo de memorias, puertas de enlace, proveedores de credenciales, identidades de carga de trabajo, grupos de usuario o tablas DynamoDB) antes de que se apliquen. El flujo de trabajo generado ejecuta una serie de pasos en cada pull request que modifica la infraestructura: revisión estática con ACR0xx, formateo de Terraform, inicialización, validación, generación de un plan guardado con un rol OIDC de solo lectura, exportación a JSON y verificación de políticas (códigos CI0xx). La skill está diseñada para GitHub Actions, pero también permite ejecutar la verificación de políticas localmente usando Python. El plugin incluye su propia lógica empaquetada en `ci/agentcore/` para no depender de instalaciones externas, y reutiliza los pines de acciones SHA del repositorio para la seguridad.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofAgent Workflows
npx skills add https://github.com/alexaiarchitect/agentcore-skills/tree/HEAD/skills/agentcore-ci

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Documentación

CI de solo planificación con compuertas de política

Los errores costosos de AgentCore son visibles en un plan: una memoria que sería reemplazada (todas las conversaciones perdidas), una puerta de enlace que sería reemplazada (una nueva URL para cada cliente), un rol que lo otorga todo. Una solicitud de extracción es el lugar más barato para detenerlos, y un plan es el artefacto correcto para verificar: es lo que realmente sucedería.

${CLAUDE_SKILL_DIR} lo establece el runtime de la skill en el directorio propio de esta skill. Úsalo textualmente en cada comando a continuación; los scripts de una skill hermana están en ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../<skill>/scripts/.

Flujo

  1. Planificar el flujo de trabajo, solo lectura:

    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/gen_ci.py <proyecto> --dry-run

    --tf-root para la pila a planificar (por defecto: la raíz que alcanza los recursos de AgentCore), --role-var para la variable de GitHub que contiene el rol del plan (por defecto AWS_PLAN_ROLE_ARN), --region, --terraform.

  2. Informar la raíz, Terraform o Terragrunt, los pines encontrados (o CI010 si se usan los fallbacks), y la nota del rol (CI011).

  3. Opciones: escribir el flujo de trabajo y el verificador empaquetado (gratis); ejecutar primero la política sobre un plan guardado existente (gratis). Confirmar con AskUserQuestion, luego escribir.

  4. Probar la compuerta localmente sobre un plan que el usuario haya producido:

    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/policy_check.py agentcore.plan.json

    --allow-replace <dirección> solo para un reemplazo que un humano haya revisado.

  5. Verificar que el ejecutor empaquetado funciona desde la raíz del repositorio: python3 ci/agentcore/run.py review ..

La banda CI0xx

IdGravedadDisparador
CI001errorel plan elimina o reemplaza una memoria, puerta de enlace, proveedor de credenciales, identidad de carga de trabajo, grupo de usuarios de Cognito o tabla DynamoDB
CI002erroruna política IAM planificada permite * sobre *
CI003erroruna puerta de enlace planificada con authorizer_type = "NONE"
CI004advertenciauna puerta de enlace planificada sin supported_versions
CI005informativoel plan no tiene cambios
CI006informativolos recursos AgentCore que crea el plan (la superficie de facturación)
CI010informativono hay acciones con SHA fijo en el repositorio; se usan pines de respaldo
CI011informativoel rol del job del plan debe ser de solo lectura

Reglas de decisión

  • La CI planifica; los humanos aplican. El flujo de trabajo no tiene un trabajo de aplicación, y el rol del plan no debería poder escribir.
  • Las autorizaciones son por dirección. --allow-replace nombra un solo recurso; no existe el "permitir todo".
  • Fijar acciones a SHAs. Reutilizar los pines del repositorio; los fallbacks son los que el repositorio del primer usuario tenía el 2026-10-05, etiquetados con tags.
  • Empaquetado, no instalado. ci/agentcore/ es Python 3.10+ simple; actualizar el plugin significa volver a ejecutar gen_ci.py --force y revisar la diferencia.

Referencias

PreguntaArchivo
El flujo de trabajo, paso a paso; roles; Terragruntplan-only-ci.md
Cada regla de política, por qué y cómo permitir una excepción revisadapolicy-gates.md

Scripts

ComandoHaceCódigos de salida
scripts/gen_ci.py <proyecto> [--tf-root D] [--role-var V] [--dry-run] [--force] [--json]El flujo de trabajo más ci/agentcore/0 escrito/planificado, 1 nada, 2 argumentos incorrectos
scripts/policy_check.py <plan.json> [--allow-replace DIR ...] [--json]La compuerta CI0xx sobre un plan guardado0 pasa, 1 error de política, 2 no es un plan

Lista de verificación de finalización

  • El flujo de trabajo se mostró como un plan de escritura y se confirmó antes de escribir.
  • No tiene un paso de aplicación, y el rol del plan se describió como de solo lectura.
  • policy_check.py se ejecutó sobre un plan real, o se le indicó al usuario cómo hacerlo.
  • El ejecutor empaquetado se probó desde la raíz del repositorio.

Individual skills in this repo

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

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...

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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