alexaiarchitect/agentcore-skills

Inventorier un projet pour Amazon Bedrock AgentCore et faire un rapport avant de conseiller. Détecte les ressources AgentCore existantes et l'outil qui les possède.

Qu'est-ce que agentcore-skills ?

Cette compétence (skill) est un outil d'inventaire et d'audit en lecture seule conçu pour les projets Amazon Bedrock AgentCore. Elle analyse un dépôt pour identifier toutes les ressources AgentCore existantes et, surtout, déterminer quel outil les possède (Terraform, CDK, AgentCore CLI, boto3, SDK Python AgentCore, etc.). Elle détecte également le framework agent (Strands, LangGraph, LangChain, Claude Agent SDK, CrewAI, OpenAI Agents, ADK), les serveurs MCP avec leurs routes API Gateway et Lambdas, les pools Cognito, la région AWS et la disponibilité des services, les contraintes Terraform et Terragrunt, et le traçage Lambda. Essentielle avant d'utiliser toute autre compétence AgentCore sur un projet inconnu, elle garantit que les décisions ultérieures (comme la génération de ressources) ne créent pas de conflits de propriété. Le rapport structuré inclut des sections Found (trouvé), Missing (manquant) et Options (recommandations) avec des niveaux de coût, et utilise une nomenclature d'identifiants DSC0xx pour signaler les anomalies. La compétence est exécutée via un script `discover.py` qui doit être lancé à la racine du projet pour résoudre correctement les appels de modules et les stacks Terragrunt. Le rapport doit être présenté dans un ordre spécifique, suivi d'une confirmation utilisateur avant d'invoquer la prochaine compétence.

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

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Documentation

Découvrir un projet AgentCore

La découverte est le socle que toutes les autres compétences considèrent comme fiable. Elle répond avec des preuves — un fichier et une ligne pour chaque affirmation — et dit « non résolu » lorsqu'elle ne peut pas répondre, car une région erronée ou un propriétaire manqué rend chaque étape ultérieure fausse : une passerelle générée en Terraform pour une ressource que l'AgentCore CLI possède déjà entrera en conflit à chaque déploiement.

${CLAUDE_SKILL_DIR} est défini par l'environnement d'exécution de la compétence vers le répertoire de cette compétence. Utilisez-le textuellement dans chaque commande ci-dessous ; les scripts d'une compétence sœur se trouvent dans ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../<skill>/scripts/.

Flux

  1. Découvrir.

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

    --json pour la forme structurée ; --focus agentcore,app,auth,region,terraform,tracing pour la restreindre. Pointez-la vers la racine du dépôt, pas vers un sous-répertoire, afin que les appels de modules et les stacks Terragrunt se résolvent.

  2. Rapporter les blocs Found dans cet ordre : AgentCore (portes et ressources), application (framework, serveurs MCP, routes /mcp et la Lambda derrière), authentification, région (avec la ligne de disponibilité), Terraform (contrainte, lock, Terragrunt), traçage. Ensuite Missing, puis les constatations.

  3. Options. La section Options du rapport est ordonnée et contient exactement une recommandation, chacune avec son niveau de coût. Lisez-les ; n'en inventez pas de nouvelles.

  4. Confirmer la compétence suivante avec AskUserQuestion, puis invoquez-la avec Skill. La découverte elle-même n'écrit jamais.

  5. Ne rien vérifier : la découverte n'a aucun effet secondaire à vérifier. Si l'utilisateur corrige un fait (une région, un propriétaire), relancez avec l'entrée corrigée plutôt que de modifier le rapport en prose.

Ce qu'elle recherche

QuestionPreuves luesDétail
Y a-t-il quelque chose sur AgentCore, et qui le possède ?.tf, sources CDK, agentcore.json, .bedrock_agentcore.yaml, appels boto3ce-que-la-découverte-détecte.md
Quel framework et serveur MCP ?imports, décorateurs, registerTool, FastMCPsignatures-framework.md
Quelle région, et qu'y est offert ?blocs provider, valeurs par défaut des variables, Terragrunt, tfvarsla table des régions dans lib/agentcore_skills/data/regions.json
Comment fonctionnent les jetons aujourd'hui ?aws_cognito_*, aws_apigatewayv2_authorizerce-que-la-découverte-détecte.md

La bande DSC0xx

IdGravitéDéclencheur
DSC001erreurrien à lire : pas de Terraform, code, conteneur ou manifeste
DSC002avertissementaucune région AWS n'a pu être résolue
DSC003avertissementune configuration starter-toolkit (son CLI n'est plus supporté)
DSC004avertissementAgentCore déclaré par plus d'un outil (Terraform, CDK, AgentCore CLI)
DSC005avertissementun service central n'est pas offert dans la région résolue

Règles de décision

  • Le provider non aliasé décide de la région. Un provider aliasé us_east_1 pour les certificats CloudFront est listé, jamais choisi.
  • Une route se terminant par /mcp est le point de terminaison MCP. La Lambda derrière est trouvée via l'intégration, pas par son nom.
  • L'absence est « non trouvé », jamais « n'existe pas ». Les motifs ne peuvent pas prouver une négative en TypeScript ; dites ce qui a été recherché.

Scripts

CommandeFaitCodes de sortie
scripts/discover.py <project> [--focus ...] [--json]le rapport d'inventaire et d'écart0 rien de bloquant, 1 erreurs, 2 mauvaise cible

Liste de vérification d'achèvement

  • discover.py a été exécuté sur la racine du dépôt et sa sortie a été affichée.
  • La région, sa preuve et la ligne de disponibilité ont été énoncées.
  • Chaque propriétaire AgentCore (Terraform, CDK, AgentCore CLI, toolkit) a été nommé, ou « aucun pour l'instant ».
  • L'option recommandée a été proposée avec son niveau de coût, et l'utilisateur a choisi.

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 ...

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>- 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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