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alexaiarchitect/agentcore-skills

Amazon Bedrock AgentCore 인프라 배포 시퀀스, 할당량, 명령어, 롤백을 계획하고, 명령어를 직접 실행하지 않고 사용자에게 정확한 명령어를 전달합니다.

agentcore-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 Amazon Bedrock AgentCore 인프라 배포를 계획하고 롤백하는 데 필요한 정확한 Terraform/Terragrunt 명령어를 생성하지만, 절대 실행하지는 않습니다. AgentCore 리소스에 실제로 도달하는 루트 모듈(또는 Terragrunt 스택)을 자동으로 찾고, 배포 순서(ID 및 역할, 게이트웨이, 런타임 및 메모리, 대상 및 전략, 로그 전달 순)를 정리하며, 최초 적용 시 문제가 발생할 수 있는 지점(IAM 전파 지연, 생성 전용 의미론적 검색, TRACES 전달 전 Transaction Search 필요, 오래된 Provider 잠금, 원격 백엔드 누락 등)을 식별하고, 게시된 할당량(게이트웨이당 대상 수, 대상당 도구 수)을 확인합니다. 이 모든 정보를 기반으로 init, validate, plan-to-file, show -json, policy check, 저장된 plan 파일의 apply, 적용 후 검증, 그리고 각 변경 유형에 대한 롤백 명령어를 순서대로 생성합니다. 발견 사항은 `DPL0xx` 대역으로 보고되며, 비용 등급은 `aws`입니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 AI 어시스턴트 환경에서 사용자가 '게이트웨이 배포', '적용', '적용 순서', '롤백 방법', '할당량 확인', 'Terraform 명령어 제공' 등을 요청할 때 활성화되어, 사용자가 직접 명령어를 실행하도록 안내합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alexaiarchitect/agentcore-skills/tree/HEAD/skills/agentcore-deploy

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문서

AgentCore 배포: 시퀀스, 할당량, 명령어, 롤백

배포는 이 플러그인이 더 이상 스스로 실행하지 않고 조언만 하는 단계입니다. Terraform은 이미 리소스를 참조 관계에 따라 정렬합니다. 하지만 어떤 루트를 계획해야 하는지, 그래프 외부의 이유로 최초 적용 시 어떤 것이 실패할지, 나중에 변경할 수 없는 설정은 무엇인지, 그리고 되돌리는 방법은 알려주지 않습니다. 이 스킬은 아무것도 작성하거나 실행하지 않습니다: 명령어를 출력하면 사용자가 직접 실행합니다.

${CLAUDE_SKILL_DIR}은 스킬 런타임에 의해 이 스킬 자체의 디렉터리로 설정됩니다. 아래 모든 명령어에서 이를 그대로 사용하세요; 형제 스킬의 스크립트는 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../<skill>/scripts/에 있습니다.

흐름

  1. 먼저 검토. 오류 위에 배포 계획을 세우는 것은 오류를 배포하겠다는 계획입니다:

    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../agentcore-review/scripts/review.py <project>
    
  2. 배포를 계획합니다.

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

    --root DIR (발견된 루트가 배포할 루트가 아닌 경우 – Provider 제약, 잠금, 리전 및 스테이지는 해당 루트의 것으로 간주); --plan-file NAME; --json. 명령어는 출력된 setup 줄에 설정된 $AGENTCORE_PLUGIN으로 플러그인을 지정합니다.

  3. 보고 루트 모듈, 스테이지, DPL 발견 사항, 명령어, 롤백 순서로 보고합니다. 비용 등급을 명시하세요: 이 명령어들은 사용자 계정에 청구 가능한 리소스를 생성합니다.

  4. 옵션: (1, 권장) 사용자가 init → validate → plan to file → show -json → 정책 검사를 실행하고 정책 출력을 붙여넣습니다; (2) 읽은 후, 사용자는 해당 저장된 plan 파일을 적용합니다. 각 단계를 AskUserQuestion으로 확인하고, 절대 하나의 단계로 축소하지 마세요.

  5. 확인 사용자가 성공적인 적용을 보고한 후: /agentcore:agentcore-verify로 전환합니다.

DPL0xx 대역

Id심각도트리거
DPL001경고원격 백엔드 없음 (Terragrunt도 없음)
DPL002오류게시된 할당량 초과 (게이트웨이당 대상 수, 대상당 도구 수)
DPL003정보역할과 게이트웨이를 한 번의 적용으로 처리: IAM 전파로 첫 번째 시도가 실패할 수 있음
DPL004정보의미론적 검색은 생성 전용
DPL005정보Terragrunt 스택: 명령어는 terragrunt 사용
DPL006경고hashicorp/aws가 6.55.0 미만으로 잠김
DPL007정보TRACES 전달을 위해 먼저 Transaction Search를 활성화해야 함
DPL008정보선택한 루트가 hashicorp/aws 버전 제약 조건을 선언하지 않음

결정 규칙

  • 저장된 plan을 적용하고, 절대 -auto-approve를 사용하지 마세요. 사용자가 읽은 plan이 실행되는 plan입니다.
  • 적용 전 정책 검사. policy_check.py는 명시적인 --allow-replace 없이 메모리, 게이트웨이, 자격 증명 제공자, 사용자 풀의 삭제를 거부합니다.
  • -target은 최초 배포가 아닌 롤백용입니다. 최초 적용이 IAM 전파로 실패하면, 동일한 적용을 다시 실행하세요.
  • 롤백은 삭제가 아닌 되돌리기로 수행합니다. 상태 저장 리소스(사용자, 대화, 비밀)는 롤백 대상에 절대 포함되지 않습니다.

참조

질문파일
스테이지 순서, 최초 적용 실패 지점, Terragruntapply-sequencing.md
배포 시 중요한 AgentCore 할당량quotas.md
변경 유형별 롤백; 절대 삭제하지 말아야 할 것rollback.md

스크립트

명령어기능종료 코드
scripts/deploy_plan.py <project> [--root DIR] [--plan-file F] [--json]루트, 스테이지, DPL 발견 사항, 명령어, 롤백0 오류 없음, 1 오류 있음, 2 Terraform 없음

완료 체크리스트

  • review.py가 먼저 실행되었고, 그 오류가 사용자에 의해 해결되거나 수락되었습니다.
  • deploy_plan.py가 실행되었고, 루트 모듈이 사용자와 확인되었습니다.
  • 어떤 명령어도 전달되기 전에 비용 등급(aws)이 명시되었습니다.
  • 사용자가 apply 전에 plan → show -json → policy check를 실행했습니다.
  • 저장된 plan 파일만 사용자에 의해 적용되었으며, 어시스턴트가 명령어를 실행하지 않았습니다.
  • 이 변경 사항에 대한 롤백이 적용 전에 명시되었습니다.

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

>- 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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