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alexaiarchitect/agentcore-skills

프로젝트를 검사하여 Amazon Bedrock AgentCore 작업에 필요한 인벤토리를 제공하고, 조언하기 전에 보고합니다. 기존 AgentCore 리소스와 해당 리소스를 소유한 도구를 찾아냅니다.

agentcore-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 Amazon Bedrock AgentCore 프로젝트를 분석하기 위한 '발견(Discovery)' 패스입니다. 다른 모든 AgentCore 스킬이 신뢰하는 기반 단계로, 코드베이스에서 AgentCore 관련 리소스를 소유한 도구(예: Terraform, CDK, AgentCore CLI, boto3 등)를 식별하고, 사용 중인 에이전트 프레임워크(Strands, LangGraph, LangChain 등), MCP 서버, API Gateway 경로, Cognito 인증 설정, AWS 리전 및 서비스 가용성, Terraform 제약 조건 등을 상세히 조사합니다. 이 스킬은 읽기 전용이며, 발견된 내용은 DSC0xx 대역의 코드로 보고됩니다. 프로젝트가 낯설 때 '무엇이 있나요?', '이게 AgentCore 위에 있나요?', '리전이 무엇인가요?'와 같은 질문을 받거나 다른 AgentCore 스킬을 호출하기 전에 사용되어야 합니다. 잘못된 리전이나 소유자 정보로 인해 이후 단계가 모두 틀어지는 것을 방지합니다.

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

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문서

AgentCore 프로젝트 발견하기

발견(Discovery)은 다른 모든 스킬이 신뢰하는 패스입니다. 모든 주장에 대해 증거(파일과 라인 번호)를 제시하며, 답할 수 없을 때는 "해결되지 않음"이라고 말합니다. 잘못된 리전이나 소유자 정보는 이후 모든 단계를 틀리게 만들기 때문입니다. 예를 들어 AgentCore CLI가 이미 소유한 리소스에 대해 Terraform으로 게이트웨이를 생성하면 배포할 때마다 충돌이 발생합니다.

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

흐름

  1. 발견(Discover).

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

    --json은 구조화된 형태로, --focus agentcore,app,auth,region,terraform,tracing은 범위를 좁힙니다. 모듈 호출과 Terragrunt 스택이 올바르게 확인되도록 하위 디렉토리가 아닌 리포지토리 루트를 가리키세요.

  2. 보고(Report) Found 블록을 다음 순서로 작성합니다: AgentCore(문과 리소스), 애플리케이션(프레임워크, MCP 서버, /mcp 경로 및 그 뒤의 Lambda), 인증(auth), 리전(region)(가용성 행 포함), Terraform(제약 조건, lock, Terragrunt), 추적(tracing). 그 다음 Missing, 마지막으로 발견(findings) 항목입니다.

  3. 옵션(Options). 보고서의 Options 섹션은 정렬되어 있으며 정확히 하나의 권장 사항과 각각의 비용 계층이 있습니다. 이를 읽고; 새로운 것을 임의로 만들지 마세요.

  4. 확인(Confirm) 다음 스킬을 AskUserQuestion으로 확인한 후 Skill로 호출합니다. 발견(Discovery) 자체는 절대 쓰기 작업을 수행하지 않습니다.

  5. 검증(Verify) 하지 않음: 발견에는 확인할 부작용이 없습니다. 사용자가 사실(리전, 소유자)을 수정하면, 보고서를 문장으로 덮어쓰지 말고 수정된 입력으로 다시 실행하세요.

찾는 항목

질문읽는 증거상세 정보
AgentCore 위에 있는 것이 있으며, 누가 소유하나요?.tf, CDK 소스, agentcore.json, .bedrock_agentcore.yaml, boto3 호출what-discovery-detects.md
어떤 프레임워크와 MCP 서버인가요?imports, decorators, registerTool, FastMCPframework-signatures.md
어떤 리전이며, 그곳에서 무엇을 제공하나요?provider 블록, 변수 기본값, Terragrunt, tfvarslib/agentcore_skills/data/regions.json의 리전 테이블
현재 토큰은 어떻게 작동하나요?aws_cognito_*, aws_apigatewayv2_authorizerwhat-discovery-detects.md

DSC0xx 대역

ID심각도트리거
DSC001오류읽을 항목 없음: Terraform, 코드, 컨테이너 또는 매니페스트 없음
DSC002경고AWS 리전을 확인할 수 없음
DSC003경고스타터 툴킷 설정(해당 CLI는 더 이상 지원되지 않음)
DSC004경고AgentCore가 둘 이상의 도구(Terraform, CDK, AgentCore CLI)에 의해 선언됨
DSC005경고핵심 서비스가 확인된 리전에서 제공되지 않음

결정 규칙

  • 별칭이 없는(un-aliased) provider가 리전을 결정합니다. CloudFront 인증서를 위한 별칭 us_east_1 provider는 나열될 뿐, 선택되지 않습니다.
  • /mcp로 끝나는 경로는 MCP 엔드포인트입니다. 그 뒤의 Lambda는 이름이 아닌 통합(integration)을 통해 찾습니다.
  • 부재는 "찾을 수 없음"이지 "존재하지 않음"이 아닙니다. 패턴은 TypeScript에서 부정을 증명할 수 없습니다; 검색된 내용을 말하세요.

스크립트

명령수행 작업종료 코드
scripts/discover.py <project> [--focus ...] [--json]인벤토리 및 갭 보고서0: 문제 없음, 1: 오류, 2: 잘못된 대상

완료 체크리스트

  • discover.py가 리포지토리 루트에 대해 실행되었고 그 출력이 표시되었습니다.
  • 리전, 증거 및 가용성 행이 명시되었습니다.
  • 모든 AgentCore 소유자(Terraform, CDK, AgentCore CLI, 툴킷)가 명명되었거나 "아직 없음"으로 표시되었습니다.
  • 권장 옵션이 비용 계층과 함께 제공되었고 사용자가 선택했습니다.

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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