alexaiarchitect/agentcore-skills

Planeja a implantação da infraestrutura do Amazon Bedrock AgentCore e seu rollback, fornecendo ao usuário os comandos exatos — sem nunca executá-los. Encontra o módulo raiz (ou pilha Terragrunt) que realmente atinge os recursos do AgentCore, define a ordem de criação (identidade e funções, depois gateway, runtime e memória, depois alvos e estratégias, e por fim entrega de logs), sinaliza onde um primeiro apply pode falhar (propagação IAM, pesquisa semântica apenas na criação, Transaction Search antes da entrega TRACES, lock de provider antigo, falta de backend remoto), verifica cotas publicadas (alvos por gateway, ferramentas por alvo) e emite comandos de init / validate / plan-to-file / show -json / policy check / apply do plano salvo, verificações pós-apply e rollback para cada tipo de mudança. As descobertas estão na faixa `DPL0xx`; o custo é `aws` porque os comandos criam recursos pagos. Use quando solicitado a "implantar o gateway", "aplicar isso", "qual a ordem de apply", "como fazer rollback", "isso vai bater na cota", "me dê os comandos terraform". Não...

O que é agentcore-skills?

Esta skill auxilia na implantação planejada e segura da infraestrutura do Amazon Bedrock AgentCore usando Terraform. Ela não executa nenhum comando diretamente; em vez disso, analisa o projeto, descobre o módulo raiz ou pilha Terragrunt responsável pelos recursos do AgentCore e gera os comandos exatos que o usuário deve executar, incluindo init, validate, plano, policy check e apply. A skill identifica e relata problemas potenciais na faixa `DPL0xx`, como falta de backend remoto, cotas excedidas, propagação lenta de IAM, recursos que só podem ser criados (não atualizados) e dependências entre serviços (ex.: Transaction Search antes da entrega de logs TRACES). Também fornece instruções detalhadas de rollback por tipo de mudança, sempre evitando destruir recursos com estado (usuários, conversas, segredos). É especialmente útil para desenvolvedores que precisam de um guia confiável para a ordem de implantação, verificação de cotas e reversão segura, suportando projetos Terraform e Terragrunt.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/alexaiarchitect/agentcore-skills/tree/HEAD/skills/agentcore-deploy

Documentação

Implantando o AgentCore: sequência, cotas, comandos, rollback

A implantação é onde este plugin para de agir e começa a aconselhar. O Terraform já ordena recursos pelas referências deles; o que ele não pode lhe dizer é qual raiz planejar, o que vai falhar no primeiro apply por motivos fora do grafo, quais configurações não podem ser alteradas depois e como voltar atrás. Esta skill não escreve nada e não executa nada: ela imprime os comandos, e o usuário os executa.

${CLAUDE_SKILL_DIR} é definido pelo runtime da skill como o diretório da própria skill. Use-o literalmente em cada comando abaixo; os scripts de uma skill irmã estão em ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../<skill>/scripts/.

Fluxo

Revise primeiro. Um plano de implantação em cima de um erro é um plano para implantar o erro:
```
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../agentcore-review/scripts/review.py <project>
```
Planeje a implantação.
```
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/deploy_plan.py <project>
```
--root DIR quando a raiz descoberta não for a que deve ser implantada (restrição de provider, lock, região e stages serão então os da própria raiz); --plan-file NOME; --json. Os comandos nomeiam o plugin como $AGENTCORE_PLUGIN, definido pela linha setup impressa.
Relate o módulo raiz, os stages, as descobertas DPL, os comandos e o rollback, nessa ordem. Indique a faixa de custo: esses comandos criam recursos pagos na conta do usuário.
Opções: (1, recomendado) o usuário executa init → validate → plan para um arquivo → show -json → a verificação de política e cola a saída da política; (2) após lê-la, o usuário aplica esse arquivo de plano salvo. Confirme cada um com AskUserQuestion; nunca os agrupe em uma única etapa.
Verifique após o usuário relatar um apply bem-sucedido: passe para /agentcore:agentcore-verify.

A faixa `DPL0xx`

Id	Gravidade	Gatilho
`DPL001`	aviso	sem backend remoto (e sem Terragrunt)
`DPL002`	erro	cota publicada excedida (alvos por gateway, ferramentas por alvo)
`DPL003`	informação	função e gateway em um único apply: propagação IAM pode falhar na primeira tentativa
`DPL004`	informação	pesquisa semântica é apenas na criação
`DPL005`	informação	pilha Terragrunt: comandos usam `terragrunt`
`DPL006`	aviso	hashicorp/aws travado abaixo de 6.55.0
`DPL007`	informação	entrega TRACES precisa do Transaction Search ativado primeiro
`DPL008`	informação	a raiz escolhida não declara restrição de versão para hashicorp/aws

Regras de decisão

Aplique um plano salvo, nunca -auto-approve. O plano que o usuário leu é o plano que será executado.
Política antes do apply. policy_check.py recusa exclusões de memórias, gateways, provedores de credenciais e pools de usuários sem um --allow-replace explícito.
-target é para rollback, não para o primeiro deploy. Se o primeiro apply falhar por propagação IAM, reexecute o mesmo apply.
Role back revertendo, não destruindo. Recursos com estado (usuários, conversas, segredos) nunca fazem parte de um rollback.

Referências

Pergunta	Arquivo
Ordem dos stages, o que causa falhas em primeiros applies, Terragrunt	apply-sequencing.md
As cotas do AgentCore relevantes no momento da implantação	quotas.md
Rollback por tipo de mudança; o que nunca deve ser destruído	rollback.md

Scripts

Comando	Faz	Códigos de saída
`scripts/deploy_plan.py <project> [--root DIR] [--plan-file F] [--json]`	raiz, stages, descobertas `DPL`, comandos, rollback	0 sem erros, 1 erros, 2 sem Terraform

Checklist de conclusão

review.py foi executado primeiro e seus erros foram resolvidos ou aceitos pelo usuário.
deploy_plan.py foi executado; o módulo raiz foi confirmado com o usuário.
A faixa de custo (aws) foi informada antes de qualquer comando ser entregue.
O usuário executou plan → show -json → policy check antes de qualquer apply.
Apenas o arquivo de plano salvo foi aplicado, pelo usuário; nenhum comando foi executado pelo assistente.
O rollback para esta mudança foi informado antes do apply.