Bedrock
Bedrock boto3/CLI-Snippets, IAM-Modell-ARNs und Debugging Ausnahme für Ausnahme
Funktioniert mit Setup
Was es kann
Ein Referenz-Skill für Amazon Bedrock, der boto3- und AWS CLI-Muster für das Aufrufen von Foundation Models, das Streamen von Antworten, das Generieren von Titan-Embeddings und das Führen von Multi-Turn-Gesprächen bereitstellt, plus eine Control-Plane vs. Data-Plane CLI-Tabelle, eine Least-Privilege IAM-Richtlinie mit korrekten Foundation-Model-ARNs und Fehlerbehebungsabschnitte, die auf AccessDeniedException, ModelNotReadyException, ThrottlingException und ValidationException zugeschnitten sind. Er wird ausgelöst, wenn Sie nach dem Aufrufen von Foundation Models auf AWS, dem Aktivieren des Modellzugriffs, dem Erstellen von Embeddings oder RAG auf Bedrock oder dem Debuggen von Bedrock API-Fehlern fragen. Codebeispiele zielen immer noch auf die veraltete Modell-ID anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0 und das alte invoke_model-Body-Format ab, anstatt auf die Converse API oder Cross-Region-Inferenzprofile.
Testbericht
Den Repo-Baum über die GitHub API aufgelistet, skills/bedrock/SKILL.md (393 Zeilen, HTTP 200) abgerufen; skills/bedrock/model-invocation.md (200) und .claude-plugin/marketplace.json (200, bedrock ist gelistet) — keine defekten Referenzen und kein curl|sh, base64-Blobs, geheime Exfiltration oder Injection-Text, aber SKILL.md verlinkt model-invocation.md nirgendwo, sodass diese Begleitdatei verwaist ist und nie geladen würde. Trigger-Formulierungen bewertet: SOLLTE auslösen — „How do I call Claude on AWS Bedrock from boto3?“, „Generate Titan text embeddings for my vector index“, „I get AccessDeniedException invoking a foundation model in us-east-1“; SOLLTE NICHT — „Set up a SageMaker training job for my custom model“, „Build a RAG pipeline over my docs with OpenAI embeddings and pgvector“; 5/5 korrekt, obwohl die unqualifizierte Phrase „implementing RAG patterns“ in der Beschreibung ein Über-Trigger-Risiko darstellt. Output-Test: Ich habe zuerst ein Baseline Bedrock-Aufrufsnippet geschrieben (Converse API, botocore adaptive retries, bedrock vs bedrock-runtime Hinweis), dann die Skill-gefolgte Version — der Skill fügte Dinge hinzu, die ich nicht produziert hatte (Foundation-Model ARN-Format in einer Least-Privilege IAM-Richtlinie, `aws bedrock list-foundation-models --by-provider anthropic --query ...`, `iam simulate-principal-policy` als Access-Denied-Probe, Control-Plane/Data-Plane-Befehlsaufteilung), aber drängte die veraltete Modell-ID anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0 und den alten anthropic_version-Body anstelle von Converse, sein Retry-Beispiel fängt nur ModelNotReadyException ab, während der ThrottlingException-Abschnitt Prosa und keinen Code bietet, und ein „Debug“-Block ist als Python eingerahmt, enthält aber einen Bash `aws`-Befehl. Frontmatter behauptet last_updated 2026-01-07, doch jede Modell-ID ist aus dem Jahr 2024 ohne Erwähnung von Cross-Region-Inferenzprofilen, und das Codex-Beispiel der README installiert einen nicht existierenden `rlhf`-Skill. Es wurde kein Live-AWS-Aufruf getätigt; beide Artefakte waren Code, wurden im Kontext produziert und verglichen.
Getestet am: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
/plugin marketplace add itsmostafa/aws-agent-skills /plugin install aws-agent-skills # Or single skill, manually: git clone https://github.com/itsmostafa/aws-agent-skills /tmp/aws-agent-skills cd /tmp/aws-agent-skills mkdir -p ~/.claude/skills/bedrock cp -R /tmp/aws-agent-skills/skills/bedrock/. ~/.claude/skills/bedrock/
Befehle & Beispiel-Prompts
/bedrockBedrock boto3/CLI-Snippets, IAM-Modell-ARNs und Debugging Ausnahme für Ausnahme
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
Invoke a Bedrock foundation model for this taskBuild a RAG pipeline using Bedrock embeddingsConfigure model access for our Bedrock application