Aws Agentic AI

Dołączone dokumenty referencyjne AgentCore: Gateway, Runtime, Memory, Registry, wzorce CLI Evaluations

Testowano · Działa ★ 8.4/10

Co robi ten skill

Ładuje dostarczoną dokumentację referencyjną dla dziewięciu usług Amazon Bedrock AgentCore (Gateway, Runtime, Memory, Identity, Code Interpreter, Browser, Observability, Agent Registry, Evaluations) i kieruje każde pytanie do odpowiedniego README usługi przed udzieleniem odpowiedzi. Uruchamia się, gdy wspomnisz AgentCore, wdrażanie lub skalowanie agenta na AWS, przekształcanie API REST w narzędzia MCP za pośrednictwem Gateway, katalogowanie rejestru agentów lub ocenę agentów online/na żądanie. Dostarcza dokładne kształty poleceń `aws bedrock-agentcore-control`, bloki polityk IAM, limity usług i uruchamialne szablony serwerów Runtime/MCP/A2A/AG-UI.

Raport z testu

Sklonowano repozytorium (GitHub API miało ograniczenia szybkości), znaleziono SKILL.md w plugins/aws-agentic-ai/skills/aws-agentic-ai/, potwierdzono, że frontmatter YAML parsuje się (name + 658-znakowy description) i że każdy względny link w treści rozwiązuje się na dysku; trzy sprawdzane pliki (services/gateway/README.md, scripts/mcp-server-template.py, cross-service/credential-management.md) zwróciły surowy HTTP 200. Grep dla curl|sh, base64 -d, eval $(...), kluczy AKIA i absolutnych ścieżek /Users lub /home nie znalazł niczego. Instalacja zweryfikowana w izolowanym `export HOME=$(mktemp -d)`: SKILL.md wylądował w ~/.claude/skills/aws-agentic-ai/SKILL.md, łącznie 452K. Zadanie: "set up automated quality evaluation for my agent on AgentCore Runtime, give me the CLI steps" — linia bazowa (scratchpad/baseline.md) unikała odpowiedzi, mówiąc "I am not certain AgentCore has a dedicated evaluation control-plane API" i wróciła do `aws bedrock create-evaluation-job`, co było błędną usługą; artefakt zgodny z umiejętnością (scratchpad/agentic_skill.md), napisany po przeczytaniu services/evaluations/README.md zgodnie z instrukcjami, wygenerował `aws bedrock-agentcore-control create-online-evaluation-config` z dokładnymi kształtami JSON --rule/--data-source-config/--evaluators, dwoma wbudowanymi identyfikatorami ewaluatorów (Builtin.Helpfulness, Builtin.GoalSuccessRate), regułą blokowania niestandardowego ewaluatora, pełną listą akcji IAM, w tym iam:PassRole o zakresie AgentCoreEvaluationRole*, i limitami (10 ewaluatorów/konfiguracja, 100 aktywnych konfiguracji, próbkowanie 0.01-100%). Nie wykonano: nakaz treści do weryfikacji za pomocą mcp__acdocs__search_agentcore_docs (MCP niepołączone) i dowolnego aktywnego wywołania AWS CLI, więc wyemitowane polecenia są niezweryfikowaną treścią dołączonej dokumentacji API; dokumentacja straciła punkt, ponieważ acdocs MCP jest podłączone tylko przez wpis wtyczki marketplace, a nie katalog umiejętności. Wskazówka kategorii "efficiency" poprawiona na coding.

Testowano: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalacja

git clone --depth 1 https://github.com/zxkane/aws-skills.git /tmp/aws-agentic-ai-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/aws-agentic-ai-src/plugins/aws-agentic-ai/skills/aws-agentic-ai ~/.claude/skills/aws-agentic-ai
# ~452K: SKILL.md + services/ + references/ + cross-service/ + scripts/ (all relative links verified present)
# Plugin-marketplace alternative (also wires up the acdocs MCP server, which the plain copy above does NOT):
#   /plugin marketplace add zxkane/aws-skills
#   /plugin install aws-agentic-ai@aws-skills
# The SKILL.md body asks Claude to verify facts via mcp__acdocs__search_agentcore_docs.
# That MCP server (uvx awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server@latest) is declared only in the
# repo's .claude-plugin/marketplace.json, so with the cp install the skill falls back to its
# bundled docs. It also declares a companion skill dependency: aws-mcp-setup
#   (cp -R /tmp/aws-agentic-ai-src/plugins/aws-common/skills/aws-mcp-setup ~/.claude/skills/aws-mcp-setup)
# Actually running the emitted commands needs AWS credentials with bedrock-agentcore permissions.

Komendy i przykładowe prompty

/aws-agentic-aiDołączone dokumenty referencyjne AgentCore: Gateway, Runtime, Memory, Registry, wzorce CLI Evaluations

Skille uruchamiają się na zwykłe polecenia — bez komend do zapamiętania. Po instalacji aktywują go prompty takie jak te (po angielsku):

Deploy my agent to AWS Bedrock AgentCore Runtime
Set up an MCP gateway for AgentCore
Register a new agent in the AgentCore registry

Pełny raport →