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DevOps エージェントスキル

AWS DevOps エージェントスキルは、インフラストラクチャと運用ワークフローに合わせた専門的なドメイン知識と調査方法論により、エージェントの機能を拡張するモジュラー命令セットです。

スキルとは

スキルは、 AWS DevOps Agent に特殊な機能を提供する Markdown 指示を含む自己完結型ディレクトリです。 AWS DevOps Agent は、エージェントの指示とリソースをパッケージ化するオープンスタンダードである Agent Skills 仕様のサブセットをサポートし、Markdown 指示書、PDFs、画像、データファイルなどの実行可能でないドキュメントのみをサポートします。

すべてのスキルには、 AWS DevOps エージェントに提供する手順を含む SKILL.md ファイルが必要です。必要な SKILL.md ファイルに加えて、スキルには次のようなものがあります。

スキルを使用する理由

スキルは AWS DevOps エージェントを汎用アシスタントからインフラストラクチャと運用ワークフローのスペシャリストに変換します。チャットメッセージで提供される 1 回限りの手順とは異なり、スキルは、 AWS DevOps Agent によって実行されるタスクに関連する場合に自動的にロードされる再利用可能な機能です。

主な利点:

スキルの仕組み

AWS DevOps エージェントが関連するタスクに遭遇すると、適切なスキルをロードし、調査の指針となる指示に従います。例えば、「データベースパフォーマンス調査」スキルには、RDS スロットリングの問題を分析するstep-by-stepの手順が含まれている場合があります。これにより、エージェントはアラームステータスを体系的にチェックし、接続メトリクスを分析し、スロークエリを特定できます。

スキル構造

スキルは、以下を含むディレクトリとして編成されます。

my-skill/
├── SKILL.md              # Main skill instructions
├── references/           # Optional: additional reference documentation
└── assets/               # Optional: images, diagrams, data files

SKILL.md

は唯一の必須ファイルSKILL.mdです。Markdown 形式で記述されたコア命令が含まれています。このファイルは次の条件を満たす必要があります。

フロントマター

Frontmatter は、SKILL.mdファイルの上部にあるメタデータブロックで、---区切り文字で囲まれています。これには、 AWS DevOps Agent が調査またはタスク中にスキルを有効にするタイミングを決定するために使用する フィールドnameと descriptionフィールドが含まれています。

---
name: rds-performance-investigation
description: Investigation procedures for RDS performance issues including
  connection exhaustion, slow queries, replication lag, and storage capacity.
  Use this skill when investigating database latency, connection errors, or
  read/write performance degradation.
---

name – スキルの一意の識別子。小文字、数字、ハイフンのみを使用してください (最大 64 文字）。先頭または末尾にハイフンを使用しないでください。

description – AWS DevOps エージェントがこのスキルを使用するタイミングと理由の詳細な説明。 AWS DevOps エージェントはこのフィールドを評価して、スキルが現在のタスクに関連しているかどうかを判断します。説明があいまいまたは欠落している場合、指示が適切に記述されていても、エージェントはスキルを完全にスキップする可能性があります。

重要 – エージェントの観点から説明を記述します。スキルをトリガーする特定のシナリオ、サービス、エラータイプ、または症状を含めます。たとえば、「Amazon RDS インスタンスのデータベースレイテンシー、接続エラー、またはクエリタイムアウトを調査するときにこのスキルを使用する」は、「RDS スキル」よりも効果的です。

UI でスキルを作成すると、指定した名前と説明からフロントマターが自動的に生成されます。zip ファイルとしてアップロードされるスキルには、SKILL.mdファイルに frontmatter が含まれている必要があります。

例: スキルを完了する

次の例は、RDS パフォーマンスの問題を調査するための完全で適切な形式のスキルを示しています。ディレクトリ構造、SKILL.md frontmatter、実用的な調査手順、および補足参照ファイルを示します。

ディレクトリ構造:

rds-performance-investigation/
├── SKILL.md
├── references/
│   └── rds-metrics-reference.md
└── assets/
    └── rds-investigation-flowchart.png

SKILL.md:

---
name: rds-performance-investigation
description: Investigation procedures for RDS performance issues including
  connection exhaustion, slow queries, replication lag, and storage capacity.
  Use this skill when investigating database latency, connection errors, or
  read/write performance degradation.
---

# RDS Performance Investigation

Use this skill when customers report database latency, connection errors,
query timeouts, or read/write performance degradation.


## Step 1: Check alarm status

Query CloudWatch for active alarms on the affected RDS instance. Look for:
- `DatabaseConnections` exceeding 80% of max_connections
- `ReadLatency` or `WriteLatency` above 20ms
- `FreeStorageSpace` below 20% of total storage
- `ReplicaLag` above 30 seconds (read replicas only)


## Step 2: Analyze connection metrics

Retrieve `DatabaseConnections` over the past hour. If connections are near
the max_connections limit, check for connection pool misconfiguration or
long-running idle connections.


## Step 3: Identify slow queries

Use Performance Insights (`pi:GetResourceMetrics`) to retrieve the top SQL
statements by average active sessions. Focus on queries with high `db.load`
contribution or frequent I/O waits.


## Step 4: Summarize findings

Provide a summary with:
1. Current performance status (healthy / degraded / critical)
2. Root cause hypothesis with supporting metrics
3. Recommended remediation steps ranked by priority

リファレンス/rds-metrics-reference.md:

# RDS CloudWatch Metrics Reference


| Metric | Normal Range | Investigation Threshold |
|---|---|---|
| DatabaseConnections | < 70% max_connections | > 80% max_connections |
| ReadLatency | < 5ms | > 20ms |
| WriteLatency | < 5ms | > 20ms |
| FreeStorageSpace | > 30% total storage | < 20% total storage |
| ReplicaLag | < 5 seconds | > 30 seconds |
| CPUUtilization | < 70% | > 85% |

例: インシデントフィルタリングスキル

Incident Triage エージェントタイプの対象となるスキルは、インシデントを自動的にスキップするための基準を定義できます。これを使用して、調査を必要としないインシデントをフィルタリングします。新しいインシデントがスキップ条件に一致すると、 AWS DevOps エージェントはそれをスキップ済みとしてマークします。システムは、フィルタリングされた理由を説明する理由を提供します。

次の例は、スケジュールされたメンテナンス中に優先度の低いインシデントをスキップするスキルを示しています。

SKILL.md:

---
name: skip-scheduled-maintenance
description: Skip low-priority incidents during a scheduled maintenance window.
  Use this skill to automatically filter MEDIUM and LOW severity alarms that
  fire during planned maintenance, avoiding unnecessary investigations for
  expected disruptions.
---

# Skip Scheduled Maintenance

Skip all incidents that meet BOTH of the following criteria:

1. The incident arrived between **2025-03-15 02:00 UTC** and **2025-03-15 06:00 UTC**
2. Severity is MEDIUM or LOW

Do NOT skip HIGH or CRITICAL severity incidents, even during the maintenance window.

このスキルを作成するときは、エージェントタイプとして Incident Triage を選択します。これにより、スキルはトリアージフェーズ中にのみ評価されます。

スキルの作成

スキルを作成する前に、エージェントスペースが必要です。詳細については、「エージェントスペースの作成」を参照してください。

ワークフローの設定とスキルの複雑さに応じて、2 つの方法でスキルを作成できます。

CLI または SDK AWS を使用してプログラムでスキルを管理するには、「」を参照してくださいアセットの管理。 AWS SDKs

UI でのスキルの作成

AWS DevOps エージェントオペレーターウェブアプリで作成されたスキルには、単一の SKILL.md ファイルの名前、説明、および手順が含まれています。

UI でスキルを作成するには:

システムは、適切なフロントマター構造を持つ SKILL.md ファイルを自動的に生成します。

UI で作成されたスキルを編集するには:

スキルのアップロード

zip ファイルとしてアップロードされたスキルには、SKILL.md ファイルに加えて、参考資料やアセットなどの追加リソースが含まれています。

スキル構造:

my-skill.zip
├── SKILL.md              # Required: main skill instructions
├── references/           # Optional: reference documentation
│   ├── architecture.md
│   └── troubleshooting.md
└── assets/               # Optional: images, diagrams, data files
    ├── topology.png
    └── metrics.csv

SKILL.md フロントマター要件:

zip ファイルとしてアップロードされるスキルには、 nameフィールドと descriptionフィールドを含む SKILL.md のフロントマターが含まれている必要があります。 AWS DevOps Agent はこれらのフィールドを使用して、スキルを有効にするタイミングを決定します。効果的なフロントマターの記述の詳細については、このトピックの前半の「Frontmatter」セクションを参照してください。

---
name: rds-performance-analysis
description: Comprehensive RDS performance investigation procedures
  for connection exhaustion, slow queries, and storage capacity issues.
  Use when investigating database latency or read/write degradation.
---


# RDS Performance Analysis


[Your skill instructions here...]

zip アップロードでスキルを作成するには:

zip ファイルとしてアップロードされるスキルに関する重要な制限:

命名スキルのベストプラクティス:

一般的な名前ではなく、rds-throttling-investigation」のような明確でわかりやすい名前を使用します。優れたスキル名は、対応する特定のシナリオやサービスを反映しているため、適切なスキルを簡単に一目で特定できます。

リポジトリからのスキルのインポート

スキルは GitHub リポジトリディレクトリから直接インポートできます。 AWS DevOps エージェントは、リポジトリからスキルコンテンツを取得し、SKILL.md フロントマターから名前と説明を抽出して、エージェントスペースにスキルを作成します。これにより、バージョン管理のスキルを管理し、1 つのアクションでインポートできます。

前提条件:

リポジトリ構造:

インポートするリポジトリディレクトリは、標準のスキル構造に従う必要があります。

my-skill/
├── SKILL.md              # Required: must include name and description in frontmatter
├── references/           # Optional: reference documentation
│   └── runbook.md
└── assets/               # Optional: images, diagrams, data files
    └── architecture.png

リポジトリからスキルをインポートするには:

AWS DevOps エージェントはディレクトリの内容を取得し、SKILL.md のフロントマターを読み取りてスキル名と説明を抽出し、すべてのファイルをエージェントスペースにインポートします。

インポートされたスキルの表示:

インポートされたスキルは、ソースリポジトリへのリンクとともにカスタムスキルリストに表示されます。スキル詳細ビューで、次の操作を行います。

インポートされたスキルの同期:

リポジトリ内のスキルファイルを更新すると、インポートされたスキルを同期して最新の変更をプルできます。

インポートされたスキル行の同期ボタンをクリックして、スキルリストビューから同期することもできます。

制約:

サンプルスキル

GitHub の DevOps Skills リポジトリには、コミュニティが貢献するスキルが含まれており、そのまま使用することも、独自のスキルを記述するための出発点として使用することもできます。利用可能なサンプルには、 AWS ヘルスイベント調査、 AWS サポートケース分析、EKS 運用レビュー、RDS 運用レビューのスキルが含まれます。利用可能なスキルを参照するには、コミュニティスキルギャラリーを参照してください。

サンプルスキルを使用するには:

各スキルには、前提条件と使用手順を含む README が含まれています。

スキルの管理

AWS DevOps エージェントは、オペレーターウェブアプリを通じて包括的なスキル管理機能を提供します。

スキルの一覧表示 – エージェントスペース内のすべてのスキルを表示します。ナレッジページのスキルタブには、スキル名、アクティブまたは非アクティブのステータス、作成日、最終更新日、使用可能なアクションが表示されます。

スキルの表示 – 任意のスキルを選択すると、その詳細ビューが表示されます。UI で作成されたスキルには編集可能なコンテンツが表示され、UI で名前、説明、または手順を直接変更し、更新する「保存」を選択できます。zip ファイルとしてアップロードされたスキルには、SKILL.md と references/ や assets/ などの追加のディレクトリを示すファイルツリーが表示されます。ツリー内のファイルを選択すると、その内容が読み取り専用モードで表示されます。

スキルのエージェントの選択 – 各スキルを作成または編集するときに使用できるエージェントタイプを設定します。エージェントタイプドロップダウンで、汎用 (デフォルト — すべてのエージェントタイプに適用)、オンデマンド (会話型クエリ）、インシデントトリアージ (初期インシデント評価）、インシデント RCA (根本原因分析）、インシデント軽減 (自動インシデント対応）、または評価 (事前推奨事項) のチェックボックスを使用して、1 つ以上のエージェントタイプを選択します。汎用 はデフォルトで選択され、スキルがすべてのエージェントタイプで使用できるようにします。特定のエージェントを対象としたスキルは、コンテキストの消費を減らし、エージェントの集中力を向上させます。

スキルのアクティブ化と非アクティブ化 — アクティブ/非アクティブトグルを使用して、スキルを削除せずに一時的に無効にします。スキル詳細ビューを開き、スイッチを「非アクティブ」に切り替えると、エージェントがすべてのコンテンツと設定を保持しながら、新しい調査のためにロードできなくなります。進行中の調査では、スキルが引き続き使用されます。「アクティブ」に戻すと、スキルがすぐに再び利用可能になります。プログラムでスキルを有効化または無効化するには、「アセットの管理」ページの「スキルの有効化と無効化」を参照してください。

スキルの更新 – 作成方法に基づいて既存のスキルを変更します。UI で作成されたスキルについては、スキル詳細ビューで「編集」を選択し、名前、説明、または手順を変更し、更新する「保存」を選択します。zip ファイルとしてアップロードされたスキルについては、ファイルをローカルで変更し、新しい zip ファイルを作成して、新しいバージョンをアップロードします。

スキルの削除 – エージェントスペースからスキルを完全に削除します。スキルリストビューを開き、その他のオプションメニュー (⋮) を選択して「削除」を選択し、永久削除に関する警告を確認し、確認するスキル名を入力し、「スキルの削除」を選択します。削除を元に戻すことはできません。削除されたスキルをロードしようとすると、進行中の調査が影響を受ける可能性があります。zip ファイルとしてアップロードされたスキルについては、バックアップとして を削除する前に zip ファイルをダウンロードしてください。再度必要になった場合は、削除せずにスキルを無効にすることを検討してください。

ランブックからの移行

既存のランブックは、顧客のアクションなしでスキルに自動的に移行されます。エージェントスペースがスキルモデルに移行すると、すべてのランブックがスキルに変換され、スキル UI に表示されます。移行後、次のことができます。

自動的に移行されたスキルに問題がある場合、または移行後の更新に関するサポートが必要な場合は、 AWS サポートにお問い合わせください。