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# 学習したスキル
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## 学習スキルとは
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学習スキルは、DevOps エージェントがエージェントスペースデータから生成する構造化ナレッジファイルです。学習した各スキルは、 AWS DevOps エージェントがタスクを実行するときに使用する特定のタイプの知識をエンコードします。起動時に、エージェントスペースの理解とツールの使用のベストプラクティスの 2 つの学習スキルを利用できます。

### エージェントスペースの理解
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エージェントスペース理解スキル (`understanding-agent-space`) は、接続されたクラウドアカウント、コードリポジトリ、テレメトリ統合を分析して、エージェントスペース内のリソースと関係のマップを構築します。

このスキルは、メイン`SKILL.md`ファイルと一連のリファレンスファイルを生成します。メインファイルには、主要なドメインの概念、デプロイ環境 (AWS アカウントとリージョンのペア、Azure サブスクリプションとリージョンなど）、論理サービスの接続方法を示すコンテナレベルのアーキテクチャ図、アプリケーションの中心となるリクエストパスとトラバースするコンポーネント、およびコードリポジトリのコンテナへのマッピングを含むプレーン言語システムの概要が含まれています。

各論理コンテナは、リソースタイプと ARNs、テーブル名、キュー URLs などの物理識別子を使用して、内部コンポーネント (コンピューティング、データ、メッセージング、ネットワークなど) を説明する専用のリファレンスファイルを受け取ります。リファレンスファイルは、各コンポーネントにリンクされたアラーム、ダッシュボード、モニターなど、オブザーバビリティカバレッジもキャプチャします。また、各コンポーネントを関連するコードリポジトリ、パッケージ、infrastructure-as-code 定義にマッピングし、ソースコードからデプロイされたリソースまでの完全なトレーサビリティチェーンを提供します。

各重要なリクエストパスは、エントリポイントから各中間サービス、データストア、外部依存関係まで、コンポーネントの詳細度でend-to-endのリクエストフローを説明する専用リファレンスファイルを受け取ります。ファイルには、コンポーネント間のオペレーションとインタラクションメカニズムの順序と、各参加者の責任を示すシーケンスフロー図が含まれています。また、各ホップのロググループパターン、アラーム名とディメンションを含む主要なメトリクス (レイテンシー、エラー率、スロットリング、トークンクォータ）、サービスやアカウント間で相関できる分散トレーススパンなど、パスに関連するオブザーバビリティシグナルをカタログ化します。

### ツールのベストプラクティス
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Tool Use Best Practices スキルは、 が使用する過去の調査ツールを分析して、効果的な使用パターン、一般的な障害モード、パラメータガイダンスを抽出します。これにより、DevOps エージェントは既知の落とし穴を回避し、無駄なステップを減らして調査を実行できます。このスキルは、メインファイルとツールごとのリファレンスファイルのセットを生成します。メインファイルは、各ツールがサポートする調査シナリオと対応するリファレンスファイルへのリンクを一覧表示するルーティングインデックスとして機能します。

ツールごとの各リファレンスファイルには、最大 3 つのセクションを含めることができます。
+ **ベストプラクティス** — CloudWatch Logs Insights クエリテンプレート、環境固有のメトリクス名前空間とディメンション、CloudTrail イベントソースフィルターなど、ツールの使用の成功から抽出された調査主導の手法。各エントリは調査シナリオを中心に編成されており、過去の調査で観測された具体的なパラメータ値と例が含まれています。
+ **一般的なエラー** — 繰り返し発生する障害モードとその修正。各エントリは、アクセスできないアカウントのクエリや不正な形式の集計クエリの作成など、特定のエラー状態を記述し、エージェントが調査ステップを無駄にすることなくエラーを回避または回復できるように修正アクションを提供します。
+ **出力管理** — 大きなレスポンスを返す傾向があるツール呼び出しのガイダンス。各エントリは、診断値を維持しながら出力サイズを小さくするパラメータ変更または処理戦略を記述します。

ライブインフラストラクチャアクセスが利用可能な場合、スキルはパターンを含める前に環境に対してパターンを検証します。確認済みのパターンは自信を持って記述され、未確認のパターンは注意深い言語を使用し、未確認のパターンは除外されます。これにより、スキルはインフラストラクチャの現在の状態と一致します。

## 学習したスキルの管理
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**更新** — DevOps エージェントは、エージェントスペースのアクティビティに基づいて、学習したスキルを自動的に生成および更新します。各スキルが更新されるタイミングを以下に示します。

DevOps エージェントは、30 回の調査ごとに更新された**ツール使用のベストプラクティス**スキルを生成します。

**エージェントスペース理解**スキルは、エージェントスペース機能または統合を追加、更新、または削除するたびに実行される学習エージェントによって生成されます。

学習したスキルを手動で再生成するには、オペレーターアプリのトポロジページの**再生成**ボタンを選択するか、エージェントとチャットして、学習したスキルを更新するように依頼します。

**非アクティブ化** — 学習したスキルはデフォルトでアクティブです。アクティブの場合、DevOps エージェントは各 DevOps エージェントタスクの開始時にロードします。学習したスキルの適用を停止するには、オペレーターアプリのスキルビューワーから非アクティブ化します。スキルを非アクティブ化しても、スキルは削除されません。スキルは保持され、いつでも再アクティブ化できます。スキルが非アクティブ化されると、DevOps エージェントはそのスキルを認識せずに動作します。

**トポロジビュー** — エージェントスペースのウェブアプリのトポロジページは、エージェントスペース理解スキルを使用して、エージェントスペース環境を論理コンテナおよびコンポーネントとして視覚的に表示します。コンテナをクリックすると、そのコンポーネント、リソース識別子、テレメトリが表示されます。