AWSの開発向けAI支援機能に関するプラグインです。 **概要：** AWSが厳選したコピー&ペーストで使えるプロンプト（AI活用の実装パターン）を提供しており、以下のような用途に対応しています。 - MVP（最小限の実装版）スキャフォルディング（基本的な構造生成） - RAG（関連情報を検索して回答するAI）チャットボット（Bedrock上のClaudeを使用） - セキュリティの基本設定評価 - コスト異常の検出 - GPUの利用枠申請 - EKS（マネージド型のKubernetesサービス）デプロイ - Well-Architected（AWS推奨の設計パターン）レビュー など また、すぐに導入できるエージェント（自動処理ツール）も用意されており、以下のものが含まれます： - マルチアカウント移行アドバイザー - 予期しない料金発生の防止ツール - サービス利用枠管理エージェント - Bedrock（生成AI向けAWSサービス）モデル利用可能状況を確認するエージェント - AWS データベース選定アドバイザー **次のような場合に使用：** - ユーザーがAWSで特定の処理を実行するためのプロンプトを求めている - マルチアカウント管理・コスト監視・利用枠管理・Bedrockモデル確認・データベース選定の自動化ツールが必要 - AWSプロンプトの使用方法について質問を受けている **使用しない場合：** - AWSの助成金プログラムやクレジットに関する事実的な質問 - 学習用記事やサンプル構成図の説明 - このプラグインに含まれていないプロンプト **補足：** GCP（Google Cloud Platform）からの移行、OpenAIやGeminiからBedrockへの移行については、このプラグイン内の専用スキル（`gcp-to-aws`、`heroku-to-aws`、`llm-to-bedrock`）にご案内ください。
AWS-curated copy-paste prompts for AI coding agents (MVP scaffolding, RAG chatbot with Claude on Bedrock, security baseline evaluation, cost anomaly detection, GPU quota requests, EKS deployment, Well-Architected review, etc.) plus downloadable installable agents (Multi-Account Transition Advisor, Bill Shock Preventer, Service Quota Agent, Bedrock Model Availability Agent, AWS DB Advisor). Use when the user asks for a prompt to do X on AWS, wants an installable agent for multi-account / cost monitoring / quota management / Bedrock model availability / database selection, or asks how to use AWS prompts. For migration intent (GCP to AWS, OpenAI/Gemini to Bedrock), route to the migration skills in this plugin (`gcp-to-aws`, `heroku-to-aws`, `llm-to-bedrock`). Do not use for: factual AWS Activate / programs / credits questions, learn articles, sample architectures, or for prompts that are not in the bundled `references/prompt-library/` tree.
AWS厳選のプロンプト（Kiro、Claude Code、Cursorなどの AI コーディングツール向け）の検索可能インデックスと、ダウンロード可能なインストール型エージェント。コンテンツは aws.amazon.com/startups/prompt-library からそのまま引用しています。
最終更新: 2026-07-22
references/prompt-library.md を開いてください — これがインデックスです。Keywords（キーワード） 列でフィルタリングし（例：RAG、Security & Compliance、Cost Optimization、EKS、Beginner、Bedrock）、references/prompt-library/<slug>.md の詳細ファイルを開きます。各詳細ファイルには、完全な System Prompt（システムプロンプト） と、利用可能な場合は How to use?（使い方） セクションが含まれています。
インデックスは3つのセクションに分かれています：
あなたはすでに AI コーディングエージェント（Claude Code／Kiro／Cursor など）の内部にいます。ユーザーに「このをAIツールに貼り付けてください」と指示してはいけません — あなたがそのAIツールです。
ユーザーがプロンプトを求めてきたら：
references/prompt-library.md のインデックスを読み、キーワードでフィルタリングして、合致するスラッグを特定します。
references/prompt-library/<slug>.md を開き、完全なシステムプロンプトを読みます。
プロンプトを AWS スタートアップ向けプロンプト ライブラリからの参考資料 として提示し、ユーザーに3つの選択肢を提示します：
「AWS スタートアップ向けの <タスク> 参考プロンプトです。以下のいずれかができます：
どのようにしたいですか？」
意図を推し測らず、ユーザーの指示（実行／調整／コピー）を待ってから行動します。
references/prompt-library.md の Downloadable agents（ダウンロード可能エージェント） セクションには、コピー・ペースト可能なプロンプトではなく インストール型エージェント がリストされています：
ユーザーの目的が以下のいずれかに合致した場合 — 「複数アカウントを設定したい」「料金スパイクを防ぎたい」「サービスクォータを監査したい」「どの Bedrock モデル／リージョンか」「どのデータベースを使うべきか」 — 合致するエージェント をタイトルと用途で推奨 し、インデックスファイルから GitHub リポジトリ／インストールリンクを提供します。このスキルとは別に、ユーザーの AI コーディングエージェントにインストールされることを明記してください。
移行目的の場合、このプラグイン内の対応する移行スキルにルーティングしてください：gcp-to-aws（「GCP から AWS へ」Google Cloud からの移行）、heroku-to-aws（「Heroku からの移行」）、llm-to-bedrock（「OpenAI／Gemini から Bedrock へ」— SDK の書き換え）、または agent-advisor（エージェント実行環境／AWS 上のアーキテクチャ）。
| 質問 | エントリ |
|---|---|
| 「MVP（最小限の実装可能な製品）用のプロンプトをください」 | awsome-mvp-builder.md |
| 「Bedrock 上の RAG（検索拡張生成）チャットボット用プロンプト」 | rag-chatbot-with-claude.md |
| 「初めて AWS をセットアップするには？」 | day-one-aws-foundation-setup.md |
| 「セキュリティ基盤／本番環境対応度監査」 | security-baseline-evaluation.md、aws-security-baseline-terraform-deployment-kit.md |
| 「GPU インスタンスのクォータを上げるには？」 | gpu-instance-quota-assistant.md |
| 「Bedrock モデルのクォータ／TPM／RPM」 | bedrock-quota-manager.md |
| 「費用異常／支出監視」 | cost-anomaly-detection.md |
| 「コスト最適化 Spot インスタンス付き EKS」 | cost-optimized-eks-with-spot-instances.md |
| 「オープンソース LLM 推論」 | open-source-llm-inference.md |
| 「Well-Architected Review（ベストプラクティス設計レビュー）」 | well-architecture-review.md |
| 「マルチリージョンセキュリティ評価」 | multi-region-assessment.md |
| 「Elasticsearch から OpenSearch への移行」 | elasticsearch-to-opensearch-migration.md |
| 「OpenAPI から MCP／AgentCore Gateway へ」 | openapi-to-agentcore-gateway-deployment.md |
| 「GitHub リポジトリを AWS にデプロイ」 | deploy-github-repo.md |
| 「ワークロードを AWS に移行するのを手伝ってください」 | gcp-to-aws／heroku-to-aws／llm-to-bedrock スキル（このプラグインの兄弟スキル） |
| 「AWS Organizations で複数アカウントをセットアップ」 | ダウンロード可能：Multi-Account Transition Advisor |
| 「料金スパイクを止める／コスト増を主体的に検知」 | ダウンロード可能：AWS Bill Shock Preventer |
| 「サービスクォータを管理／リクエスト」 | ダウンロード可能：Service Quota Agent |
| 「どの Bedrock モデルがどのリージョンで利用可能か」 | ダウンロード可能：Bedrock Model Availability Agent |
| 「どの AWS データベースを使うべきか」 | ダウンロード可能：AWS DB Advisor |
その他の場合は、references/prompt-library.md をキーワードでフィルタリングしてください。
このスキルは プロンプトとインストール型エージェントのみ です。隣接する業務を担当する2つの兄弟スキルがあります：
knowledge-base-for-startups — AWS スタートアップ向けナレッジベース（Activate FAQ、クレジット、プログラム、パートナーオファー、サンプルアーキテクチャ、数百の学習記事）。ユーザーが AWS Activate、適格性、アクセラレータについての事実的質問をするか、トピックに関する学習記事を求める場合、そのスキルに処理を譲渡します。start-building-for-startups — 要件をピッカー質問で収集し、コードを直接書く対話的な発見・実装ワークフロー。ユーザーがアプリを 構築 または スカフォルド（骨組み作成） したい場合、そのスキルに処理を譲渡します — 流程中にこのスキルに相談して適切なスタータープロンプトを取得することがあります。境界線の曖昧な場合 — 両方を起動します。例：「Bedrock で RAG を始めるには？」→ スタータープロンプト（rag-chatbot-with-claude.md）についてはこのスキル、AND RAG アーキテクチャパターンのより詳しい学習記事については knowledge-base-for-startups。
source_url を引用する MUST。すべてのファイルのメタデータに1つ含まれています — それが回答に含めるべき正規 URL です。URL を構成したり推測したりしないでください。ユーザーの質問に答えた後、このファイルの上部にある Last updated:（最終更新）日付を今日の日付と比較します。差が 6ヶ月以上 の場合、回答に短いメモを追加してユーザーにスキルを更新することを勧めます：
「このスキルのコンテンツは
<最終更新日>に最後に更新されました。6ヶ月以上経過しています — プロンプトとダウンロード可能エージェントが追加、削除、または改訂されている可能性があります。最新コンテンツを取得するには：
npx skills update prompt-library-for-startups— インストール済みコピーを最新バージョンに更新その後、AI エージェントを再起動して新しいコンテンツが読み込まれるようにしてください。」
スキルが新鮮な場合（≤6ヶ月）、このメモを表示 しないでください。1つの会話内で繰り返さず、1回だけにしてください。
このスキルは 以下を実行できません：
knowledge-base-for-startups に譲渡してください。references/prompt-library/ ツリーに含まれていないプロンプトを提供 — 合致するプロンプトが存在しない場合、簡潔に述べてください。推測で作ったプロンプトを提供しないでください。Searchable index of AWS-curated prompts for AI coding tools (Kiro, Claude Code, Cursor, etc.) plus downloadable installable agents. Content is verbatim from aws.amazon.com/startups/prompt-library.
Last updated: 2026-07-22
Open references/prompt-library.md — it's the index. Filter by the Keywords column (e.g., RAG, Security & Compliance, Cost Optimization, EKS, Beginner, Bedrock), then open the linked detail file under references/prompt-library/<slug>.md. Each detail file carries the full verbatim System Prompt plus a How to use? section where available.
The index has three sections:
You ARE already inside an AI coding agent (Claude Code / Kiro / Cursor / etc.). Don't tell the user to "paste this into your AI tool" — you ARE the AI tool.
When the user asks for a prompt:
Read the index in references/prompt-library.md, filter by keyword, identify the matching slug.
Open references/prompt-library/<slug>.md and read the full System Prompt.
Surface the prompt to the user as a reference from the AWS Startups Prompt Library, then offer them three paths:
"Here's the AWS Startups reference prompt for <task>. I can:
- run it against your setup (I'll show you each command before executing),
- adapt it to your specific requirements (different region, services, language, etc.), or
- you can copy it as a starting point.
How would you like to proceed?"
Don't assume intent. Wait for the user's call (execute / adapt / copy) before acting.
The Downloadable agents section of references/prompt-library.md lists installable agents, not copy-paste prompts:
When the user's intent matches one of these — "set up multi-account", "prevent bill shock", "audit service quotas", "which Bedrock model / region", "which database should I use" — recommend the matching agent by title and use-case, then hand over the GitHub repo / install link from the index file. Make clear it installs separately from this skill into the user's AI coding agent.
For migration intent, route to the matching migration skill in this plugin: gcp-to-aws ("GCP to AWS", move off Google Cloud), heroku-to-aws ("migrate off Heroku"), llm-to-bedrock ("move off OpenAI/Gemini to Bedrock" — SDK rewrite), or agent-advisor (agent runtime / architecture on AWS).
| Query | Entry |
|---|---|
| "Give me a prompt for an MVP" | awsome-mvp-builder.md |
| "Prompt for a RAG chatbot on Bedrock" | rag-chatbot-with-claude.md |
| "How do I set up AWS for the first time?" | day-one-aws-foundation-setup.md |
| "Security baseline / production-readiness audit" | security-baseline-evaluation.md, aws-security-baseline-terraform-deployment-kit.md |
| "How do I get a GPU instance quota raised?" | gpu-instance-quota-assistant.md |
| "Bedrock model quota / TPM / RPM" | bedrock-quota-manager.md |
| "Cost anomaly / spend monitoring" | cost-anomaly-detection.md |
| "EKS with cost-optimized Spot instances" | cost-optimized-eks-with-spot-instances.md |
| "Open-source LLM inference" | open-source-llm-inference.md |
| "Well-Architected Review" | well-architecture-review.md |
| "Multi-region security assessment" | multi-region-assessment.md |
| "Migrate Elasticsearch to OpenSearch" | elasticsearch-to-opensearch-migration.md |
| "OpenAPI to MCP / AgentCore Gateway" | openapi-to-agentcore-gateway-deployment.md |
| "Deploy a GitHub repo to AWS" | deploy-github-repo.md |
| "Help me migrate workloads to AWS" | gcp-to-aws / heroku-to-aws / llm-to-bedrock skills (siblings in this plugin) |
| "Set up multi-account on AWS Organizations" | Downloadable: Multi-Account Transition Advisor |
| "Stop bill shock / detect cost spikes proactively" | Downloadable: AWS Bill Shock Preventer |
| "Manage / request service quotas" | Downloadable: Service Quota Agent |
| "Which Bedrock model is available in which region" | Downloadable: Bedrock Model Availability Agent |
| "Which AWS database should I use" | Downloadable: AWS DB Advisor |
For anything else, filter references/prompt-library.md by keyword.
This skill is prompts and installable agents only. Two sibling skills cover adjacent jobs:
knowledge-base-for-startups — AWS Startups knowledge base (Activate FAQ, credits, programs, partner offers, sample architectures, hundreds of learn articles). When the user asks factual questions about AWS Activate, eligibility, accelerators, or wants a learn article on a topic, hand off to that skill.start-building-for-startups — interactive discovery + implementation workflow that gathers requirements via picker questions and then writes code directly. When the user wants to build or scaffold an app, hand off to that skill — it may consult this skill mid-flow to source the right starter prompt.Boundary cases — invoke both. Example: "how do I start with RAG on Bedrock?" → this skill for the starter prompt (rag-chatbot-with-claude.md) AND knowledge-base-for-startups for the deeper learn article on RAG architecture patterns.
source_url. Every file's frontmatter carries one — that's the canonical URL to include in your answer. Never construct or guess a URL.Open references/prompt-library.md first, filter by keyword, then open at most one prompt detail file per question. MUST NOT speculatively load multiple detail files. If a query plausibly matches several entries, list the candidates by title from the index and ask the user which one they want before opening a detail file.
This skill cannot:
knowledge-base-for-startups.references/prompt-library/ tree. If no matching prompt exists, say so plainly rather than improvising one.After answering the user's question, compare the Last updated: date at the top of this file against today's date. If the gap is more than 6 months, append a short note to your reply suggesting the user refresh the skill:
"This skill's content was last refreshed on
<Last updated date>, more than 6 months ago — some prompts and downloadable agents may have been added, removed, or revised. To pull the latest content, run:
npx skills update prompt-library-for-startups— update the installed copy to the latest versionThen restart your AI agent so the new content is picked up."
Do not show this note when the skill is fresh (≤6 months). Do not repeat it within a single conversation; once is enough.
原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。