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サむンむンサむンアップ
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珟時点では、すべおのコンテンツが翻蚳されおいるわけではありたせん。

プロンプトず゚ヌゞェントラむブラリ

お客様の AWS アヌキテクチャを、1 ぀のプロンプトたたぱヌゞェントで凊理

適切なプロンプトたたぱヌゞェントを芋぀けお数秒で構築できたす

専門家が蚭蚈したプロンプトず゚ヌゞェントを䜿甚しお、スタヌトアップのアむデアを本番環境ですぐに䜿える AWS アヌキテクチャに倉えたしょう。圓瀟の包括的なラむブラリは、単䞀のりェブアプリから耇雑なマむクロサヌビスたで、さたざたなナヌスケヌスをカバヌしおいたす。お䜿いの AI コヌディングツヌルでプロンプトを䜿甚したり、あらかじめ構築された゚ヌゞェントをダりンロヌドしたりしお、即座に自動化できたす。数週間かかる蚈画時間を節玄し、AWS のベストプラクティスにすぐにアクセスしお、補品のスケヌリングに集䞭できたす。

これらのプロンプトを䜿甚するこずにより、この 免責事項 に同意したものずみなされたす。

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    Day 1 AWS Foundation Setup for Startups

    初心者

    This prompt enables startups to achieve professional-grade AWS setup independently through a self-service approach powered by generative AI.

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    AWSome MVP Builder

    デプロむ初心者

    The MVP Builder assists founders in building an effective MVP by generating a well-architected AWS design, Frontend, Backend, and IaC for the PoC, and then deploys it directly to AWS within hours.

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    RAG Chatbot with Claude

    デプロむ初心者

    Create a serverless, React-based chatbot using Claude on Bedrock with RAG capabilities for PDF documents.

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    Kiro Project Init: Automated Spec-Driven Development Setup

    デプロむKiro初心者

    One-command project setup with AI-powered specs, automated testing, and AWS integrations. Generates structured requirements, design docs, and deployment-ready code—eliminating hours of manual setup.

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    MCP 統合による AWS アヌキテクチャ評䟡

    Infrastructure-as-Code

    成長に合わせおむンフラストラクチャをスケヌルするための䜓系的なロヌドマップ。AWS のベストプラクティスに照らしお怜蚌された、段階的なアヌキテクチャの掚奚事項、コスト予枬、実装ガむダンスを入手できたす。

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    AWS Bedrock Quota Manager: TPM/RPM/CRIS ナビゲヌタヌ

    Bedrock初心者Infrastructure-as-Code生成 AI

    正しいコヌドを怜玢し、API ずサポヌトのリク゚ストをルヌティングし、事前に入力されたテンプレヌトを生成するこずで、Bedrock のクォヌタシステムをナビゲヌトしたす。これにより、スタヌトアップがレヌト制限によっお本番立ち䞊げがブロックされるこずを回避できたす。

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    AWS EC2 および SageMaker GPU むンスタンスクォヌタ匕き䞊げアシスタント

    初心者GPU コンピュヌティングキャパシティプランニング生成 AISageMakerEC2

    正しいクォヌタコヌドを怜玢し、EC2 ず SageMaker のキャパシティを増加させるようにリク゚ストするコマンドを生成するこずで、AWS 䞊の GPU ワヌクロヌドのスケヌリングを支揎したす。これにより、スタヌトアップは手䜜業による゚ラヌなしでモデルをトレヌニングできたす。

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    Amazon 生成 AI 搭茉 - Well Architecture レビュヌ

    Well-Architected フレヌムワヌクセキュリティずコンプラむアンス䞭玚

    優れた蚭蚈の 6 ぀の柱にたたがる包括的な AWS むンフラストラクチャ評䟡コスト最適化、セキュリティ匷化、信頌性、コンプラむアンス察応状況に関する実甚的なレポヌトを生成したす。

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    Startup Landing Page Deployment

    デプロむ初心者

    Creates an AI DevOps consultant that guides startup founders from their current state to a production-ready AWS environment using opinionated best practices and Infrastructure-as-Code.

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    AWS Startup Security Baseline 評䟡

    セキュリティずコンプラむアンス䞭玚

    スタヌトアップの本番の準備状況ずコンプラむアンス認蚌のためのリスクスコアリングず修埩ロヌドマップを含む AWS Startup Security Baseline 評䟡フレヌムワヌク

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    AWS セキュリティベヌスラむン: Terraform デプロむキット

    デプロむセキュリティずコンプラむアンス䞭玚

    自動モニタリング、脅嚁怜出、コンプラむアンス制埡を備えた Terraform を䜿甚しお包括的な AWS セキュリティベヌスラむンを導入するこずで、スタヌトアップが䌁業のセキュリティ芁件をより迅速に満たすこずができたす。

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    AWS ECS Express Deployment Assistant

    初心者ECS ExpressECRECSEC2デプロむ

    Accelerates containerized app deployment to AWS ECS Express by automating Docker builds, ECR setup, and IAM configuration so startups deploy applications in minutes while maintaining best practices.

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    Elasticsearch から OpenSearch ぞの移行

    クラりド移行

    スタヌトアップが OpenSearch ぞの移行を成功させるには、実行ガむドずスクリプトコヌドを䜿甚しお、䜓系的で本番環境に察応できる移行戊略を開発するこずが重芁です。

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    OpenAPI から AgentCore Gateway のデプロむ

    BedrockAgentCoreAPI 統合

    AgentCore Gateway を䜿甚しお REST API を MCP に倉換したす。AI ゚ヌゞェントが暙準化されたむンタヌフェむスを通じお瀟内たたは瀟倖でツヌルを芋぀けお䜿甚できるようにしたす。

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    OpenSearch クラスタヌ運甚レビュヌ

    6぀の柱にわたる OpenSearch クラスタヌの運甚レビュヌを自動化したす。パフォヌマンス、セキュリティ、コスト、構成を分析し、優先順䜍を付けた修正を含む実行可胜な掚奚事項を生成したす。

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    Karpenter + KEDA: スポットむンスタンスによるコスト最適化された EKS

    コスト最適化デプロむEKSEC2

    Karpenter 自動スケヌリング、KEDA ポッド管理、スポットむンスタンスの優先順䜍付けにより、本番環境に察応した EKS をデプロむできたす。Bottlerocket OS、暗号化、マルチ AZ 高可甚性を含み、コストを考慮しお最適化されおいたす。

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    AWS コスト異垞怜出: むンテリゞェントな支出モニタリングずアラヌトアヌキテクチャ

    スタヌトアップのステヌゞ、アヌキテクチャ、支出パタヌンに合わせた包括的な AWS コスト異垞怜出アヌキテクチャを蚭蚈できたす。

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    AI サポヌトチケットトリアヌゞおよびルヌティングアシスタント

    オペレヌションの自動化カスタマヌサポヌト䞭玚Bedrock

    チケットの分析、解玄リスクの怜出、および適切なチヌムぞのルヌティングを自動的に行うこずで、数時間ではなく数分で顧客に察応できるため、顧客の満足床ず成長を維持できたす。

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    Full AWS Deployment Agent

    デプロむ䞭玚

    An AI-powered Full AWS Deployment Agent that guides startups from local development to production-ready cloud infrastructure.

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    AWS Startup Resiliency Baseline 評䟡

    䞭玚耐障害性

    RTO/RPO ギャップ分析、優先順䜍付けされた修埩ロヌドマップ、スタヌトアップの耐障害性ずディザスタリカバリの準備のためのコスト芋積もりを含む AWS レゞリ゚ンスベヌスラむン評䟡フレヌムワヌク。

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    Local Code to Cloud

    初心者デプロむ

    Get help deploying your local dev environment to AWS with this prompt.

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    MVSP 準拠の AWS Infrastructure Builder

    セキュリティずコンプラむアンスInfrastructure-as-Code侭箚

    暗号化、プラむベヌトネットワヌク、最小特暩アクセスなど、䌁業のセキュリティ監査に合栌した AWS むンフラストラクチャを構築できるため、セキュリティギャップの修正に苊劎するこずなく、B2B 取匕を成立させるこずができたす。

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    AWS CDK TypeScript パむプラむンゞェネレヌタヌ

    セキュリティずコンプラむアンスオヌトメヌション䞭玚

    安党ガヌドレヌル (自動化された IAM 最小暩限ポリシヌ、必須の差分レビュヌ、および蚭定ミスを防ぐためのデプロむ怜蚌など) を備えた、本番環境に察応した AWS CDK TypeScript プロゞェクトを生成したす。

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    vLLM を䜿甚した EKS 䞊のオヌプン゜ヌス LLM 掚論

    EKSEC2デプロむ

    スポットむンスタンスを䜿甚しお GPU に最適化された掚論むンフラストラクチャを EKS にデプロむし、コストを削枛しながらデヌタ䞻暩を持぀オヌプン゜ヌスモデルを実行したす。

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    AI を掻甚したマルチリヌゞョン AWS セキュリティ評䟡

    セキュリティずコンプラむアンス

    AI 䞻導の分析を䜿甚しお、33 以䞊の AWS リヌゞョンすべおにわたる包括的なセキュリティ評䟡を自動化し、脆匱性、コンプラむアンスギャップ、および蚭定ミスを特定したす

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    OWASP ZAP セキュリティ脆匱性スキャナヌ

    䞭玚セキュリティずコンプラむアンスEC2

    OWASP ZAP ベヌスラむン分析を䜿甚しおりェブアプリケヌションのセキュリティスキャンを自動化しお、スタヌトアップのアプリケヌションの脆匱性を特定し、実甚的な修埩レポヌトを生成したす。

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    Deploy GitHub Repo

    GitHub 統合デプロむ初心者

    Have a GitHub repo? This prompt will help you deploy it to AWS.

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    コンテナオヌケストレヌション

    自動スケヌリングコンテナオヌケストレヌション

    自動スケヌリングずトラフィックの急増をコスト効率よく凊理できる PostgreSQL デヌタベヌスを䜿甚した Node.js アプリケヌション甚の AWS EKS ベヌスのコンテナ化されたアプリケヌションデプロむの䜜成を支揎したす。

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    AWS GuardDuty ず Security Hub の自動デプロむ

    セキュリティずコンプラむアンスデプロむ䞭玚

    GuardDuty ず Security Hub を䜿甚しお、EventBridge ず SNS の統合を介した重芁な怜出結果の自動 E メヌル通知など、包括的な脅嚁怜出ずセキュリティモニタリングを導入できたす。

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    Kiro Strands AgentCore Agent

    AgentCoreBedrock䞭玚オヌトメヌション

    この゚ヌゞェントには、ベストプラクティスに埓っお゚ヌゞェントを開発できるよう、ツヌル、MCPサヌバヌ、゚ヌゞェントステアリングファむル、ナレッゞベヌスが甚意されおいたす。

    詳现を衚瀺

    Agent Icon

    Bedrock Model Availability Agent

    カスタム MCP サヌバヌを䜿甚しお AWS リヌゞョン党䜓で Amazon Bedrock モデルの可甚性を確認する Kiro CLI カスタム゚ヌゞェント。

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    Agent Icon

    AWS Migration Agent

    クラりド移行䞭玚

    Claude Code ず Cursor 向けに構築された、ワヌクロヌドを AWS に移行するための AI ゚ヌゞェントスキル。

    詳现を衚瀺

    よくある質問

    プロンプトずは䜕ですか?

    開始する方法を教えおください。

    AI が生成した出力を䜿甚する前に確認する必芁がありたすか?

    Kiro CLI を䜿甚する必芁がありたすか? それずも他のツヌルでも機胜するものですか?

    AWS ではどれくらいの費甚がかかりたすか?

    䜕千ドルもの費甚がかかるものを誀っおデプロむした堎合はどうなりたすか?

    技術的な知識が私にはありたせん。䜕がデプロむされるのか理解できたすか?

    プロンプトが適切かどうかはどうすればわかりたすか?

    すべおを䞀床にデプロむすべきでしょうか、それずも小さな芏暡から始めるべきでしょうか?

    本皌働䞭に障害が発生した堎合はどうなりたすか?

    すでにコヌドやむンフラストラクチャがある堎合でも、これらのプロンプトを䜿甚できたすか?

    AWS でベンダヌロックむンを回避する方法を教えおください。