Day 1 AWS Foundation Setup for Startups
This prompt enables startups to achieve professional-grade AWS setup independently through a self-service approach powered by generative AI.
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お客様の AWS アーキテクチャを、1 つのプロンプトまたはエージェントで処理

専門家が設計したプロンプトとエージェントを使用して、スタートアップのアイデアを本番環境ですぐに使える AWS アーキテクチャに変えましょう。当社の包括的なライブラリは、単一のウェブアプリから複雑なマイクロサービスまで、さまざまなユースケースをカバーしています。お使いの AI コーディングツールでプロンプトを使用したり、あらかじめ構築されたエージェントをダウンロードしたりして、即座に自動化できます。数週間かかる計画時間を節約し、AWS のベストプラクティスにすぐにアクセスして、製品のスケーリングに集中できます。
これらのプロンプトを使用することにより、この 免責事項 に同意したものとみなされます。
This prompt enables startups to achieve professional-grade AWS setup independently through a self-service approach powered by generative AI.
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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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Create a serverless, React-based chatbot using Claude on Bedrock with RAG capabilities for PDF documents.
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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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成長に合わせてインフラストラクチャをスケールするための体系的なロードマップ。AWS のベストプラクティスに照らして検証された、段階的なアーキテクチャの推奨事項、コスト予測、実装ガイダンスを入手できます。
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正しいコードを検索し、API とサポートのリクエストをルーティングし、事前に入力されたテンプレートを生成することで、Bedrock のクォータシステムをナビゲートします。これにより、スタートアップがレート制限によって本番立ち上げがブロックされることを回避できます。
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正しいクォータコードを検索し、EC2 と SageMaker のキャパシティを増加させるようにリクエストするコマンドを生成することで、AWS 上の GPU ワークロードのスケーリングを支援します。これにより、スタートアップは手作業によるエラーなしでモデルをトレーニングできます。
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優れた設計の 6 つの柱にまたがる包括的な AWS インフラストラクチャ評価コスト最適化、セキュリティ強化、信頼性、コンプライアンス対応状況に関する実用的なレポートを生成します。
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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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スタートアップの本番の準備状況とコンプライアンス認証のためのリスクスコアリングと修復ロードマップを含む AWS Startup Security Baseline 評価フレームワーク
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自動モニタリング、脅威検出、コンプライアンス制御を備えた Terraform を使用して包括的な AWS セキュリティベースラインを導入することで、スタートアップが企業のセキュリティ要件をより迅速に満たすことができます。
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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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スタートアップが OpenSearch への移行を成功させるには、実行ガイドとスクリプトコードを使用して、体系的で本番環境に対応できる移行戦略を開発することが重要です。
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AgentCore Gateway を使用して REST API を MCP に変換します。AI エージェントが標準化されたインターフェイスを通じて社内または社外でツールを見つけて使用できるようにします。
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6つの柱にわたる OpenSearch クラスターの運用レビューを自動化します。パフォーマンス、セキュリティ、コスト、構成を分析し、優先順位を付けた修正を含む実行可能な推奨事項を生成します。
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Karpenter 自動スケーリング、KEDA ポッド管理、スポットインスタンスの優先順位付けにより、本番環境に対応した EKS をデプロイできます。Bottlerocket OS、暗号化、マルチ AZ 高可用性を含み、コストを考慮して最適化されています。
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スタートアップのステージ、アーキテクチャ、支出パターンに合わせた包括的な AWS コスト異常検出アーキテクチャを設計できます。
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チケットの分析、解約リスクの検出、および適切なチームへのルーティングを自動的に行うことで、数時間ではなく数分で顧客に対応できるため、顧客の満足度と成長を維持できます。
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An AI-powered Full AWS Deployment Agent that guides startups from local development to production-ready cloud infrastructure.
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RTO/RPO ギャップ分析、優先順位付けされた修復ロードマップ、スタートアップの耐障害性とディザスタリカバリの準備のためのコスト見積もりを含む AWS レジリエンスベースライン評価フレームワーク。
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Get help deploying your local dev environment to AWS with this prompt.
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暗号化、プライベートネットワーク、最小特権アクセスなど、企業のセキュリティ監査に合格した AWS イ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苦労することなく、B2B 取引を成立させることができます。
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安全ガードレール (自動化された IAM 最小権限ポリシー、必須の差分レビュー、および設定ミスを防ぐためのデプロイ検証など) を備えた、本番環境に対応した AWS CDK TypeScript プロジェクトを生成します。
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スポットインスタンスを使用して GPU に最適化された推論インフラストラクチャを EKS にデプロイし、コストを削減しながらデータ主権を持つオープンソースモデルを実行します。
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AI 主導の分析を使用して、33 以上の AWS リージョンすべてにわたる包括的なセキュリティ評価を自動化し、脆弱性、コンプライアンスギャップ、および設定ミスを特定します
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OWASP ZAP ベースライン分析を使用してウェブアプリケーションのセキュリティスキャンを自動化して、スタートアップのアプリケーションの脆弱性を特定し、実用的な修復レポートを生成します。
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Have a GitHub repo? This prompt will help you deploy it to AWS.
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自動スケーリングとトラフィックの急増をコスト効率よく処理できる PostgreSQL データベースを使用した Node.js アプリケーション用の AWS EKS ベースのコンテナ化されたアプリケーションデプロイの作成を支援します。
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GuardDuty と Security Hub を使用して、EventBridge と SNS の統合を介した重要な検出結果の自動 E メール通知など、包括的な脅威検出とセキュリティモニタリングを導入できます。
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このエージェントには、ベストプラクティスに従ってエージェントを開発できるよう、ツール、MCPサーバー、エージェントステアリングファイル、ナレッジベースが用意されています。
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カスタム MCP サーバーを使用して AWS リージョン全体で Amazon Bedrock モデルの可用性を確認する Kiro CLI カスタムエージェント。
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Claude Code と Cursor 向けに構築された、ワークロードを AWS に移行するための AI エージェントスキル。
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プロンプトとは何ですか?
開始する方法を教えてください。
AI が生成した出力を使用する前に確認する必要がありますか?
Kiro CLI を使用する必要がありますか? それとも他のツールでも機能するものですか?
AWS ではどれくらいの費用がかかりますか?
何千ドルもの費用がかかるものを誤ってデプロイした場合はどうなりますか?
技術的な知識が私にはありません。何がデプロイされるのか理解できますか?
プロンプトが適切かどうかはどうすればわかりますか?
すべてを一度にデプロイすべきでしょうか、それとも小さな規模から始めるべきでしょうか?
本稼働中に障害が発生した場合はどうなりますか?
すでにコードやインフラストラクチャがある場合でも、これらのプロンプトを使用できますか?
AWS でベンダーロックインを回避する方法を教えてください。