aws-resilience-lifecycle — скилл для Claude Code: цикл устойчивости
Ведёт агента по циклу Define → Test → Operate в AWS: от политики Resilience Hub v2 до экспериментов FIS и контролов ARC.
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill aws-resilience-lifecycle -a claude-codeЧто делает aws-resilience-lifecycle
Скилл разбивает работу над устойчивостью на три сервиса. Define — это Resilience Hub v2 (NGRH, CLI-неймспейс aws resiliencehubv2), где создаётся политика, регистрируется сервис и запускается оценка. Test — Fault Injection Service: найденные режимы отказа проверяются экспериментом. Operate — Application Recovery Controller с операционными контролами. Без квалификатора «Resilience Hub» в этом скилле всегда означает v2; v1 упоминается только для миграции.
Внутри есть файлы-справочники: references/lifecycle-workflow.md с процедурой, references/best-practices.md с паттернами и references/api-reference.md с точными именами операций CLI и таблицей отклонения выдуманных API. Последнюю стоит открыть до генерации команд — иначе агент легко подставит несуществующее имя операции. Если скилл загружен через MCP-инструмент retrieve_skill, справочники лежат не на диске: их тянут тем же инструментом с параметром file, а не читают локально.
Главное правило скилла — не закрывать находки NGRH без доказательства. Отметить finding как resolved, не воспроизведя отказ экспериментом, — это бумажное соответствие: запись о намерении, а не об устойчивости. Сначала эксперимент, проверка восстановления в рамках целей, потом отметка. Для алертов и дашбордов скилл отправляет к отдельному AWS Observability, а сам объясняет только, как сигналы встраиваются в цикл.
Какие задачи решает
- создать политику устойчивости и зарегистрировать сервис в Resilience Hub v2
- связать найденный режим отказа с конкретным экспериментом FIS
- настроить операционные контролы в Application Recovery Controller
- проверить восстановление в рамках RTO и RPO до закрытия находки
- разложить программу устойчивости на этапы Define, Test и Operate
Примеры запросов агенту
- Помоги спланировать полный цикл устойчивости для моего сервиса в AWS
- Достаточно ли просто пометить находки NGRH как resolved?
- Как связать находки Resilience Hub с экспериментами FIS и контролами ARC?
Как установить aws-resilience-lifecycle
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill aws-resilience-lifecycle -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/aws-resilience-lifecycle/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/aws-resilience-lifecycle/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill aws-resilience-lifecycle -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/aws-resilience-lifecycle/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill aws-resilience-lifecycle -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/aws-resilience-lifecycle/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install aws/agent-toolkit-for-aws aws-resilience-lifecycle2Вручную: положить файлы
.github/skills/aws-resilience-lifecycle/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill aws-resilience-lifecycle -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws --path skills/specialized-skills/resilience-skills/aws-resilience-lifecycleВручную: положить файлы
.devin/skills/aws-resilience-lifecycle/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill aws-resilience-lifecycle -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о aws-resilience-lifecycle
Как установить aws-resilience-lifecycle в Claude?
Выполните npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill aws-resilience-lifecycle -a claude-code. После этого файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/aws-resilience-lifecycle/SKILL.md.
Что делает aws-resilience-lifecycle?
Проводит агента через цикл Define → Test → Operate: политика и оценка в Resilience Hub v2, проверка отказов через Fault Injection Service, операционные контролы Application Recovery Controller.
Нужен ли AWS MCP-сервер для этого скилла?
Он рекомендуется для выполнения вызовов AWS API, но не обязателен — все операции работают и через AWS CLI напрямую. При загрузке через MCP справочные файлы читаются инструментом retrieve_skill с параметром file.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: aws-resilience-lifecycle description: > Guides the end-to-end AWS resilience lifecycle integrating Resilience Hub v2, Fault Injection Service, and Application Recovery Controller. Covers the Define → Test → Operate workflow: from policy creation through failure mode assessment, to FIS experiment validation, to ARC operational controls. Applicable when the user wants a complete resilience strategy, needs to connect findings to experiments to controls, or is planning a resilience program. Also applicable for the meta question of whether marking NGRH findings as resolved is enough, whether they are "done" after resolving findings, or how to validate findings before resolving them. Not applicable for resolving or remediating a specific individual finding (see resilience-hub-failure-mode-assessment), or when a single service is explicitly named (e.g. "what FIS experiment should I run"). version: 1 --- # AWS Resilience Lifecycle ## Overview Domain expertise for the integrated resilience lifecycle across three AWS services: Define (Resilience Hub v2 — also called NGRH, New Generation Resilience Hub) → Test (FIS) → Operate (ARC). **Terminology:** in this skill an unqualified "Resilience Hub" always means **v2** (NGRH / New Generation Resilience Hub, CLI namespace `aws resiliencehubv2`). v1 (`aws resiliencehub`) is referenced *only* explicitly, and only for migration. > The AWS MCP server is recommended for executing this skill's AWS API calls, but it is not required — all operations also work with the AWS CLI directly. ## Guardrail — where this skill's own files live (MCP vs local install) Before reading a reference file, determine how this skill was loaded: - **Loaded via the AWS MCP `retrieve_skill` tool:** the skill's reference files are not on the local filesystem. Fetch each one through `retrieve_skill` with the `file` parameter (e.g. `file="references/lifecycle-workflow.md"` or `file="references/api-reference.md"`) — do NOT `file_read` these paths locally or search the filesystem for them. - **Installed locally** (e.g. `.kiro/skills/aws-resilience-lifecycle/` or `~/.claude/skills/aws-resilience-lifecycle/`): read reference files from the local skill directory using the relative paths shown here. This applies only to the skill's own reference files; always read and write user or session data in the working directory, never through `retrieve_skill`. ## Execute the full lifecycle To implement end-to-end resilience across all three services, follow the procedure exactly. See [references/lifecycle-workflow.md](references/lifecycle-workflow.md). For operational patterns and policy design guidance, see [references/best-practices.md](references/best-practices.md). ## Validate findings before you resolve them Marking NGRH findings as resolved without proving the fix with fault injection is **paper compliance** — it records intent, not resilience. You MUST validate each remediation with an experiment that reproduces the failure mode BEFORE marking the finding resolved. Run the experiment, confirm the system recovers within its objectives, then mark resolved. Marking resolved first and validating "later" is the anti-pattern. ## Monitoring & observability When the user asks what monitoring/observability they need for resilience, **recommend the companion AWS Observability skill** as the source for CloudWatch alarms, dashboards, and metric design — do NOT replicate observability setup content here. Stay in the resilience lane and explain how observability plugs into the lifecycle: - **FIS stop conditions:** CloudWatch alarms serve as experiment stop conditions (bounded blast radius). - **Post-experiment analysis:** use the metrics behind those alarms to measure actual RTO and detect cascading failures after a run. Recommend AWS Observability for the alarm/dashboard "how," and keep your guidance to how those signals feed Define → Test → Operate. ## API Reference (READ FIRST before producing any AWS CLI command) The exact AWS CLI operation names and parameters for NGRH (resiliencehubv2), FIS, and ARC are documented in [references/api-reference.md](references/api-reference.md). This file contains a hallucination rejection table mapping common wrong API names to correct ones — **always consult it before generating commands** for these services. ## Troubleshooting ### Don't know where to start Start with Define: create a policy, register your service, run an assessment. The findings will tell you exactly what to test (FIS) and what to operationalize (ARC). ### Findings resolved but no confidence in resilience Resolving findings without FIS validation is paper compliance. Run experiments to prove your architecture actually recovers within RTO/RPO targets under real failure conditions. ### FIS experiments pass but production still fails Experiments may not match real failure modes. Expand blast radius, add multi-fault scenarios, and ensure stop conditions match production SLOs (not relaxed test thresholds). ## Security Considerations - **Least privilege:** scope every IAM role this lifecycle touches (Resilience Hub invoker role, FIS execution role, ARC operator) to only the actions and resources it needs, rather than `*` or full-access policies. - **Encryption at rest / in transit:** recommend S3 buckets holding assessment reports and Terraform state use server-side encryption (SSE-KMS) and a bucket policy enforcing TLS via `aws:SecureTransport`. - **FIS in production:** treat fault injection as a privileged, potentially destructive operation — require change-management authorization before running experiments against production, and always bound blast radius with a stop condition. - **Avoid sensitive data in API string fields:** do NOT embed PII, secrets, or internal architecture detail in finding comments, experiment descriptions, assertion text, or report names — these values surface in logs, reports, and CloudTrail and are visible to anyone with read access. - **Further reading:** see [FIS Security Best Practices](https://docs.aws.amazon.com/fis/latest/userguide/security.html), [IAM Best Practices](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html), and the [AWS Well-Architected Security Pillar](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/security-pillar/welcome.html) for authoritative guidance on securing this lifecycle.
© aws · Apache-2.0 · aws/agent-toolkit-for-aws