Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris. # OpenSearch Keterampilan Agen Pengembang saat ini dapat beralih dari ide ke prototipe kerja dalam hitungan menit menggunakan agen IDEs seperti Kiro, Claude Code, dan Cursor. Tetapi apakah Anda sedang bereksperimen dengan ide baru, membangun bukti konsep, atau menjalankan sistem produksi, pengalaman dengan cepat menjadi lebih kompleks. Hasil penelusuran tidak berperilaku seperti yang diharapkan, lonjakan latensi memerlukan penggalian log, dan penerapan untuk AWS memperkenalkan keputusan konfigurasi yang membutuhkan keahlian mendalam. Menerjemahkan maksud tingkat tinggi ke dalam kueri DSLs, konfigurasi indeks, dan alur kerja multi-langkah masih membutuhkan waktu yang signifikan — bahkan dengan agen AI di sisi Anda. [OpenSearch Keterampilan Agen](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills) mengatasi hal ini dengan menyediakan gudang keterampilan yang membawa OpenSearch intelijen langsung ke agen Anda. Setiap keterampilan merangkum pengetahuan domain, praktik terbaik, dan logika eksekusi multi-langkah untuk alur kerja tertentu — sehingga agen Anda tidak hanya mendapatkan hasil, tetapi juga memahami bagaimana mereka dicapai. Keterampilan bekerja dengan agen pengkodean apa pun yang mendukung [standar Keterampilan Agen](https://agentskills.io/specification), termasuk Kiro, Claude Code, dan Kursor. ## Apa yang dapat Anda lakukan dengan Keterampilan Agen ### Membangun aplikasi pencarian lokal `opensearch-launchpad`Keterampilan ini membawa pengalaman yang didorong oleh niat untuk membangun dan mengulangi aplikasi pencarian. Ini menerjemahkan persyaratan bahasa alami atau data sampel ke dalam OpenSearch indeks yang sepenuhnya dikonfigurasi — dengan pemetaan yang dioptimalkan, saluran pipa konsumsi, dan integrasi model ML untuk pencarian kata kunci, semantik, dan hibrida — dan menghasilkan pengalaman pencarian kerja yang siap untuk diuji dan diulang. Contoh prompt: ``` Build a semantic search application for product documentation ``` Agen mengonfigurasi pemetaan indeks, menyiapkan model penyematan dan pipeline konsumsi, dan mengembalikan API dan UI pencarian yang berfungsi — memandu Anda melalui setiap keputusan di sepanjang jalan. ### Selidiki insiden dengan analisis log `log-analytics`Keterampilan ini membawa kecerdasan agen ke alur kerja observabilitas. Alih-alih membuat kueri Piped Processing Language (PPL) secara manual atau menyatukan data log di seluruh layanan, Anda mengekspresikan maksud Anda dan keterampilan menangani kompleksitas — mulai dari deteksi pola kesalahan hingga analisis anomali hingga korelasi akar penyebab. Contoh prompt: ``` Investigate why my service is returning 500s and correlate with recent traces ``` Agen menjalankan kueri PPL untuk memunculkan pola kesalahan dan anomali volume log, kemudian menghubungkan kesalahan log dengan jejak IDs tertentu untuk analisis akar penyebab yang lebih cepat — tanpa mengharuskan Anda menguasai sintaks PPL atau menavigasi data jejak secara manual. ### Selidiki jejak yang didistribusikan `trace-analytics`Keterampilan menyelidiki jejak yang didistribusikan langsung di dalam OpenSearch. Ini mengidentifikasi rentang lambat, rentang kesalahan, dan dependensi layanan, dan mengkorelasikan log dan jejak menggunakan jejak IDs ke permukaan akar penyebab di seluruh tumpukan observabilitas penuh. Contoh prompt: ``` Which service is causing the p99 latency regression in the checkout flow? ``` Agen membuat peta layanan, mengidentifikasi rentang lambat, dan menunjukkan kemacetan — tanpa mengharuskan Anda menavigasi data jejak secara manual di seluruh layanan. ### Menyebarkan ke OpenSearch AWS `aws-setup`Keterampilan ini memandu agen Anda melalui penyediaan domain OpenSearch Layanan atau koleksi OpenSearch Tanpa Server, mengonfigurasi kebijakan akses dan enkripsi, dan menghubungkan aplikasi Anda — dengan panduan terpisah untuk domain terkelola dan koleksi tanpa server. Contoh prompt: ``` Set up an OpenSearch Serverless collection for my search application ``` Agen menangani penyediaan, konfigurasi kebijakan, dan validasi, memandu Anda melalui setiap langkah. ## Keterampilan yang tersedia Keterampilan diatur berdasarkan kategori. Anda dapat menginstal koleksi lengkap atau keterampilan individu: | Kategori | Keterampilan | Apa yang dilakukannya | | --- | --- | --- | | Pencarian | opensearch-launchpad | Perancah aplikasi pencarian dari awal. Meliputi pencarian BM25 leksikal, pencarian semantik, pencarian hibrida, dan pencarian agen. Termasuk panduan pemilihan model, strategi evaluasi, dan data sampel. | | Observabilitas | log-analytics | Kueri dan analisis log menggunakan Piped Processing Language (PPL). Membantu agen mendeteksi pola kesalahan, anomali permukaan, dan menghubungkan peristiwa di seluruh indeks. | | Observabilitas | trace-analytics | Menyelidiki jejak yang didistribusikan. Mengidentifikasi rentang lambat, membangun peta layanan, dan melacak pemanggilan alat agen AI melalui sistem Anda. | | Cloud | aws-setup | Menyebarkan OpenSearch ke AWS. Termasuk panduan khusus untuk domain OpenSearch Layanan Amazon dan koleksi OpenSearch Tanpa Server, yang mencakup penyediaan, kebijakan akses, dan konfigurasi jaringan. | Proyek ini sedang dalam pengembangan aktif. Untuk daftar keterampilan dan panduan kontribusi terbaru, lihat [opensearch-agent-skills](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills)repositori. ## Prasyarat Prasyarat bervariasi menurut keterampilan. Untuk menggunakan koleksi lengkap yang Anda butuhkan: + Agen pengkodean yang mendukung Keterampilan Agen (Claude Code, Cursor, atau Kiro). + [Node.js](https://nodejs.org/) dengan `npx` pada Anda`PATH`, untuk menjalankan `skills` installer. + [https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)dan Python 3.11 atau yang lebih baru. Keterampilan digunakan `uv` untuk menjalankan skrip di lingkungan yang terisolasi. + [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) diinstal dan dijalankan, jika Anda berencana untuk menggunakan keterampilan yang memutar cluster lokal (seperti`opensearch-launchpad`). + AWS kredensil yang dikonfigurasi dengan izin yang sesuai jika Anda berencana untuk menggunakan keterampilan tersebut. `aws-setup` Untuk panduan tentang izin yang diperlukan, lihat[Kebijakan berbasis identitas](ac.md#ac-types-identity). ## Instal dan gunakan keterampilan Keterampilan dipasang melalui [https://agentskills.io](https://agentskills.io)CLI, yang Anda panggil. `npx` Pemasang mendeteksi agen Anda dan menempatkan file keterampilan di lokasi yang benar. Untuk menginstal seluruh koleksi: ``` npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills ``` Untuk menginstal keterampilan tunggal, gunakan `@skill-name` sufiks. `--full-depth`Bendera mencakup semua bahan referensi yang mungkin diperlukan agen untuk pertanyaan lanjutan: ``` npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@opensearch-launchpad --full-depth npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@log-analytics --full-depth npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@trace-analytics --full-depth npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@aws-setup --full-depth ``` Opsi pemasangan umum: **`-a {{agent-name}}`** Instal ke agen tertentu, misalnya`-a claude-code`. **`-g`** Instal secara global sehingga keterampilan tersedia di semua proyek di komputer Anda. **`--all`** Instal ke setiap agen yang terdeteksi CLI pada mesin Anda. Setelah instalasi, restart agen Anda sehingga mengambil file keterampilan baru. Kemudian coba prompt seperti *“Saya ingin membangun aplikasi pencarian hybrid dengan OpenSearch.”* Agen membaca instruksi keterampilan dan menjalankan skrip yang diperlukan secara langsung. `aws-setup`Keterampilan ini mencakup panduan khusus untuk kedua keluarga produk OpenSearch Layanan. Untuk domain terkelola OpenSearch Layanan Amazon, keterampilan berjalan melalui pembuatan domain, mengonfigurasi kebijakan akses, dan menghubungkan aplikasi Anda (lihat[Introduction](what-is.md)). Untuk OpenSearch Tanpa Server, ini mencakup pembuatan koleksi, mengonfigurasi akses data dan kebijakan enkripsi, dan menelan data (lihat). [Amazon Tanpa OpenSearch Server](serverless.md) Untuk kueri interaktif terhadap cluster yang sedang berjalan, pasangkan keterampilan dengan. [OpenSearch Server MCP](opensearch-mcp-server.md) ## Pertimbangan keamanan Ketika Anda menginstal dan menjalankan keterampilan, agen Anda mengeksekusi skrip dan perintah yang dijelaskan. Perlakukan keterampilan seperti yang Anda lakukan pada alat pengembang pihak ketiga: + Tinjau `SKILL.md` file keterampilan di [repositori sumber sebelum menginstal](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills). + Jalankan keterampilan dalam lingkungan pengembangan atau kotak pasir sebelum mengarahkannya ke sumber daya produksi. + Gunakan kredensil IAM dengan hak istimewa paling sedikit saat menjalankan `aws-setup` keterampilan, cakupan ke dan di mana Anda ingin menerapkan. Akun AWS AWS Region + Tinjau AWS sumber daya apa pun yang diciptakan keterampilan sebelum berkomitmen pada infrastruktur berumur panjang. Keterampilan dapat menyediakan domain, koleksi, peran IAM, dan sumber daya jaringan atas nama Anda. ## Sumber daya tambahan + [opensearch-agent-skills](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills)on GitHub — Sumber, masalah, dan panduan pengembang untuk menulis keterampilan baru. + [Spesifikasi Keterampilan Agen](https://agentskills.io/specification) — Standar terbuka yang diterapkan keterampilan. + [OpenSearch Server MCP](opensearch-mcp-server.md)— Server MCP pendamping untuk kueri interaktif terhadap cluster yang sedang berjalan.