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# OpenSearch エージェントスキル
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今日の開発者は、Kiro、Claude Code、Cursor などのエージェント IDEs を使用して、アイデアから作業プロトタイプに数分で移行できます。ただし、新しいアイデアを試す場合でも、概念実証を構築する場合でも、本番稼働用システムを実行する場合でも、エクスペリエンスは急速に複雑になります。検索結果は期待どおりに動作せず、レイテンシーの急増ではログを掘り下げる必要があり、 にデプロイすると、深い専門知識を必要とする設定決定 AWS が導入されます。ハイレベルなインテントをクエリ DSLs、インデックス設定、マルチステップワークフローに変換するには、AI エージェント側であっても、依然としてかなりの時間がかかります。

[OpenSearch エージェントスキル](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills)は、OpenSearch インテリジェンスをエージェントに直接取り込むスキルのリポジトリを提供することで、これに対処します。各スキルは、特定のワークフローのドメインの知識、ベストプラクティス、複数ステップの実行ロジックをカプセル化するため、エージェントは結果を取得するだけでなく、どのように達成されたかを理解します。スキルは、Kiro、Claude Code、カーソルなど、[エージェントスキル標準](https://agentskills.io/specification)をサポートするコーディングエージェントと連携します。

## エージェントスキルでできること
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### ローカル検索アプリケーションを構築する
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この`opensearch-launchpad`スキルは、検索アプリケーションの構築と反復にインテント主導のエクスペリエンスをもたらします。自然言語の要件やサンプルデータを、キーワード、セマンティック、ハイブリッド検索用に最適化されたマッピング、取り込みパイプライン、ML モデル統合を備えた完全に設定された OpenSearch インデックスに変換し、すぐにテストして反復できる作業検索エクスペリエンスを生成します。

プロンプトの例:

```
Build a semantic search application for product documentation
```

エージェントはインデックスマッピングを設定し、埋め込みモデルと取り込みパイプラインを設定し、作業中の検索 API と UI を返します。これにより、各決定を順を追って説明します。

### ログ分析によるインシデントの調査
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この`log-analytics`スキルは、エージェントインテリジェンスをオブザーバビリティワークフローにもたらします。パイプ処理言語 (PPL) クエリを手動で作成したり、サービス間でログデータを切り替えたりする代わりに、インテントを表現し、スキルはエラーパターンの検出から異常分析、根本原因の相関まで、複雑さを処理します。

プロンプトの例:

```
Investigate why my service is returning 500s and correlate with recent traces
```

エージェントは PPL クエリを実行してエラーパターンとログボリュームの異常を表示し、ログエラーを特定のトレース IDs に関連付けて根本原因分析を高速化します。PPL 構文をマスターしたり、トレースデータを手動でナビゲートしたりする必要はありません。

### 分散トレースの調査
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この`trace-analytics`スキルは、分散トレースを OpenSearch 内で直接調査します。スロースパン、エラースパン、サービス依存関係を識別し、トレース IDs を使用してログとトレースを関連付けて、オブザーバビリティスタック全体の根本原因を表面化します。

プロンプトの例:

```
Which service is causing the p99 latency regression in the checkout flow?
```

エージェントはサービスマップを構築し、スロースパンを識別してボトルネックを特定します。サービス間でトレースデータを手動でナビゲートする必要はありません。

### OpenSearch を にデプロイする AWS
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この`aws-setup`スキルは、OpenSearch Service ドメインまたは OpenSearch Serverless コレクションをプロビジョニングし、アクセスポリシーと暗号化ポリシーを設定し、アプリケーションを マネージドドメインとサーバーレスコレクション用の個別のガイドで接続する方法をエージェントに説明します。

プロンプトの例:

```
Set up an OpenSearch Serverless collection for my search application
```

エージェントはプロビジョニング、ポリシー設定、検証を処理し、各ステップを案内します。

## 使用可能なスキル
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スキルはカテゴリ別に整理されています。完全なコレクションまたは個々のスキルをインストールできます。


| Category | スキル | その内容 | 
| --- | --- | --- | 
| 検索 | opensearch-launchpad | 検索アプリケーションを最初からスキャフォールドします。BM25 辞書検索、セマンティック検索、ハイブリッド検索、エージェント検索について説明します。モデル選択ガイド、評価戦略、サンプルデータが含まれます。 | 
| オブザーバビリティ | log-analytics | Piped Processing Language (PPL) を使用してログをクエリおよび分析します。エージェントがエラーパターンを検出し、異常を表面化し、インデックス間でイベントを関連付けるのに役立ちます。 | 
| オブザーバビリティ | trace-analytics | 分散トレースを調査します。システムを通じて低速スパンを識別し、サービスマップを構築し、AI エージェントツールの呼び出しをトレースします。 | 
| Cloud | aws-setup | OpenSearch をデプロイします AWS。プロビジョニング、アクセスポリシー、ネットワーク設定をカバーする、Amazon OpenSearch Service ドメインと OpenSearch Serverless コレクション専用のガイドが含まれています。 | 

プロジェクトはアクティブに開発中です。最新のスキルリストとコントリビューションガイダンスについては、[opensearch-agent-skills](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills) リポジトリを参照してください。

## 前提条件
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前提条件はスキルによって異なります。フルコレクションを使用するには、以下が必要です。
+ エージェントスキル (Claude Code、Cursor、または Kiro) をサポートするコーディングエージェント。
+ [Node.js](https://nodejs.org/) を `npx`で使用して`PATH`、`skills`インストーラを実行します。
+ [https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) および Python 3.11 以降。スキルは `uv` を使用して、分離された環境でスクリプトを実行します。
+ ローカルクラスターをスピンアップするスキル ( など) を使用する場合は、[Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) をインストールして実行します`opensearch-launchpad`。
+ AWS `aws-setup` スキルを使用する予定がある場合は、適切なアクセス許可で設定された 認証情報。必要なアクセス許可のガイダンスについては、「」を参照してください[アイデンティティベースのポリシー](ac.md#ac-types-identity)。

## スキルのインストールと使用
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スキルは[https://agentskills.io](https://agentskills.io)、 で呼び出す CLI を介してインストールされます`npx`。インストーラはエージェントを検出し、スキルファイルを正しい場所に配置します。

コレクション全体をインストールするには:

```
npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills
```

単一のスキルをインストールするには、`@skill-name`サフィックスを使用します。`--full-depth` フラグには、エージェントがフォローアップの質問に必要なすべての参考資料が含まれます。

```
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
```

一般的なインストールオプション:

**`-a {{agent-name}}`**  
などの特定のエージェントに をインストールします`-a claude-code`。

**`-g`**  
スキルがマシン上のすべてのプロジェクトで使用できるように、グローバルに をインストールします。

**`--all`**  
CLI がマシンで検出するすべてのエージェントに をインストールします。

インストール後、エージェントを再起動して新しいスキルファイルを取得します。次に、*OpenSearch."* エージェントはスキル指示を読み取り、必要なスクリプトを直接実行します。

`aws-setup` スキルには、両方の OpenSearch Service 製品ファミリー専用のガイドが含まれています。Amazon OpenSearch Service マネージドドメインの場合、スキルはドメインの作成、アクセスポリシーの設定、およびアプリケーションの接続について説明します (「」を参照[Introduction](what-is.md))。OpenSearch Serverless では、コレクションの作成、データアクセスポリシーと暗号化ポリシーの設定、データの取り込みについて説明します (「」を参照[Amazon OpenSearch Serverless](serverless.md))。実行中のクラスターに対するインタラクティブなクエリの場合は、スキルを とペアリングします[OpenSearch MCP サーバー](opensearch-mcp-server.md)。

## セキュリティに関する考慮事項
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スキルをインストールして実行すると、エージェントが記述したスクリプトとコマンドを実行します。サードパーティーの開発者ツールと同様にスキルを扱います。
+ インストールする前に、[ソースリポジトリ](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills)のスキル`SKILL.md`ファイルを確認します。
+ 開発環境またはサンドボックス環境でスキルを実行してから、本番稼働用リソースをポイントします。
+ `aws-setup` スキルを実行するときは、最小特権の IAM 認証情報を使用します。これは、 AWS アカウント および AWS リージョン デプロイ先の に限定されます。
+ 存続期間の長いインフラストラクチャにコミットする前に、スキルが作成する AWS リソースを確認します。スキルは、ユーザーに代わってドメイン、コレクション、IAM ロール、ネットワークリソースをプロビジョニングする場合があります。

## その他のリソース
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+ GitHub の [opensearch-agent-skills](https://github.com/opensearch-project/opensearch-agent-skills) – 新しいスキルを作成するためのソース、問題、開発者ガイド。
+ [エージェントスキルの仕様](https://agentskills.io/specification) – スキルが実装するオープンスタンダード。
+ [OpenSearch MCP サーバー](opensearch-mcp-server.md) – 実行中のクラスターに対するインタラクティブクエリ用のコンパニオン MCP サーバー。