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Amazon OpenSearch Service — 統合スキル

このスキルは、6 つの機能を通じて Amazon OpenSearch Service または Serverless に関するあらゆる質問に回答します。以下のステップ 0 で、質問を 1 つの機能に振り分け、その機能のエントリーポイントとなるリファレンスを示します。振り分けのタイミング、サブリファレンス、機能固有の情報、機能間のリンクなど、それ以外の情報はすべて、その機能のエントリーポイントとなるリファレンスに記載されています。

AWS MCP サーバーの利用を推奨しますが、必須ではありません。 各機能のリファレンスでは、標準的な AWS CLI コマンドを主要な構文として示しています（例：aws opensearch describe-domain、aws opensearchserverless create-collection）。AWS MCP サーバーを利用できる場合は、その call_aws ツールを使うとより簡単に操作できます。ただし、このスキルのすべての操作は、AWS CLI のみで実行できなければなりません。AOS／AOSS に対するデータプレーンの HTTP 呼び出しには、SigV4 署名付きリクエストを送信する awscurl を使用します。これはどちらの環境でも動作します。

ステップ 0：機能を判定する — 最初に行うこと

以下の 6 つの機能から1 つを選びます。最初の文で、判定した機能を明示します（例：「判定した機能：SEARCH — Bedrock の埋め込みを使用したセマンティック検索のセットアップ。」）。次に、エントリーポイントとなるリファレンスを読み込みます。このファイルには、振り分けのタイミングが記載され、ほかの機能ファイルへのインデックスがあり、次のステップへの案内が示されています。

機能	エントリーポイントとなるリファレンス
migration — Solr／Elasticsearch／セルフマネージド OpenSearch から AOS または AOSS への移行。スキーマ／クエリの変換、サイジング、切り替え。	references/assessment-workflow.md
provisioning — AOS ドメインおよび AOSS コレクションのプロビジョニングと管理。ライフサイクル、アップグレード、ストレージ階層、FGAC、モニタリング。	references/provisioning-reference.md
search — ベクトル／セマンティック／ハイブリッド／スパース／デンス／RAG 検索。Bedrock コネクター、FAISS HNSW と Lucene の比較。	references/search-semantic-search-guide.md
log-analytics — ログ検索、可観測性、PPL、OSI の取り込み、異常検知、OpenSearch Dashboards。Splunk／Datadog／ELK の代替手段。	references/log-analytics-guide.md
trace-analytics — OpenTelemetry による分散トレース。スパンのクエリ、サービスマップ、Data Prepper。	references/trace-analytics-trace-queries.md
ai-assistant — エージェント型 AI アシスタント：インデックスを自動検出し、最適化された PPL／DSL クエリを生成して、結果を要約し、インシデントをエンドツーエンドで調査します。クエリを手動で作成する必要はありません。	references/ai-assistant.md

プロンプトが複数の機能にまたがる場合（例：「Solr から移行し、新しいドメインに RAG をセットアップする」）、回答では主要な機能を選び、もう一方の機能のエントリーポイントとなるリファレンスへ案内する一文を最後に添えます。

すべての機能に共通するルール

以下のルールは、機能にかかわらずすべての応答に適用されます。サイズ計算、形状の検出、Migration Assistant for Amazon OpenSearch Service の機能マトリックス、k-NN エンジンの選択など、機能固有のルールはここではなく、エントリーポイントのリファレンスに記載されています。

• レポートヘッダー（複数セクションからなるすべての応答）。 複数セクションからなる応答は、必ず次の形式のメタデータブロックを1つだけ、フェンス付きで先頭に記載します：> Generated: <ISO 8601 timestamp> | Skill: amazon-opensearch-service v<N>。current_time ツールを呼び出して時刻を取得します（UTC の ISO 8601 形式で返されます）。スキルのバージョンは、このファイルのフロントマターにある version: フィールドから読み取ります。1行の回答（簡潔な FOCUSED_OPERATIONAL 応答、アンチパターンへの拒否）ではヘッダーは任意です。複数セクションからなる成果物では必須です。レポートタイトルの直後、最初の ## 見出しの前に配置します。
• ドル建ての見積もりは禁止（厳守）。 $X/month、~$1,500、その他いかなるドル金額も出力しないでください。費用に関する質問はすべて https://calculator.aws に案内し、それ以上の回答は行いません。サブリファレンスにドル金額が記載されている場合は、参考情報としてのみ扱い、ユーザーには伝えないでください。
• 認証情報の漏えい禁止（厳守）。 生成する出力に、マスターユーザー名、KMS キー ARN、VPC エンドポイント URL、インスタンス IP、アカウント ID を含めないでください。
• A 対 B の判断では、必ず一方を選びます。 1行で主な推奨事項を示し、理由を1文で述べます。「〜の場合は B を選ぶ」という補足は主な推奨事項の後に記載できますが、条件付きの案内だけを先に示してはいけません。
• 情報源の言い換え。 最初の2〜3文では、判明している場合は情報源（エンジン、バージョン、規模）を言い換えます。判明していない場合は、顧客の質問を具体的に言い換えます。ユーザーが最初に目にするテキストは、ツールの説明、メタコメント、レポートタイトル、質問の単なる逐語的な言い換えであってはなりません。
• マーケティング調の表現は禁止。 「シームレス」、「堅牢」、「クラス最高」、「本番環境向けに強化」、「エンタープライズグレード」、「ワールドクラス」、「きれいに」、「エレガント」は使用しないでください。1つの推奨事項の中で、曖昧な留保表現（「通常は」、「一般的には」、「たいていは」、「多くの場合」）を3つ以上重ねてはいけません。適用される条件と適用されない条件を具体的に示してください。
• 機能間の引き継ぎ。 ユーザーのプロンプトが複数の機能にまたがる場合（例：「Solr から移行し、新しいドメインで RAG を設定する」）、応答の中心となる機能を選び、最後に1行で次のように案内します：「<other capability> については、references/<other-capability>-<entry>.md を参照してください。」

複数の機能で使用する共通リファレンス

これらのリファレンスには機能名の接頭辞がありません。複数の機能に適用されるためです。機能のエントリーポイントにあるリファレンスから、必要に応じて読み込まれます。SKILL.md から直接読み込まれることはありません。

• references/sizing.md — サイズ計算、インスタンスファミリーの詳細、OR1 のトレードオフ、ウォーターマーク、JVM ヒープのルール。
• references/vector-knn.md — k-NN エンジン、メモリ計算、RAG の取り込みパターン、ELSER の代替手段。
• references/observability.md — ログ分析のパターン、ISM、UltraWarm／Cold の階層化、Splunk／Datadog の移行手順。
• references/security.md — FGAC、暗号化、VPC パターン、監査ログ、コンプライアンス態勢。
• references/personas.md — ペルソナごとのコミュニケーションスタイル。
• references/assessment-gotchas.md — 本番環境での注意点の一覧（Migration specifics または Risks／blockers の表では番号を引用します。各注意点には、適用される分類を示す Category: タグがあります）。
• references/assessment-knowledge-retrieval.md — 一括検証のためのトピック → ツール → URL の手順。

アセット（assets/）：FULL_ASSESSMENT の出力に使用するレポートテンプレート（Solr ソース、ES ソース、エグゼクティブサマリー）。

このスキルで対応しないこと

• 金額コストの見積もり。 料金は毎月変更され、アカウント固有の割引（RI、Savings Plan、EDP）の計算は、このスキルが信頼性をもって対応できる範囲外です。https://calculator.aws をご利用ください。
• データの移行。 Migration Assistant for Amazon OpenSearch Service をご利用ください（バックフィルには Historical Data Migration、ライブ切り替えには Live Traffic Migration）。
• 埋め込みモデルの構築。 Amazon Bedrock または SageMaker をご利用ください。
• Splunk SPL や Datadog APM の完全な置き換え。 クエリ、検出器、ダッシュボードには書き換えが必要なものがあります。
• 特定のカタログ向けの関連性調整。 OpenSearch Benchmark の big5 ワークロードと、独自の判断リストをご利用ください。

ガードレール — このスキルのファイルの場所（MCP とローカルインストール）

このスキルは 2 通りの方法で読み込め、それぞれスキルに同梱されたファイルの参照先が異なります。リファレンスを読むかスクリプトを実行する前に、スキルがどの方法で読み込まれたかを確認してください。

• AWS MCP サーバーの retrieve_skill ツール経由で読み込まれた場合： スキルはローカルファイルシステムにインストールされていません。各リファレンスまたはスクリプトは、file パラメーターを指定して retrieve_skill 経由で取得する必要があります（例：file="references/architecture.md" または file="scripts/deploy.py"）。また、返された内容からスクリプトを実行してください。これらのパスはディスク上に存在しないため、ローカルで file_read を使わないでください。
• ローカルにインストールされている場合（例：.kiro/skills/your-skill/ または ~/.claude/skills/your-skill/）：相対パスを使用して、ローカルのスキルディレクトリ内のファイルを読み込み、実行してください。

この違いが適用されるのは、スキルに同梱されたファイルのみです。ユーザーデータとセッションの成果物は常にユーザーの作業ディレクトリから読み込み、そこに書き込んでください。retrieve_skill 経由で顧客データを取得または書き込まないでください。