#AWS

bedrock-claude-chat

本项目示例介绍了如何使用Anthropic公司提供的Claude模型和Amazon Bedrock的生成式AI来构建智能聊天机器人。该项目支持多种语言和个性化设置，并可通过API发布。提供详细的管理员仪表板、自动任务处理，以及简易的部署流程。项目架构基于AWS管理服务，确保应用程序的可扩展性、可靠性和安全性。

data-solutions-framework-on-aws

Data Solutions Framework on AWS是基于AWS CDK开发的数据解决方案框架，内置AWS最佳实践。该框架支持TypeScript和Python，提供智能默认配置和可定制模块，让开发者能通过基础设施即代码(IaC)快速组建数据平台。DSF大幅缩短了数据平台的开发周期，同时保证了解决方案的质量和规范。框架的抽象层设计使开发者能够专注于业务逻辑，而不必深入云基础设施细节。

amazon-bedrock-workshop

Amazon Bedrock Workshop提供一系列实践实验，涵盖文本生成、知识库构建、模型定制、图像处理和智能代理等生成式AI应用。开发者通过动手实践，可以掌握Bedrock API和SDK的使用方法，学习如何将基础模型应用于实际场景，提升开发效率。本教程适合希望深入了解Amazon Bedrock功能并探索生成式AI潜力的技术人员。

amazon-ecr-credential-helper

Amazon ECR Docker Credential Helper 是 Docker 守护进程的凭证助手,自动化 Amazon Elastic Container Registry (ECR) 的认证流程。它支持包管理器安装和源码编译,无需手动登录即可获取 ECR 凭证。该工具兼容多种 AWS 凭证存储方式,适用于公有和私有 ECR 仓库。通过灵活配置和故障排除功能,为 Docker 用户提供了便捷的 ECR 访问体验。

sst

SST是一个面向AWS的现代全栈应用开发框架。它支持Next.js、Svelte等多种前端技术，并提供文件上传、身份验证和事件处理等功能。SST通过SEED服务简化了部署和团队协作流程，让开发者能够充分利用AWS的功能，同时降低了serverless应用的开发复杂度。与其他框架相比，SST特别擅长优化AWS开发流程，提供了直观的CLI工具和丰富的文档。此外，SST拥有活跃的社区支持和持续的更新迭代，确保开发者始终能够获得最新的功能和最佳实践。

AutoSpotting

AutoSpotting是一款开源的AWS EC2成本优化工具,通过自动将现有AutoScaling组中的实例替换为Spot实例来实现。只需为AutoScaling组添加简单标签,即可获得显著成本节省。该工具特别适合大规模部署,可以快速迁移到Spot实例而无需复杂配置。AutoSpotting支持全自动操作,能够持续监控并优化EC2实例使用,帮助用户轻松实现AWS基础设施的成本效益最大化。

0x4447_product_s3_email

0x4447_product_s3_email是基于AWS服务构建的无服务器邮件系统。该系统利用SES处理邮件收发,S3存储邮件,Lambda执行自动化处理。它支持无限邮箱地址,通过'+'字符灵活组织邮件,无需服务器管理。这种简单高效的电子邮件处理方式,适合追求低维护和高度定制化邮件解决方案的用户。

amazon-eks-ami

amazon-eks-ami 项目提供构建自定义 Amazon EKS AMI 的资源和配置脚本，采用与官方 EKS 优化 AMI 相同的配置。项目包括详细文档、入门指南和构建步骤，支持定制 Kubernetes 版本和操作系统。适用于需要创建特定 EKS 工作节点镜像的用户。

Amazon Q Developer

Amazon Q Developer通过高级生成式AI技术，提供即时代码建议，支持代码自动化及转换，同时允许连接私有库以定制化代码生成，加速新技术的学习和解决方案架构。