╔══════════════════════════════════════╗ ║ ▓▓▓ VOM CHATBOT ZUM AGENT ▓▓▓ ║ ╚══════════════════════════════════════╝

Einstieg in
Agentic AI

Schluss mit Chatten. Ab jetzt automatisieren.

Ein praktischer Leitfaden fuer technische Leute, die Chatbots kennen — aber Agenten, SOPs und Rapid Prototyping noch nicht ausprobiert haben.

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01 Das Umdenken: Was Kiro CLI wirklich ist

Du hast schon einen Chatbot benutzt — du tippst eine Frage, er antwortet, du kopierst das Ergebnis irgendwohin. Das ist eine Konversation. Ein agentisches CLI wie Kiro CLI?Kiro ist eigentlich eine vollstaendige IDE von AWS — aber extrem flexibel und fuer weit mehr als nur Coding gedacht. Kiro CLI ist die Kommandozeilen-Variante, auf die wir uns hier konzentrieren. Es gibt auch eine Kiro GUI fuer alle, die grafische Oberflaechen bevorzugen, mit Fokus auf Software-Entwicklung. ist etwas grundlegend anderes: Es ist eine KI, die Aktionen auf deinem Computer ausfuehren kann — Dateien lesen, Shell-Befehle ausfuehren, APIs aufrufen, Code schreiben und autonom in Schleifen arbeiten, bis eine Aufgabe erledigt ist.

Chatbot-Modus

  • Du fragst, KI antwortet als Text
  • Ergebnisse manuell kopieren
  • Kein Zugriff auf dein System
  • Eine Frage nach der anderen
  • Du machst die ganze Arbeit

Agentischer Modus

  • Du beschreibst ein Ziel
  • KI liest, schreibt, fuehrt aus
  • Zugriff auf Dateien, CLI, APIs
  • Mehrstufige autonome Schleifen
  • KI arbeitet, du pruefst

Stell es dir so vor: Ein Chatbot ist wie einem Freund per SMS um Rat fragen. Ein agentisches CLI ist wie einen Assistenten einzustellen, der an deinem Terminal sitzt, deine Dateien liest, Skripte schreibt, sie ausfuehrt, die Ausgabe prueft, Fehler behebt — und dir das fertige Ergebnis uebergibt.

Kiro CLI wurde von AWS entwickelt und laeuft direkt in deinem Terminal. Es verbindet sich mit frontier KI-Modellen und hat Zugang zu Tools — die Faehigkeit, Dateien zu lesen und zu schreiben, Shell-Befehle auszufuehren, Web-Inhalte abzurufen, zu lesen und zu verstehen, und mehr. Die zentrale Erkenntnis: Die KI weiss nicht nur Dinge, sie kann Dinge tun. Du beschreibst, was du willst, und sie findet die Schritte, fuehrt sie aus und lernt dabei aus Fehlern.

Du beschreibst
eine Aufgabe
→
Agent
plant
→
Agent nutzt
Tools
→
Wiederholt bis
fertig
→
Du pruefst
das Ergebnis
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02 Kiro CLI Quickstart

Lass uns Kiro CLI in unter 5 Minuten zum Laufen bringen. Du brauchst macOS oder Linux (Windows-Nutzer: Windows Subsystem for Linux (WSL) oder die Kiro GUI verwenden). Details in der offiziellen Installationsanleitung.

Installation

# Ein Befehl genuegt (macOS / Linux)
curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash

Anmelden

# Kiro CLI starten — beim ersten Mal wirst du zur Anmeldung aufgefordert
kiro-cli
# "Use for Free with Builder ID" waehlen
# Ein Browser-Fenster oeffnet sich — anmelden, fertig.
▸ PROFI-TIPP Jedes Mal kiro-cli tippen wird schnell muehsam. Lege einen Alias an, damit du einfach k tippen kannst:
echo 'alias k="kiro-cli"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc
Auf Linux .zshrc durch .bashrc ersetzen.

Deine erste agentische Aufgabe

Jetzt wird es spannend. Statt der KI eine Frage zu stellen und die Antwort zu kopieren, gibst du ihr eine Aufgabe — und sie erledigt die Arbeit fuer dich. Probier das:

# In Kiro CLI einfach die Aufgabe auf Englisch beschreiben:
> Create a simple Python web scraper that fetches the top
  headlines from AWS News and prints them to the terminal

Schau was passiert — der Agent denkt das Problem durch, probiert verschiedene Ansaetze, schreibt den Code und fuehrt ihn dann aus, um zu pruefen, ob er funktioniert:

▸ I'll create a minimal Python web scraper for AWS News headlines.
Fetching content from: https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/
✓ Fetched 2119 bytes

▸ The page is dynamically loaded. Let me try the RSS feed instead:
Fetching: https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/recent/feed/
✗ Unsupported content type: application/rss+xml

▸ The RSS feed exists — I'll create a scraper that uses it directly:
Creating: aws_news_scraper.py (10 lines, stdlib only)
Running: python3 aws_news_scraper.py

• Announcing new metal sizes for Amazon EC2 M8gn instances
• Amazon Bedrock now supports server-side tool execution
• AWS Observability now available as a Kiro power
• Announcing AWS Elemental Inference
• ...

▸ Done! Created aws_news_scraper.py — uses only Python's
standard library. Run: python3 aws_news_scraper.py
Credits: 0.26 • Time: 42s
▸ DAS KERNKONZEPT Beachte was passiert ist: Der Agent hat versucht die Seite abzurufen, ist auf ein Problem gestossen (dynamischer Content), hat seine Strategie angepasst (auf RSS gewechselt), den Code geschrieben und ihn ausgefuehrt um das Ergebnis zu pruefen — komplett eigenstaendig. Du hast einen Satz getippt. Der Agent hat Entscheidungen getroffen, ein funktionierendes Skript geschrieben und das Ergebnis verifiziert. Das ist der Unterschied zwischen Chatten und agentischer Arbeit.

Nuetzliche Slash-Befehle

/context      # Kontext-Quellen anzeigen & konfigurieren
/context show # Zeigt aktive Steuerungsdateien, Rules & Skills an
/tools        # Verfuegbare Tools des Agenten anzeigen
/mcp          # Aktive Plugin-Server auflisten (mehr dazu in Abschnitt 03)
/model        # KI-Modell waehrend der Konversation wechseln (mit Tab-Vervollstaendigung)
/clear        # Konversationsverlauf loeschen und neu starten
/help         # Vollstaendige Befehlsreferenz
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03 Aufruestung mit MCP Servers & Skills

Von Haus aus kann Kiro CLI Dateien lesen, Befehle ausfuehren und Webseiten abrufen. Aber die eigentliche Magie beginnt, wenn du MCP Server?Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard — urspruenglich von Anthropic eingefuehrt — der es KI-Agenten ermoeglicht, sich mit externen Tools und Datenquellen zu verbinden. Stell dir MCP Server als Plugins vor: jeder gibt deinem Agenten neue Faehigkeiten. Es gibt ein wachsendes Verzeichnis von MCP Servern fuer alles von AWS-Doku bis GitHub bis Datenbanken. und Skills?Skills sind Anleitungs-Pakete, die einem Agenten beibringen, wie er bestimmte Aufgaben gut erledigt. Das Konzept wurde von Anthropic fuer Claude Code eingefuehrt und ist jetzt ein offener Standard, der von mehreren Tools uebernommen wurde — darunter auch Kiro. Anthropic pflegt eine Sammlung fertiger Skills unter github.com/anthropics/skills. anbindest — damit bekommt der Agent voellig neue Faehigkeiten wie das Durchsuchen von AWS-Dokumentation, die Arbeit mit Excel-Dateien oder Datenbankabfragen.

Was ist MCP?

Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der es KI-Agenten ermoeglicht, sich mit externen Tools und Datenquellen zu verbinden. Stell dir MCP Server als „Plugins" fuer deinen Agenten vor — jeder gibt ihm neue Faehigkeiten. Ein Server ermoeglicht die Suche in offizieller AWS-Dokumentation, ein anderer die Interaktion mit GitHub-Repositories, ein weiterer die Verbindung zu einer Datenbank.

Einen MCP Server hinzufuegen

Fuegen wir den AWS Documentation MCP Server hinzu, damit Kiro offizielle AWS-Doku durchsuchen kann. Zuerst Kiro CLI beenden falls es laeuft (/quit), dann den uv Python Package Manager installieren:

# uv installieren — ein schneller Python Package Runner. Viele MCP
# Server sind Python-Tools, und "uvx" (Teil von uv) fuehrt sie aus,
# ohne manuelle Installation.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Jetzt den MCP Server bei Kiro registrieren:

# AWS Documentation MCP Server global hinzufuegen
kiro-cli mcp add \
  --name "awslabs.aws-documentation-mcp-server" \
  --scope global \
  --command "uvx" \
  --args "awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest" \
  --env "FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR" \
  --env "AWS_DOCUMENTATION_PARTITION=aws"

Die Konfiguration wird in ~/.kiro/settings/mcp.json gespeichert — du kannst diese Datei auch direkt bearbeiten. Jetzt Kiro CLI neu starten und ausprobieren:

# Kiro CLI starten und das neue Tool nutzen:
kiro-cli

> What storage classes are available in S3 in
  the AWS region in Switzerland?

Der Agent durchsucht jetzt die offizielle AWS-Dokumentation (nicht seine Trainingsdaten) und gibt dir eine aktuelle, genaue Antwort ueber S3 Storage Classes in der Region Zuerich. Das ist die Staerke von MCP — du erweiterst, worauf der Agent zugreifen kann.

▸ SICHERHEITSHINWEIS Bei der MCP-Konfiguration immer Umgebungsvariablen (${API_TOKEN}) fuer Secrets verwenden. Niemals Zugangsdaten hart codieren und mcp.json nicht in die Versionskontrolle einchecken.

Skills: Kiro neue Tricks beibringen

Waehrend MCP Server dem Agenten Zugang zu externen Tools und Daten geben, bringen Skills ihm bei, wie er bestimmte Aufgaben gut erledigt. Ein Skill ist ein Buendel aus Anleitungen, Best Practices und manchmal MCP Servern, das Kiro laedt, wenn es eine relevante Aufgabe erkennt. Stell es dir als Playbook fuer einen bestimmten Job vor.

Zum Beispiel: Von Haus aus kann Kiro nicht mit Excel-Dateien arbeiten. Aber mit dem xlsx Skill lernt es, Tabellen mit den richtigen Bibliotheken und Mustern zu lesen, zu erstellen und zu aendern. Details in der offiziellen Skills-Dokumentation.

Einen Skill hinzufuegen

Anthropic pflegt eine Sammlung fertiger Skills unter github.com/anthropics/skills. Fuegen wir den Excel-Skill hinzu.?Skills werden als SKILL.md-Dateien in ~/.kiro/skills/<name>/ (global) oder .kiro/skills/<name>/ (projektlokal) gespeichert. Du koenntest die Dateien manuell dorthin kopieren — aber es ist viel einfacher, den Agenten darum zu bitten, wie unten gezeigt. In Kiro CLI einfach sagen, was du willst:

# In Kiro CLI den Skill installieren lassen:
> add the xlsx skill from
  https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/xlsx
  as described in https://kiro.dev/docs/cli/skills/

Kiro liest die Dokumentation, laedt die Skill-Dateien herunter und konfiguriert alles. Danach kannst du Kiro direkt bitten, Excel-Dateien zu lesen, zu erstellen und zu bearbeiten.

Das Muster: MCP Server geben dem Agenten Zugang zu neuen Daten und Tools (wie AWS-Doku, GitHub, Datenbanken). Skills bringen ihm bei, bestimmte Aufgaben gut zu erledigen (wie Tabellen erstellen, Dokumente schreiben, Praesentationen generieren). Zusammen verwandeln sie einen einfachen Agenten in einen Spezialisten fuer deinen Workflow.

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04 Strands Agent SOPs: Der Game Changer

Bisher hast du gesehen, wie man einem Agenten eine einzelne Aufgabe gibt. Aber was ist mit ganzen Workflows — den mehrstufigen Prozessen, die du jeden Tag manuell durchfuehrst? Denk mal nach: Dokumente pruefen, Berichte verarbeiten, Logs checken, Meetings zusammenfassen. Normalerweise braucht man dafuer Code. Was waere, wenn du den Workflow einfach auf Englisch beschreiben koenntest und ein Agent ihn ausfuehrt?

Genau das machen Agent SOPs (Standard Operating Procedures). Von AWS entwickelt und von tausenden Amazon-Teams im Einsatz erprobt, sind SOPs Markdown-Dateien, die einen Workflow Schritt fuer Schritt beschreiben. Du gibst die SOP einem Agenten, und er folgt den Anweisungen — liest Dateien, fuehrt Befehle aus, trifft Entscheidungen — genau wie ein Mensch einer Checkliste folgt. Jetzt sind sie Open Source.

Das wirkliche Killer-Feature: SOPs ermoeglichen es, Prozesse vollstaendig zu automatisieren, fuer die man normalerweise Code schreiben muesste. Du kannst jeden manuellen Workflow in eine Automatisierung verwandeln, indem du ihn einfach beschreibst. Kein Programmieren noetig am Anfang. Spaeter kannst du einzelne Schritte durch Code-Snippets ersetzen, um sie zuverlaessiger zu machen — aber du musst nicht.

SOPs verwenden eine einfache Konvention aus Internet-Standards (RFC 2119) — spezielle Schluesselwoerter, die steuern, wie strikt der Agent jede Anweisung befolgen muss:

MUST = muss der Agent tun, keine Ausnahmen    SHOULD = dringend empfohlen, aber Agent kann anpassen    MAY = optional, Agent entscheidet

SOP-Struktur auf einen Blick

SOP FORMAT
## Goal
Was soll erreicht werden, wenn die SOP fertig ist?
## Inputs & Parameters
Welche Informationen braucht der Agent? (Dateipfade, URLs, Einstellungen...)
## Constraints
MUST / SHOULD / MAY Regeln, die dem Agenten Grenzen setzen.
## Procedure
Die Schritt-fuer-Schritt-Anleitung. Kann natuerliche Sprache, Code oder beides enthalten.
## Validation
Wie soll der Agent pruefen, ob er die Aufgabe korrekt erledigt hat?
## Output
Wie soll das Endergebnis aussehen? (Dateiformat, Struktur...)

Warum SOPs perfekt fuer Rapid Prototyping sind

Starte voll agentengesteuert — Schreib deinen Workflow in einfachem Englisch. Kein Code noetig. Die KI folgt den Schritten und nutzt ihre Intelligenz, um Luecken zu fuellen. Du hast in Minuten einen funktionierenden Prototyp.
Finde die Schwachstellen — Fuehr es ein paar Mal aus. Wenn der Agent bei einem bestimmten Schritt inkonsistente Entscheidungen trifft, weisst du genau, wo du mehr Praezision hinzufuegen musst.
Fuege Code-Snippets ein — Ersetze die vagen Schritte durch konkreten Code (auch KI-generiert, wenn du willst). Die SOP wird ein Hybrid: natuerliche Sprache fuer die flexiblen Teile, Code fuer die deterministischen.
Iteriere zur Zuverlaessigkeit — Verfeinere weiter. Jede Iteration macht den Workflow zuverlaessiger, ohne dass ein kompletter Neuschrieb noetig ist.
▸ DIE ZENTRALE ERKENNTNIS SOPs geben dir ein Spektrum zwischen „voll autonomer Agent" und „starres Skript". Du startest am autonomen Ende und schiebst nur dort Richtung Determinismus, wo es noetig ist. Das ist viel schneller als Code von Grund auf zu schreiben — und du kannst die SOP mit jedem teilen, denn es ist nur eine lesbare Markdown-Datei.
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05 Deine erste SOP erstellen & nutzen

Der beste Einstieg ist, etwas zu nehmen, das du bereits regelmaessig machst — einen Prompt, den du haeufig tippst — und ihn in eine wiederverwendbare SOP zu verwandeln. Lass uns das Schritt fuer Schritt machen.

Vom alltaeglichen Prompt zur wiederverwendbaren SOP

Angenommen, du bittest eine KI oft: „Fix the grammar issues and improve the flow of this text." Das funktioniert, aber die Qualitaet variiert jedes Mal. Verwandeln wir das in eine konsistente, wiederverwendbare SOP:

text-polish.sop.md
## Goal
Improve the grammar, clarity, and flow of a given text file
while preserving the author's voice and intent.

## Parameters
- MUST input_file: Path to the text file to improve
- MAY tone: Target tone (default: "professional")

## Constraints
- MUST preserve the original meaning and intent
- MUST keep technical terms unchanged
- SHOULD prefer shorter sentences over long ones
- MUST NOT add new information not present in the original

## Procedure
1. Read the entire input_file
2. Identify grammar errors, awkward phrasing, and unclear passages
3. Rewrite problem areas for clarity and flow
4. Ensure paragraph transitions are smooth
5. Save the improved version as {input_file}-polished.md
6. Create a short changelog listing the key changes made

## Validation
- MUST verify no technical terms were altered
- MUST verify the polished text is similar in length (±20%)

## Output
Two files: the polished text and the changelog

SOPs in Kiro CLI ausfuehren?Wechsle mit cd in das Verzeichnis, in dem deine .sop.md-Datei liegt, und starte kiro-cli von dort. In Kiro funktioniert Tab-Vervollstaendigung fuer SOP-Dateinamen — einfach anfangen zu tippen und Tab druecken.

# In Kiro CLI:
> run text-polish.sop.md with draft-blogpost.md

Kiro liest die SOP, folgt jedem Schritt, erstellt die verbesserte Datei und das Changelog. Jedes Mal wenn du es ausfuehrst, ist das Ergebnis konsistent, weil die Constraints und Validierungsschritte den Agenten auf Kurs halten.

SOPs per Gespraech erstellen

Du musst die SOP nicht einmal von Hand schreiben. Du kannst Kiro bitten, eine fuer dich zu erstellen. Aber zuerst musst du ihm das SOP-Format beibringen. Sag Kiro einfach, die Formatierungsregel direkt von GitHub zu laden:

> Read this rule and apply it: https://raw.githubusercontent.com/strands-agents/agent-sop/refs/heads/main/rules/agent-sop-format.md
# → Kiro laedt die Regel herunter und lernt das SOP-Format.

Jetzt weiss Kiro, wie man korrekt strukturierte SOPs schreibt. Beschreib einfach den gewuenschten Workflow:

> Create an SOP that takes a folder of CSV files, validates
  that each file has the required columns (date, amount,
  category), merges them into one file, and creates a
  summary with totals per category.

Kiro generiert eine sauber strukturierte SOP mit Parametern, Constraints, Procedure und Validierung — bereit zum Einsatz oder zur Verfeinerung.

▸ PROFI-TIPP SOPs niemals von Hand bearbeiten. Bitte stattdessen Kiro, Aenderungen vorzunehmen: „add a step to flag duplicate entries", „make the output format Excel instead of CSV". Kiro versteht die SOP-Struktur und aktualisiert sie korrekt, mit allen Formatierungen, Constraints und Validierungsregeln intakt. SOPs sind deine versionierten, teilbaren Automatisierungs-Rezepte — einfach Markdown-Dateien, die du in Git einchecken kannst.
▸ LEVEL UP Willst du diese Regel nie wieder ausfuehren muessen? Frag Kiro:
> Turn the Agent SOP format rule at https://raw.githubusercontent.com/strands-agents/agent-sop/refs/heads/main/rules/agent-sop-format.md into an Agent Skill following the spec at https://agentskills.io/specification. Put the full rule content into the SKILL.md body — don't split into reference files. Save it to my global skills directory as agent-sop-format/SKILL.md. Jetzt weiss Kiro in jeder Session, in jedem Projekt — dauerhaft, wie man SOPs schreibt. Du hast gerade den Agenten benutzt, um sich selbst zu verbessern.
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06 SOPs mit Code: Die volle Power

Die text-polish SOP oben war voll agentengesteuert — jeder Schritt war natuerliche Sprache. Das ist super fuer einen Prototyp. Aber fuer Schritte, die jedes Mal exakt das gleiche Ergebnis liefern muessen, kannst du echte Code-Snippets direkt in die SOP einbetten. Der Agent fuehrt dann diesen Code aus, statt zu improvisieren.

Hier ein Praxisbeispiel: Eine SOP, die YouTube-Video-Transkripte herunterlaed und strukturierte Zusammenfassungen generiert. Beachte, wie manche Schritte natuerliche Sprache sind (der Agent denkt) und andere konkreter Code (deterministische Ausfuehrung):

Unten eine Kurzansicht. Die vollstaendige SOP-Datei findest du hier.

yt-summary.sop.md
## Goal
Download a YouTube video transcript and generate a structured
summary of the main topics discussed.

## Parameters
- MUST youtube_url: The YouTube video URL
- MAY language: Transcript language (default: "en")

## Step 1: Download Transcript
← Dieser Schritt nutzt exakten Code (deterministisch):
The agent MUST use yt-dlp (ein Kommandozeilen-YouTube-Downloader) to get subtitles:
yt-dlp --write-subs --write-auto-subs --sub-lang en --skip-download "URL"

## Step 2: Clean VTT Content
← Auch deterministisch — die SOP enthaelt ein vollstaendiges Python-Skript:
The agent MUST run the provided Python script to strip
VTT headers, timing tags, and remove repeated phrases.
Hier ein Ausschnitt, wie das in der SOP aussieht:
# Ausschnitt aus dem Cleaning-Skript in der SOP:
import re, os, sys

video_id = sys.argv[1]
vtt_file = [f for f in os.listdir('.')
            if f.endswith('.vtt') and video_id in f][0]

# Strip VTT timing headers, inline tags, and duplicates
# ... (vollstaendiges Skript in der SOP-Datei)

with open('subtitle.txt', 'w') as f:
    f.write(' '.join(cleaned))
## Step 3: Generate Summary
← Dieser Schritt ist agentengesteuert (flexibel):
Read the entire transcript and create a summary using
this structure: TL;DR, The Big Idea, Key Takeaways,
Who Should Watch, Skip If.
The agent MUST derive a descriptive filename from
the video content with the YouTube video ID appended.

Siehst du das Muster? Schritte 1 und 2 sind deterministisch — der Agent fuehrt die exakten Befehle und Skripte aus. Schritt 3 ist agentengesteuert — die KI nutzt ihre Intelligenz fuer eine gute Zusammenfassung. Dieser hybride Ansatz gibt dir Zuverlaessigkeit wo es zaehlt und Flexibilitaet wo du sie brauchst.

Ausfuehrung in Kiro CLI?Wechsle mit cd in das Verzeichnis, in dem deine .sop.md-Datei liegt, und starte kiro-cli von dort. In Kiro funktioniert Tab-Vervollstaendigung fuer SOP-Dateinamen — einfach anfangen zu tippen und Tab druecken.

# In Kiro CLI:
> run yt-summary.sop.md with
  https://www.youtube.com/watch?v=NrbzlvjX0GQ

Der Agent laed das Transkript herunter, bereinigt es mit dem exakten Skript, und nutzt dann seine Intelligenz fuer eine praegnante, gut strukturierte Zusammenfassung. Gleiche Ergebnisstruktur jedes Mal, aber mit der Denkleistung der KI fuer die kreativen Teile.

▸ WICHTIG: SOPs NICHT VON HAND BEARBEITEN Wenn du eine SOP aendern willst, oeffne die Datei nicht und bearbeite sie direkt. Sag stattdessen Kiro, was sich aendern soll:

> Update yt-summary.sop.md: add a step after the summary that generates a LinkedIn post highlighting 3 key insights from the video
Oder gib ein Beispiel fuer das gewuenschte Ergebnis:

> Here's an example output I liked — update the SOP so future summaries follow this format: [Beispiel einfuegen]
Kiro versteht die SOP-Struktur und nimmt die Aenderung korrekt vor, mit allen Formatierungen, Constraints und Validierungsregeln intakt.
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07 Ressourcen & Naechste Schritte

Kiro CLI

kiro.dev · Installation · Get Started Guide · Skills · MCP Configuration

Strands Agent SOPs

GitHub Repo · AWS Blog Post · Strands Agents SDK Docs · Strands Labs

Skills & Erweiterungen

Anthropic Skills Collection · MCP Server Directory

Quick Wins zum Sofort-Ausprobieren

1. Installiere Kiro CLI und lass es den AWS News Scraper aus Abschnitt 02 erstellen.
2. Fuege den AWS Documentation MCP Server hinzu und stelle eine Architektur-Frage.
3. Installiere den xlsx Skill und lass Kiro eine Budget-Tabelle erstellen.
4. Verwandle einen Prompt, den du woechentlich nutzt, in eine SOP.
5. Fuehre die SOP ein paar Mal aus und haerte dann einen Schritt mit einem Code-Snippet.

▸ DENK DRAN Das Ziel ist nicht, von Tag eins perfekten Code zu schreiben. Es geht darum, zuerst zu automatisieren, herauszufinden wo die Luecken sind, und erst dann Aufwand in Determinismus zu investieren. SOPs sind deine Bruecke von „Ich habe einen Chatbot gefragt" zu „Ich habe einen zuverlaessigen automatisierten Workflow" — und du kommst dort inkrementell hin, ohne von vorn anzufangen.
▸ UEBER DIESE SEITE Hi, ich bin Christoph Schnidrig. Ein guter Freund fragte mich: „Wie fange ich eigentlich mit Agentic AI an — nicht nur chatten, sondern die KI Dinge tun und automatisieren lassen? Auf YouTube ist das alles so ueberwältigend." Diese Frage hat diesen Leitfaden inspiriert. Strands Agent SOPs im Besonderen haben veraendert, wie ich an Automatisierung herangehe — ich nutze sie taeglich, um manuelle Workflows in zuverlaessige Automationen zu verwandeln. Diese Seite ist mein Versuch, diesen Startpunkt zu teilen.
Diese Seite spiegelt meine persoenliche Erfahrung und Meinung wider. Ich arbeite bei AWS, aber dies ist keine offizielle AWS-Publikation. Kiro ist eine KI-gestuetzte IDE von AWS — kostenloser Einstieg moeglich, mit kostenpflichtigen Plaenen fuer zusaetzliche Credits. Strands Agent SOPs und MCP sind Open Source.