소스 정보
- 저장소
- ranbot-ai/awesome-skills
- 최근 소스 활동
- 2026년 2월 23일 07:19
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 6
- 포크
- 4
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/ranbot-ai/awesome-skills --skill aws-cost-cleanup명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Generate project-specific AGENTS.md and companion rules by analyzing a codebase. Supports full, minimal, update, and dry-run modes with package-manager detection, monorepos, backups, managed blocks, c
Run protected AAS maintainer sweeps, PR merge batches, canonical sync, Core preview checks, and scripted releases. Use for repository maintenance, main alignment, CLI/MCP/Workbench changes, or release
Provision backend infra through Cohesivity (cohesivity.ai): Postgres, hosting, auth, storage, and AI model APIs over one HTTP API. Use when a .cohesivity file exists or a project needs a backend.
| name | aws-cost-cleanup |
| description | Automated cleanup of unused AWS resources to reduce costs |
| category | Document Processing |
| source | antigravity |
| tags | ["python","api","ai","automation","workflow","document","aws","rag","cro"] |
| url | https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/aws-cost-cleanup |
Automate the identification and removal of unused AWS resources to eliminate waste.
Use this skill when you need to automatically clean up unused AWS resources to reduce costs and eliminate waste.
Storage
Compute
Networking
#!/bin/bash
# cleanup-unused-ebs.sh
echo "Finding unattached EBS volumes..."
VOLUMES=$(aws ec2 describe-volumes \
--filters Name=status,Values=available \
--query 'Volumes[*].VolumeId' \
--output text)
for vol in $VOLUMES; do
echo "Would delete: $vol"
# Uncomment to actually delete:
# aws ec2 delete-volume --volume-id $vol
done
#!/bin/bash
# cleanup-old-snapshots.sh
CUTOFF_DATE=$(date -d '90 days ago' --iso-8601)
aws ec2 describe-snapshots --owner-ids self \
--query "Snapshots[?StartTime<='$CUTOFF_DATE'].[SnapshotId,StartTime,VolumeSize]" \
--output text | while read snap_id start_time size; do
echo "Snapshot: $snap_id (Created: $start_time, Size: ${size}GB)"
# Uncomment to delete:
# aws ec2 delete-snapshot --snapshot-id $snap_id
done
#!/bin/bash
# release-unused-eips.sh
aws ec2 describe-addresses \
--query 'Addresses[?AssociationId==null].[AllocationId,PublicIp]' \
--output text | while read alloc_id public_ip; do
echo "Would release: $public_ip ($alloc_id)"
# Uncomment to release:
# aws ec2 release-address --allocation-id $alloc_id
done
# Apply lifecycle policy to transition old objects to cheaper storage
cat > lifecycle-policy.json <<EOF
{
"Rules": [
{
"Id": "Archive old objects",
"Status": "Enabled",
"Transitions": [
{
"Days": 90,
"StorageClass": "STANDARD_IA"
},
{
"Days": 180,
"StorageClass": "GLACIER"
}
],
"NoncurrentVersionExpiration": {
"NoncurrentDays": 30
},
"AbortIncompleteMultipartUpload": {
"DaysAfterInitiation": 7
}
}
]
}
EOF
aws s3api put-bucket-lifecycle-configuration \
--bucket my-bucket \
--lifecycle-configuration file://lifecycle-policy.json
#!/usr/bin/env python3
# calculate-savings.py
import boto3
from datetime import datetime, timedelta
ec2 = boto3.client('ec2')
# Calculate EBS volume savings
volumes = ec2.describe_volumes(
Filters=[{'Name': 'status', 'Values': ['available']}]
)
total_size = sum(v['Size'] for v in volumes['Volumes'])
monthly_cost = total_size * 0.10 # $0.10/GB-month for gp3
print(f"Unattached EBS Volumes: {len(volumes['Volumes'])}")
print(f"Total Size: {total_size} GB")
print(f"Monthly Savings: ${monthly_cost:.2f}")
# Calculate Elastic IP savings
addresses = ec2.describe_addresses()
unused = [a for a in addresses['Addresses'] if 'AssociationId' not in a]
eip_cost = len(unused) * 3.65 # $0.005/hour * 730 hours
print(f"\nUnused Elastic IPs: {len(unused)}")
print(f"Monthly Savings: ${eip_cost:.2f}")
print()
()
import boto3
from datetime import datetime, timedelta
def lambda_handler(event, context):
ec2 = boto3.client('ec2')
# Delete unattached volumes older than 7 days
volumes = ec2.describe_volumes(
Filters=[{'Name': 'status', 'Values': ['available']}]
)
cutoff = datetime.now() - timedelta(days=7)
deleted = 0
for vol in volumes['Volumes']:
create_time = vol['CreateTime'].replace(tzinfo=None)
if create_time < cutoff:
try:
ec2.delete_volume(VolumeId=vol['VolumeId'])
deleted += 1
print(f"Deleted volume: {vol['VolumeId']}")
except Exception as e:
print(f"Error deleting {vol['VolumeId']}: {e}")
return {
'statusCode': 200,
'body': f'Deleted {deleted} volumes'
}
Discovery Phase (Read-only)
Validation Phase
Execution Phase (Dry-run first)
Verification Phase