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大家好,我是R哥。

最近 Agent Skills 大火了,大家都在用 Skills 提升效率,很多 MCP 的功能已经被 Skills 代替了,MCP 已经失去了当初的光芒。

在《Claude Skills 彻底爆了,从实现原理到 Claude Code、CodeX、OpenCode 实战,一网打尽!》这篇文章中,我介绍了 Skills 的原理、创建及使用,今天我再来详细分享下市面上的 Skills。

现在市面上充斥着各种 Skills 导航站,GitHub 上各种 Skills 仓库也是层出不穷,功能也是五花八门。

最近我就在 GitHub 上发现了一个非常不错的 Skills 仓库:Awesome Claude Skills,地址如下:

https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills

目前该仓库已经狂收 26000+ 个 Star,收集了目前市面上主流的 Claude Skills,分类非常详细,涵盖了文档处理、开发与代码工具、数据与分析、商业与营销、沟通与写作、创意与媒体、效率与组织、协作与项目管理、安全与系统等多个方面。

我整理并翻译了该仓库的完整内容,大家可以收藏一下

Awesome Claude Skills

文档处理

Skill作用地址
docx用追踪修改、批注和格式化功能,轻松创建、编辑和分析 Word 文档。https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/docx
pdf提取文本、表格、元数据,合并与标注 PDF 文件。https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pdf
pptx读取、生成和调整幻灯片、布局与模板。https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pptx
xlsx电子表格操作:公式、图表、数据转换。https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/xlsx
Markdown to EPUB Converter将 Markdown 文档和聊天摘要转换为专业的 EPUB 电子书文件。https://github.com/smerchek/claude-epub-skill

开发与代码工具

Skill作用地址
artifacts-builder一套利用现代前端 Web 技术(如 React、Tailwind CSS、shadcn/ui)构建复杂多组件 Claude.ai HTML 资产的工具集。https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/web-artifacts-builder
aws-skills结合 CDK 最佳实践的 AWS 开发,包含成本优化的 MCP 服务器和无服务器/事件驱动架构模式。https://github.com/zxkane/aws-skills
Changelog Generator通过分析 Git 提交历史,自动将技术性提交转换为用户友好的发布说明,生成面向用户的变更日志。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/changelog-generator
Claude Code Terminal Title给每个 Claude-Code 终端窗口动态设置标题,清晰展示当前正在执行的任务,再也不用担心搞混哪个窗口在干啥了。https://github.com/bluzername/claude-code-terminal-title
D3.js Visualization教会 Claude 生成 D3 图表和交互式数据可视化。https://github.com/chrisvoncsefalvay/claude-d3js-skill
FFUF Web Fuzzing集成 ffuf 网络模糊测试工具,让 Claude 能执行模糊测试并分析漏洞结果。https://github.com/jthack/ffuf_claude_skill
finishing-a-development-branch通过清晰的选项引导开发任务的收尾,并处理选定的工作流程。https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/finishing-a-development-branch
iOS Simulator让 Claude 能够与 iOS 模拟器交互,方便测试和调试 iOS 应用。https://github.com/conorluddy/ios-simulator-skill
jules把编码任务交给 Google Jules AI 代理,异步处理 GitHub 仓库中的 bug 修复、文档编写、测试和功能实现。https://github.com/sanjay3290/ai-skills/tree/main/skills/jules
LangSmith Fetch通过自动从 LangSmith Studio 获取并分析执行轨迹,轻松调试 LangChain 和 LangGraph 代理。这是 Claude Code 首个 AI 可观测性技能。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/langsmith-fetch
MCP Builder指导你用 Python 或 TypeScript 创建高质量的 MCP(模型上下文协议)服务器,轻松将外部 API 和服务集成到 LLM 中https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/mcp-builder
move-code-quality-skill根据官方《Move Book》2024 版代码质量检查清单,分析 Move 语言包是否符合规范和最佳实践https://github.com/1NickPappas/move-code-quality-skill
Playwright Browser Automation由模型调用的 Playwright 自动化工具,用于测试和验证 Web 应用程序。https://github.com/lackeyjb/playwright-skill
prompt-engineering教你那些经典的提示工程技巧和模式,包括 Anthropic 的最佳实践和智能体说服原则,让你的提示效果直接拉满!https://github.com/NeoLabHQ/context-engineering-kit/tree/master/plugins/customaize-agent/skills/prompt-engineering
pypict-claude-skill用 PICT(成对独立组合测试)为需求或代码设计全面的测试用例,自动生成覆盖成对组合的优化测试套件。https://github.com/omkamal/pypict-claude-skill
reddit-fetch当 WebFetch 被封或返回 403 错误时,用 Gemini CLI 从 Reddit 获取内容。https://github.com/ykdojo/claude-code-tips/tree/main/skills/reddit-fetch
Skill Creator手把手教你打造高效的 Claude 技能,通过专业领域知识、工作流和工具集成。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/skill-creator
Skill Seekers几分钟内就能把任何文档网站自动变成 Claude AI 技能。https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers
software-architecture实现了包括 Clean Architecture、SOLID 原则以及全面的软件设计最佳实践在内的设计模式。https://github.com/NeoLabHQ/context-engineering-kit/tree/master/plugins/ddd/skills/software-architecture
subagent-driven-development为每个任务分派独立的子代理,并在迭代之间设置代码审查检查点,实现快速且可控的开发。https://github.com/NeoLabHQ/context-engineering-kit/tree/master/plugins/sadd/skills/subagent-driven-development
test-driven-development在编写实现代码之前,用来实现任何功能或修复 bug 时使用。https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/test-driven-development
using-git-worktrees通过智能目录选择和安全验证,创建隔离的 Git 工作树。https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/using-git-worktrees/
Connect把 Claude 接入任何应用。发邮件、创建问题、发消息、更新数据库……跨 Gmail、Slack、GitHub、Notion 以及 1000 多种服务。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/connect
Webapp Testing用 Playwright 测试本地 Web 应用,验证前端功能、调试 UI 行为、抓取截图。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/webapp-testing

数据与分析

Skill作用地址
CSV Data Summarizer无需用户提示,自动分析 CSV 文件并生成包含可视化图表的全面洞察。https://github.com/coffeefuelbump/csv-data-summarizer-claude-skill
deep-research使用 Gemini 深度研究代理执行自主的多步骤研究,适用于市场分析、竞争格局分析和文献综述。https://github.com/sanjay3290/ai-skills/tree/main/skills/deep-research
postgres支持多连接的 PostgreSQL 数据库安全只读 SQL 查询,具备纵深防御安全机制。https://github.com/sanjay3290/ai-skills/tree/main/skills/postgres
root-cause-tracing当执行过程中出现深层错误时,用于回溯查找最初的触发点。https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/root-cause-tracing

商业与营销

Skill作用地址
Brand Guidelines将 Anthropic 官方的品牌配色和字体应用到各类设计素材中,确保视觉形象统一,达到专业级的设计标准。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/brand-guidelines
Competitive Ads Extractor从广告库中抓取并分析竞争对手的广告内容,帮你搞清楚哪些传播话术和创意形式真正能打动人。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/competitive-ads-extractor
Domain Name Brainstormer生成创意十足的域名想法,并一键检查 .com、.io、.dev、.ai 等多个顶级域名的可用性。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/domain-name-brainstormer
Internal Comms帮你撰写内部沟通内容,比如第三方更新、公司通讯、常见问题解答、状态报告和项目更新,还能根据公司特定格式来排版。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/internal-comms
Lead Research Assistant通过分析你的产品、搜索目标公司,帮你识别和筛选高质量的潜在客户,并提供可执行的 outreach 策略。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/lead-research-assistant

沟通与写作

Skill作用地址
article-extractor从网页中提取完整文章内容和元数据。https://github.com/michalparkola/tapestry-skills-for-claude-code/tree/main/article-extractor
brainstorming通过结构化提问和多角度探索,把零散的点子打磨成完整的设计方案。https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/brainstorming
Content Research Writer帮你搞定高质量内容创作,从调研、引用、优化开头,到逐段反馈。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/content-research-writer
family-history-research协助规划家族历史和家谱研究项目,帮你挖出那些被遗忘的家族故事。https://github.com/emaynard/claude-family-history-research-skill
Meeting Insights Analyzer分析会议录音,扒出行为模式,比如回避冲突、发言比例、口头禅,还有领导风格,一目了然。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/meeting-insights-analyzer
NotebookLM Integration让 Claude Code 直接与 NotebookLM 对话,基于上传的文档提供有据可依的答案。https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill
Twitter Algorithm Optimizer利用推特开源的算法洞察,分析并优化推文,实现最大传播效果。重写和编辑推文,提升互动率和曝光度https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/twitter-algorithm-optimizer

创意与媒体

Skill作用地址
Canvas Design通过设计哲学和美学原则,为海报、设计和静态作品创作精美的 PNG 和 PDF 视觉艺术。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/canvas-design
imagen利用 Google Gemini 的图像生成 API,生成 UI 原型、图标、插图和视觉资产。https://github.com/sanjay3290/ai-skills/tree/main/skills/imagen
Image Enhancer通过提升分辨率、清晰度和锐度,优化图像和截图质量。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/image-enhancer
Slack GIF Creator专为 Slack 优化的动画 GIF 生成工具,内置尺寸限制校验和可组合的动画基础组件。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/slack-gif-creator
Theme Factory一键为幻灯片、文档、报告和 HTML 首页等文件应用专业字体和配色主题,提供 10 种预设风格。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/theme-factory
Video Downloader支持从 YouTube 及其他平台下载视频,方便离线观看、剪辑或存档,兼容多种格式和清晰度。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/video-downloader
youtube-transcript自动抓取 YouTube 视频字幕并生成摘要。https://github.com/michalparkola/tapestry-skills-for-claude-code/tree/main/youtube-transcript

效率与组织

Skill作用地址
File Organizer通过理解上下文智能整理文件和文件夹,自动识别重复文件,并推荐更合理的组织结构。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/file-organizer
Invoice Organizer自动整理发票和收据,用于税务准备,能读取文件、提取信息并统一命名。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/invoice-organizer
kaizen基于日本精益管理和 Kaizen 哲学,采用多种分析方法,持续优化流程,实现不断改进。https://github.com/NeoLabHQ/context-engineering-kit/tree/master/plugins/kaizen/skills/kaizen
n8n-skills让 AI 助手直接理解并操作 n8n 工作流。https://github.com/haunchen/n8n-skills
Raffle Winner Picker从列表、表格或 Google Sheets 中随机选出中奖者,用于抽奖和比赛,用的是加密安全的随机数。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/raffle-winner-picker
Tailored Resume Generator分析职位描述,自动生成突出相关经验、技能和成就的定制简历,帮你把面试机会最大化。https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills/blob/master/tailored-resume-generator
ship-learn-next一个帮你迭代下一步该做什么或学什么的技能,基于反馈循环不断优化。https://github.com/michalparkola/tapestry-skills-for-claude-code/tree/main/ship-learn-next
tapestry把相关文档串联起来,自动生成知识网络,就像织出一张智慧之网。https://github.com/michalparkola/tapestry-skills-for-claude-code/tree/main/tapestry

协作与项目管理

Skill作用地址
git-pushing自动化 Git 操作和仓库交互,省心又高效,再也不用手动推代码了。https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace/tree/main/engineering-workflow-plugin/skills/git-pushing
google-workspace-skills一套 Google Workspace 集成工具:Gmail、日历、聊天、文档、表格、幻灯片和云端硬盘,支持跨平台 OAuth 登录。https://github.com/sanjay3290/ai-skills/tree/main/skills
outline在 Outline 维基实例(云端或自托管)中搜索、阅读、创建和管理文档。https://github.com/sanjay3290/ai-skills/tree/main/skills/outline
review-implementing评估代码实现方案,并确保与需求 specs 对齐。https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace/tree/main/engineering-workflow-plugin/skills/review-implementing
test-fixing检测失败的测试用例,并提出补丁或修复方案。https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace/tree/main/engineering-workflow-plugin/skills/test-fixing

安全与系统

Skill作用地址
computer-forensics数字取证分析与调查技术。https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace/tree/main/computer-forensics-skills/skills/computer-forensics
file-deletion安全删除文件和数据清理方法。https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace/tree/main/computer-forensics-skills/skills/file-deletion
metadata-extraction提取并分析文件元数据,用于取证目的。https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace/tree/main/computer-forensics-skills/skills/metadata-extraction
threat-hunting-with-sigma-rules利用 Sigma 检测规则来追踪威胁并分析安全事件。https://github.com/jthack/threat-hunting-with-sigma-rules-skill

如何使用这些 Skills

在《Claude Skills 彻底爆了,从实现原理到 Claude Code、CodeX、OpenCode 实战,一网打尽!》这篇文章中,我介绍了 Skills 的原理、创建及使用。

下面我就拿其中一个 Skill 举例,看如何来使用这些 Skills。

1、首先将该对应的 Skill 下载到本地,比如我选择一个 git-pushing Skill。

2、把它复制到 ~/Users/John~/.claude/skills 目录下面。

3、这是一个提交 Git 的 Skill,所以,我们可以使用 commit and push 或者 "提交并推送" 等自然语言来自动调用这个 Skill。

如下图所示:

一句话就提交代码了,都不用自己想提交说明了,提交说明是和当前的变更文件是一致的,但是提交说明是英文的,有需要可以自己修改下 Skill 代码来实现中文提交说明。

总结

Skills 这波爆火,我的理解就一句话,把你每天重复干的事,做成可复用的动作,你不用每次从 0 写提示词,也不用记一堆参数,挑对 Skill 直接开干,省心还稳定。

这篇我把 Awesome Claude Skills 这个仓库过了一遍,真要落地,别一上来就装一堆,可能大部分你都用不到,不然也会影响加载效率。。

建议先从最刚需的 1 - 2 个场景开始,先跑通一次 “输入 - 处理 - 输出” 的闭环,再把你常用的操作固化成自己的 Skill 和话术。

这样用下来,效率提升会很实在,而且越用越顺。

未完待续,R哥持续分享更多 AI 编程经验,包括更加复杂的 Skills 使用,关注我一起学 AI。

⚠️ 版权声明:

本文系公众号 "AI技术宅" 原创,转载、引用本文内容请注明出处,抄袭、洗稿一律投诉侵权,后果自负,并保留追究其法律责任的权利。

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亚马逊云科技(AWS)已将其欧洲主权云服务(European Sovereign Cloud)推向全面可用,该服务在物理和逻辑上分离的基础设施上投资了78亿欧元。该服务现已在德国勃兰登堡州提供,旨在应对欧洲的监管要求以及对美国访问数据的日益增长的地缘政治担忧。尽管 AWS 强调,该云服务将完全由欧盟居民在新的德国母公司结构下运营,但关于这种分离是否真的能抵御美国政府的数据请求,仍存在重大疑问。

 

该基础设施使用分区名称 aws-eusc 和区域名称 eusc-de-east-1,完全独立于 AWS 的全球区域运行。所有组件,包括专用的 IAM、计费系统和使用欧洲顶级域名的 Route 53 名称服务器,都保留在欧盟境内。AWS 欧洲主权云有限责任公司(AWS European Sovereign Cloud GmbH)是一家成立的德国母公司,拥有三个子公司,分别负责基础设施、证书管理和就业,负责运营。欧盟公民Stéphane Israël担任总经理,与 AWS 德国和中欧副总裁Stefan Hoechbauer一起担任董事总经理。

 

一位将服务部署到欧洲主权云的 AWS 软件开发工程师证实了技术隔离在实践中的存在。该工程师在 Hacker News 上写道

 

AWS 已经在欧洲主权云(ESC)和全球 AWS 之间建立了适当的界限。由于我在美国,我看不到 ESC 中的任何活动,即使是我们开发的服务。为了解决这个问题,我们必须与 ESC 中的工程师进行电话沟通……所有数据确实 100%保留在 ESC 中。

 

该工程师还警告要注意权衡,指出隔离“确实减慢了调试问题的速度。本来一两天就能解决的问题可能需要一个月。”

 

尽管存在这种技术隔离,从业者和分析师对法律保护提出了根本性的担忧。独立技术顾问 Sam Newman 在 LinkedIn 上写道

 

除非我误解了美国的爱国者法案(这是可能的),否则新的欧盟 AWS 主权云服务并不能保护客户数据免受美国政府的访问。所以我不太确定这是为了什么,除了公司想要支付(我假设)溢价,让自己看起来像是在面对更不稳定的美国政权做些事情。

 

ICT 解决方案协调员 Marko Teklic 也表达了类似的担忧,他指出,根据外国情报监视法和CLOUD法案,AWS 作为一家总部位于美国的公司,仍然受美国对其欧洲业务的管辖。CLOUD 法案允许美国当局无论云服务提供商的物理位置如何,都可以要求云服务提供商提供数据。法院可以要求母公司提供子公司持有的数据,这可能使 AWS 欧洲主权云有限责任公司的独立结构在法律上不足。

 

Reddit 上的一位评论者概述了这种机制

 

该法案适用于“所有在美国运营或在美国合法存在的电子通信服务或远程计算服务提供商。”法院可以要求母公司提供其子公司持有的数据。

 

一些人认为 AWS 的结构可能会提供保护。一位 Hacker News 用户建议,在欧洲的治理下,亚马逊可以告诉美国政府,欧盟员工拒绝遵守数据请求,因为这样做将违反欧盟法律。怀疑论者反驳说,AWS 可以通过向当地员工模糊命令或临时派遣美国员工到欧洲来绕过这一点。

 

从业者提出了 AWS 尚未回答的尖锐问题。S. Maud 在 Jeff Barr 的 LinkedIn 帖子上询问,如果美国政府针对存储在主权云中的军事行动数据发出 CLOUD 法案令状,AWS 是否会遵守。Sebastian Vogelsang 对远程干预提出了技术性担忧:

 

什么阻止了远程关闭开关?如果 AWS 公司或美国政府指示禁用这个基础设施,有什么技术或法律机制可以阻止这一点?软件堆栈是完全独立的,还是依赖于可能从欧盟外部撤销的许可证、更新或控制平面?

软件信任问题超出了运营范围。虽然 Hacker News 评论者指出,AWS 的 Nitro 虚拟化团队设在柏林,但人们对更广泛的 AWS 软件堆栈仍然存在疑问。是否对后门进行过审计?在美国开发的代码是否包含了远程访问机制?

 

当被问及 AWS 欧洲主权云是否类似于 AWS 的中国区域时,首席云架构师 Ivo Pinto确认这是“甚至比 govcloud 更好的比较”。然而,有一个关键区别:AWS 中国通过独立的中国公司(Sinnet 和 NWCD)运营,而 AWS 欧洲主权云完全由 Amazon.com Inc.拥有。

 

CarMax 的 Eric Swanson 解释了这一服务的实际效果:

 

美国所有权和总部意味着,无论基础设施在哪里运行,美国法律仍然可以适用于提供商。主权云服务并不凌驾于爱国者法案之上。它们主要减少了在其他背景下的重叠:数据位置、运营控制、员工访问和客户管辖区。

 

在没有美国所有权的情况下寻求主权的组织可以在欧洲找到替代方案,包括德国提供商 Hetzner、法国提供商 Scaleway、瑞士提供商 Infomaniak,以及 StackIT by Schwarz Digits(Lidl 的母公司),许多在 LinkedIn 和 Reddit 上的评论者强调这些是真正的欧洲主权云选项。

 

该服务推出了大约 90 个 AWS 服务,计划通过在比利时、荷兰和葡萄牙的主权本地区域进行扩展。AWS 预计 7.8 亿欧元的投资将在 20 年内为欧洲经济贡献 172 亿欧元。

 

AWS 现在的竞争对手是微软和谷歌云与泰雷兹开发的 S3NS。Mark Surrow 在 LinkedIn 上指出,微软“不得不在法国法院直接承认”它不能保证欧盟客户的数据主权。一个根本性的问题仍然存在:任何美国所有的主权云能否在 CLOUD 法案和 FISA 下保护欧洲数据免受美国政府访问?在 AWS 回答这个问题之前,有严格主权要求的组织可能会寻找其他地方。

 

原文链接:

https://www.infoq.com/news/2026/01/aws-european-sovereign-cloud/

亚马逊云科技(AWS)已将其欧洲主权云服务(European Sovereign Cloud)推向全面可用,该服务在物理和逻辑上分离的基础设施上投资了78亿欧元。该服务现已在德国勃兰登堡州提供,旨在应对欧洲的监管要求以及对美国访问数据的日益增长的地缘政治担忧。尽管 AWS 强调,该云服务将完全由欧盟居民在新的德国母公司结构下运营,但关于这种分离是否真的能抵御美国政府的数据请求,仍存在重大疑问。

 

该基础设施使用分区名称 aws-eusc 和区域名称 eusc-de-east-1,完全独立于 AWS 的全球区域运行。所有组件,包括专用的 IAM、计费系统和使用欧洲顶级域名的 Route 53 名称服务器,都保留在欧盟境内。AWS 欧洲主权云有限责任公司(AWS European Sovereign Cloud GmbH)是一家成立的德国母公司,拥有三个子公司,分别负责基础设施、证书管理和就业,负责运营。欧盟公民Stéphane Israël担任总经理,与 AWS 德国和中欧副总裁Stefan Hoechbauer一起担任董事总经理。

 

一位将服务部署到欧洲主权云的 AWS 软件开发工程师证实了技术隔离在实践中的存在。该工程师在 Hacker News 上写道

 

AWS 已经在欧洲主权云(ESC)和全球 AWS 之间建立了适当的界限。由于我在美国,我看不到 ESC 中的任何活动,即使是我们开发的服务。为了解决这个问题,我们必须与 ESC 中的工程师进行电话沟通……所有数据确实 100%保留在 ESC 中。

 

该工程师还警告要注意权衡,指出隔离“确实减慢了调试问题的速度。本来一两天就能解决的问题可能需要一个月。”

 

尽管存在这种技术隔离,从业者和分析师对法律保护提出了根本性的担忧。独立技术顾问 Sam Newman 在 LinkedIn 上写道

 

除非我误解了美国的爱国者法案(这是可能的),否则新的欧盟 AWS 主权云服务并不能保护客户数据免受美国政府的访问。所以我不太确定这是为了什么,除了公司想要支付(我假设)溢价,让自己看起来像是在面对更不稳定的美国政权做些事情。

 

ICT 解决方案协调员 Marko Teklic 也表达了类似的担忧,他指出,根据外国情报监视法和CLOUD法案,AWS 作为一家总部位于美国的公司,仍然受美国对其欧洲业务的管辖。CLOUD 法案允许美国当局无论云服务提供商的物理位置如何,都可以要求云服务提供商提供数据。法院可以要求母公司提供子公司持有的数据,这可能使 AWS 欧洲主权云有限责任公司的独立结构在法律上不足。

 

Reddit 上的一位评论者概述了这种机制

 

该法案适用于“所有在美国运营或在美国合法存在的电子通信服务或远程计算服务提供商。”法院可以要求母公司提供其子公司持有的数据。

 

一些人认为 AWS 的结构可能会提供保护。一位 Hacker News 用户建议,在欧洲的治理下,亚马逊可以告诉美国政府,欧盟员工拒绝遵守数据请求,因为这样做将违反欧盟法律。怀疑论者反驳说,AWS 可以通过向当地员工模糊命令或临时派遣美国员工到欧洲来绕过这一点。

 

从业者提出了 AWS 尚未回答的尖锐问题。S. Maud 在 Jeff Barr 的 LinkedIn 帖子上询问,如果美国政府针对存储在主权云中的军事行动数据发出 CLOUD 法案令状,AWS 是否会遵守。Sebastian Vogelsang 对远程干预提出了技术性担忧:

 

什么阻止了远程关闭开关?如果 AWS 公司或美国政府指示禁用这个基础设施,有什么技术或法律机制可以阻止这一点?软件堆栈是完全独立的,还是依赖于可能从欧盟外部撤销的许可证、更新或控制平面?

软件信任问题超出了运营范围。虽然 Hacker News 评论者指出,AWS 的 Nitro 虚拟化团队设在柏林,但人们对更广泛的 AWS 软件堆栈仍然存在疑问。是否对后门进行过审计?在美国开发的代码是否包含了远程访问机制?

 

当被问及 AWS 欧洲主权云是否类似于 AWS 的中国区域时,首席云架构师 Ivo Pinto确认这是“甚至比 govcloud 更好的比较”。然而,有一个关键区别:AWS 中国通过独立的中国公司(Sinnet 和 NWCD)运营,而 AWS 欧洲主权云完全由 Amazon.com Inc.拥有。

 

CarMax 的 Eric Swanson 解释了这一服务的实际效果:

 

美国所有权和总部意味着,无论基础设施在哪里运行,美国法律仍然可以适用于提供商。主权云服务并不凌驾于爱国者法案之上。它们主要减少了在其他背景下的重叠:数据位置、运营控制、员工访问和客户管辖区。

 

在没有美国所有权的情况下寻求主权的组织可以在欧洲找到替代方案,包括德国提供商 Hetzner、法国提供商 Scaleway、瑞士提供商 Infomaniak,以及 StackIT by Schwarz Digits(Lidl 的母公司),许多在 LinkedIn 和 Reddit 上的评论者强调这些是真正的欧洲主权云选项。

 

该服务推出了大约 90 个 AWS 服务,计划通过在比利时、荷兰和葡萄牙的主权本地区域进行扩展。AWS 预计 7.8 亿欧元的投资将在 20 年内为欧洲经济贡献 172 亿欧元。

 

AWS 现在的竞争对手是微软和谷歌云与泰雷兹开发的 S3NS。Mark Surrow 在 LinkedIn 上指出,微软“不得不在法国法院直接承认”它不能保证欧盟客户的数据主权。一个根本性的问题仍然存在:任何美国所有的主权云能否在 CLOUD 法案和 FISA 下保护欧洲数据免受美国政府访问?在 AWS 回答这个问题之前,有严格主权要求的组织可能会寻找其他地方。

 

原文链接:

https://www.infoq.com/news/2026/01/aws-european-sovereign-cloud/

在当今的互联网出海与数字化转型浪潮中,选择合适的云服务商已成为企业技术选型中最重要的决策之一。面对亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP 这样的传统三强,以及以“简单、高效、高性价比”著称的 DigitalOcean,技术负责人和工程师们往往会面临多重考量:是追求功能的极致全面,还是追求管理的极度简化?是为品牌溢价付费,还是寻找更务实的增长方案?

本文将深度拆解 AWS、GCP(谷歌云)、Azure 与 DigitalOcean 的核心区别,从定价逻辑、核心产品、网络优势、AI 能力及中国企业出海实践等维度,为你提供一份详尽的选型参考指南。

AWS、Azure 与 GCP 的定位差异

在云计算市场中,AWS、Azure 和 GCP(谷歌云) 占据了主导地位。它们凭借早期的先行者优势、庞大的资本投入和全球基础设施,构建了极高的行业门槛。

1、AWS:功能最多的云平台

作为云计算的开创者,AWS 是目前全球市场占有率最高的云平台之一。

  • 核心优势​:服务种类最为繁多,涵盖计算、存储、数据库、物联网及 AI 等 200 多项功能。其 EC2 实例提供了超过 200 种类型,能够满足从高性能计算到存储密集型的任何极端需求。
  • 适用人群​:需要极其复杂的架构设计、拥有大型运维团队的大型企业。而且该平台学习成本高,需要运维团队有使用经验才行。
  • 痛点​:由于服务过于繁杂,其管理控制台极其复杂,且定价逻辑被称为“成本黑洞”。如果没有专业的成本管理工具,月度账单往往会超出预期。

2、Azure:微软生态圈首选

微软 Azure 凭借与 Windows Server、SQL Server、Office 365 和 .NET 等微软产品的深度集成,成为已经投资于微软技术栈企业的自然选择。

  • 核心优势​:与 Windows Server、SQL Server、Active Directory 和 Office 365 的集成极其丝滑。对于已经深度投资微软技术的组织,Azure 提供了最佳的混合云解决方案。
  • 适用人群​:传统大型企业、政府机构,以及对合规性、混合云部署有极高要求的行业。
  • 痛点​:对于非 Windows 生态的开发者,其体验相对较重,且部分服务的稳定性经常被开发者社区吐槽。

3、GCP(谷歌云):数据与 AI 的“实验室”

GCP(谷歌云) 依靠谷歌在搜索引擎和大数据处理方面的深厚积累,走出了一条差异化道路。

  • 核心优势​:在数据处理、分析和机器学习领域表现卓越,它是 Kubernetes 的发源地,其 GKE(Google Kubernetes Engine)被公认为行业标杆。
  • 适用人群​:依赖大数据处理、实时分析和深度学习的初创科技公司或研究机构。
  • 痛点​:其全球数据中心覆盖范围相比 AWS 和 Azure 略逊一筹,且销售和支持体系在非核心地区相对薄弱,比如中国地区。

“三巨头”之外的最佳替代者

虽然三巨头功能强大,但对于追求开发速度和成本可控的中小型企业及初创公司来说,它们往往“重”得让人喘不过气。DigitalOcean(简称:DO)的出现,正是为了解决这种“过度设计”的问题。对于很多习惯了 AWS 复杂控制台的工程师来说,第一次登录 DigitalOcean 的后台通常会有一种“解脱感”。凭借着诸多优点,稳定的用户增长和用户口碑,DigitalOcean 也在 2021 年成功上市。

1、极致的简单:回归开发者的本原

DigitalOcean 的核心理念是“Developer-friendly”。与 AWS 复杂的配置流程不同,在 DO 上创建一个 VPS(其产品名是 Droplet)通常只需要 1 分钟左右。

  • 直观的界面​:其 UI 设计极其现代化且简洁,即使是没有深厚 DevOps 背景的工程师也能快速上手。
  • 文档力量​:DigitalOcean 拥有全球最顶尖的开发者社区文档,其教程不仅限于自身产品,还涵盖了通用的 Linux 系统运维知识。

2、确定性定价:再也不用担心“账单惊魂”

这是 DigitalOcean 对抗三巨头云平台的“杀手锏”。

  • 平价模型​:DO 采用扁平化的定价,资源配置(CPU、内存、带宽)与价格高度透明。例如,一个基础型的 Droplet 仅需 4 美元/月起。你在 DigitalOcean 后台创建一台 Droplet 云主机的时候,所看到的价格基本就是你月底即将支付的价格。
  • 带宽红利​:在 AWS/GCP(谷歌云) 上,昂贵的出站流量费用(Outbound Data Transfer)往往是账单的大头(约 0.05-0.09 美元/GiB)。而且,AWS/GCP(谷歌云)在不同区域的出站流量费用计算标准不同,你很难预测最终会收到多大的账单。而 DigitalOcean 不仅在 Droplet 计划中包含了海量的免费流量额度,超出部分的单价仅为 ​0.01 美元/GiB,所有区域都是这个价格​。这个价格也低于阿里云、腾讯云在海外的跨区域出站流量价格。这对于 ADX 广告平台、视频流媒体、AI 推理服务、游戏和高并发 API 服务来说,能节省 50% 以上的成本。

技术对比:四家云商在核心赛道的表现

作为技术负责人,我们需要从底层的技术能力出发进行选型。以下是四大云商在关键领域的对比:

1、计算资源(Compute)

  • AWS​ EC2​:支持数千种组合,包括基于 Arm 架构的 Graviton 芯片,适合追求极致算力和架构灵活性的场景。
  • AzureVM​:对 Windows 系统优化最好,支持 Azure Dedicated Host。
  • GCP Compute Engine​:支持自定义机器类型,可以精准按需购买 CPU 和内存比例,减少资源浪费。
  • DigitalOcean Droplets​:分为基础型、通用型、CPU 优化型、内存优化型和存储优化型。配置简单明确,提供 99.99% 的运行时间 SLA 保证。事实上,也有不少海外企业选择从 AWS、GCP(谷歌云)、Azure 迁移至 DigitalOcean,或进行多云部署。

2、容器化管理(Kubernetes)

  • AWS​ EKS​:最成熟,但在控制平面收费(0.1 美元/小时),且与网络策略、IAM 集成较为复杂。
  • GCP GKE​:自动化程度最高,拥有最强大的自动扩缩容能力。
  • DigitalOcean kubernetes​:管理最为简单,且​不收取控制平面的管理费​。开发者只需支付底层的 Worker Nodes 费用,这使其成为中小规模 K8s 集群的最佳选择。

3、AI 与 GPU 云服务

在当前的 AI 浪潮下,GPU 的可用性与价格是重中之重。

亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP 虽然拥有海量 GPU,但通常需要通过冗长的“配额申请”,且 H100 等高端算力价格昂贵,主要面向大模型训练。AWS 这样的大型云平台,通常优先服务于大型企业,所以他们只会提供 8 卡 H100 这样的资源,没有单卡 H100 供用户灵活选择。而且数据存储与带宽成本高昂,这一点,我们在后面会对比。

DigitalOcean 现在提供了极具竞争力的GPU Droplets。DigitalOcean 与 NVIDIA、AMD 是紧密的合作伙伴,凭借高可靠的技术服务,为包括 Character.ai、AMD Developer Cloud、Fal.ai、Persistent AI 等企业提供千卡规模的 AI 服务。

  • NVIDIA H100 ​算力​:DO 的 H100 On-demand 价格约为 ​3.39 美元/小时​,相比三巨头能节省高达 75% 的成本。
  • 型号丰富​:不仅提供 H100,还包括 L40S、A100、RTX 4000 等,支持从模型训练到 AI 推理的全场景应用。而且 DigitalOcean 的 GPU 卡型还在不断增加,预计在 2026 年初还将提供 NVIDIA B300、AMD MI355X 等旗舰 GPU。
  • 即开即用​:DigitalOcean 的 GPU Droplet 无需繁琐申请,适合需要快速验证 AI 原型的初创团队。在部分 GPU 型号资源不足的,或者新型 GPU 还未发布上线的情况下,还可直接联系 DigitalOcean 中国区独家战略合作伙伴卓普云 AI Droplet (aidroplet.com)提前预定新型 GPU,或提前锁定未来可能即将新增的 GPU 资源。

4、出海网络与全球覆盖

  • 三巨头​:亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP 在全球范围内拥有数百个边缘节点和区域(Regions),基础设施最为庞大。
  • DigitalOcean​:在 9 个核心区域拥有 15 个数据中心,包括纽约、旧金山、伦敦、阿姆斯特丹、法兰克福、新加坡、多伦多、班加罗尔和悉尼。对于中国企业出海而言,其新加坡节点(SGP1)对东南亚用户非常友好,而其欧美节点则是搭建出海站点的首选。

出了以上产品服务,亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP、DigitalOcean 还提供常见的数据库托管、对象存储、块存储、负载均衡等一系列产品服务。

粗略算一笔账:1 TB 数据的实际取回成本

由于亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP、DigitalOcean 的产品服务众多,我们无法对他们的服务成本进行逐一对比。但我们可以从其中一项存储服务成本来管中窥豹。之所以选择存储服务,是因为从目前趋势来讲,AI 、流媒体等产品

假设在 AWS 与 DigitalOcean 上分别存储 ​1 TB 的冷数据​,当业务需要重新使用该数据(如模型复训、历史数据回放或分析计算)时,其实际成本并不仅仅体现在存储单价上,而主要集中在​数据取回与流转阶段​。

以 AWS 为例,若数据存储在 ​S3 Glacier Flexible Retrieval​:

  • 数据取回费用约为 ​$0.01/GB(​注意:​ 如果选择“加急(Expedited)”,价格会飙升至 $0.03/GB;如果选择“批量(Bulk)”,可以降至 $0.0025/GB,但耗时需 5-12 小时。)
  • 1 TB 数据一次性取回成本约为 $10

取回完成后,数据将临时恢复至 S3 Standard,并在后续产生:

  • 标准存储费用
  • 可能的跨可用区或公网出站流量费用

在实际工程中,这部分成本往往与 GPU 使用周期强相关。

相比之下,若数据需要被拉取至云外 GPU 平台(如独立 GPU 云或海外算力节点),还将额外产生:

  • 公网出站流量费用(通常约 ​$0.09/GB​)
  • 1 TB 数据出站成本约为 $90

也就是说,一次完整的数据“冷存 → 取回 → 计算”流程,其实际支出结构大致为:

$10 数据取回 +$90 数据出站 ≈ $100 单次数据流转成本(不含存储本身)

如果将同样的使用场景放在​​ DigitalOcean 上​,其成本结构会明显简化。

在 DigitalOcean 中,Spaces 对象存储并不区分冷热层级,数据始终处于可直接访问状态,因此​不存在取回费用,也无需等待解冻过程​。当 1 TB 数据需要重新用于 GPU 计算时,可直接从 Spaces 读取至同区域的 GPU Droplet,不产生额外的数据检索或内部传输费用。

在公网数据分发阶段,Spaces 基础订阅($5/月)包含 1 ​TB​​​ 的免费出站流量​。在该额度内,完整的数据取回与下发过程不会产生额外流量费用。

所以在 AWS 需要 100 美元左右,而在 DigitalOcean 仅需 5 美元。

在数据规模达到数 TB 或需要周期性复训的场景下,​数据流转费用往往会显著超过冷存储本身的长期成本​,成为影响整体 GPU 使用效率与算力预算的重要因素。

选型决策:你的企业该如何选择?

1、什么时候选 AWS / Azure / GCP?

  • 架构极度复杂​:当你的业务需要覆盖非常多的区域、高度定制化的数据库集群或卫星通信、量子计算等尖端服务时。
  • 合规性要求极高​:如果你是金融机构,需要通过极其严苛的政府合规性认证。
  • 微软生态依赖​:业务底层深度依赖 .NET、Active Directory 和 Windows 域管理。

2、什么时候 DigitalOcean 是更明智的选择?

  • 中小型企业/初创团队​:你没有庞大的运维团队,希望工程师能专注于业务代码,而不是钻研繁琐的云平台配置。
  • 成本高度敏感​:特别是那些有大量出站流量(如 AI、区块链、广告平台等)的业务,DigitalOcean 的流量费用优势几乎无可替代。
  • AI/ML​​​ 快速开发​:需要稳定的 GPU 算力进行模型推理或小规模训练,且对性价比有极高要求。
  • 业务全球化出海​:需要快速在海外(如北美、欧洲、东南亚)部署稳定节点。

中国企业的特别助力:卓普云 AI Droplet

对于中国境内的技术负责人来说,直接使用海外云服务往往面临支付流程复杂、技术支持跨时区等问题。卓普云 AI Droplet作为 DigitalOcean 的中国区战略合作伙伴,专门为 DigitalOcean 在中国及亚太地区的企业客户提供售前咨询、技术支持。

通过卓普云,中国企业可以​无缝对接 DigitalOcean 全线产品​,包括高性能的 GPU H100 实例和常规 Droplets,甚至预约提前测试即将上线的新产品,比如 NVIDIA B300 GPU Droplet,抢占旗舰级 AI 算力资源。同时,卓普云还提供​专业的技术咨询​,帮助企业将架构平稳迁移至 DO,实现低成本快速业务上线。

与此同时,由于 卓普云 AI Droplet 是由 DigitalOcean 最大股东全资建立的,所以可以帮助客户获得 DigitalOcean 的一手资源,以及进一步的​优惠折扣​。

总结

AWS、Azure 和 GCP(谷歌云)就像是功能齐全、体量巨大的超级航母,虽然能抵御任何风浪,但转向缓慢且运行成本高昂。而 DigitalOcean 更像是一艘轻快、敏捷且火力精准的巡洋舰。

对于大多数处于快速增长期的中国出海企业而言,“不过度设计、可预测的成本、卓越的性能”才是技术选型的真谛。DigitalOcean 通过简化复杂的云原生技术,让技术团队能腾出手来,去创造更有价值的业务成果。

无论你的目标是构建下一个独角兽应用,还是在全球范围内部署 AI 推理节点,深入理解这四大云服务商的区别,将为你企业的技术长青奠定坚实的基础。

AWS 账户注册与 Kiro 集成配置

截止:2026 年 1 月 17 日 11:53:18 日,Kiro 正式宣布试用账号下线 Opus 模型,现有的 2api 白嫖 opus 的渠道可以说是被大砍了一刀,本教程将教你一步步的注册 aws 并获取免费的五个月 PRO + 额度

不要填自己的卡 不要填自己的卡 不要填自己的卡 不要填自己的卡

你需要准备:

  • 1. 一个邮箱账号
  • 2. 一张稳定的虚拟卡(卡头 493875 开头推荐)
  • 3. 需要下载 Google Play 商店中的 Google Authenticaion 验证软件(可选,也可以到第三部的最后一步关闭)
  • 4. 一个纯净的梯子

注:过 Cursor、Gemini 那种卡是过不去 aws 的,尽量能不填自己的信息就不填

此教程虚拟卡需求比较高,不建议采用个人的信息,谨慎观看
在确定好了这些之后,一步步跟着教程走


第一步:注册 AWS 账户

打开 AWS 免费套餐页面:免费云计算服务 - AWS 免费套餐

点击 创建免费账户

邮箱选择

这里有个坑:不要用企业域名邮箱

推荐顺序:

  1. QQ 邮箱(国内最稳定)
  2. Gmail(需要科学上网)
  3. 企业域名邮箱(容易收不到验证邮件)

我用的是 QQ 邮箱,后续激活邮件都能正常收到。

账户类型

选择 个人账户,然后填写基本信息。

绑定支付方式

AWS 会要求绑定信用卡或借记卡,用于身份验证,一定要一个适用于验证的 aws 虚拟卡,可以上某鱼搜索 “aws 虚拟卡”,卡头尽量选稳一点的,不然容易秒封或者水电单,文章起始推荐的卡头目前还算稳定

手机验证

  • 国家代码选择 +86(中国)即可,不需要美区手机号
  • 输入你的手机号
  • 接收验证码完成验证

验证通过后,账户创建完成。


第二步:配置 IAM Identity Center(注意!)

默认的 200 美金抵扣金在开启 IAM 后就会失效,如果你是新用户会赠送 100 美金额度,约 2 月 Kiro Pro+…

AWS 默认的 Root 账户权限太高,生产环境不能直接用。我们需要通过 IAM Identity Center 创建子账户。

启用 IAM Identity Center

登录 AWS 控制台后,在顶部搜索框输入 IAM

点击 IAM Identity Center(不是 IAM)。

进入后点击 启用

首次启用需要等待 1-2 分钟,AWS 会自动创建组织架构。

创建用户组

启用成功后,先创建用户组(Groups)。

点击左侧菜单 GroupsCreate group

输入组名(比如 Developers),暂时不分配权限,直接创建。

创建用户

点击左侧菜单 UsersAdd user

填写用户信息:

  • Username:开发者的英文名或工号
  • Email:开发者的邮箱(用于接收激活邮件)
  • First name / Last name:真实姓名

点击 Next,选择刚才创建的用户组,完成创建

激活用户

用户创建后,AWS 会发送激活邮件到用户邮箱。

让用户点击邮件中的激活链接,设置密码。

回到 AWS 控制台,刷新用户列表,确认状态显示 已激活


第三步:集成 Kiro 平台

现在需要把 AWS 的用户同步到 Kiro,实现单点登录(SSO)。

获取 AWS Sign-in URL

在 IAM Identity Center 的 Dashboard 页面,找到 AWS access portal URL

这个 URL 格式类似:

https://d-xxxxxxxxxx.awsapps.com/start

复制这个 URL,后面要填到 Kiro 里。

添加用户到 Kiro 计划

打开 Kiro 控制台,搜索 kiro(或直接访问你的 Kiro 实例),如果你找不到下图的页面,可以在上图的 setting 页面点击 delete profile 删除后再创建可以直接进入到这个页面

登录后进入管理后台。

找到 计划管理(Plans),选择你要添加用户的计划,这里一定要选 Kiro Pro+,因为 AWS 提供的是 200 美金的试用额度,如果选 power 就只能享受一个月了,一万余额基本是用不完的,Kiro Pro 又不够用(不确保是否有 Opus 模型)

点击 添加用户

把光标放到搜索框,会自动显示刚才在 AWS 创建的用户列表。

选中用户,点击 添加

配置 Kiro 的 SSO 登录

回到 Kiro 的登录配置页面。

找到 Sign-in URL 字段,粘贴刚才复制的 AWS access portal URL。

保存配置。

关闭身份认证(如果未使用 Google Auth)

这一步必须做,否则会登录失败。

在 Kiro 的设置页面,找到 身份认证(Authentication)。

把身份认证开关 关闭(Disable)。

原因:Kiro 默认会启用自己的身份验证,和 AWS SSO 冲突。关闭后才能正常跳转到 AWS 登录页。

验证登录

打开 Kiro 登录页面,输入刚才创建的用户邮箱。

点击登录后,会自动跳转到 AWS 登录页。

输入在激活邮件中设置的密码,登录成功后会跳回 Kiro。

看到 Kiro 的工作台,说明集成完成。


常见问题

收不到激活邮件

检查垃圾邮件箱,AWS 的邮件容易被拦截。

如果确实没收到,回到 IAM Identity Center,选中用户,点击 Resend invitation

Kiro 登录后提示 “Authentication failed”

确认两件事:

  1. Kiro 的身份认证是否已关闭
  2. Sign-in URL 是否填写正确(不要多复制空格)


总结

整个流程的核心是:

  1. 注册 AWS 账户(用 QQ 邮箱最稳)
  2. 启用 IAM Identity Center(先创建组,再创建用户)
  3. 把 AWS 的 Sign-in URL 填到 Kiro
  4. 关闭 Kiro 的身份认证(避免冲突)

配置完成后,团队成员只需要记住一个 Kiro 账号,就能访问 AWS 的所有资源。

如果你的团队也在用 AWS + Kiro 的组合,这套流程可以直接复用。


📌 转载信息
转载时间:
2026/1/18 09:45:01

1. 首先是项目选择,好多佬推荐我尝试一下 kiro.rs,所以来部署一个试试,项目地址:

2. 该项目是使用 rust 编写的,那么自然需要下载 rust,rust 的下载地址:

下载后直接安装即可(此处为可能的踩坑点 1:cargo 可能在安装时并未安装到 path 中,需要手动添加)

3. 安装完 rust 按照项目的 readme 一步步进行即可

4. 然后是凭据获取,因为项目内未内置 aws 授权操作,所以借助另一个项目:

安装完成后界面如图:

获取凭据需要在 desktopOAuth

此时有三种选择

1.google(这个不太推荐,因为 google 注册稍微难点)

2.github (这个和下面的方式差不多,因为 qq 邮箱也可以注册一个 github666 还有套娃)

3.aws Builder (这种方式比较推荐,直接无限白嫖 qq 邮箱即可,qq 邮箱注册详见:https://linux.do/t/topic/1418287/140)

我们直接选择第三种然后授权,授权后点击

添加后配置界面就会有:

然后选择一手右键查看详情:

该界面有所需的所有参数这里不一一放出来了

然后启动 kiro.js(windows 的话需要启动项目下的 kiro.rs\target\releasel\kiro.rs.exe)

进入管理界面 (http://127.0.0.1:8990/admin)

点击添加凭据,然后将刚刚获取到的参数填入即可

将 apikey 以及 api 地址配置一下即可

这就是全部教程了,等我用几天感受一下效果


📌 转载信息
原作者:
LTctfer
转载时间:
2026/1/16 12:22:04

亚马逊云科技最近宣布为S3 Tables引入两项新功能,第一项功能是新的智能分层存储类,该存储类能够根据访问模式自动优化成本,第二项功能是支持跨 AWS 区域和账户自动维护一致的Apache Iceberg表副本的复制功能,该过程无需手动同步。

 

智能分层存储类会将数据自动分配到最具成本效益的三个低延迟层级之一,即 Frequent Access、Infrequent Access 或 Archive Instant Access。据公司介绍,最后一种是最低成本的层级,比 Infrequent Access 层级便宜 68%。亚马逊云科技的主任开发者倡导者 Sebastian Stromacq 这样写到:

在无访问达 30 天后,数据会被移动到 Infrequent Access 层级,在 90 天后,则会迁移到 Archive Instant Access 层级,这一过程不会对应用程序造成影响或性能降低。

 

默认情况下,表使用标准存储类,但创建表时可以指定智能分层(Intelligent-Tiering)作为存储类,用户也可以在表存储桶级别配置默认存储类。用户可以将智能分层设置为表存储桶的默认存储类,如果在创建表时未指定存储类,那么表将自动存储在智能分层中。

 

用户可以利用AWS命令行界面(AWS CLI),通过 put-table-bucket-storage-class 和 get-table-bucket-storage-class 命令来更改或验证其 S3 表格存储桶的存储层级。相关命令如下所示:

aws s3tables put-table-bucket-storage-class \   --table-bucket-arn $TABLE_BUCKET_ARN  \   --storage-class-configuration storageClass=INTELLIGENT_TIERING# Verify the storage classaws s3tables get-table-bucket-storage-class \   --table-bucket-arn $TABLE_BUCKET_ARN  \{ "storageClassConfiguration":   {      "storageClass": "INTELLIGENT_TIERING"   }}
复制代码

来自 Imperious Enterprise 的 AWS 架构师 Adefemi Adeyemi 在 LinkedIn 的帖子中指出:

大多数分析数据集在一段时间内是“热”的,但随后会逐渐“冷却”。借助 S3 Tables 的智能分层功能,你无需不断调整 Iceberg 数据的生命周期策略。该服务会根据访问模式自动将对象移至更便宜的存储层级,这对长期存在的数据湖来说是一大优势。

 

此外,S3 Tables 的复制功能可以帮助用户跨 AWS 区域和账户维护表格的一致性只读副本。当声明目标表格的存储桶时,服务会创建只读的副本表格,并以时间顺序复制所有更新,同时保持父子快照关系。这些副本表格将在源表格更新后的几分钟内得到更新,并支持独立于源表格的加密和保留策略。

 

Stromacq 说到:

用户可以通过Amazon SageMaker Unified Studio或任何兼容 Iceberg 的引擎(包括DuckDBPyIcebergApache SparkTrino)查询副本表格。

 

借助 AWS Management Console、API 或AWS SDK,用户可以创建和维护表格副本。此外,他们可以指定用于复制源表格的目标表格存储桶。当用户启用复制功能时,S3 Tables 会在这些存储桶中创建只读副本,使用最新状态进行回填,并持续监控更新以保持同步。

 

在同一篇 LinkedIn 帖子中,Adeyemi 指出:

对复制功能的原生支持让你能够快速创建只读副本,这些副本在几分钟内即可与源表保持同步,并且可作为 Iceberg 表进行查询。减少了自定义集成的工作量,让你有更多时间真正使用数据。

 

用户可以通过AWS Cost and Usage ReportsAmazon CloudWatch指标跟踪各访问层的存储使用情况。配置智能分层无需额外费用,用户仅需支付各层的存储成本。至于 S3 Table 的复制,用户需支付目标表格的 S3 Table 的存储费用、复制 PUT 请求的费用、表格更新(提交)以及复制数据的对象的监控费用。更多详情可参见定价页面

 

原文链接:

 AWS Adds Intelligent-Tiering and Replication for S3 Tables

背景

闲来无事,跟着佬友耗了 AWS 渠道的 kiro pro+,望着手里的 2000 积分和几个号的 500 积分发呆,又不想在 kiro 中用,于是就试了试反代到 CC 中用,效果是要比 kiro 好很多。话不多说,开搞。

步骤

1)准备 AWS Kiro 账号

具体可以参考 https://linux.do/t/topic/1409570 这篇帖子,成功之后就可以开始下一步了。

2)CLI Proxy Plus

之前反代用的是 CLI Proxy,但是这个项目不能反代 kiro,后来发现 CLI Proxy Plus 可以反代 Kiro,所以接下来就用这个项目,项目链接:

进入之后去 releases 里面下载适合自己电脑版本的。


解压之后将文件夹的 config.example.json 改为 config.json,在 config 文件中设置 allow-remote: true,并设置 secret-key(这是登录密码)。这一步是可选的,后续可进行可视化管理。

3)保存 Kiro 登录凭证

在解压的项目文件夹下打开 cmd/powershell,有以下命令可选:

--kiro-login	Kiro 默认登录(Google PKCE 方式)
--kiro-google-login	Kiro(Google 登录)
--kiro-aws-login	Kiro(使用 AWS Builder ID 登录)
--kiro-import	从已存在的 IDE 缓存导入 Kiro token

这里 aws 登录的命令是:

.\cli-proxy-api-plus.exe --kiro-aws-login 

进入之后如图


选择 1 的话是直接在网页登录 aws,但是我测试登录成功后用 kiro 模型被风控(这个情况因人而异可能),这里我选择 2,使用 aws 注册 kiro 的时候保存的 URLCenter region(如果忘记可以参考以上注册链接的位置,如下图)。


方式 2 的登录如图


按着操作进行就能保存 kiro 的登录凭证了。

4)可视化管理

先启动项目,命令行输入:

cli-proxy-api-plus.exe

之前设置好了 allow-remote: true,在浏览器输入 http://127.0.0.1:8317/management.html 可以进行可视化面板管理。

5)CC 配置 claude 模型

打开 cc 的配置文件 (.claude/settings.json),替换以下配置:

"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-api-key-1",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "http://127.0.0.1:8317" "model": "kiro-claude-opus-4-5" #可选择其它的 

6)测试


完结撒花


📌 转载信息
原作者:
Only_Up
转载时间:
2026/1/8 18:06:29

1. 已知 aws 渠道来自 AmazonQ 或者 kiro,这两个渠道并没有 opus4 或者 4.1
2. 已知 kiro 或 AmazonQ 锁了 seed,所以同模型每次刷新的答案都是一样的,而以下是分别使用三个模型回答同一个问题的截图:




而可以看到,如果我切换为 4.5sonnet,答案就会不一样:

这不算什么大问题,毕竟 opus4.5 比 opus4 和 4.1 要更优秀,但是:


后二者价格要更高。


以上属于个人猜测,如果是我的问题会修改帖子。
————————————————————————
补充问题:
似乎发现了个能辨别 claude opus4.5 的抽象方法 - 搞七捻三 - LINUX DO




📌 转载信息
原作者:
kfcv5
转载时间:
2026/1/8 10:35:23

手把手教学 aws 新用户白嫖服务金 $200 开通 kiro 会员
根据尤佬的思路,我发现了普通开发者用这个方法是最为省钱,但是还是有很多佬不知道怎么弄,于是我便弄一份保姆级教程,一张 1 刀的卡便可以搏取 $200,(前提是做任务,不做任务只有 $100)
首先打开这个网站免费云计算服务 - AWS 免费套餐
进入后


创建账户


填自己的信息(反正我填的是真实的 ),因为会有概率触发水电单


绑一张 1 刀的信用卡
绑定手机号


绑定好就会显示如下的信息


来这里搜索 IAM Identity Center


进来后是这样的


点击启用后跳转如下界面


继续启动,然后还是会跳转如下界面


点击组,新建一个组


随便填,新建之后去到用户

创建一个新用户,点击确定会让你选择一个组,就选择刚刚创建的


再来这里搜索 kiro


进来后是这样的



你的界面就会是这样的


点击 add user,选择你要的套餐


选择你刚刚创建的用户


你现在以及成功了百分之九十了,记住这些信息,等下要用


打开 kiro,登录红框位置登录


填上刚刚记住的信息,我的 us-east-1 这个是参考的哈,佬们填上你们自己的 IAM


会跳转登录,


填上你的用户名(没有设置密码的他会让你设置密码,并且绑定 2fa),然后就完成了
全套保姆,希望各位佬能用上低成本的 ai,再次感谢尤佬提供的思路!我只是将其细化。


卡不要用自己的,反正虚拟卡也不贵,到时候万一扣费了,也不用担心自己被扣款,你也可以用 200$ 的套餐,看个人需求量


200$ 的套餐也可以成功,不知道为啥,明明我只有 100$ 的免费额度


散会!


📌 转载信息
转载时间:
2026/1/6 12:13:18

发现站里有许多佬注册 aws 和完成任务得 200 刀乐的文章,但是这些刀乐怎么订阅 kiro pro + 没有一篇完整的教程。早上自己摸索了一下也算猜了一些坑,写一点自己的流程和踩过的坑与佬们分享

注册 aws 账号的过程请参考别的佬的文章,此处不赘述

首先注册完账号之后在控制台搜索 kiro,然后选择用户组



然后点击 add user,会发现咱们没有用户(我已经注册过了,假如第一次来是没有用户的),这时候点击页面里的链接转到 IAM



然后添加一个用户


在设置密码这里记得用默认的选项(就是用电子邮件设置用户密码的)
然后亚马逊就会给你发邮件,让你设置密码这一串的
最后回到 kiro 的控制台,add user,就能发现能搜出来咱们之前创建的账户了


最后就是下载 kiro 的 ide,然后选择最后一个选项登录(Sign in with AWS IAMldentity Center)
会出现一个让你填 start URL 的地方,复制 kiro 控制台此处的 URL 即可

(新人第一次写帖子,希望佬们多多包涵,如有错误希望佬们能指出)


📌 转载信息
原作者:
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转载时间:
2026/1/5 12:11:45

亚马逊云科技推出了Amazon EKS Capabilities,这是一套完全托管的、Kubernetes 原生特性,旨在简化工作负载编排、AWS 云资源管理以及 Kubernetes 资源组合和自动化。这些能力现在已在大多数 AWS 商业区域普遍可用,它将流行的开源工具捆绑到一个托管的平台层中,减轻了工程团队的运维负担,并在Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)上实现了更快的应用程序部署和扩展。

 

EKS Capabilities 集成了许多 Kubernetes 用户已经依赖的三个核心组件:Argo CDAWS Controllers for Kubernetes(ACK)和Kube Resource Orchestrator(KRO),并在 AWS 拥有的基础设施中运行它们,这些基础设施与客户集群抽象隔离。Argo CD 提供声明式的持续部署和GitOps工作流,允许直接从版本控制同步资源和应用程序。ACK 通过自定义资源扩展 Kubernetes,用于直接在 Kubernetes API 内管理 AWS 服务,如S3DynamoDBRDS。KRO 提供了一个简化的机制,用于创建和管理组合的自定义资源,帮助平台团队定义可重用的、更高层次的抽象,而无需手动处理复杂的控制器逻辑。

 

通过将这些能力作为托管的 AWS 资源而不是集群内的插件提供,EKS Capabilities消除了用户自己安装、补丁、扩展或更新基础 Kubernetes 工具的需求。AWS 处理扩展、维护、安全补丁和兼容性升级,使平台工程师和开发人员能够更多地专注于交付业务逻辑,而不是管理平台组件。实际上,团队继续使用熟悉的接口如kubectl、GitOps 工作流和声明式清单与 Kubernetes 一起工作;不同的是,持续部署和资源编排等核心服务由 AWS 作为 EKS 平台的一部分提供和维护。

 

这种转变与云原生运维的更广泛趋势相一致,在云原生运维中,托管服务越来越多地吸收了无差别的繁重工作,使组织能够更容易地扩展 Kubernetes 的采用。平台团队可以将常规的基础设施集成卸载到 AWS 托管的能力中,同时保留原生的 Kubernetes 工作流,应用程序开发人员则从统一、一致的能力中受益,这些能力跨越了集群,而无需投资于定制的平台工具。通过 EKS 控制台、AWS CLIeksctl或其他自动化工具启用 EKS 能力。当将 Argo CD、ACK 或 KRO 等能力添加到集群中时,它将作为 AWS 资源出现,可以像其他 AWS 服务一样进行标记、管理和监控。权限通过 AWSIdentity and Access Management(IAM)配置,对于 Argo CD 单点登录等功能,支持与 AWS IAM 身份中心的集成。AWS 还自动分析破坏性变更,并对活动功能应用更新或补丁,减少管理开销。

 

虽然每个功能都是独立且可选的,允许团队只启用他们需要的功能,但它们共同为 Kubernetes 环境提供了一个连贯、可扩展的平台层,融合了应用程序部署、AWS 资源控制和自定义资源组合。这种方法旨在缩短交付时间,最小化操作摩擦,并帮助组织在开发、测试和生产环境中大规模采用 Kubernetes。

 

这次更新引起了云和 DevOps 社区的共鸣。在Reddit上,实践者强调了托管 Argo CD 支持和集成的 AWS 资源管理的便利性,这是尝试新功能的令人信服的理由,特别是对于那些寻求统一 GitOps 工作流和资源配置而不进行手动插件管理的团队。同时,一些观察者指出,尽管托管能力减少了设置工作,但它们仍然需要 Kubernetes 专业知识和仔细的成本考虑,因为采用规模扩大,成本也被质疑是一个潜在的问题,因为许多团队可能已经有自己管理这些的方法,并且看不到为这项新的 AWS 功能支付额外费用的好处。

 

随着企业继续在混合云和多云环境中采用 Kubernetes,Amazon EKS Capabilities 通过将运维最佳实践嵌入到服务本身,代表了降低平台复杂性和加速云原生应用程序交付的一步。

 

https://www.infoq.com/news/2025/12/aws-eks-workload-orchestration/