在Kiro IDE上安装Language Server帮助开发者完成CloudHSM开发
本文介绍如何在Kiro IDE上安装Java Language Server支持CloudHSM开发，解决IDE缺少Java支持、开发效率低、SDK版本信息过时等问题，提升CloudHSM开发体验。
为内网环境内的Kiro配置网络代理
本文介绍在纯内网环境中为Kiro配置HTTP代理和网络白名单的完整方案。通过搭建Squid代理服务器，配置域名白名单，解决内网云桌面无法访问外网导致Kiro无法登录和使用的问题。
GenAI/Kiro/Claude/Bedrock/Nova/MCP/Agent汇总
本文汇总了Bedrock、Claude、Kiro等生成式AI工具的完整教程，涵盖模型调用、MCP开发、智能体构建、RAG应用等核心场景，帮助开发者快速掌握AWS AI服务体系。
在Openclaw上使用Kiro-CLI完成开发工作
本文介绍如何在Openclaw上集成Kiro-CLI完成开发工作。解决Openclaw内置Coding Agent不支持Kiro的问题，通过禁用默认Skill、创建自定义Skill、配置Hook回调等方式实现集成。
在Openclaw上使用exa_search替代默认的brave_search
本文介绍如何在Openclaw上使用exa_search替代默认的brave_search。解决了brave_search需要绑定信用卡、google搜索易被拦截的问题，通过MCP协议配置exa_search实现高效的语义搜索功能。
在AWS EC2 Ubuntu上部署OpenClaw (原Clawdbot/Moltbot) 并对接飞书机器人
在AWS EC2 Ubuntu上部署OpenClaw AI助手，通过Bedrock调用Claude模型，配置飞书机器人实现长连接对接，打造成本优化的24小时在线飞书助手。
使用AWS CUR V2账单分析Kiro用户的Credit用量
通过AWS CUR V2和Athena查询Kiro用户Credit使用情况，解决控制台无法显示单用户用量的问题，提供SQL查询方案和用户映射关联方法。
将Claude Code Skill迁移到Kiro
介绍从Claude Code Skill迁移到Kiro的四种方法，包括Power功能、自定义Agent、Steering加载和CLI直接支持，解决不同场景下的Skill集成需求。
CloudHSM开机上手及IoT场景加密算法设计最佳实践
详解CloudHSM集群创建、Java SDK集成、密钥派生与信封加密方案，解决大规模IoT设备加密体系设计难题
使用Assume Role进行跨账号访问
详解如何使用IAM Assume Role实现跨AWS账号访问。涵盖控制台切换和API/CLI调用两种方式，解决多账号管理中的身份切换和资源访问问题。
使用Stunnel作为网关实现PSK认证
一、背景
在某业务场景下，需要使用PSK（Pre-Shared Key）认证方式，且对TLS版本有要求。Pre-Shared Key是预定义的密码认证方式，在客户端和服务器端通过预先定义好的密码进行校验，校验成功则建立TLS连接，全过程不依赖SSL证书。PSK是一种轻量级的认证方式，通常适合客户端设备不方便使用证书、或者客户端加密算力不足的场景。
为满足此类需求，通常可以考虑的方案包括基于常见的网关服务如Nginx、HAproxy上进行相应的配置，并转发流量。虽然如此，主流操作系统如Ubuntu默认的Nginx/HAproxy安装包里的二进制文件启动的服务是不支持PSK认证的，需要从源代码重新编译Nginx和HAproxy，由此需要配置OpenSSL等软件开发包，过程相当麻烦。
为解决这个问题，可使用Stunnel。Stunnel是一个开源的TLS服务代理，可以负责接收客户端请求作为TLS网关，并转发流量到后端真正的应用服务器上。本文介绍如何配置Stunnel实现PSK认证。
使用Bedrock上的Nova/Stable Diffusion模型生成图像的测试
对比测试Amazon Bedrock上的Nova Canvas、Stable Diffusion与Google Gemini的文生图能力，提供Python调用代码，分析模型效果差异和成本，为用户选择合适的生成式AI模型提供参考。
使用vLLM运行DeepSeek-OCR模型处理影像文字
本文介绍在AWS EC2 G6e GPU实例上使用vLLM部署DeepSeek-OCR模型的完整流程，解决了传统OCR识别精度问题，并通过Amazon Nova模型进行结果校验，最终生成结构化JSON数据。
在Amazon Bedrock服务以导入模型的方式运行Mimo-VL模型
详解如何在Amazon Bedrock导入Xiaomi-MiMo-VL模型，解决模型部署复杂性问题，实现Serverless推理，包含冷启动处理和成本对比分析。
使用Bedrock为Windows环境上的Claude Code提供模型服务
本文详解在Windows上安装Claude Code并通过Amazon Bedrock提供模型服务的完整步骤，解决Anthropic官网订阅门槛和地域限制问题，无需官网账号即可使用AI开发助手。
使用vLLM在EC2 GPU上部署Qwen3-VL模型实现图片理解(image-to-text)、视频理解(video-to-text)
本文详解在AWS EC2 GPU上部署Qwen3-VL多模态模型的完整方案，通过vLLM框架和FP8量化技术克服24GB显存限制，实现文本、图像、视频多模态理解，并对比L4与L40s GPU性能差异
截止2025年11月reInvent最新一代CPU处理器型号详情
详解AWS EC2最新8/7/6系列CPU处理器型号，涵盖Intel、AMD、Graviton架构，解决选型困难，提供vCPU与物理核心映射关系对照表。
使用Bedrock批量推理Batch Inference处理Embedding任务
本文介绍Bedrock批量推理处理大规模图像Embedding任务的完整方案，涵盖权限配置、任务创建、进度监控和结果加载，解决海量数据处理的成本和效率问题。
云上私有化模型部署：使用llama.cpp和vLLM在CPU和GPU上运行开源模型
演示如何在AWS EC2上使用llama.cpp和vLLM分别在CPU和GPU上运行Qwen开源模型，解决私有化部署中的硬件适配和推理性能优化问题，包含完整的环境配置、模型下载和API调用示例。
使用Nova MME多模态Embedding模型+S3 Vector Bucket向量存储桶进行图片搜索
详解Nova MME多模态Embedding模型与S3 Vector Bucket的集成方案，涵盖CLI快速验证、SDK编程调用、Lambda批量处理等完整实现路径，解决大规模图片向量化和语义搜索问题