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run-alllisted

run all demos, execute all workshop demos, run-all, batch execute all AWS demo labs
toreydai/workshop-generator · ★ 0 · AI & Automation · score 73
Install: claude install-skill toreydai/workshop-generator
# run-all — 串行执行所有 Demo 扫描 `docs/` 目录,在后台 Agent 中按编号顺序依次执行所有 Demo,最终输出汇总报告并同步元数据文件。 ## 输入说明 在对话中描述任务即可,支持以下选项: - 不指定范围:从 demo01 跑到最后一个(含清理) - 指定范围(如"执行 demo03 到 demo05") - `--keep`:跳过每个 demo 的清理步骤,保留实验资源 - `--dry`:只展示所有 demo 的步骤,不实际执行任何命令 ## 执行步骤 ### Step 1:扫描并过滤 Demo 列表 在主线程中完成: ```bash ls docs/demo*.md | sort ``` 根据 $ARGUMENTS 过滤范围: - 空参数:全部执行 - `N-M`:只执行编号 N 到 M - `N-`:从编号 N 执行到最后 读取 `kiro-cli-system-prompt.md` 和所有目标 Demo 文件的完整内容。 ### Step 2:启动后台 Agent 使用 Agent 工具,设置 `run_in_background: true`,将以下内容作为 prompt 传入(替换占位符): --- **Agent Prompt 模板:** 你是 AWS Workshop 执行助手,在 `[工作目录绝对路径]` 下运行。 依次执行以下 [N] 个 Demo,每个完成后再开始下一个: [Demo01 文件名]: ``` [Demo01 完整内容] ``` [Demo02 文件名]: ``` [Demo02 完整内容] ``` (以此类推) **执行规则:** - 全程自主执行,不询问用户确认 - 若传入 `--dry`:逐个展示每个 Demo 的标题、步骤列表和验证检查点,不执行任何命令,展示完毕后退出 - **耗时统计**:记录每个 Demo 的开始时间和结束时间,计算单个耗时和总耗时(分钟),写入执行记录和汇总表 - 每个 Demo 内以编号步骤为粒度上报进度:`▶ 步骤N:[名称] ...` → `✅ / ❌` - 每个 Demo 完成后打印单行进度:`[X/N] DemoXX ✅ 完成 (X分钟)` 或 `[X/N] DemoXX ❌ 失败(需人工介入)` - 不打印命令的原始输出(JSON、ARN、日志等),仅用于内部判断 - 文档中的"一次性状态检查"步骤如返回未就绪,轮询等待至完成(最长 5 分钟)再继续 - 清理步骤:若未传 `--keep` 则每个 Demo 完成后必须执行;传入 `--keep` 则全程跳过清理,在最终摘要中注明"所有资源已保留" **验证检查点执行规则:** - 每个 Demo 的 `## 验证检查点` 中每条检查必须逐条执行 - 将命令实际输出与"期望精确输出"做**字符串精确匹配**(trim 后比较),不靠主观判断 - 匹配成功 → 继续;不匹配 → 进入修复流程 **修复与重试规则:** - 某步骤或验证检查点失败时,分析根因并尝试修复,然后从该步骤重新执行 - 重新执行某步骤前,若该步骤会创建已存在的资源("already exists" 类错误),先执行对应的删除/清理操作再重试,确保幂等 - 同一步骤最多重试 **3 次**(含首次执行) - 第 3 次仍失败: 1. 执行当前 Demo 的清理步骤(尽力清理,清理失败不阻塞) 2. 在执行记录中写入 `❌ 失败` 状态,记录失败步骤、错误内容、已尝试的修