ChatWithCloud
Rafal Wilinski · コーディング
ChatWithCloud は、AWS アカウントに関する日常的な質問を実際の API 呼び出しに変換するターミナル CLI だ。コンソールを開かずにコスト確認、IAM 監査、障害調査までこなせる。
ChatWithCloud について
About
ChatWithCloud とは
ChatWithCloud は、独立開発者の Rafal Wilinski が作った AWS 自然言語 CLI だ。同僚に話しかけるのと同じ調子で質問を打ち込む。これが AWS アカウントと対話するという意味であり、AI モデルが AWS SDK 向けの短い JavaScript を書き、ツールが自分のマシン上で自分の認証情報を使って実行し、結果を説明する。
汎用チャットボットとの違いは具体性にある。ChatGPT は S3 バケットポリシーが何をするかを説明できる。ChatWithCloud は、いま自分のバケットのどれが公開状態かを答える。推測ではなく実際のリソースを読むからだ。同じ流れが請求データ、IAM ユーザー、Lambda のエラー、CloudWatch アラームにも及ぶ。
制約もはっきりしている。対象は AWS だけで、動く場所はターミナルであり、生成されたコードは確認なしで実行される。初回の前に Node.js と ~/.aws 内のプロファイルが最低ひとつ要る。最初の 15 回は無料で OpenAI キーも不要なので、実アカウントで試す敷居は低い。
はじめかた
npx chatwithcloudを実行する。常設のコマンドが欲しければ Homebrew、pnpm、Bun でインストールする。- ~/.aws から検出されたプロファイルを選び、AWS の経験レベルと匿名利用統計の送信について二問だけ答える。
- 最初の質問を普通の言葉で投げる。たとえば「先月サービス別にいくら使った？」でいい。
- 回答を読み、同じセッションで追加質問を重ねる。モデルや OpenAI キーを変えたくなったら
/settingsを打つ。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 自分の AWS アカウントを管理する個人開発者やスタートアップ創業者。15 回の無料枠でひと月の単発質問は足りるし、開始時に OpenAI キーは要らない。
- DevOps とプラットフォームのエンジニア。何を確認したいかは分かっているが、どの CLI オプションやコンソール画面へ行けばいいか覚えていない場面に向く。
- コンソールに常駐しないセキュリティ担当。文章で問い合わせできる IAM 監査ツールは、ポリシー文書を手で追うより速い。
タスク
- 月次のコスト確認。サービス別の支出を出し、そのうえで idle に見える EC2 インスタンスや未接続の EBS ボリュームを尋ねる。
- 権限と露出の点検。管理者権限を持ち MFA 未設定の IAM ユーザーを並べたり、公開読み取りを許すバケットを探したりする。
- インシデントの切り分け。Lambda が失敗する理由を尋ねると、直近の CloudWatch の状況が同じ回答に載る。
- 定例の片付け。env=dev タグの開発インスタンスを止めたり、上限に当たり続ける関数のタイムアウトを延ばしたりする。
シーン
- 請求額が一晩で跳ね上がり、朝会の前に原因サービスを特定したい。
- 監査担当から特権アカウントの一覧を求められ、猶予は二十分しかない。
- 引き継いだばかりの未知のアカウントを、クリックではなく質問で案内してほしい。
主な機能
一文が SDK 呼び出しになる
質問はそのつど、AWS SDK for JavaScript v2 を叩く小さなプログラムに変わり、ローカルで動く。スクリプトが失敗すればエラーがモデルに戻り、修正版を試す。利用者に見えるのは答えであって構文ではなく、コードはセッション内に残る。
自分の請求データでコストを分解する
AWS コスト分析 CLI としての側面では、Cost Explorer に問い合わせ、サービス、リージョン、タグごとにまとめた支出を返す。そこから特定の明細を掘れば、その裏にあるリソースまで辿れる。固定ダッシュボードが省きがちな部分だ。
IAM と公開状態の点検
管理者権限を持つ IAM ユーザーの列挙、MFA 未設定アカウントの指摘、S3 バケットポリシーの公開許可の確認まで行う。結果はリソース名付きの短い要約で返るので、書き出さずにそのまま動ける。
CloudWatch の文脈を添えた調査
AWS トラブルシューティング CLI としては、指定したリソース周辺のログ、メトリクス、アラーム状態を読む。決済用 Lambda が落ちる理由を尋ねれば、直近のエラーと原因になりやすい設定値、たとえばメモリやタイムアウトが返る。
変更まで実行する
認証情報が許す範囲で、リソースの作成、更新、削除までこなす。インスタンスの停止、Lambda のタイムアウト調整、タグの変更も含まれる。これらの呼び出しは確認を挟まずに走る。本番アカウントに向ける前に理解しておくべき最大の点だ。
ローカルの認証情報と読み取り専用ロール
認証情報は ~/.aws から読み、AWS 呼び出しはすべて手元で署名する。モデルへ渡るのは質問と切り詰めた JSON だけで、鍵は渡らない。読み取り専用の IAM ロールと組み合わせれば純粋な調査用シェルになり、書き込みはアクセス拒否で止まる。
メリットとデメリット
メリット
- 試用が実用的だ。15 回、カード不要、OpenAI キー不要で、自分のアカウントの実データを扱える。
- ローカル実行なので AWS 認証情報がネットに出ない。クラウドアカウントに AI ツールを置くことへの定番の反対意見を消せる。
- 回答が自分のリソースに紐づくため、一般的な助言を自環境に置き換える手間が省ける。
- ターミナルの流れは、普段からシェルで作業しタブ移動を嫌うエンジニアに合う。
- 399 ドルの買い切りに自分の OpenAI キーを組み合わせれば、安いモデルを選べてサブスクも増えない。
デメリット
- 生成コードが確認なしで走る。質問を間違えれば実インフラを変更したり削除したりし得る。確信がなければ読み取り専用ロールを使うべきだ。
- AWS 専用。Azure や Google Cloud のチームには何の役にも立たず、マルチクラウドでは別ツールが要る。
- 設定、ライセンスキー、API キー、会話の全記録が ~/.chatwithcloud/aws.json とセッションファイルに平文で残る。
- Cost Explorer の照会は 1 回 0.01 ドルが AWS 側に課金される。コストの質問を重ねると静かに積み上がる。
よくある質問
自分の AWS アカウントについての質問をターミナルから投げるために使う。コスト確認、IAM 監査、公開リソースの探索、落ちているサービスの調査が主な用途だ。
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