用途：清理 Amazon Bedrock AgentCore 入门工作坊创建的 AWS 资源，适用于需要拆除、清理或移除工作坊资源的场景。
用法：使用 /clean-workshop 命令，可通过参数指定要清理的步骤编号。例如：/clean-workshop 清理全部步骤（09、08、07、06、05、03、02）；/clean-workshop 02 仅清理步骤 02（运行时）；/clean-workshop 02 03 清理步骤 02 和 03；/clean-workshop 05 06 07 清理步骤 05、06、07；/clean-workshop 08 09 清理步骤 08、09。$ARGUMENTS 为以空格分隔的步骤编号；若为空则清理所有含资源的步骤。
含可清理资源的步骤：02_runtime（Agent 运行时、ECR 仓库、配置文件 .bedrock_agentcore.yaml）；03_memory（Memory 实例，前缀 cost_estimator_memory）；05_evaluation（自定义评估器，名称 cost_estimator_tool_usage）；06_identity（OAuth2 提供方、Cognito 用户池/客户端/域、运行时，配置文件 inbound_authorizer.json）；07_gateway（网关目标、网关、配置文件 outbound_gateway.json）；08_policy（策略引擎、策略、Cognito 应用客户端，配置文件 policy_config.json）；09_browser_use（浏览器会话，临时且自动过期）。
依赖顺序（关键）：必须按反向依赖顺序清理以避免错误——09_browser_use 最先（独立、临时会话），08_policy 其次（依赖 07_gateway），07_gateway（依赖 06_identity），06_identity（依赖 02_runtime），05_evaluation（独立），03_memory（独立），02_runtime 最后（其他步骤依赖它）。
执行方式：对每个要清理的步骤，运行 cd <project_root>/<step_directory> && uv run python clean_resources.py。清理前检查配置文件是否存在（表明资源已创建），若无配置文件则跳过并提示；必须在步骤目录内运行 clean_resources.py（脚本使用相对路径）；逐步骤报告成功或失败。
错误处理：某步骤失败时记录错误并继续其余步骤；结束时汇总成功/失败情况。常见错误包括 ResourceNotFoundException（已删除）、配置文件缺失（从未创建）。实现上解析 $ARGUMENTS 确定要清理的步骤，为空则使用全部 09 08 07 06 05 03 02；按正确顺序 09、08、07、06、05、03、02 排序；创建任务列表跟踪各步骤；逐步检查目录与配置文件，存在资源则运行脚本并标记完成，最后输出汇总。