用途：该技能用于从命令行参照和修改 Agent 配置（system_prompt、db_schema、Knowledge），可执行与管理界面 Admin UI 相同的部分操作，均由随附的 Python 脚本完成。
前提条件：终端已配置 AWS credentials；已安装 uv（Python 工具管理器）。脚本通过 PEP 723 内联元数据声明 boto3，uv run 首次执行时自动解析依赖，无需 pyproject.toml 或 venv。
首次设置：需向用户询问 Agent 配置表名（例如 DwhAgentStack-DatabaseConfigTableXXXXXX-YYYYYY，可从 CDK 部署输出或 AWS 控制台确认）与 AWS 区域（如 ap-northeast-1），之后在对话中复用为 $TABLE / $REGION。
主要能力（脚本位于 .kiro/skills/agent-admin/scripts/）：list_agents.py 获取 Agent 列表；create_agent.py 新建 Agent；get_agent.py 获取单个 Agent 的全部属性（agent_name、system_prompt、db_schema、knowledge、created_at、updated_at）；update_system_prompt.py 替换 system_prompt；upsert_knowledge.py 新增或替换一条 Knowledge；delete_knowledge.py 按 name 删除 Knowledge。
使用方式：脚本只接受文件路径参数，不接受内联字符串或 stdin。含换行与引号的文本须先用 Kiro 原生 fsWrite 工具写入临时文件，再以 --*-file 传入；不要用 echo、cat、heredoc 等 shell 方式创建文件。脚本成功时 stdout 输出 JSON（exit 0），失败时 stderr 输出原因并返回非零退出码。create_agent.py 创建的 Agent db_schema 为空；运行时若为空会自动回退到 default Agent 的 db_schema。get_agent.py 在自身 db_schema 为空时也会回退返回 default 的 db_schema，并以 db_schema_source 字段（self 或 default）标识来源。Knowledge 条目为带 frontmatter（name、description）的 Markdown 字符串，name 须为非空字符串，每个文件只能写一条。
限制：db_schema 严禁修改，本技能只提供查看；db_schema 仅能通过 Admin UI 的 CSV 上传→AI 分析→Apply 流程管理，从 CLI 修改会与 Redshift 实际表定义不一致并导致 Agent 生成错误 SQL。若用户请求修改 db_schema，应说明只能通过 Admin UI 重新上传 CSV 并 Apply。配置修改会在下一次 /chat 请求起即时生效，建议修改前先用 get_agent.py 确认当前值。