用途：OpenSearch Launchpad 是一个 OpenSearch 智能体技能，定位为搜索解决方案架构师，引导用户从初始需求走到可运行的搜索环境，适用于搜索应用搭建、索引设置、搜索架构设计、语义搜索等场景。
主要能力：按阶段推进工作流。Phase 0 预检集群可用性；Phase 1 采集样本数据，支持内置数据集、本地 JSON/JSONL/CSV/TSV/Parquet 文件、PDF/DOCX/PPTX/XLSX（经 Docling 处理）、URL 或粘贴 JSON；Phase 2 收集偏好，结构化数据可选 bm25、dense_vector、neural_sparse、hybrid、agentic 五种策略，非结构化文档默认走 agentic 预设；Phase 3 规划架构并等待确认；Phase 4 在本地或 AWS 执行并启动 Search Builder UI；Phase 5 可选评估搜索质量；Phase 6 可从本地部署到 AWS。
使用方式：需预装 uv，本地目标需 Docker 运行，AWS 目标需配置 AWS 凭证。核心命令包括 preflight 检查与各类操作： uv run python scripts/opensearch_ops.py preflight-check bash scripts/start_opensearch.sh uv run python scripts/opensearch_ops.py launch-ui --index <index-name> UI 默认地址为 http://127.0.0.1:8765。可选配置 MCP 服务器 ddg-search 与 opensearch-mcp-server，后者可处理 AOS/AOSS 的 SigV4 认证，并支持 basic auth、AOS、AOSS 三种配置变体。
限制与注意：必须最先运行 preflight-check；经典 Serverless 不会缩容到零，Serverless NextGen 支持缩容到零；带记忆/RAG 的会话式智能体需托管域，Flow 智能体支持 Serverless NextGen；agentic 搜索需 OpenSearch 3.2+；每条消息只问一个偏好问题；不得跳过样本文档采集；执行前需展示架构方案；步骤失败时应展示错误并等待指示。其他功能、收费与平台细节暂未提供。