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更新于 10-15 00:40

部署与运维

6,006 个结果

antithesis-setup

Antithesis Setup 是一个用于搭建 Antithesis 测试环境的技能（Skill）。它的核心用途是通过 docker-compose 脚手架化 antithesis/ 工作目录，让被测系统（SUT）能以基本空闲、就绪的状态在 Antithesis 平台中启动。具体来说，它会初始化或合并工作目录，生成带有 build 指令的 Dockerfile 与 docker-compose.yaml，把相关 Antithesis SDK 安装进 SUT 依赖图中，并植入至少一个最小化的引导属性（bootstrap property），以便在首次 Antithesis 运行中验证。成功标准包括 antithesis/config/docker-compose.yaml 存在且引用了所需 SUT 镜像、snouty validate 在校验目录时通过等。该技能属于基础设施与就绪准备阶段，不负责定义实际工作负载，测试模板与断言留给 antithesis-workload 技能。使用前要求先完成 antithesis-research 研究，产出 scratchbook（至少包含 sut-analysis.md 和 deployment-topology.md），并已安装 snouty。若用户要求提交或启动运行，应使用 antithesis-launch 技能。

部署与运维517 次安装

docker-compose

Docker Compose 是一项用于以声明式 YAML 配置定义并运行多容器 Docker 应用的技能。它适合在本地运行多容器项目、搭建开发环境、定义服务依赖与网络、管理包含多个服务的应用栈，以及创建可复现的开发环境。使用前提是安装带 Compose 插件（v2）的 Docker Engine，并具备基本 Docker 知识和 YAML 语法理解。技能内容涵盖基础配置、服务配置（构建选项、环境变量、端口映射、卷挂载、依赖）、网络（自定义网络、网络别名）、资源限制、多 Compose 文件与 profiles、常用命令（生命周期、构建、监控、执行）、开发工作流（watch 模式、热重载）、常见模式（数据库初始化、反向代理）、常见问题排查与最佳实践。

部署与运维513 次安装

hf-cloud-python-env-setup

该技能用于为 SageMaker / AWS 相关工作搭建隔离的 Python 环境，确保使用正确的 Python 版本和最新的 boto3。它强调不要使用系统 Python，应固定 Python 版本（推荐 3.10、3.11 或 3.12，避免 3.13+），并安装各依赖包的最新版本而非防御性固定版本。技能提供捆绑脚本 setup_env.py，可自动检测 uv 并优先使用，回退到标准库 venv，创建 .venv 环境、安装 requirements.txt 中的依赖，并具有幂等性。还提供 check_versions.py 用于正确检查已安装版本。适用于需要部署 SageMaker 或编写 AWS 相关 Python 代码的场景，帮助避免因环境问题导致的部署失败。

部署与运维505 次安装

prometheus-monitoring

Prometheus Monitoring 是一套用于搭建 Prometheus 监控基础设施的实践指南，主要面向应用与基础设施的时间序列指标采集、存储和查询。它覆盖自定义应用指标、抓取目标配置、服务发现、告警规则以及 Docker Compose 部署等主题，并提供 Prometheus 配置、Node.js 指标实现、Python Prometheus 集成、告警规则等参考文档。适合在需要建立指标采集、配置抓取目标或实现服务发现时使用。

部署与运维504 次安装

hf-cloud-sagemaker-deployment-planner

该技能用于规划并协调将模型部署到 Amazon SageMaker AI 的流程。它负责部署工作流的前两个阶段：发现（明确要部署的模型及约束条件）与路径选择（实时端点、实时缩容至零、无服务器推理、异步推理、批量转换或 Bedrock 自定义模型导入）。技能会尽量少提问，根据模型类型、流量形态、延迟容忍度和成本敏感度给出诚实的路径建议，并在需要时交接给 IAM 预检、镜像选择、生产默认配置等专用技能。

部署与运维502 次安装

dotnet-local-tools

本技能介绍如何使用 .config/dotnet-tools.json 清单文件管理 .NET 本地工具（Local Tools），让开发团队、CI/CD 流水线使用完全一致的工具版本。内容涵盖本地工具与全局工具的对比、清单初始化、工具安装与还原、dotnet-tools.json 字段说明，以及 DocFX、dotnet-ef、ReportGenerator、Incrementalist、CSharpier、jb 等常用工具的配置与用法，并给出 GitHub Actions、Azure Pipelines 集成示例、版本管理命令、最佳实践与常见问题排查方法。

部署与运维501 次安装

elastic-package-cli

elastic-package CLI 是 Elastic 官方提供的开发与验证工具，用于 Elastic 集成包的开发流程。该技能适用于使用 elastic-package 命令进行包结构验证与格式化、构建包产物、运行管道测试或系统测试、管理本地 Elastic 测试栈生命周期，以及在 Kibana 中安装或检查包状态等任务。使用前提是已安装 elastic-package 并可在 PATH 中调用，且具备容器运行时（Docker 或 Podman），并需在包目录下执行命令（或通过 -C <package-dir> 指定目录）。核心工作流包括：验证与构建循环（format、lint、check、build）、管道测试循环（stack up -d --services=elasticsearch 配合 test pipeline）以及端到端系统测试循环（stack up -d、service up、test system）。该技能不覆盖 ECS 字段设计、ingest 处理器设计与解析策略、包布局架构等主题。

部署与运维499 次安装

hf-cloud-sagemaker-iam-preflight

该技能用于在部署或训练 SageMaker 资源前，确保存在可用的 SageMaker 执行角色（execution role）。它按“先发现、再验证、必要时才创建”的顺序执行：先验证用户指定的角色，再按最近使用时间排序发现已有角色并校验信任策略，只有在确实找不到时才创建新角色。若调用方是 SSO 主体而无法创建角色，则明确提示用户向 AWS 管理员索取角色 ARN 或申请 iam:CreateRole、iam:PutRolePolicy 权限。

部署与运维499 次安装

render-debug

render-debug 是一个用于排查 Render 平台部署失败的技能。它通过分析日志、指标和数据库状态来定位根因：读取构建/部署日志、运行时错误日志、HTTP 错误日志，匹配常见错误模式（如缺少环境变量、端口绑定错误、依赖缺失、数据库连接失败、健康检查超时、内存溢出、构建失败等），并给出修复建议。排查流程涵盖识别失败服务、检索日志、分析错误模式、查看 CPU/内存/延迟等指标、调试 PostgreSQL 数据库连接与查询、应用修复（更新环境变量或修改代码）以及验证修复效果。该技能优先使用 MCP 工具（list_services、list_logs、get_metrics、query_render_postgres、list_deploys、update_environment_variables 等），未配置 MCP 时可退回 CLI（render services、render logs、render deploys create）。适用于 Render 上部署失败、服务无法启动或反复崩溃、健康检查超时、生产环境应用报错、响应缓慢以及数据库连接问题等场景。

部署与运维499 次安装

hf-cloud-aws-context-discovery

该技能用于在任何 AWS 任务开始前，自动发现用户本地的 AWS 上下文信息，包括当前生效的配置文件（profile）、区域（region）、账户 ID 以及调用者身份（caller identity）。它通过读取环境变量与 ~/.aws/config 配置，并按优先级解析区域，避免猜测或反复询问用户。同时通过 aws sts get-caller-identity 验证凭证并识别 SSO 或假定角色主体，提前提示 IAM 权限限制，从而减少部署中途因权限问题导致的失败。

部署与运维498 次安装

api-gateway-configuration

API Gateway Configuration 是一套用于设计和配置 API 网关的提示词技能，聚焦微服务架构下的路由、认证、限流以及请求/响应转换。它适用于为微服务搭建反向代理、集中式 API 认证、请求与响应转换、后端服务流量管理、限流与配额执行、API 版本化与路由等场景。资料提供了 Kong 网关的最小可用配置示例，包含服务定义、路由路径、限流插件、JWT 认证插件和 CORS 插件，并列出 Kong、Nginx、AWS API Gateway、Traefik 以及 Node.js 网关实现等参考指南。同时给出最佳实践清单，建议在网关层集中认证、全局限流、完善日志、后端健康检查、适当缓存、熔断、监控指标以及生产环境使用 HTTPS；并提醒不要暴露后端服务细节、跳过请求校验、遗漏 API 使用日志、使用弱认证、过度缓存动态数据、忽略后端超时、跳过安全响应头或暴露内部 IP。

部署与运维497 次安装

kubernetes-operator

Kubernetes Operator 技能用于构建和审查 Kubernetes Operator（协调 CRD 状态的自定义控制器）。它聚焦于协调循环（reconcile loop）的常见缺陷，如缺少 finalizer、阻塞调用、瞬时错误未重新入队、状态漂移和 RBAC 过度授权，并提供三个仅依赖标准库的 Python 工具：crd_validator.py 校验 CRD YAML 是否符合 Operator 最佳实践，reconcile_lint.py 对 Go 控制器协调函数做反模式检查，operator_capability_audit.py 按 OperatorHub 五级能力模型评分并给出升级建议。技能还包含框架选型指南、CRD 设计原则、协调循环原则、工作流、参考文档、斜杠命令 /operator-audit 以及 CRD 模板和 Go 协调骨架等资产。

部署与运维497 次安装

aspire-deployment

Aspire Deployment 是一个面向 Aspire 应用部署工作流的技能（Skill），用于从 AppHost 模型出发，完成 Aspire 应用的发布、预览、校验、部署与拆除。它覆盖 Docker Compose、Kubernetes（含 AKS）、Azure（Container Apps、App Service、AKS）、AWS 以及预览状态的 Radius 等目标。核心路径为 aspire deploy、aspire publish、aspire destroy、aspire do 等 Aspire CLI 命令，并配合 AppHost 中的部署环境资源进行配置。该技能强调优先使用 Aspire 原生部署方式，先进行预检（参数、密钥、连接字符串、注册表、云账户与区域等），再生成并审阅产物，最后执行部署；在云端可能产生计费资源时，会先询问再执行。它还会根据用户所选目标加载对应的参考文件（Docker Compose、Kubernetes、Azure、AWS、JavaScript、CI/CD、预检等），并借助 aspire docs 搜索获取最新文档与 API 形态，避免臆造包名、方法或命令。

部署与运维496 次安装

monitoring-observability

Monitoring & Observability 是一个面向 DevOps 场景的技能包，用于指导监控与可观测性策略的设计、实施和故障排查。它围绕指标（Metrics）、日志（Logs）、链路追踪（Tracing）、告警、仪表盘、SLO 与错误预算等主题提供工作流。该技能以决策树形式引导用户选择起点，覆盖从零搭建监控、改进现有告警与仪表盘、使用 Datadog 并优化成本，以及从 Datadog 迁移到开源栈等场景。它附带可执行脚本（日志分析、告警质量检查、仪表盘生成、SLO 计算）、配置模板（Prometheus 告警规则、OpenTelemetry Collector、事件 Runbook）以及参考资料文档（指标设计、告警最佳实践、日志指南、追踪指南、SLO/SLA 指南、工具对比、Datadog 迁移、DQL 到 PromQL 转换）。所有脚本与模板均以命令行方式调用，支持 Prometheus、CloudWatch、Datadog 等数据源。

部署与运维491 次安装

fusion-infra-cli

fusion-infra-cli 是 Equinor Fusion 体系中的数据库基础设施命令行工具（命令名 finf），用于为 Fusion 服务供应（provision）数据库并执行 SQL 迁移，可在本地开发或 CI/CD 流水线中使用。它通过配置文件描述数据库资源，支持 ci（持续集成）、fqa（QA/预生产）、fprd（生产，需 --production 标志）、pr（拉取请求临时库，可从 CI 复制）等环境；支持设置 SQL 权限（owners、contributors）、输出结果到 JSON 文件，并通过 --verbose 提供诊断信息。安装方式为 .NET 全局工具（dotnet tool install/update --global，指定 Fusion 公共 NuGet 源）。认证默认使用 DefaultAzureCredential，自动读取 az login 会话，也可用 -t 传入令牌覆盖。注意：数据库删除对非 PR 数据库不可逆，需先确认；生产供应必须显式添加 --production 标志；流水线中不应明文传入令牌，应使用密钥变量。

部署与运维491 次安装

grafana-dashboard

Grafana Dashboard 是一个用于创建专业 Grafana 仪表板的技能，支持多种可视化类型、模板变量和钻取能力，面向运维监控场景。适用于构建监控仪表板、创建数据可视化、可视化时间序列数据、搭建钻取式仪表板以及向相关方分享指标等任务。技能文档提供了最小可用的仪表板 JSON 示例，包含标题、描述、标签、时区、刷新间隔、模板变量（datasource 类型与 query 类型）以及面板结构，并配套 Grafana 仪表板 JSON、Grafana Provisioning 配置、Grafana 告警配置、Grafana API 客户端和 Docker Compose 部署等参考指南。文档还列出了最佳实践建议，例如使用有意义的仪表板标题、添加文档面板、基于行组织布局、使用变量提升灵活性、设置合适的刷新间隔、在告警中包含 runbook 链接、部署前测试告警、使用一致的配色方案以及对仪表板 JSON 进行版本控制；同时提醒避免过多面板、无理由混用时间范围、无 runbook 就创建告警、忽视告警噪音、指标命名不一致、刷新过于频繁、忘记配置数据源以及保留默认密码。

部署与运维488 次安装

migration-readiness

Migration Readiness 是一个用于评估工作负载迁移到 AWS 就绪度的技能。它通过分析现有代码、依赖项、配置和基础设施，产出有据可查的迁移评估。该技能引导完成上下文收集、应用栈发现、基础设施发现、依赖关系映射、迁移策略（7 Rs）确定、按支柱就绪度评估、风险评估，并最终生成包含迁移计划、风险缓解和成本对比的完整评估报告。所有结论均要求以代码证据（文件路径与行号）为支撑，并设有两个需要用户显式确认的检查点。

部署与运维487 次安装

container-debugging

该技能专注于诊断 Docker 容器及容器化应用的问题，覆盖部署异常、容器生命周期故障和资源限制等方向。资料显示其适用场景包括容器无法启动、应用在容器内崩溃、超出资源限制、网络连接异常以及容器性能问题。提供的最小可用示例以 Docker 命令为主：用 docker ps -a 查看容器状态，docker inspect 查看容器详情并可按 State、Memory、Cpu 过滤，docker stats 查看 CPU 与内存及网络 I/O 的资源占用，docker logs 查看日志（支持 --follow 实时跟踪、--tail 100 查看末尾 100 行），docker exec -it 进入运行中的容器（/bin/bash 或 sh），docker top 查看容器内进程。资料还列出四份参考指南：Docker 调试基础、常见容器问题、容器优化和调试检查清单。最佳实践部分给出通用建议：遵循既有模式与约定、编写整洁可维护的代码、补充适当文档、部署前充分测试；避免跳过测试或验证、忽略错误处理、硬编码配置值。

部署与运维481 次安装

machine-learning-ops-ml-pipeline

这是一个面向机器学习流水线（MLOps）的多智能体编排技能，用于设计并实现完整的 ML 流水线。它按阶段协调多个专业智能体，覆盖数据与需求分析、模型开发与训练、生产部署与服务、监控与持续改进四大环节，并强调基于阶段的协作、现代工具集成、生产优先、可复现与持续改进。技能提供数据质量框架、特征工程、实验跟踪、模型注册、服务部署、CI/CD、基础设施即代码、漂移检测与告警等实践指导，并支持实验跟踪、特征存储、服务平台、编排、云厂商、部署模式与监控栈等配置选项。适用于需要 MLOps 最佳实践、检查清单或端到端流水线设计的任务；不适用于与 ML 流水线无关的领域。

部署与运维481 次安装

api-gateway-patterns

该技能围绕 API 网关模式展开，重点覆盖 Kong 网关的路由、限流、认证、负载均衡、流量管理与可观测性等生产级实践。内容包含基于路径、请求头、HTTP 方法、主机名和权重的路由模式，全局、消费者级、端点级、滑动窗口与配额等限流模式，API Key、JWT、OAuth 2.0、OpenID Connect 与 mTLS 等认证模式，以及轮询负载均衡与健康检查配置。适用于微服务架构下的网关实现、流量治理、安全策略与灰度发布等场景。

部署与运维480 次安装

uptime-monitoring

该技能用于实现服务可用性监控与状态页系统，帮助跟踪应用运行时间。适用于监控应用在线状态、创建状态页面、实现健康检查、管理事件以及进行 SLA 监控等场景。资料提供了 Node.js 健康检查端点示例，并列出健康检查端点、Python 健康检查、带心跳的在线监控、公开状态页 API、Kubernetes 健康探针等参考指南，同时给出最佳实践建议，如检查所有关键依赖、使用合适超时值、跟踪响应时间、存储检查历史、监控在线趋势、在状态变化时告警、使用标准 HTTP 状态码，并避免只检查应用进程、忽略外部依赖、超时设置过低、每次失败都告警、将健康检查用于负载均衡或暴露敏感信息。

部署与运维478 次安装