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找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。

更新于 10-21 00:11

部署与运维

12,080 个结果

tensorflow-model-deployment

TensorFlow 模型部署技能,用于将训练好的 TensorFlow 模型导出并部署到生产环境。涵盖 SavedModel 格式导出、TensorFlow Lite 转换(面向移动端与边缘设备)、量化压缩(Float16、动态范围、全整型)、JAX 模型转换、图优化、TensorFlow Serving 与 Docker 部署,以及模型验证与体积对比。适合需要把模型上线为服务、部署到手机或 IoT 设备、压缩模型体积、优化推理性能的场景。

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aws

AWS 技能为 AI 智能体平台提供 Amazon Web Services 云服务操作能力,覆盖 EC2、EKS、S3、Lambda、RDS 和 IAM 等服务。该技能在涉及 AWS 基础设施、云部署与 Amazon Web Services 集成时激活。技能内容以命令行快速参考为主,收录了 AWS CLI 在配置与身份验证、EC2 实例管理、EKS 集群管理、S3 存储操作、Lambda 函数调用与更新、RDS 数据库快照与修改、IAM 用户与角色策略管理等方面的常用命令,并提供了 Boto3 Python SDK 的示例代码(S3 上传下载与列举对象、EC2 资源筛选、Lambda 调用)以及 Terraform 定义 AWS 资源(VPC、EKS 集群、RDS 实例)的示例。此外还列出若干最佳实践建议,包括使用 IAM 角色替代访问密钥、启用 CloudTrail 审计日志、为所有资源打标签以追踪成本、使用 VPC 实现网络隔离、启用静态与传输中加密、实施最小权限 IAM 策略。具体收费、价格与平台支持范围资料未提供。

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unraid-management-agent

Unraid Management Agent 是一个运行在 Unraid 服务器上的插件,通过三种接口暴露服务器的完整状态与控制能力:MCP(Model Context Protocol,含 126 个工具、5 个资源、6 个诊断提示)、REST API 与 WebSocket。它面向 AI 智能体与脚本集成,用于监控和控制 Unraid 服务器,包括系统状态、阵列、磁盘与 SMART、Docker 容器、虚拟机与快照、GPU、UPS、ZFS、网络、通知、校验历史、日志等。控制类能力涵盖容器与虚拟机生命周期、阵列启停、校验检查、磁盘上下线、快照创建/删除/恢复、服务重启、用户脚本、风扇控制、CPU 调速器与系统调优等。默认无鉴权,设计用于可信局域网或 VPN/反向代理之后。

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glab-artifact-registry

glab-artifact-registry 是 glab(GitLab CLI)中的一个实验性命令组,用于将当前有效的 GitLab 凭据交换为短期的 Artifact Registry 访问令牌,并验证令牌的身份信息,以及配置包管理器的认证。该命令组也可使用 glab ar 别名。它要求 GitLab Enterprise Edition 19.1 或更高版本,且实例管理员已启用 gate_token_exchange_endpoint 功能标志,同时 glab 已对目标主机完成身份验证。命令组提供 status(执行令牌交换并输出 issuer、subject、audience、expiry 等非机密身份元数据)、get-token(请求最短 1 秒、最长 12 小时的短期令牌)和 login(为 Docker、Maven、Gradle、npm、sbt 之一配置包管理器认证)。令牌虽然是临时的,但仍属凭据,不应打印到日志、存入仓库、作为命令行参数传递或粘贴到 issue/MR 中。

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package-npm-nix

这是一个用于将 npm/TypeScript/Bun 命令行工具打包为 Nix 衍生包(derivation)的 Agent 技能。它面向需要把 JavaScript/TypeScript CLI 工具引入 Nix 环境的场景,提供从 npm registry 或 GitHub 源码获取并封装的完整流程与模板。技能覆盖两条主要路径:一是针对已发布到 npm 的预构建工具,直接拉取 tarball、复制产物、修补 shebang;二是针对需要从源码构建的工具,使用 Bun 安装依赖并执行构建。内容包含定位包类型、获取哈希、创建包文件、处理特殊情况、测试构建等步骤,并给出元数据要求、常见模式与反模式、故障排查要点。

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principle-outcome-oriented-execution

一份面向计划性重写与迁移执行的原则文档,核心是“面向结果的执行”:优化目标、可验证的最终状态,而不是维持每个中间状态的平稳。它指出,为保持每个中间步骤完全稳定,往往会产生临时兼容代码,最终演变为长期技术债;因此主张让架构收敛到目标形态,并在明确的验证边界上证明正确性。核心规则包括:以终态完整性优先于过渡期稳定性;只要中间阶段的中断是经过计划、范围明确且可回滚的,就可以接受。护栏条件为:仅适用于有明确阶段边界的计划性重写与迁移;需声明哪里允许临时中断;迁移期间对正在改动的区域保留高信号检查;在计划完成时要求完整的静态与运行时验证。资料未提供具体工具、命令、价格或平台信息。

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isaac-sim-headless-deployment

Isaac Sim 无头部署与运行技能,用于在没有窗口(--no-window)且渲染被禁用的条件下运行已构建好的 Isaac Sim 6,适合批量合成数据生成(SDG)、仅物理仿真的 CI 以及无人值守的服务器任务。内容涵盖前置条件、无头启动的多种方式、关键 CLI 参数、可用的 .kit 配置文件、批量仿真脚本与性能调优建议,并列出了常见故障(扩展找不到、黑帧、加载卡住)及对应解决方案。该技能不涉及 Docker 镜像、容器编排或 CI/CD 集成。

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isaac-sim-troubleshooting

Isaac Sim Troubleshooting 是一个面向 NVIDIA Isaac Sim 的故障排查技能,用于诊断独立库的导入/加载/链接失败,以及 Kit 启动挂起、冻结、性能停滞等问题。它覆盖启动卡死、阶段加载停滞、MDL/着色器编译冻结、物理步进阻塞、Replicator/Hydra 问题、Nucleus 延迟与 GPU 显存溢出崩溃等场景。技能以速查表形式将症状映射到原因与解决方案,并提供大规模 USD 场景(1 万至 15 万以上 prim,工厂/仓库数字孪生)下的诊断与性能优化思路。资料同时给出与 profile-isaac-sim 搭配使用以进行 Tracy 分析的建议,以及独立库诊断需在无 Kit 的普通进程中复现、检查安装分发与加载路径的方法。注意事项包括:症状清单属启发式,不同子系统的根因可能重叠;部分修复依赖本地 Kit 构建或 NVIDIA 内部专属包;部分环境前置条件暂未提供。

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