SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-15 00:40
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health-check-endpoints 是 aj-geddes/useful-ai-prompts 中的一个技能，用于实现全面的健康检查端点，覆盖存活（liveness）、就绪（readiness）与依赖监控。它适用于部署到 Kubernetes、实现负载均衡健康检查、服务发现与注册、监控告警系统、熔断决策、自动扩缩容触发以及部署验证等场景。技能内容包含使用时机说明、快速上手示例与参考指南，提供 Express.js、Spring Boot Actuator 风格（Java）以及 Python Flask 的健康检查实现参考，并给出最佳实践清单，例如分离存活与就绪探针、保持存活探针轻量、在就绪探针中检查关键依赖、返回合适的 HTTP 状态码、包含响应时间指标、设置合理超时、短暂缓存健康检查结果、包含版本与环境信息、监控健康检查失败；同时明确不应在存活探针中检查依赖、检查失败仍返回 200、响应过慢、跳过重要依赖检查、暴露敏感信息或忽略健康检查失败。具体安装方式、完整代码实现、收费与平台信息暂未提供。
Infisical Terraform Provider 专家指导技能，帮助用户将 Infisical 密钥管理与 Terraform 基础设施集成。内容涵盖 HCL 资源配置、临时密钥（ephemeral secrets）管理、数据源模式、项目角色与权限、Terraform Cloud OIDC 集成等。该技能聚焦于通过 HCL 管理 Infisical 资源及读取密钥，而非通用 Terraform 用法。
该技能用于通过 Pydantic Logfire 监控主机、Docker 容器、Kubernetes 集群、数据库/队列/缓存服务器以及云厂商指标，无需修改应用代码。其机制是借助 OpenTelemetry Collector 将主机、容器、集群和基础设施服务指标发送到 Logfire，Logfire 作为完全兼容 OTel 的后端接收标准 OTLP 数据。该技能不适用于应用级 trace、日志或 AI/agent span，那属于 logfire-instrumentation，两者可组合使用。使用流程包括：先认证并选定确切项目，再识别实际需要监控的基础设施，然后按参考文档配置 Collector 接收器，最后验证数据是否真正到达对应页面。
publish 是 oh-my-openagent 仓库中的发布管理技能，用于将 oh-my-opencode 发布到 npm。它通过触发 GitHub Actions 的 publish 工作流并验证发布产物来完成整个发布流程。该技能定位为“仅发布”（ship-only）：不会运行发布前审查或代码复审，也不会在发布过程中修复代码。使用前必须由用户提供一个发布选择器（patch、minor、major 或明确的语义化版本号），否则会立即停止并询问。发布流程涵盖三个发布面：omo 纯组件、omo opencode（oh-my-opencode 与 oh-my-openagent npm 包及平台包）、omo codex（lazycodex-ai、Codex 插件元数据及 code-yeongyu/lazycodex 市场发布），并包含向 Discord 频道发布公告的强制步骤。
cli-anything-adguardhome 是一个面向 AdGuard Home 的命令行界面工具，通过 AdGuard Home REST API 实现全网广告拦截与 DNS 管理，专为 AI 智能体和高级用户设计，无需图形界面即可管理过滤规则、DNS 重写、客户端、DHCP 和查询日志。该工具以 Python 包形式发布，可通过 pip 安装，要求 Python 3.10+ 且 AdGuard Home 已安装并运行。它支持交互式 REPL 模式，并提供 --json 输出以便程序化解析。命令覆盖配置、服务器状态、过滤器列表、家长控制与安全搜索、被屏蔽服务、客户端、统计、日志、DNS 重写、DHCP 和 TLS 等管理功能。
Aspire Configuration 是一个面向 .NET Aspire 项目的配置实践技能，核心目标是让 AppHost 通过环境变量输出显式的应用配置，同时保持应用代码不依赖 Aspire 客户端与服务发现包。它强调 AppHost 独占 Aspire 基础设施包，应用项目只绑定 IOptions<T> 或 Configuration；每个由 AppHost 注入的值都必须能在生产环境中以环境变量或配置文件形式复现，避免不透明的服务发现和隐式配置。技能给出了数据库、Blob 存储等资源的显式映射示例，以及应用侧绑定选项、特性开关与测试覆盖的写法，并附有 Do/Don't 检查清单。
autoscaling-configuration 是一套面向自动扩缩容配置的提示词技能，用于为 Kubernetes、虚拟机和无服务器工作负载设置基于指标、时间计划和自定义指标的扩展策略。它帮助在需求波动时自动调整资源容量，在保持性能与可用性的同时优化成本。资料中提供了 Kubernetes HorizontalPodAutoscaler 的精简配置示例，以及 AWS Auto Scaling、自定义指标扩缩容、扩缩容脚本和扩缩容监控等参考主题，并给出应设置合理的最小/最大副本数、实现冷却期、使用多指标、测试扩缩容行为等正反两方面的实践建议。
该技能用于撰写部署文档，覆盖基础设施搭建、CI/CD 流水线、部署流程与回滚策略，适合在编写部署指南、基础设施文档、流水线配置、配置管理、容器编排及云基础设施说明时使用。文档给出最小工作示例，包含部署方式（手动、自动化 CI/CD、蓝绿、金丝雀）、环境地址（开发、预发布、生产）与前置工具要求。参考指南目录列出 GitHub Actions 工作流、Dockerfile、docker-compose.yml 与部署清单四份文件。最佳实践建议使用基础设施即代码、实施 CI/CD、使用容器编排与健康检查、采用滚动部署、准备回滚方案、监控部署、记录应急流程、使用密钥管理、实施蓝绿或金丝雀部署；不建议直接部署到生产、跳过部署前测试、迁移前不备份、无回滚计划部署、部署后不监控、硬编码凭据、在高峰时段部署（除非必要）。
这是一个用于创建运维手册（Runbook）、操作手册（Playbook）、标准操作规程（SOP）和事件响应指南的技能/提示词模板。它围绕“为常见运维任务、事件响应和系统维护提供分步骤操作流程”这一目标组织内容，适用于事件响应流程、标准操作规程、值班手册、系统维护指南、灾难恢复流程、部署手册、升级流程和服务恢复指南等场景。其核心能力是引导生成结构化的运维文档：先给出快速参考（严重级别定义、响应时限、升级联系人），再按症状、调查步骤、解决步骤、验证、沟通、事后复盘等分节展开，并提供最佳实践清单，明确应包含精确命令、预期输出、验证步骤和沟通模板，同时避免含糊指令、遗漏前置条件和沟通规范。使用方式上以提示词驱动，附带参考资料目录结构（references/ 下的多个 md 文件）。限制方面：具体完整实现、截图、图表等细节资料未提供，价格、平台依赖等信息暂未提供。
Celery 是一个面向 Python 的分布式任务队列系统，用于在多个 worker 之间异步执行后台任务。它支持任务调度、重试、任务工作流，并能与 Django、Flask、FastAPI 等框架集成。Celery 通过 broker（如 Redis、RabbitMQ、Amazon SQS）传递任务消息，由 worker 进程拉取并执行，结果可存入 Redis、数据库、S3 等后端。它适用于后台处理（邮件、文件、报表）、定时任务（清理、备份、数据同步）、分布式计算、异步工作流编排、实时处理与负载均衡等场景。不适合简单异步 I/O、实时请求响应、亚秒级延迟或基础设施极简的场景。
aws-rds-database 是来自 aj-geddes/useful-ai-prompts 的 AWS RDS 数据库技能，用于部署和管理关系型数据库。它覆盖 Multi-AZ 高可用、只读副本、备份与加密等能力，支持 PostgreSQL、MySQL、MariaDB 和 Oracle 等引擎。资料提供 AWS CLI 快速入门示例，包括创建数据库子网组、创建 RDS 安全组并放行 PostgreSQL 入站、创建 RDS 实例，并给出 Terraform 配置、数据库连接与配置等参考指南方向。适合事务型数据库、OLTP、读多场景、开发与预发环境、需要 ACID 合规和自动备份的应用以及灾难恢复场景。最佳实践强调生产环境使用 Multi-AZ、启用自动备份、静态与传输中加密、IAM 数据库认证、只读副本扩展、性能指标监控、CloudWatch 告警、Secrets Manager 存储凭据和参数组配置；并明确避免在代码中存密码、禁用加密、生产使用公网访问、忽略备份保留或跳过自动备份，以及不启用 Multi-AZ 建库。
本技能提供基于 MLflow 的完整 MLOps 工作流指南，覆盖机器学习全生命周期：实验跟踪、模型注册、部署模式、监控与可观测性、A/B 测试、特征存储、ML 的 CI/CD、模型版本管理与生产最佳实践。内容以 MLflow 四大组件（Tracking、Projects、Models、Registry）为核心，给出可复用的 Python 代码示例，包括参数/指标/工件记录、自动日志、嵌套运行调参、模型签名与注册、别名与生命周期管理、REST API/Docker/SageMaker/Azure ML/Vertex AI 部署、批量推理以及性能与数据漂移监控。适合需要将模型从实验推进到生产部署与持续监控的机器学习工程师和数据科学家参考。
中文介绍正在整理，稍后补充。
负载均衡器配置与部署技能，用于在多个后端服务器之间分发流量，实现高可用、故障转移和资源优化。覆盖 HAProxy 与 AWS ELB/ALB/NLB，包含会话保持、健康检查、SSL/TLS 终止、限流与监控等实践，并提供配置示例、CloudFormation 模板、健康检查脚本与监控参考。
云迁移规划（Cloud Migration Planning）是一套用于规划和执行云迁移的提示词与参考指南，覆盖现状评估、数据库迁移、应用重构以及切换（cutover）策略，支持 AWS、Azure 和 GCP 等云平台。其内容围绕迁移评估与规划、数据库迁移策略、Terraform 迁移基础设施、切换验证清单等主题展开，并给出最佳实践建议。资料中提供了一个云迁移评估工具的 Python 代码示例，定义了迁移策略（重新托管、重新平台化、重构、重新采购、退役）、应用复杂度等级以及应用评估数据类等结构。该技能适用于从本地数据中心迁移到云、云平台整合、遗留系统现代化、降低数据中心成本、提升可扩展性与可用性、满足合规要求、增强灾难恢复以及技术更新等场景。
cli-anything-eth2-quickstart 是面向 chimera-defi/eth2-quickstart 自动化仓库的智能体原生工具封装，用来自主部署加固的以太坊节点、安装执行层与共识层客户端、配置验证者元数据并安全暴露 RPC。它并不替换仓库原有的规范 shell 脚本，而是对其进行封装调用。该工具支持以 --json 输出机器可读的健康检查结果，便于智能体解析；可引导完成全新节点主机初始化、按显式客户端多样性安装客户端、启用 MEV-Boost 或 Commit-Boost 工作流、通过 Nginx 或 Caddy 暴露 RPC，以及在不接触密钥的前提下更新验证者费用接收地址或 graffiti 设置。使用时须遵守安全规则：setup-node、install-clients、start-rpc 需人工确认，不生成验证者密钥、不移除密钥或钱包材料，并尊重第一阶段与第二阶段之间的重启边界。
该技能聚焦于跨 AWS、Azure 和 GCP 的云成本管理与优化，通过预留实例、Spot 定价、合理规格调整、成本分摊与监控等手段，帮助团队监控、分析并降低云支出，防止预算超支。内容涵盖何时使用、快速入门示例与最佳实践，并提供 AWS CLI、Terraform、Azure、GCP 及成本监控面板等参考指南。
阿里云 RDS Copilot 智能运维助手技能，用于在对话中处理 RDS 相关的智能问答、SQL 优化、实例操作与故障排查。该技能通过阿里云 CLI 调用 RdsAi OpenAPI，理解中英文自然语言请求，执行 aliyun rdsai chat-messages 命令进行实时查询，并对返回结果或用户粘贴的错误信息做进一步解释、诊断与建议。使用前需完成环境预检：阿里云 CLI 版本不低于 3.3.3、启用插件自动安装并具备 rdsai 插件、配置有效凭证；未指定地域时默认使用 cn-hangzhou。
该技能用于诊断和定位 Amazon MWAA 工作流故障的根本原因，覆盖 Provisioned（Python DAG）与 Serverless（YAML 工作流）两种环境。它先按环境类型路由，再执行共享的四步诊断流程：识别失败、获取错误详情并分类、检查上下文、输出可执行结论。诊断过程仅使用只读操作，修复类命令交由用户自行执行。
Terraform 基础设施即代码（IaC）技能，覆盖 provider、resource、data source、变量、本地值、函数、模块、状态管理与企业级多云端模式。该技能帮助用户以声明式方式构建、管理与扩展云端基础设施，可在 AWS、Azure、GCP 及其他 provider 上部署资源，编写可复用的基础设施模块，跨开发、预发、生产等多环境管理状态，落地 IaC 最佳实践与治理，并将手工基础设施迁移为自动化、可版本控制的部署。内容包含 HCL 语法、变量类型与校验、locals 与表达式、内置函数、条件表达式、dynamic 块、元参数、provider 配置与认证、资源生命周期、数据源、模块结构等主题，适合云基础设施编排、Kubernetes 集群与数据库网络资源管理、灾难恢复与多区域部署以及基于 GitOps 的团队协作场景。
该技能用于编写和部署 Amazon MWAA 工作流产物，支持两条路径：面向预置（Provisioned）环境的 Python Airflow DAG，以及面向 Serverless 的 YAML 工作流文件。技能涵盖算子选择、路由判断、部署与测试流程，并可选通过 AWS MCP 服务器执行 AWS CLI 命令以获得沙箱化执行和审计日志。
DigitalOcean 管理技能，聚焦监控、可用性检查（Uptime）与用 Projects 组织资源，用于搭建可观测性、告警与运维可见性。内容涵盖为 Droplets 和集群启用监控并跟踪 CPU、内存、磁盘指标、按关键阈值配置告警；为 URL、主机名和 IP 创建可用性检查并设置停机与延迟通知、在适用时监控 SSL 到期；以及按应用或环境将资源分组到 Projects 以界定归属与可见性。提供快速上手要点（按环境创建 Projects、启用监控与告警、配置 Uptime 检查、定期查看仪表盘）与标准运维流程（统一 Projects 与命名、启用监控与基线告警、为公网端点添加 Uptime 检查、部署后复核指标与告警）。可与网络、存储、托管数据库等相关技能配合使用，但均为可选，本技能可独立使用。
Datadog Logs 是一个通过 Composio CLI 在命令行中查询和过滤 Datadog 日志的技能。它支持按服务、环境、状态等条件进行范围化日志搜索，跨服务与环境进行数据透视，并将结果以结构化 JSON 输出，便于进一步分析或自动化处理。适用于排查错误激增、延迟回归、关联部署与日志量变化，以及构建定时日志摘要等场景。使用前需安装 Composio CLI、登录并关联 Datadog 账号。
实现功能开关（特性开关/功能标记），用于受控的功能上线、A/B 测试、金丝雀发布以及紧急关闭开关。适用于部署新功能、逐步放量、面向特定用户提供测试版本、基于主干的开发与暗发布等场景。该技能提供 TypeScript 服务实现、React Hook、带分析统计的功能开关、类似 LaunchDarkly 的 SDK，以及管理后台 UI 等参考指南，并给出功能开关使用的最佳实践与禁忌。