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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 10-16 00:02

部署与运维

7,781 个结果

better-logging

Better Logging 是一个面向开发者的可观测性技能，目标是把 HTTP、IPC、tRPC、后台任务、启动流程与队列中的关键操作，转化为持久化、可查询的结构化结果事件，从而用一次查询回答“发生了什么”，而不是在多条日志中反复翻找。它强调以“运行时拥有的一个操作”为埋点单元，而不是在代码里散布零散日志语句。该技能提供审计脚本先扫描仓库中可能的操作边界、既有埋点、关联字段与持久结果信号，并给出事件 schema、Electron/tRPC/IPC 与 Node HTTP/队列/定时任务的运行时模式参考，以及上线与查询清单。使用方式为先运行 scripts/audit_queryable_outcomes.py，再按运行时读取对应参考文档，定义规范事件结构，然后在边界处添加统一 wrapper，从入口开始记录、运行中补充上下文、在 finally 中完成并持久化，确保成功与失败路径都会产生结果。适用场景包括 HTTP 处理、tRPC 过程、IPC 命令、队列消费者、后台作业、定时任务与启动流程等。限制与注意事项：应优先只对最关键的 3 个操作埋点；错误码需稳定可查询；必须记录耗时与重试次数并尽早加入关联字段；敏感信息需脱敏或哈希；不应默认输出巨型对象；操作真相与产品分析要分开，可镜像但不可替代；不应依赖临时控制台日志或内存缓冲；具体支持的框架生态、版本与完整安装步骤暂未提供。

部署与运维496 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

cli-anything-n8n

cli-anything-n8n 是 n8n 工作流自动化平台的命令行界面工具，基于 CLI-Anything 模式构建，并已对照 n8n OpenAPI 规范 v1.1.1 进行验证。它通过命令行管理 n8n 的工作流、执行记录、凭据、变量和标签，适合在终端或脚本中操作 n8n 实例。安装方式为 pip install cli-anything-n8n，可通过 config set 命令或环境变量配置实例地址与 API 密钥。命令分为 workflow、execution、credential、variable、tag、config 六组，支持列出、获取、创建、更新、删除、激活、停用、重试、转移等操作。该工具面向 AI 智能体提供了结构化输出建议，例如使用 --json 标志、通过 @file.json 传入复杂 JSON、检查返回码等。需要注意的是，n8n 公共 API 暂不支持数据表、凭据列表和停止执行等功能。

部署与运维495 次安装

cicd-pipeline-setup

该技能用于设计和实现 CI/CD 流水线，支持 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 或 CircleCI，适用于自动化测试、构建和部署工作流。它提供最小可用的 GitHub Actions 示例，并附带针对 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 及通用 CI/CD 脚本的参考指南，同时给出流水线最佳实践清单，涵盖快速失败、并行测试、依赖缓存、密钥管理、生产部署审批、失败告警、环境配置一致性、基础设施即代码等要点，以及不应在流水线配置中存储凭据、无测试部署、跳过安全扫描等禁忌。

部署与运维492 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

update-chrome-binaries-test-region

该技能用于将 Remotion Lambda 的 Chrome 二进制文件发布到 eu-central-1 测试区域，并同步更新托管层（hosted layers）与 Chrome 版本引用。适用于更新 Chrome 版本、发布 Lambda 层、验证 Docker 渲染矩阵等场景。流程包括：确认 AWS CLI 登录到指定账号、导出凭证、运行 make-layer-public.ts 发布 5 个层（fonts、chromium、emoji-apple、emoji-google、cjk）、更新 hosted-layers.ts、更新多处 Chrome 版本引用、执行 Docker 矩阵测试。测试区域验证通过前不应推广到所有区域。

部署与运维482 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482 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

chaos-engineering

混沌工程技能用于规划、执行和复盘混沌实验，帮助在生产系统中安全地暴露真实弱点。它强调稳态测量、爆炸半径计算和明确的中止条件，避免实验演变为故障。技能包含三个仅依赖标准库的 Python 工具：实验设计器、爆炸半径计算器和实验复盘生成器，并覆盖七种攻击类型（延迟、错误、资源、网络分区、依赖失败、时间、基础设施）及工具选型建议。适用于设计单次实验、组织 Game Day 演练以及推进持续混沌工程。

部署与运维480 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

docker-management

Docker Management 是一个用于构建、运行和管理 Docker 容器与镜像的技能，面向应用部署与开发场景。它涵盖 Dockerfile 编写与优化、镜像构建与打标签、容器生命周期管理、网络与卷配置、容器调试与故障排查，以及容器安全加固实践。该技能提供多阶段构建、层缓存优化、非 root 用户运行、健康检查、资源限制、多平台构建（buildx）、Docker Compose 集成等具体命令与示例，并列出常见问题（如容器立即退出、端口无法连接、磁盘空间不足、构建缓存失效）的排查思路。使用前提为已安装 Docker Engine 20.10+、具备基本命令行知识并了解应用部署。

部署与运维478 次安装

Quality Gates

Quality Gates 是一个面向开发流程的质量校验技能，用于在开发的各个阶段自动执行质量检查，从单文件编辑到完整部署。其核心机制是 PostToolUse 钩子：当代理使用 Edit 或 Write 修改文件后，钩子自动触发，校验脚本识别文件类型并运行对应检查器，输出立刻反馈给代理，代理可在同一会话中修复错误。技能提供三部分能力：编辑后自动检查、部署前 5 阶段清单（代码质量、构建、环境变量存在性、容器构建与启动、部署后健康端点与日志）、以及推送前本地 CI 流水线（Lint → Build → Test → Security Scan，顺序执行、首次失败即退出、目标 2 分钟内、保存报告到 .claude/reports/ci/）。它支持按 tsconfig.json、package.json、pyproject.toml/setup.py、Cargo.toml、go.mod 等自动检测技术栈并选择验证器，也可按文件扩展名回退检测。

部署与运维478 次安装

git-workflow-strategy

Git Workflow Strategy 是一套用于建立团队协作 Git 工作流的知识指南，涵盖 GitFlow、GitHub Flow 与 Trunk-Based Development 三种主流分支模型。它帮助团队配置分支结构、合并策略与协作模式，以提升代码质量与部署就绪度。该指南提供 GitFlow 的初始化、feature、release 与 hotfix 的快速上手命令示例，并附带关于 GitFlow 设置、GitHub Flow、Trunk-Based Development、工作流 Git 配置等的参考指南，以及合并策略脚本和带代码评审的协作工作流说明。适用场景包括团队协作环境搭建、发布管理、功能开发协调、热修复流程、代码评审流程与 CI/CD 集成规划。指南还给出最佳实践清单：根据团队规模和发布周期选择工作流、保持功能分支短生命周期（少于 3 天）、使用带类型前缀的描述性分支名、合并到 main 前要求代码评审、对 main/release 分支启用保护规则、频繁 rebase 减少冲突、编写原子化提交与清晰一致的提交信息；同时列出应避免的做法，如直接提交到 main、创建长期功能分支、使用模糊分支名、未经评审合并、在一个分支混合多个功能、向共享分支强推、忽略失败的 CI 检查以及在 TBD 中使用合并提交。

部署与运维476 次安装