infisical-terraform
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。
Skill 广场
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更新于 10-16 00:02
部署与运维
8,766 个结果
logfire-infrastructure
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。
github-agentic-workflows
该技能面向 GitHub Agentic Workflows（GH-AW）的编写、审查、安装与调试，覆盖从仓库状态识别到工作流源文件撰写、安全配置、编译验证与运行排错的完整流程。内容包括：检查 .github/workflows/、.github/agents/ 与 .lock.yml 状态，运行 find-gh-aw-targets.mjs 脚本与 gh aw version；区分仓库初始化、新建工作流、修订、从其它仓库安装、安全审查与故障排查等模式；以 .github/workflows/<name>.md 作为唯一来源，使用模板与最小触发范围，默认只读权限并优先 safe-outputs；配置引擎密钥、网络最小权限、并发组与可复用工作流；执行 gh aw fix/validate/compile/run/trial/status/logs/audit/health 等命令；并给出编译失败、认证失败、矩阵并发取消、占位符未解析、网络被拦截等问题的处理方式。
cli-anything-adguardhome
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。
lifecycle
中文介绍正在整理，稍后补充。
aspire-configuration
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
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。
deployment-documentation
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）。
runbook-creation
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
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
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。
mlops-workflows
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。
load-balancer-setup
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。
log-aggregation
Log Aggregation 是一个用于构建集中式日志聚合系统的技能/提示词资源，支持使用 ELK Stack、Loki 或 Splunk 对基础设施中的日志进行采集、解析、存储与分析。它面向需要集中监控、调试和合规审计的场景，涵盖集中式日志收集、分布式系统调试、合规与审计日志、安全事件监控、应用性能分析、错误追踪与告警、历史日志留存以及实时日志搜索等用途。资料提供了基于 docker-compose 的 ELK Stack 最小可运行示例，并附带 ELK Stack 配置、Logstash 管道配置、Filebeat 配置、Kibana 仪表盘与告警、Loki（Kubernetes）配置以及日志聚合部署脚本等参考指南。同时给出最佳实践清单，强调解析并结构化日志数据、使用合适日志级别、添加上下文信息、实施日志保留策略、设置基于日志的告警、索引重要字段、统一时间戳格式和实施访问控制；并提醒不要在日志中存储敏感数据、生产环境不要使用 DEBUG 级别、不要发送原始非结构化日志、不要忽视存储成本、不要跳过日志解析、不要缺乏对日志系统的监控、不要永久保存日志、不要未加密记录 PII。
terminal-control
Terminal Control 提供 termctrl CLI，在真实 PTY 中驱动并验证终端应用：读取可见屏幕、运行命名会话、发送键盘输入、等待输出，并支持录制与导出证据。
auto-repo-setup
Auto Repo Setup 是一套面向 Claude Code 或 Codex 的仓库初始化与 Git 工作流技能，用于诊断和修复仓库环境、执行启动同步、审计钩子、生成交接文档并保障 Git 操作安全。它把“仓库设置”当作一项以证据驱动的任务，而不是针对特定岗位的特殊界面。技能通过入口路由区分环境修复、会话同步、钩子诊断、仓库交接、Git 安全和启动自动化等模式，强调先只读诊断、再最小修复、最后用真实冒烟测试验证结果，并禁止自动 stash、合并、变基或覆盖用户本地改动。
cloud-migration-planning
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。
capacitor-app-spm-migration
该技能用于将现有 Capacitor 应用项目的 iOS 依赖管理从 CocoaPods 迁移到 Swift Package Manager（SPM）。迁移过程具有破坏性：会删除原有 ios/ 目录并重新生成脚手架，再从临时备份中恢复用户自建文件。技能覆盖前置条件校验、插件清单、文件保留、签名与 Bundle 配置提取、重新应用配置、能力重配、插件重新同步、构建验证与清理等完整步骤，适用于 Capacitor 6+、Node.js 18+、Xcode 15+ 且当前使用 CocoaPods 的 Capacitor 应用项目。
tigris-snapshots-forking
Tigris 的对象存储快照与分叉技能：用快照捕获整个 bucket 在某时间点的状态，用写时复制（copy-on-write）瞬间创建隔离的 bucket 副本，用于时间点恢复、版本控制、删除保护和测试环境复制。
configuration-management
配置管理技能指南：覆盖环境变量、按环境区分配置文件、配置层级、密钥管理、功能开关与 12-factor 应用实践，帮助在不同环境间安全、可验证地管理应用配置。
cli-anything-eth2-quickstart
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。
github-agentic-workflows
该技能用于在代码仓库中编写、审查、安装和调试 GitHub Agentic Workflows（GH-AW），涵盖工作流 Markdown 与 frontmatter 编写、gh aw compile 与 run 流程、安全输出、网络策略、认证配置以及故障排查。它提供从识别仓库状态、选择工作模式、编写或修订工作流源文件，到配置仓库前置条件与认证、验证编译执行、以及后续运维改进的完整流程指导，并针对编译失败、认证失败、安全输出无效、并发取消等常见问题给出处理建议。
cloud-cost-management
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。
alibabacloud-rds-copilot
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。