axiom-shipping
axiom-shipping 是用于 iOS 应用提交与 App Store 发布流程的路由型技能，覆盖提交前准备、元数据与隐私合规、审核被拒诊断、申诉撰写、内购审核、截图校验及 App Store Connect 操作等场景，并把问题分派给对应子技能或代理。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-26 00:15
部署与运维
12,516 个结果
axiom-xctrace-ref
xctrace 命令行参考，用于在无 GUI 环境下自动化 Instruments 性能分析，支持 CI/CD 集成、无头 trace 采集与 XML 导出分析。需 Xcode 12+（xctrace 12.0+），资料基于 Xcode 26.2 测试。
internal-developer-platform
面向内部开发者平台（IDP）设计与平台团队建设的技能指南，涵盖平台工程原则、服务目录、模板库、自助服务门户、团队拓扑、Backstage 等工具选型及 DORA 与平台指标。
setup-node
setup-node 是一个用于在 macOS、Linux 或 Windows 上安装 Node.js（含 npm 与 npx）的技能，目标是让当前用户获得可用的 Node.js LTS 环境，使 npx、npm install -g 以及依赖它们的命令行工具能够正常工作。它会先检查是否已安装 v20 或更高版本的 Node，若已满足则直接停止；随后识别操作系统，在 macOS 上确保 Homebrew 存在（必要时引导用户手动安装），再通过脚本或 winget 完成安装，并处理全局安装权限与 shell 配置，最后用版本命令和 npx cowsay 验证安装结果。
deploying-to-azure
面向 Azure Container Apps 的部署技能，提供 azd 部署命令与故障排查指引，覆盖完整部署、仅代码部署、基础设施预配等流程，并说明容器日志、健康探针、RBAC 与 AI Foundry 资源发现等配置。
deploying-scalable-agents
微软 AI Agents 入门课程第16课的配套技能，帮助学习者把可运行的智能体原型部署到 Microsoft Foundry，实现可扩展、可观测的生产级部署，覆盖部署模式、模型路由、缓存、并发控制、评估门禁、人工审批与 OpenTelemetry 追踪等主题。
aws-monitoring
用于监控与调试 AWS 资源的技能，面向 SG Cars Trends 平台，支持查看 Lambda 日志、CloudWatch 指标与告警、X-Ray 追踪、资源与成本监控，并排查生产环境错误、部署失败和性能问题。
configuring-github-actions
用于创建和排查 GitHub Actions 工作流的技能，适用于编辑 .github/workflows 文件、搭建 CI/CD 流水线、配置矩阵构建等场景，提供触发器、运行器、权限、缓存、制品与并发控制等参考模板。
site-reliability-engineer
面向生产监控、可观测性与事故响应的 SRE 技能，用于定义 SLI/SLO、配置监控告警、编写运行手册与无责复盘，并可与部署、缺陷排查等技能协作。
vercel-deploy
Vercel Deploy 是一个用于将应用或网站部署到 Vercel 的技能，无需认证即可使用。它会打包项目、自动识别框架并上传，返回预览链接和认领链接。
pinggy-tunnel
Pinggy Tunnel 技能：通过 SSH 反向隧道把本地服务暴露到公网，无需安装守护进程。免费层提供 60 分钟隧道与随机子域名，Pro 层需令牌。
perf-tuning
面向 Kit、Isaac Sim 与 Isaac Lab 的性能调优技能，针对已定位的瓶颈给出具体配置修改，涵盖 PresentFrame 卡顿、纹理流、无头模式、多相机渲染、PhysX、DLSS-G、多 GPU 与 RTX 预设等场景。
inngest
Inngest 是一个面向无服务器后台任务、事件驱动工作流与持久化执行的专家技能，强调无需自管队列或 Worker。可用于构建长时间运行的可靠后台处理与事件驱动系统，全部资料为英文说明，具体安装与命令暂未提供。
oodle-discovery
oodle-discovery 是一个基础设施与可观测性发现技能，用于系统梳理公司的技术栈、可观测性栈、基础设施规模、可观测性成本与运维痛点，最终生成一份自包含的 HTML 报告。
sdlc-user-deploy
用于为 SDLC 项目生成用户与部署文档的技能，覆盖软件用户手册、运维/部署手册、培训材料、发布说明、维护手册和 README，面向最终用户、系统管理员与开发团队。
linux-system-monitoring
用于对 Linux 主机做只读健康快照与压力排查的技能，覆盖 CPU、内存、I/O、网络、进程与备份健康检查。通过 uptime、free、df、ss、vmstat、iostat 等标准命令采集证据，区分瞬时尖峰与持续压力，并将问题按域移交专门技能，而非在监控阶段调优或杀进程。
linux-fundamentals-skill
Linux Fundamentals Skill 是面向 DevOps 的 Linux 系统管理技能，覆盖进程管理、文件系统、权限、包管理、用户与组、Bash 脚本和系统监控等主题，帮助排查权限、磁盘、内存与日志问题。
elastic-beanstalk-deployment
面向 AWS Elastic Beanstalk 部署 Node.js 应用的中文技能说明，讲解 EB 依赖安装行为、monorepo 工作区打包策略、常见报错与验证步骤，并给出可原样使用的 npm 与 zip 命令。
hf-cloud-aws-context-discovery
在任何 AWS 任务开始时发现用户本地 AWS 上下文的技能，读取活动 profile、区域、账号 ID 与调用者身份，并在 SSO 场景下提前提示 IAM 权限限制，避免后续部署中途失败。
hf-cloud-python-env-setup
该技能用于为 SageMaker / AWS 工作搭建隔离的 Python 环境，固定 Python 版本并安装最新的 boto3、awscli，避免因环境错误导致部署失败。
hf-cloud-sagemaker-deployment-planner
用于规划并协调将模型部署到 Amazon SageMaker AI 的技能，帮助确定部署路径、实例类型与配额检查，并衔接上下文、IAM、镜像与生产默认值等后续子技能。
hf-cloud-sagemaker-iam-preflight
SageMaker IAM 预检技能：在创建 SageMaker 端点、模型或训练任务前，先发现并验证可用的执行角色，避免因角色缺失或 SSO 主体无法创建角色而部署失败。
hf-cloud-sagemaker-production-defaults
用于在 SageMaker 上部署带自动扩缩、CloudWatch 告警与统一标签的实时或异步推理端点，并支持推理组件与实时端点缩容到零；包含部署、调用、冒烟测试与销毁脚本。
netlify-access-control
用于为 Netlify 已部署站点选择正确保护层的路由型技能，帮助区分常被混称为“auth”的三类无关机制：Netlify Identity、密码保护/项目可见性、团队或组织 SAML SSO。