cloudflare
通过 Wrangler CLI 管理 Cloudflare Workers、KV、D1、R2、Queues 与密钥的技能。适用于部署 Worker、管理数据库、存储对象或配置绑定等场景，需 Node.js v20+ 并先登录认证。
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
12,520 个结果
domain-sdk
Domain SDK 是一个面向服务端的 TypeScript 库，用统一 API 为客户域名执行添加、查询、验证、监控与删除，屏蔽 Vercel、Cloudflare for SaaS、Railway、Render、Netlify、bunny.net 等平台差异，并保持各服务商为域名就绪状态的权威来源。
split-prs
split-prs 是一个把大型 PR 或分支重组为 gh-stack 的技能：将工作拆成可独立合并、可单独部署的切片，按提交粒度便于审查，并按审查模板准备 PR。
status-report
用于撰写周期性状态报告的技能，汇总系统健康度、正常运行时间、事故与维护情况，面向内部团队、客户或管理层，强调以关键指标开头、与目标对比、诚实呈现未达标项并连接事故与改进措施。
observability-monitoring
该技能用于设计或评审 Web 应用、API、SaaS 平台、移动后端及 AI 系统的可观测性方案，覆盖日志、指标、追踪、告警、SLO、仪表盘、审计事件与生产遥测。它提供以诊断为先的遥测策略、埋点方法、告警质量规则和运维可见性指导，帮助团队在生产环境中定位故障、界定影响并采取行动。技能强调按关键流程优先埋点、按问题定义遥测、设计关联标识、定义面向用户的 SLO 与可执行告警，并输出 SLO 记录、可观测性接线说明和告警目录等交付物。
linux-virtualization
用于操作 KVM/libvirt 虚拟机和 LXD 系统容器的技能，覆盖生命周期、快照、备份、存储、网络与主机检查；应用容器（Docker/Podman）不在此范围。
monitor-usage
用于审计和报告 AIC 日志中 MCP 服务器活动的技能，覆盖认证事件、用户归属操作与 API 流量。当用户询问 MCP 服务器做过什么、谁在何时调用了哪些工具时触发。
serverless
Serverless 技能，聚焦 AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions 及边缘计算的函数开发与事件驱动架构，涵盖冷启动优化、常见平台函数与无服务器部署编排等主题，提供函数模板资源。
tailscale-file-transfer
基于 Tailscale 网状 VPN 的点对点文件传输技能，采用开放式博弈（play/coplay）语义与双向镜头光学设计，用 Ruby 实现，含顺序、并行、自适应三种传输策略与效用评分。
monitor-services
Pollinations 仓库中的运维技能，用于检查活跃的 GPU 后端服务并核对路由与健康状态；在任务明确授权修复时，可恢复已确认故障的现有 worker。
linking-errors-to-traces
这是一个用于 PostHog 平台的技能，目标是把一次错误事件或某个会话中的错误，与 OpenTelemetry trace、具有相同 trace ID 的日志以及 Session Replay 关联起来。它会先定位具体异常：对 issue ID 或 URL 调用 posthog:query-error-tracking-issue-events，并请求 exception 与 correlation 信息；对 occurrence ID 或会话 ID，则按指定查找方式读取。随后沿着事件中的 ID 逐项追踪：若存在 $session_id，就查询对应的会话录像；对每个唯一且非零的 32 位十六进制 $trace_id，调用 posthog:apm-trace-get 获取保留的 trace 以及 _posthogUrl；若事件缺少 trace ID，则通过属性列表寻找存储会话 ID 的 span 属性，再用精确属性过滤查询候选 span，但这类结果只能标为“会话匹配”候选，不能仅凭时间认定归属。同一 trace ID 的日志按服务与精确过滤条件查询，并包含所有严重级别。最终报告会列出错误时间、用于关联的 ID、可用的问题、回放与 trace 链接，并按时间与级别汇总匹配日志；如果存在缺口，它会分别说明具体缺口，并注明行数或时间窗口限制。
deploy-to-vercel
deploy-to-vercel 是一个面向 AI 编码代理的技能，用于将应用或网站部署到 Vercel。它先检查 Git 远程、项目是否已链接 Vercel、CLI 是否登录及可用团队，再选择 Git 推送、vercel deploy 或免认证脚本等部署方式，默认部署预览环境而非生产。
vercel-cli-with-tokens
一个面向 AI 编码代理的技能，指导如何用访问令牌（而非交互式登录）通过 Vercel CLI 部署和管理 Vercel 项目，涵盖令牌定位、项目链接、部署、环境变量、域名与故障排查。
prisma-postgres-setup
Prisma Postgres Setup 是一个流程型技能，用于通过 Management API 新建 Prisma Postgres 数据库并连接到本地项目，涵盖认证、选区域、建项目、配置本地工程、迁移与连接验证。
env-sync
env-sync 是一个用于 Git worktree 环境的技能，作用是把 Git 根仓库中的 .env 文件同步到各个 worktree 中。当用户要求同步 env、复制 env、处理环境文件，或在缺少 .env 的 worktree 中工作时可以使用。该技能强调安全：绝不显示 .env 内容，覆盖前必须先询问用户，校验根路径必须是有效 Git 仓库，且只从真实 Git 根仓库同步，不允许任意路径。
k8s-browser
k8s-browser 是 kubectl-mcp-server 提供的 Kubernetes Web UI 浏览器自动化技能，含 26 个工具，可打开、点击、截图 Kubernetes Dashboard、Grafana、ArgoCD 等界面，需先启用 MCP_BROWSER_ENABLED。
k8s-cilium
k8s-cilium 是 kubectl-mcp-server 中面向 Cilium 与 Hubble 的 Kubernetes 网络可观测性技能，提供 8 个工具，用于管理基于 eBPF 的网络策略、观测流量、排查连通性问题。
k8s-operations
kubectl-mcp-server 的 k8s-operations 技能，用于通过工具调用执行 kubectl 操作，包括应用、修补、删除 Kubernetes 资源，在 Pod 中执行命令，扩缩容与滚动更新管理。
k8s-policy
k8s-policy 是 kubectl-mcp-server 中用于 Kubernetes 策略管理的技能，支持 Kyverno 与 Gatekeeper（OPA），可用于执行安全策略、校验资源和审计策略合规性。
appstore-publisher
基于 asc CLI 的 iOS App Store 端到端发布工作流技能，覆盖构建上传、元数据、ASO 优化、截图自动化、定价与审核合规等环节。
production-checklist
Production Checklist 是一个生产环境就绪检查技能，触发后自动扫描当前代码库，按 web、mobile、api、smart-contract、payment、infrastructure 等类型核对发布前检查项，输出带文件行引用与评分卡的报告，并可按需修复关键问题。
ipv6-ddns-aliyun
ipv6-ddns-aliyun 是一个将本机公网 IPv6 地址自动同步到阿里云云解析 DNS 的 DDNS 工具（Skill）。它会先检测本机公网可路由的 IPv6 地址（过滤 fe80::/10 链路本地与 ::1 回环地址），并通过 curl 6.ipw.cn 获取出口 IPv6 与本机网卡地址比对以验证公网可达性；随后检查并依赖 aliyun-domain-skill，读取或交互式询问 DDNS 配置（根域名、主机记录、TTL 默认 60 秒），验证域名归属，查询现有 AAAA 记录，最后按需新增或更新解析记录，并把配置保存到当前工作目录的 .aliyun-config.json。配置支持单项目对象格式与多项目数组格式，可复用已有配置或按 project 字段选择项目。使用需要阿里云 AccessKey（环境变量或 .env 文件配置），可在 Claude Code 中以 Skill 方式调用。注意：本机必须具备公网可路由 IPv6 地址，域名须在当前阿里云账号下并使用阿里云云解析 DNS，首次运行需交互输入域名与主机记录。
deploy-to-vercel
面向智能体技能，用于把应用或网站部署到 Vercel：默认发布预览部署，除非用户明确要求生产部署；优先把项目链接到 Vercel 并启用 git 推送自动部署。
jfrog-devops
JFrog DevOps 是一套面向 DevOps 场景的操作指南，围绕 JFrog Artifactory、Xray、Curation、JFrog ML 与 AI Catalog 等工具，说明如何管理制品仓库、Docker 镜像仓库、构建信息、ML 模型仓库以及安全扫描。内容涵盖上传/下载/搜索制品、Docker push/pull、构建信息发布与晋级、Xray 漏洞扫描与 SBOM 导出、AQL 查询、认证配置（JFrog CLI、REST API、OIDC、Python 客户端）等。资料还详细说明了各类扫描门禁的生效条件与常见失效原因，以及 ML 模型管理与 AI Catalog 的治理能力。