nemotron-retrieval-recipes
用于规划、调试、调优、评估、导出和部署公开 Nemotron embed/rerank 检索配方（recipe）的技能，通过 $nemotron-retrieval-recipes 调用，帮助将检索问题路由到正确的配方族并给出可执行的预览与运行命令。
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 10-28 00:17
部署与运维
12,687 个结果
dgx-diagnose
dgx-diagnose 是 NVIDIA DGX Spark Playbooks 中的诊断技能，用于排查 DGX Station GB300 常见问题，包括 CUDA 崩溃、GPU 指向错误、vLLM/SGLang 容器缺陷、MIG 状态异常、NVLink/Fabric Manager 故障等。
mcore-run-on-slurm
介绍如何在 SLURM 集群上启动 Megatron-LM 分布式训练，涵盖最小 sbatch 脚本骨架、torch.distributed.run 环境变量设置、多节点规则、CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS 取值、容器、监控与故障排查。
maintain-ci
用于维护和审查 NeMo Fabric 的 GitHub Actions 工作流：最小权限、固定 action SHA、确定性缓存、基于锁文件的工具链，并与 justfile 配方及 RELEASING.md 保持一致。
nemoclaw-maintainer-release-notes
NemoClaw 维护者发布说明技能：根据 GitHub 标签与 compare 数据，为打标签后的 NemoClaw 公告起草本地 Markdown 草稿，包含三段式叙述、分类变更清单、外部贡献者致谢与可见 PR 链接，不直接创建 GitHub Discussion。
cdf-image-attribute-augmentation
CDF Orchestration 图像属性增强工作流技能，用于在 Kubernetes 上端到端运行 Image Attribute Augmentation DAG。该流程涵盖人物裁剪输入准备、cosmos 图像编辑增强、cosmos 后处理、事件与人物属性搜索、增强数据集生成以及结果获取。技能提供配置与运行该工作流的指引，包含 Airflow 触发载荷构造、就绪检查、预检、触发、监控和结果检索等步骤。仅注册 Kubernetes 平台 DAG（image_attribute_augmentation_dag_k8s），且只有单一端到端流水线，不提供仅增强或仅标注的变体。支持外部与内部两种服务模式，外部模式需用户提供 VLM、LLM 和图像编辑端点 URL，内部模式由 DAG 在集群内部署服务。
huggingface-jobs
Hugging Face Jobs 是运行在托管云基础设施上的工作负载技能，用户可在云端 CPU、GPU 或 TPU 上运行 UV 脚本或基于 Docker 的任务，并把结果持久化到 Hugging Face Hub，适用于数据处理、批量推理、实验基准、模型训练、合成数据生成、开发测试与定时任务。
runtime-cache
Vercel Runtime Cache API 使用指导：面向无服务器计算的分区域临时键值缓存，支持基于标签的失效，可在 Functions、Routing Middleware 和 Builds 之间共享。
convex-retention
用于 ClawHub Convex 数据表的保留策略与清理规范：为每张表登记保留策略，临时表需有带索引的有界清理路径，并说明 TTL 字段、清理 cron、认证/会话与指标去重清理的做法。
apple-notes
Apple Notes Skill 用于提取和监控 macOS 备忘录内容，支持批量提取、实时监控，并可导出为 JSON、Markdown、SQLite、Obsidian 等多种格式，方便接入工作流与知识管理工具。所有处理均在本地完成。
setup-engineering
用于在目标仓库中安装 Engineering 的仓库级机制（hook、子代理），并为仅使用技能的消费者配置模型路由；支持 Claude 与 Codex，安装脚本非交互且幂等。
web3-foundry
面向 Foundry 的 Solidity 测试与脚本编写技能，提供集成、模糊、分叉、不变量测试与部署脚本的规则、命名约定、参考文档和调试方法，适用于 Foundry 项目的测试与部署场景。
verify-artifact
verify-artifact 是一套在文件发送、发布或交付前验证其确实为预期版本的技能，核心是先从源重新构建、做完整性与内容检查，再将派生产物与源做差异比对，避免把损坏、截断、过期或编号错乱的文件交给评审者。
meta-monitoring-evaluation
用于把已完成或接近完成的商业计划转化为可执行监测体系的元技能，定义KPI、报告节奏、责任归属与评审结构，使计划可被运行而非仅被撰写。
ai-observability-and-debugging
面向多租户 SaaS 的 AI 可观测性与调试技能：为 AI 功能搭建提示/响应追踪、语义日志、回放工具与“为什么这样回答”解释界面，帮助在 2 分钟内定位错误答案、延迟与成本回归。
laws-of-ux
面向 UX 设计的命名法则速查技能，汇总 Yablonski《Laws of UX》全部 30 条法则及经典设计启发式，用于引用、应用或评估具体 UX 法则。
sdlc-post-deployment
用于在生产部署后生成《部署后评估报告》（PDER）的技能，依据 ISO/IEC/IEEE 14764:2022 第6章强制结果与 Grubb & Takang 运营指标，评估系统可用性、缺陷、MTTR、维护类型分布等，并衔接维护计划。
linux-site-deployment
用于将静态站、PHP、Node.js 或混合网站部署到已存在的 Nginx/Apache 主机，涵盖构建、虚拟主机、TLS、SELinux 标注与验证。
railway
Railway 是一个用于在 railway.com 平台上部署和管理应用的技能。当用户要求部署、托管或将应用发布到 Railway，或向 Railway 添加数据库、服务时使用。该技能提供 Railway CLI 的常见命令用法，包括创建项目、从模板初始化、添加 PostgreSQL 等数据库、添加空服务、将本地目录链接到服务、设置环境变量、部署、生成公开域名、查看日志、SSH 进入运行中的服务，以及查看状态、指标、重新部署、重启和下线服务等操作。还介绍了跨服务的变量引用方式（${{ServiceName.VARIABLE}}）和 Railway 内置变量。对于 CLI 不支持的操作用户可通过 GraphQL API 完成，需注意应用应绑定到 0.0.0.0:$PORT。该技能还包含 Python 日志设置相关内容。
kyverno-version-lookup
用于从 Artifact Hub 查询 Kyverno Helm Chart 版本、发布日期及对应应用版本的技能。支持命令行脚本与 API 查询，可筛选稳定版、限制数量或输出 JSON，适合版本核对与升级参考。
model-deployment
面向大语言模型生产部署的技能包，覆盖 vLLM、TGI、Ollama 等推理方案及云推理端点，提供启动命令、查询示例、Docker 与 Kubernetes 部署、量化与批处理优化、监控与排错指引。
infrastructure-security
面向 AI/ML 基础设施的安全技能，覆盖模型存储、API 端点与计算资源的防护，对应 OWASP LLM03（供应链）与 LLM10（无界消费），用于加固 AI 部署环境。
custom-plugin-flutter-skill-devops
面向 Flutter 项目的 DevOps 与发布技能，覆盖 CI/CD、Android/iOS 签名、应用商店上架、Fastlane 自动化、版本管理与崩溃监控，含生产级代码示例。
postgresql-replication
用于配置、监控和故障切换 PostgreSQL 流复制的原子技能，支持主库与副本库搭建，可结合 Patroni 实现高可用。