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更新于 10-29 00:09

部署与运维

12,739 个结果

openclaw-bootstrap-debug

OpenClaw Bootstrap Debug 是面向 vercel-openclaw 的调试技能，用于排查沙箱已存在但 OpenClaw 初始化、bundle 加载、网关重启、插件发现或配置恢复出现故障的场景。它强调“证据优先”，要求先收集沙箱诊断端口探测、按 gateway./sandbox./bootstrap./restore. 过滤的日志、脱敏后的 openclaw.json 结构、沙箱内进程与端口列表、openclaw 日志尾部（需脱敏），以及来自 wrapper 日志/配置的 bundle URL 与 sidecar 存在性。技能给出常见故障分类：bootstrap 未完成与快速恢复失败、bundle 缺少 sidecar 资产与插件发现路径错误、网关进程陈旧/僵死与新进程无法绑定 3000 端口、配置哈希变化但动态恢复文件字段不一致、频道目录缺失与频道配置无效、Telegram webhookSecret 在某条配置/哈希/恢复路径中缺失。修复边界指向 config.ts、bootstrap/restore-assets.ts、lifecycle.ts、apply-channel-config-change.ts 及相关测试。验证方式为运行 verify.mjs 的 test、typecheck 步骤与 lat check，并在实时修复时提供网关启动前后证据。

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sandbox-lifecycle-debug

该技能用于调试 vercel-openclaw 的沙箱生命周期问题，适用于沙箱状态机是主要嫌疑对象的场景。它指导开发者收集状态、诊断和日志证据，区分元数据状态、Vercel Sandbox SDK 状态、网关就绪状态、持久化自动保存状态、手动快照可用性、生命周期锁与启动锁状态以及 UI 轮询状态，避免用 running 笼统代表网关就绪或用户就绪。技能涵盖创建、恢复、停止、快照、重置、陈旧 running 状态对账、持久化 Sandbox v2 行为等常见路径，并给出修复边界与验证命令。

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sandbox-v2-lifecycle

Sandbox v2 Lifecycle 是面向 vercel-openclaw 的 Vercel Sandbox v2 生命周期技能，用于处理沙箱的创建、恢复、停止、重置、删除、热备、worker 沙箱以及调试时序等工作。其核心模型是：主 OpenClaw 运行时为一个具名持久化沙箱，持久化 stop() 会自动保存文件系统状态，正常停止无需手动 snapshot()；正常唤醒通过仓库控制器以 Sandbox.get({ name, resume: true }) 按名称恢复。resume 默认为 false，观察或状态对账时应使用 resume:false。命令可能自动恢复已停止的持久化沙箱，而 stop() 与 update() 不会。手动 snapshot() 仅用于显式调试或检查点，会关闭沙箱，之后不应再调用 stop()。delete() 会永久移除持久化沙箱及其会话与快照。worker/调试沙箱为短生命周期，需传入 persistent:false。该技能强调以官方 Vercel Sandbox v2 文档为准，并维护仓库不变量，如保留单一持久化 OpenClaw 沙箱、Redis 元数据、通道唤醒/恢复与短生命周期 worker，将 SDK 访问限制在 controller.ts 之后等。

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whatsapp-delivery

WhatsApp Delivery 是面向 WhatsApp 渠道的专项调试工作流技能，属于 vercel-openclaw 项目。它用于在完成 channel-debug-core 之后，进一步排查 WhatsApp 渠道问题，覆盖 Meta webhook 验证与签名校验、link-state 投影、/whatsapp-webhook 快速路径、启动消息以及渠道工作流等环节。该技能列出了相关源码文件路径，并给出运行时路径：Meta webhook 的 GET 验证或消息 POST 进入应用路由，经 x-hub-signature-256 校验、去重后，走端口 3000 的 /whatsapp-webhook 快速路径或工作流，最终由 WhatsApp 适配器/API 回复。它还要求先消费并行通道输入，包括 Vercel/应用日志、沙箱运行时、工作流状态以及既往修复对比，并强调 GET 验证与 POST 投递是不同路径、linkState 不等于用户可见回复、Meta 签名校验依赖原始请求体等特殊检查点。

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lookup-agent-run

lookup-agent-run 是 Vercel eve 生态中的一个技能，用于根据运行 ID、项目、请求引用或大致时间，在用户提供的授权证据范围内查找特定的 eve Agent Run。它强调仅使用消费者提供的 Agent Run API、Vercel 或其他可观测性连接、仪表板链接权限等证据，不自行提供这些能力，也不编造结果或索取凭证。该技能通过缩小搜索范围、匹配精确 ID、关联项目与环境、检查候选轨迹等方式解析引用，并在存在多个候选时提出聚焦问题。适用于需要定位和验证 Agent 运行记录的运维、调试或审计场景。

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crabpot-perf-metrics

该技能用于解读 Crabpot 与 OpenClaw 的性能仪表盘指标、导入循环（import-loop）性能剖析、运行时（runtime）性能剖析以及分支之间的性能差异，帮助判断哪些变化是真实信号、哪些是陈旧或噪声数据，并给出可执行的下一步建议。适用于对比 openclaw/crabpot 的 main、crab-beta、crab-development 等分支，读取 reports 目录下的 dashboard、import-loop、runtime 等 JSON 报告或 GitHub Actions 产物，回答关于性能、运行时、CPU、RSS、导入循环、OpenClaw 导入/激活以及仪表盘差异是否有意义的问题。

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diagnostic-runner

Diagnostic Runner 是一个系统诊断与健康检查技能，用于识别问题、验证配置并报告系统健康状态。它会检查环境、依赖、权限和配置，灵感来自 ZeroClaw/OpenClaw 的 'doctor' 命令。适用场景包括运行系统诊断、检查配置是否正确、验证依赖是否安装、排查系统问题、生成健康报告以及检查环境状态。该工具为非破坏性，仅读取和验证，不会修改系统，可随时安全运行，也支持自动化定时健康监控。

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env-checker

env-checker 是一个用于验证开发环境配置的命令行工具，由 winsorllc/upgraded-carnival 提供。它无需任何依赖即可运行，主要用途是检查开发环境中必需的工具、版本与配置是否就绪。使用方式包括执行全量环境检查，或通过参数指定检查 Node.js、Git、Docker 等特定工具，也可以指定需要检查的具体命令（如 npm、yarn、pnpm）。工具会输出结构化的检查报告，分区列出必需工具、可选工具、配置文件、环境变量及其状态，并在末尾给出整体状态汇总，便于判断环境是否完整。

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log-analyzer

Log Analyzer 是一个用于分析日志文件的技能，可解析常见日志格式、查找错误、提取模式和统计信息并生成报告。无需 API 密钥。它支持 Apache、Nginx、JSON、Syslog 等格式的自动检测，也可通过自定义正则解析任意格式。主要能力包括：错误分析（查找、计数、自定义错误模式）、模式匹配（正则搜索、匹配计数、上下文行显示）、时间维度分析（时间范围过滤、最近时长、按小时分组、时间线）、统计（计数、按字段分组、唯一值、Top N），并支持 text、JSON、CSV 输出。使用方式是调用 analyze.sh 脚本并附加相应参数，适合排查日志错误、分析访问日志、统计日志分布等场景，不适用于实时日志流、结构化数据分析或日志转发。

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popebot operations

PopeBot Operations 是用于管理、配置和排查 PopeBot 自主 AI 智能体部署的技能。PopeBot（thepopebot）是一套通过 GitHub Actions 实现完全自主运行的智能体系统，部署在本地路径 d:\dev_aiwinsor\popebot_agent\，代码仓库为 winsorllc/upgraded-carnival（公开仓库，以获得无限免费 Actions 分钟数）。该技能涵盖 LLM 提供商配置（Ollama Cloud）、Docker 操作、GitHub Actions 作业派发、密钥轮换、灾难恢复以及已知问题处理等内容，面向需要运维该智能体系统的开发者。

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retry-utils

Retry Utils 是一个用于命令执行的智能重试工具，支持指数退避、抖动（jitter）与可配置的重试条件。它可以在命令执行失败时自动重试，无需 API 密钥。该工具提供灵活的重试策略，包括基础重试、线性退避、指数退避、自定义延迟序列以及多种抖动类型。用户可以通过错误模式匹配、退出码过滤、until/while 条件等精确控制重试时机。Retry Utils 适合需要临时性故障恢复的场景，如网络请求、包安装等，但不适用于需要持久化运行或实时处理的场景。

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ansible

Ansible 是一款无代理（agentless）的自动化工具，通过 SSH 对服务器进行配置管理、应用部署和基础设施编排，目标节点只需安装 Python 并具备 SSH 访问权限即可。其所有模块默认幂等，重复运行同一 playbook 会产生相同结果。它支持 Ad-Hoc 临时命令执行（如 ping、命令执行、文件复制、包安装、服务管理、用户创建、facts 采集），支持静态与动态 Inventory（含 AWS EC2 插件），并可用 INI 或 YAML 格式定义主机与分组变量。Playbook 采用 YAML 编写，包含 pre_tasks、tasks、handlers、post_tasks 等结构，涵盖包管理、文件、模板、服务、用户、Git、Docker、下载、命令执行、Cron 等常用模块，并支持变量与 facts、Jinja2 模板、条件判断、循环、错误处理（block/rescue/always）、标签等能力。用户可通过角色（roles）复用配置，从 Ansible Galaxy 安装角色与集合，使用 Ansible Vault 加密敏感数据，借助 community.docker 管理容器，用 Molecule 进行测试，并通过 forks、pipelining、fact 缓存、async 等配置进行性能调优。

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brew-apt

这是一个跨平台包管理器命令参考技能，覆盖 macOS 的 Homebrew，以及 Linux 的 APT（Debian/Ubuntu）和 DNF/YUM（RHEL/Fedora/CentOS）。当用户提到 brew、homebrew、apt、apt-get、yum、dnf 或需要安装、卸载、升级软件包时，可用于提供准确的命令写法。内容按安装与卸载、升级、搜索与查看、第三方仓库、版本锁定、清理缓存、故障排查等场景组织，并附带三种包管理器的跨平台对照表。该技能本质是命令速查文档，不包含自动化执行逻辑，也不涉及具体软件包功能或收费信息。

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caching-strategies

缓存策略与实现模式的技能集合，覆盖从浏览器、CDN 到应用、数据库与分布式系统的各层缓存。内容以知识指南形式组织，包括缓存基础概念（命中、未命中、TTL、淘汰、脏数据、缓存预热、缓存雪崩）、淘汰策略（LRU、LFU、FIFO、基于 TTL、随机、ARC），并提供 HTTP 缓存、浏览器缓存、CDN 缓存、应用层缓存、内存缓存与分布式缓存的代码示例与配置片段，涉及 Cache-Control 指令、ETag、Last-Modified、Vary、Service Worker、Cloudflare、CloudFront、Fastly、Redis、Memcached 等。适合在用户请求添加缓存、缓存 API 响应、配置 CDN 缓存或 HTTP 缓存时参考。

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ci-cd-pipelines

CI/CD 流水线设计、搭建与优化指南，覆盖 GitLab CI、Jenkins、CircleCI 等主流平台。内容包含流水线核心概念（持续集成、持续交付、持续部署）、流水线结构（阶段、作业、步骤、制品、触发器）、设计原则（快速失败、并行化、缓存、最小化制品、幂等部署），并提供各平台的完整配置示例：GitLab CI 的 .gitlab-ci.yml、规则条件、矩阵构建；Jenkins 的声明式与脚本式 Jenkinsfile、共享库；CircleCI 的 config.yml、orb、工作流。此外还介绍扇出/扇入、矩阵构建、条件流水线（monorepo 策略）等设计模式，以及分层缓存与 Docker 层缓存策略。适用于需要搭建或优化 CI/CD 流程的开发者与运维人员。

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feature-flags

本技能聚焦功能开关（Feature Flag）的实现、管理与最佳实践，用于支持渐进式发布。内容涵盖四类开关（发布、实验、运维/紧急关闭、权限）、布尔/多变量/用户定向等实现模式，以及 LaunchDarkly、Unleash、Flagsmith、Statsig、GrowthBook 等 SDK 集成示例和基于环境变量、数据库的自建方案。还提供开关生命周期管理（创建、灰度排期、清理）、带开关的单元与集成测试、按百分比/用户分群/地域的渐进发布策略、主干开发配合开关的流程，以及常见反模式和性能缓存、安全默认值、监控审计等运维要点。

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logging

该技能是一份跨语言的应用日志记录综合指南，涵盖结构化日志、日志级别、日志库选型、集中式聚合、安全注意事项以及生产级实践模式。内容按语言和框架组织，包含日志级别对照表（TRACE 至 FATAL）及各级别用途与示例，并给出生产、预发布、开发环境的级别选择建议，以及按模块覆盖和运行时动态调整级别的做法。指南强调生产环境应使用结构化 JSON 日志，并给出包含时间戳、级别、logger、消息、服务、环境、版本、主机、correlationId、traceId、spanId、用户 ID、错误对象、耗时和元数据的结构化日志条目示例，说明其可机器解析、模式一致、上下文丰富、可过滤等价值。随后分别提供 Node.js（Winston、Pino、Pino 与 Express 中间件、Bunyan）、Python（标准库 logging 与自定义 JSONFormatter、structlog、Loguru）、Java（SLF4J + Logback、Log4j2）、Go（标准库 slog、Uber Zap、Zerolog）的配置代码示例，涉及日志轮转、敏感字段脱敏、MDC 上下文、按包级别设置等。

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