databricks-model-serving
面向 Databricks 的模型服务技能，用于将 MLflow 模型与 AI 智能体部署为可扩展的 REST API 端点，并查询端点。适用于部署传统 ML、自定义 PyFunc 或 GenAI 智能体，涵盖端点命名、部署、测试与查询。
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更新于 11-02 00:09
部署与运维
12,916 个结果
databricks-autonomous-operations
面向 Databricks 的自主运维技能，教 AI 智能体以 SRE 方式部署、运行、诊断、修复并验证 Databricks Asset Bundles、作业与流水线，形成“部署→轮询→诊断→修复→重部署→验证”的自愈闭环。
deployment-automation
面向 GenAI 智能体的自动化部署工作流技能，涵盖 MLflow 部署任务触发、数据集关联、先评估后晋升流程与实验组织，适用于搭建 CI/CD 流水线、自动化模型部署与部署故障排查。
lakehouse-monitoring-comprehensive
Databricks Lakehouse Monitoring（数据剖析）综合指南，提供约2小时快速上手流程、需求填写模板、自定义指标（聚合/派生/漂移）与推理日志监控的配置规则、SDK 迁移对照、脚本与资产模板，以及常见故障排查。
observability-setup
用于在 Databricks 上端到端搭建可观测性的编排技能，覆盖 Lakehouse Monitoring、异常检测、AI/BI 仪表板与 SQL 告警，基于已完成的 Gold 层和语义层，按项目计划清单驱动实施。
diagnostics
用于诊断已部署的 Databricks App 出现崩溃、挂起或报错的问题。适用于以下情形：（1）应用处于崩溃 / UNAVAILABLE / 返回 502，（2）应用挂起或无响应，（3）需要定位未处理异常或进程被平台终止（SIGTERM）的原因。
dd-profiler-setup
该技能用于在当前仓库中为某个服务启用 Datadog Continuous Profiler（持续性能分析）。它会自动识别项目的语言、运行时版本、入口点以及部署方式（如 Docker、Kubernetes、systemd 等），并检查现有的 Datadog SDK 与 Agent 配置，再按语言给出相应的启用步骤与配置项；同时要求保留已有 Datadog 设置、不写入 API 密钥、改动前先给出变更清单并征得确认。支持 Java、Python、Go、Ruby、Node.js、.NET、PHP；C、C++、Rust 及 serverless 场景不在该技能处理范围内，需要查阅官方文档。
upgrade-browser-sdk-v7
用于将 Datadog Browser SDK 从 v6 升级到 v7 的迁移指南技能，提供按步骤执行的升级流程，涵盖 CDN 与 npm 版本更新、crossorigin 配置、已废弃选项清理、API 变更替换、行为变更说明及基础设施（CSP、Cookie、CORS）调整。
analyze-azdo-build
用于分析 dd-trace-dotnet 仓库的 Azure DevOps CI 构建失败的技能，可获取构建状态、定位失败的阶段/作业/任务、提取失败测试名，并支持重试失败阶段与更新快照。
serverless-integrations
这是 dd-trace-js 中用于无服务器平台集成的技能说明，聚焦在 AWS Lambda、Azure、GCP 等平台上为云函数调用本身创建根调用跨度。它帮助区分两类场景：追踪函数内部的第三方库调用应使用 apm-integrations，而追踪函数调用生命周期、HTTP/队列/事件触发器以及 AWS Lambda 启动行为变化则使用本技能。内容涵盖根插件约束、所有完成路径处理、平台冻结前刷盘、上下文提取、诊断通道订阅者兼容以及实现与审查清单。
dd-idp
dd-idp 是 Datadog Pup 提供的只读统一实体图（Unified Entity Graph，UEG）入口，用于查询、筛选、统计和连接软件、团队、工程交付、基础设施以及运营或安全记录。它通过声明的实体关系，把某个服务与其负责人、所属系统、代码、依赖和健康信号串联在同一次有界请求中返回。使用时以用户问题为起点，先运行 kinds list 查看可用实体类型，再用 kinds describe 了解属性、过滤条件和关系，然后构造带具体 kind 或 ref 的查询；也可用 assist、owner、find、deps 等便捷命令。所有查询均为只读，关系只以返回的声明关系为准，null 或缺失的计数视为未知，产品遥测应改用 incidents、monitors、logs 等命令。
cleanup
Cleanup 是一个用于回收磁盘空间、清理 AI 编程代理遗留资源的技能。它通过一次扫描、一次确认、一次执行的方式，清理已合并或废弃的 git worktree、已合并分支、过期的构建产物、包缓存、代理日志和回收站内容。所有删除操作都经由技能目录下的 scripts/agent_cleanup.py 脚本执行，并在执行前重新检查每个 git 项目、产物文件夹、归档和回收站，跳过自扫描以来发生变化的项目。支持按仓库或整机扫描，可限定只处理 git、产物、归档、缓存、代理或回收站等类别，并可选删除远程已合并分支。扫描为只读操作，会输出 REMOVE、NEEDS-DECISION、KEEP-ACTIVE 和 SKIP 四类编号项目并保存计划。执行时需用户确认，逐项报告结果，所有操作记录到 ~/.local/state/agent-cleanup/history.jsonl。
ci-fix
ci-fix 是一个用于诊断和修复 GitHub Actions CI 失败的工具。它通过检查工作流运行记录和日志，定位失败的根本原因，实施最小化的修复，并将改动推送到专用的修复分支（不创建 PR）。使用前需确保 GitHub CLI 已认证。
aspire-init
Aspire Init 是一个首次运行工作流技能，用于为尚无 Aspire AppHost 的仓库添加 Aspire：根据场景选择 aspire new（全新项目）或 aspire init（已有仓库），生成 AppHost 骨架与配置，随后交由 aspireify 完成资源接线。
aspire-monitoring
Aspire Monitoring 是一个用于观察 Aspire 应用的诊断技能，覆盖本地日志、OpenTelemetry 结构化日志、分布式追踪、指标、资源状态、遥测导出、浏览器遥测与独立仪表板，并给出本地与已部署环境（AKS、Azure、Docker）的诊断路由。
aspire
用于操作 Aspire 分布式应用的技能：通过 Aspire CLI 启动/重启/停止 AppHost，检查资源、日志与追踪，搜索并添加集成，管理密钥与配置，以及发布部署。资料指出它面向 AppHost 工作流，不适用于非 Aspire .NET 应用或纯容器流程。
digitalocean-terraform
用于编写、审查和调试 DigitalOcean 的 Terraform/OpenTofu 配置，内置 digitalocean/digitalocean 提供商 v2.99.1 官方文档与查询脚本，帮助确认资源参数、导入语法并规避常见陷阱。
marketplace-publish-extension
用于将 dcc-mcp 扩展包发布或更新到市场目录（marketplace.json）的基础设施技能，可扫描扩展目录并构建条目完成上架。
gh-pr-checks
gh-pr-checks 是 GitHub CLI 智能体技能，用于通过 gh 命令查看和监控 GitHub 拉取请求的 CI/CD 检查状态，帮助在合并前跟踪构建与测试结果。
shipping-and-launch
shipping-and-launch 是一套面向生产发布的检查清单与流程，用于部署前自查、功能开关灰度发布、监控与回滚规划，强调可逆、可观测、渐进式上线。
33god-hub
33GOD 私有产品化开发环境的统一入口。用于跨 Plane/n8n 接入、Bloodbank 事件或命令、Candystore 等平台组件的工作，按产品组件与跨组件契约进行路由。
agent-fleet-operations
Hermes 智能体集群的运维技能：管理共享配置、注册表、PM 部署契约、具名 profile 生成、systemd 单元、Bloodbank 命令路由与 TTS 语音默认值，覆盖集群自检、配置漂移审计和密钥迁移。
aws-auth
aws-auth 是 AWS 官方 agent-toolkit-for-aws 中的技能，用于为 Web 与移动应用添加基于 Amazon Cognito 和 Amplify 客户端认证库的用户认证与授权，涵盖用户池、身份池、托管登录、令牌与会话、API 授权、Lambda 触发器、通行密钥和威胁防护等主题。
aws-billing-and-cost-management
面向 AWS 成本管理的技能，用于分析账单与成本趋势、设置预算告警、评估 Savings Plans 与预留实例、用 Compute Optimizer 优化 EC2/Lambda/RDS/EBS 规格、查询服务价格及用 Athena 查询 CUR 2.0 明细。