odoo-performance-tuner
Odoo Performance Tuner 是一个用于诊断和修复 Odoo 性能问题的工作流技能，覆盖慢查询、worker 配置、内存限制、PostgreSQL 调优与内置性能分析工具，适合生产环境出现页面加载慢、超时或内存错误时使用。
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 11-02 00:09
部署与运维
12,916 个结果
tool-use-guardian
Tool Use Guardian 是一个面向 AI 智能体的工具调用可靠性包装技能，可监控工具调用、自动重试失败、修复截断响应，并学习哪些工具不可靠，从而避免任务链中断。资料称其永久免费。
cargo-lock-manager
用于管理 Cargo.lock 文件更新并解决 CI/CD 中 --locked 标志报错的技能，适用于 Rust/Tauri 项目在依赖变更后锁文件未同步导致的构建或测试失败场景。
cloudformation-to-pulumi
该技能用于把 AWS CloudFormation 堆栈或模板迁移转换为 Pulumi（TypeScript），强调资源名沿用 CloudFormation 逻辑 ID、默认使用 aws-native 提供程序，并借助 cdk-importer 自动导入、以零差异预览验证迁移结果，最终产出可用于 PR 的迁移报告。
pipelines-approvals
以 Azure DevOps REST API 处理 Pipeline 部署核准的 Skill：列出等待你或你所属群组核准的部署，对应到 Pipeline、执行、分支与 stage，确认后核准或拒绝并附意见。
pipelines-release-notes
通过 Azure DevOps REST API 比对两次构建，生成可粘贴的 Markdown 发布说明：整理期间 commit、合并 PR、关联工作项（功能、Bug、其他）与贡献者。此技能为只读，凭据仅从环境变量读取。
litellm-cost-governance
用于设计或审查 LiteLLM 的 virtual keys、spend tracking、budgets、rate limits、request tags 与 provider budget routing，适合处理用量限制、模型 allowlist、成本归因或报表相关任务。
litellm-observability
用于设置或审查 LiteLLM 的可观测性配置，涵盖 callbacks、logging、OpenTelemetry、请求关联、spend logs 与故障诊断，适合追踪延迟、tokens、cost、provider、fallback 或 guardrail 事件。
litellm-routing-reliability
用于设计或审查 LiteLLM Router 的路由与可靠性配置，涵盖负载均衡、重试、超时、回退、限流路由与健康检查，适合多 deployment、跨 provider 备援及可靠性测试场景。
azure-functions
该技能提供 Azure Functions 开发的专业模式集合，涵盖隔离工作进程模型（.NET）、Node.js v4 编程模型、Python v2 编程模型，以及 Durable Functions 编排、冷启动优化与生产实践等主题。内容以知识模块形式组织，并列出若干应避免的反模式，例如阻塞式异步调用、每次请求新建 HttpClient、在新项目中使用进程内模型。适合在编写或审查 Azure Functions 代码时参考，帮助开发者遵循官方推荐的编程模型与性能实践。
bash-defensive-patterns
面向生产环境的 Bash 防御式编程技能，指导编写健壮的 shell 脚本，涵盖严格模式、错误处理、输入校验、日志与安全默认值，适用于自动化脚本、CI/CD 流水线和系统管理工具等场景。
bazel-build-optimization
Bazel 构建优化技能面向大规模 monorepo，提供 Bazel 的工程化模式。可用于配置 Bazel、设置远程缓存与远程执行、优化构建时间、编写自定义规则、排查构建问题以及迁移到 Bazel。技能内包含 WORKSPACE 与 .bazelrc 配置模板、TypeScript 与 Python 库的 BUILD 模板、Docker 自定义规则、依赖查询分析与远程执行设置等知识模块，并给出应做与不应做的实践提示。
django-pro
面向 Django 5.x 开发的技能，覆盖异步视图、DRF、Celery 与 Django Channels，提供架构、测试、安全、ORM、部署与性能优化等最佳实践指导，适用于 Django 项目开发与排障。
error-debugging-error-trace
面向错误追踪与可观测性的技能，用于搭建或改进错误监控：配置告警、错误分组与分诊流程，实施结构化日志与追踪，并接入常见错误追踪服务。适用于需要运行时或监控访问权限的可靠性工程场景。
k8s-manifest-generator
用于生成生产级 Kubernetes 清单的技能，覆盖 Deployment、Service、ConfigMap、Secret 与 PersistentVolumeClaim，遵循最佳实践与安全标准，适合多环境部署与配置管理场景。
linux production shell scripts
提供面向生产环境的 Linux Shell 脚本模板，覆盖备份、系统监控、用户管理、日志分析、网络与自动化等常见运维任务，可作为安全运维与渗透测试环境的基础构建块。
mlops-engineer
面向 MLOps 工程任务的技能，聚焦 ML 基础设施与自动化流水线，覆盖实验追踪、模型注册、Kubernetes、IaC、CI/CD、监控与合规等主题，提供最佳实践、清单与可执行步骤。
observability-engineer
面向生产环境的可观测性工程技能，用于设计监控、日志、追踪与可靠性体系，定义 SLI/SLO 与告警策略，并排查生产性能与可靠性回归。
observability-monitoring-monitor-setup
该技能用于监控与可观测性建设，协助规划指标采集、分布式追踪、日志聚合与仪表盘，并提供告警策略与SLO定义指导。资料未提供具体安装命令、价格或支持的平台。
observability-monitoring-slo-implement
一个面向 SLO（服务等级目标）落地的技能，用于定义 SLI/SLO 与错误预算，构建仪表盘、告警和报告，帮助在可靠性与功能迭代之间做数据驱动决策。
service-mesh-expert
面向 Istio、Linkerd 与云原生网络模式的服务网格架构技能，覆盖流量管理、安全策略、可观测性与多集群网格配置，适用于微服务通信与零信任网络。
service-mesh-observability
面向 Istio、Linkerd 等服务网格的可观测性实践技能，覆盖分布式追踪、指标采集与可视化。适用于搭建网格监控、调试延迟与错误、定义服务通信 SLO、排查网格连通性等场景。
upstash-qstash
Upstash QStash 技能，面向无服务器消息队列、定时任务与可靠 HTTP 任务投递，无需自管基础设施。适用于 qstash 消息发布、定时 HTTP 调用、serverless cron、webhook 投递、消息去重与回调处理等场景。
vercel-deployment
面向 Next.js 应用的 Vercel 部署技能，提供环境变量、Edge 与 Serverless 运行时选择、构建优化、预览部署与监控等专家知识，适用于 vercel、deploy、deployment、hosting、production 场景。