adb-workflow-orchestrator
用于协调 ADB 自动化脚本的 TOON 工作流编排引擎，支持按阶段执行、参数模板、验证、错误恢复与状态跟踪。
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 11-03 00:11
部署与运维
12,968 个结果
admin-devops
该技能用于通过统一设备配置文件协调服务器与部署管理，服务器信息存于 profile.servers[]，部署关联 .env.local 文件，可跨 admin-infra-* 与 admin-app-* 技能完成服务器开通与部署。
admin-windows
面向 Windows 平台的系统管理技能，基于 PowerShell 7.x，采用“先读配置档案”的方式，按用户偏好选择包管理器、Python/Node 工具链与路径，并提供 Bash 到 PowerShell 的命令对照。
administering-linux
该技能专注于 Linux 系统管理，面向 DevOps 工程师、SRE、后端开发者和平台工程师，讲解基于 systemd 的发行版（Ubuntu、RHEL、Debian、Fedora）上的服务管理、进程监控、文件系统操作、用户管理、性能调优、日志分析和网络配置。内容涵盖 systemctl 与 journalctl 常用命令、进程状态与信号、文件系统类型选择、apt/dnf 包管理、排障工作流、systemd 服务与定时器编写、SSH 加固、sysctl 与 ulimit 调优、ip/ss/防火墙命令、cron 与 systemd 定时语法，以及与 Kubernetes、配置管理、安全加固、CI/CD 等技能的衔接。明确的覆盖边界：不涉及高级网络（BGP、OSPF）、深度安全加固（合规、渗透测试）、规模化配置管理（Ansible、Puppet）和容器编排。
ado-pipeline-best-practices
面向 Azure DevOps YAML 流水线的最佳实践与行业规范技能，涵盖多阶段结构、触发器、变量与密钥管理、缓存、模板复用、安全扫描及性能优化等主题，并附带 Windows 路径与文档编写约定。
ado-resource-validator
用于校验 Azure DevOps 项目、区域路径与团队是否存在，并可按需自动创建缺失资源的技能，同时确保 .env 配置正确。支持 project-per-team、area-path-based、team-based 三种策略。
helm-charts
用于创建和管理 Kubernetes Helm Chart 的技能，帮助将应用打包为可版本化、可共享、可通过 values 定制的 Chart，涵盖 Chart 结构、模板语法、常用命令与多服务部署模式。
hoshinkanri
面向汽车制造业的战略方针部署（Hoshin Kanri）技能，通过 X-Matrix、接球（catchball）流程和保龄球图，将集团级目标逐层分解到车间执行，并提供年度规划、月度评审与 A3 问题解决等模板。
iac-scanner
iac-scanner 是一个基础设施即代码（IaC）安全扫描工具，封装 tfsec 与 Checkov，用于检测 Terraform 及多云 IaC 配置中的安全错误配置。支持自动识别扫描器、指定框架、JSON 输出与退出码判断，适合在开发或 CI 中检查加密、访问控制、日志、网络、IAM 与密钥等问题。
kamal-deploy
用于通过 Kamal 2 部署 Docker 应用的技能，支持零停机与自动 SSL。适用于搭建新 Kamal 部署或生成部署配置，需向用户收集域名、服务器 IP 与健康检查端点等信息。
meilisearch-admin
用于 Meilisearch 管理运维的技能：检查健康状态、查看索引统计与配置、监控索引任务并排查搜索问题。通过 Node 脚本执行查询，支持主搜索与 Feed/Metrics 两个实例。
config-architecture
LiteLLM-RS 的配置架构文档，介绍以 YAML 为基础、环境变量覆盖、类型安全 Rust 模型和校验构成的分层配置体系，涵盖配置加载、校验、环境变量替换与热重载。
observability-architecture
LiteLLM-RS 的可观测性架构指南，涵盖 Prometheus 指标、OpenTelemetry 链路追踪、结构化日志、健康检查与告警集成，帮助全面掌握网关运行状态。
specrail-diagnose-ci
用于诊断和修复 SpecRail 治理仓库中 CI 失败的技能，属于 fix_ci 路由。它会收集最新 CI 证据、尽量在本地复现失败、定位根因并做最小修复，然后重跑失败命令并报告结果。
eliminate-redundant-restores
该技能用于安全消除 .NET 多步骤构建中重复的 NuGet 还原（restore）。它通过检查日志或 binlog 确认还原是否真的重复，逐条盘点 dotnet/msbuild 调用是否触发还原（包括从 Directory.Build.rsp 或 MSBuild.rsp 继承的 -restore），再从项目集合、还原输入、可用还原状态、中间是否改动包四个条件判断后续步骤能否加 --no-restore 或 -restore:false，并强调保留首次还原、用干净环境端到端验证，避免因覆盖不足导致 NETSDK1004/NETSDK1047 构建失败。
troubleshoot-binlog-mcp
该技能用于诊断 dotnet-msbuild binlog MCP 服务器的启动失败问题，例如 CONNECTION_CLOSED、binlog 服务器无法连接、缺少 binlog 工具、Microsoft.AITools.BinlogMcp 相关错误等。它聚焦于服务器启动与连接环节，而非构建过程中记录的错误，也不需要 binlog 文件或项目构建。技能按需运行，通过用户提供的错误、宿主 MCP 状态或启动日志来定位失败原因，匹配宿主工作区与 SDK，捕获真实启动错误，并在符合策略的前提下给出最小化的恢复建议，最后验证 MCP 是否真正连接成功。
dotnet-mcaf-source-control
MCAF 源代码管理技能，用于制定仓库结构、分支命名、合并策略、提交规范与 Git 密钥纪律。适用于建立或收紧源代码管理策略、处理密钥泄露与仓库结构问题。
elastic-beanstalk
用于在 AWS Elastic Beanstalk 上部署 Web 与 Worker 应用的技能，覆盖平台选择、环境配置、IaC 生成与部署流程，并给出默认配置、安全与成本参考。
shell-integration
Sidecar 的交互式 shell/TTY 集成技能，基于 tmux 作为 PTY 后端，在 TUI 内直接输入并渲染终端输出，支持控制模式字节捕获、轮询回退、光标定位、滚动、复制粘贴与内联编辑。
writing-migrations
在部署阶段根据会话分支差异生成 Supabase SQL 迁移的技能，由 simple-developer 在迁移轮次使用，确保真实数据库 schema 与会话应用预期一致。
netlify-deploy
Netlify 部署技能是一个用于把静态网站、教学互动工具或 HTML 应用发布到 Netlify 的操作指南型技能。它面向需要快速上线的静态页面项目，前提是已安装 Netlify CLI 并完成浏览器授权登录。技能内容覆盖登录与状态检查、拖放式部署、先 link 再 deploy、创建新 site 后部署三种流程，并列出 status、deploy、open、sites:list 等常用命令。对教学互动工具，它建议确保项目根目录包含 index.html、资源使用相对路径，部署后把取得的 URL 回报使用者。资料还提到单页应用需要 _redirects 规则，以及 Netlify 免费方案包含 100GB/月流量与 300 分钟构建时间。
supabase-setup
supabase-setup 是一个面向 AI agent 的操作流程技能，用于将 Supabase 数据库接入 AI agent。流程涵盖从注册 Supabase 账号、创建项目、配置官方托管的远程 MCP、通过浏览器 OAuth 授权，到创建数据表并强制启用行级安全（RLS）的完整步骤。该技能强调以初学者能理解的语言引导完成，要求全程使用免费方案，严禁存储可识别个人身份的信息，修改 MCP 配置文件时必须合并而非覆盖，并建议新手默认附加 project_ref 与 read_only 参数以限制权限。技能还包含严格的验证步骤，如建表后必须查询 pg_class 确认 RLS 已启用，并提醒免费项目可能因活动过低被暂停等限制。适用于需要多人同时写入、实时同步或大规模条件查询的场景，而不推荐用于简单存储需求或正式生产数据库。
mps-mcp-build
这是一个用于将 MATLAB 函数发布为 MCP 工具并部署到 MATLAB Production Server 的技能流程。它要求先检查 MATLAB 和 MCP Framework 支持包是否可用，然后解析用户提供的函数文件、服务器地址、附加文件和资源等信息，校验文件路径大小写，执行增量构建检查，最终通过 prodserver.mcp.build 命令生成 CTF 归档并部署，同时维护构建清单以支持后续增量更新。
rust-observability
Rust 可观测性实践指南，基于 tracing、OpenTelemetry 与 Prometheus 实现结构化日志、函数埋点、分布式追踪、指标暴露与健康检查。