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找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 10-14 00:01

部署与运维

4,651 个结果

observability-onboarding

Observability Onboarding 是一个用于将应用程序接入 Elastic Observability 的技能，基于 Elastic Distribution of OpenTelemetry（EDOT）完成应用埋点。它按语言与运行时选择接入方式，能识别并迁移经典 Elastic APM agent，统一设置 OTEL_SERVICE_NAME、OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT、OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS 三个环境变量，指向 Elastic 托管 OTLP 端点或已有的 EDOT Collector，而非 APM Server。配置完成后，它会通过 Elasticsearch 的 ES|QL 查询验证 traces、metrics、logs 是否真正抵达，并确认上报方是 EDOT 而非上游 OpenTelemetry 或旧 agent。该技能覆盖 Java、Python、.NET、PHP 的接入路径，也可按同样思路处理未列出的语言。范围限于应用埋点，不涉及 EDOT Collector 部署、文件或基础设施日志采集，以及 Elastic Agent、Fleet 或集成包的数据接入。

部署与运维772 次安装

observability-service-reliability

该技能用于在 Elastic Observability 中设计并运维服务可靠性目标。内容强调先做判断再调用 API：为现有数据形态选择合适的服务级指标（SLI）类型，设定可达成而非理想化的目标，选择滚动或日历对齐的时间窗口以及 occurrences 或 timeslices 的预算计算方式，并通过 Kibana API 完成 SLO 的创建、告警、重置与停用。资料指出可靠性工具不可互换，并给出 SLO、燃尽率规则、阈值规则、异常检测作业与合成监控之间的路由逻辑，同时要求先校验底层字段存在性与覆盖率、在创建前用 ES|QL 验证 SLI 基线、谨慎设置 groupBy 以避免高基数分组。

部署与运维772 次安装

deploying-airflow

本技能介绍如何将 Airflow DAG 与项目部署到生产环境，涵盖 Astronomer 托管平台 Astro，以及基于 Docker Compose 或 Kubernetes 的开源 Airflow 部署方式。在 Astro 部分，给出了 astro deploy 系列命令的用途与差异：完整项目部署会构建 Docker 镜像并发布全部内容；--dags 仅推送 dags 目录下的文件，速度更快；--image 仅推送镜像，适合多仓库 CI/CD；--dbt 用于部署 dbt 项目配合 Cosmos 运行。还介绍 GitHub 分支到部署的映射、常见 CI/CD 模式以及部署队列的顺序处理机制。开源部分则分别说明 Docker Compose 与 Helm Chart 两种路径：Docker Compose 适合学习与探索，包含完整 Airflow 3 架构的 compose 文件、LocalExecutor 最小配置、常用操作命令、Python 包安装与自定义 Dockerfile、环境变量配置；Kubernetes 生产部署介绍 Helm 仓库安装、关键 values.yaml 配置、升级方式、DAG 部署策略与常用 kubectl 命令。资料还列出了可能相关的其他技能，如初始化 Astro 项目、本地开发环境、编写 DAG 与测试 DAG。

部署与运维766 次安装

k8s-debug

k8s-debug 是一个用于诊断和修复 Kubernetes 集群问题的技能工具，隶属于 akin-ozer/cc-devops-skills 技能集。它面向 Pod 故障、CrashLoopBackOff、Pending、ImagePullBackOff、OOMKilled、DNS 解析失败、网络连接异常、存储挂载失败、Deployment 发布卡住、集群健康度下降等场景，提供以 kubectl 为基础的系统化排查流程。技能默认采用只读诊断优先、安全优先的工作方式，在确认影响范围与回滚方案后才执行破坏性命令。它包含多个脚本：cluster_health.sh 用于集群整体健康快照，network_debug.sh 用于 Pod 网络与 DNS 诊断，pod_diagnostics.py 用于单个 Pod 的深度诊断（状态、describe、YAML、事件、各容器日志、节点信息等），并配有 troubleshooting_workflow.md 与 common_issues.md 参考文档，按症状指引排查路径与修复方案。使用该技能需在技能目录下运行，并具备 kubectl、可用集群上下文及相关命名空间、Pod、事件、服务、节点的读取权限。

部署与运维762 次安装

jenkinsfile-generator

Jenkinsfile Generator 是一个用于生成 Jenkinsfile 的技能（Skill），可创建符合最佳实践、可直接用于生产环境的 Jenkins 流水线脚本。它支持声明式（Declarative）、脚本式（Scripted）以及共享库（Shared Library）三种流水线形态，覆盖 CI/CD 管道、Docker/Kubernetes 部署、并行与矩阵构建、参数化流水线以及带安全扫描的 DevSecOps 流水线。生成的文件会通过 jenkinsfile-validator 技能进行校验，以保证语法与最佳实践合规。该技能提供多种触发短语，并内置模板、参考文档和生成脚本，帮助用户快速搭建流水线骨架。

部署与运维752 次安装

dx-devops-conflict-resolve

该技能用于诊断和解决阻塞 DevOps Center 工作项功能分支推进的两类问题：Git 合并冲突和部署失败。DevOps Center 以 Git 为后端，每个工作项对应一个功能分支，每个流水线阶段对应一个目标分支，推进失败通常源于 Git 合并冲突（两个工作项修改了相同元数据）或部署错误（常见于缺失依赖）。该技能在本地仓库克隆中运行，通过脚本以非破坏性方式检测功能分支与目标阶段分支之间的合并冲突，并指导解决冲突文件、提交并推送功能分支；同时可对推进部署失败进行分类，区分合并冲突与部署错误，解析缺失依赖并判断整体推进能否修复问题。该技能不执行推进、不直接向组织部署元数据，最终产出为无冲突的功能分支或部署失败诊断报告。

部署与运维752 次安装

kubernetes-deployment

这是一个面向 Kubernetes 部署场景的 AI 技能，用于帮助部署、管理和扩缩容器化应用。资料围绕生产工作负载、资源管理、滚动更新等主题，提供部署清单示例与最佳实践清单，并提及多容器服务、资源分配、健康检查、滚动部署策略、多环境部署、自动扩缩微服务、蓝绿部署、服务发现与负载均衡、资源配额与限制、Pod 网络与安全策略等适用方向。快速开始部分给出了一个 Deployment 的 YAML 片段，包含命名空间、副本数、RollingUpdate 策略与 maxSurge、maxUnavailable 等字段，但资料中代码不完整。参考指南列出四类内容：带资源管理的完整 Deployment、部署脚本、服务账户与 RBAC。最佳实践分为应做与不应做两组，涉及资源请求与限制、健康检查、ConfigMap、安全上下文、服务账户与 RBAC、Pod 反亲和、命名空间隔离、避免 latest 标签、不以 root 运行容器等。

部署与运维739 次安装

setting-up-cloudwatch-observability

该技能用于首次配置 CloudWatch 可观测性，覆盖两个同名但独立的产品：CloudWatch Omni（Application Observability / Agent Observability）与经典 CloudWatch（Application Signals）。Omni 路径涉及从创建 Domain、Space、访问授权到遥测接入与插桩的完整顺序；经典路径涉及将服务接入 Application Signals，包括 ADOT 自动插桩、amazon-cloudwatch-observability EKS 插件、CloudWatch Agent、受监控服务、ServiceEvents 以及 CI/CD 中的 git/部署元数据。技能本身是路由型：根据用户意图判断属于哪个产品，再委派到对应参考文档。两条插桩路径在同一工作负载上互斥。已配置完成后的查询、仪表盘、告警、评估与实时调试不在本技能范围，应转向 aws-observability。

部署与运维737 次安装

terraform-diagrams

terraform-diagrams 是一个根据 Terraform 代码（.tf、.tfvars）自动生成架构图的技能。它适用于用户持有 Terraform 文件、或明确要求可视化基础设施架构的场景。该技能会解析 Terraform 中的资源块、模块、数据源与变量，抽取资源依赖关系与模块层级，将 AWS、Azure、GCP 等资源转换为 Eraser DSL，并调用 Eraser API 的 /api/render/elements 接口（diagramType 为 cloud-architecture-diagram）生成云架构图。使用时需配置 ERASER_API_KEY 环境变量，并可通过 ERASER_THEME 控制主题。输出包含图表预览、Eraser 编辑器链接、分析来源、图表代码以及 Eraser 文档链接。注意：调用需要 Eraser API 密钥，且该技能会向第三方 API 发送请求。

部署与运维730 次安装

dockerfile-validator

Dockerfile Validator 是一个用于校验、检查和安全扫描 Dockerfile 的技能，适用于合并前审查、CI/CD 前置加固以及生产环境准备。它提供确定性的执行流程：先验证目标文件路径，显式读取 Dockerfile，再运行校验脚本，并将发现的问题按 Critical、High、Medium、Low 四级严重程度分类报告。检查覆盖语法与 lint 校验、密钥与安全策略检查、最佳实践与性能审查，例如硬编码凭据、以 root 运行、:latest 标签、缓存清理缺失、分层安装反模式等。当校验无问题时走快速通道，直接返回通过摘要，不加载参考文件、不生成修复差异。若发现问题，则按问题类别读取对应的安全清单、优化指南或最佳实践参考文件，并产出标准报告，包含目标路径、执行命令、总体结果、各严重级别问题、建议修复、使用的参考文件与回退分支。脚本无法完成时提供明确回退：工具安装受限时执行手动的正则静态检查并将结果标记为 PARTIAL，hadolint 不可用但 Docker 可用时通过 hadolint 容器镜像运行，两者都不可用时仅运行正则检查并说明跳过的扫描器。该技能不用于从零生成 Dockerfile、运行容器、调试运行时行为或镜像仓库操作。

部署与运维709 次安装