SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-18 00:12
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iii-observability 是 iii 引擎的可观测性 worker，基于 OpenTelemetry 提供分布式追踪、结构化日志、带汇总的指标、告警规则、采样配置与 baggage 传播。所有能力都以可调用的 engine::* 函数形式暴露，并提供一个日志响应式触发器，在每条日志写入时触发。该 worker 默认启用（enabled: true），禁用后 emit 与读取函数仍会注册但变为空操作，触发器不再触发。核心配置包括 service_name/service_version/service_namespace、exporter（memory | otlp | both）、endpoint、sampling_ratio、memory_max_spans 以及各支柱的开关与上限，多数字段支持 OTEL_* 环境变量覆盖。内存查询函数需要 memory 或 both exporter。
Wrangler 是 Cloudflare Workers 的命令行工具（CLI），用于开发、部署和管理 Workers 及其配套服务。通过它可以在本地启动开发服务器、将 Worker 部署到 Cloudflare，并以命令方式管理 KV、R2、D1、Vectorize、Hyperdrive、Workers AI、Containers、Queues、Workflows、Pipelines、Secrets Store 等资源。使用前建议核查最新官方文档，因为 CLI 标志位、配置字段和子命令可能已变化。该技能强调优先检索而非依赖训练时的旧知识，并给出从安装校验、配置（推荐 wrangler.jsonc）、生成 TypeScript 类型、本地开发、远程绑定、机密管理、部署与回滚、日志观测，到各资源子命令的快速参考。
SysWatch 是一款用 Rust 编写的单机系统诊断 TUI，支持 macOS 与 Linux，把 CPU、内存、磁盘、进程、GPU、电源、服务、网络等监控整合进十二个标签页，并提供通俗语言的异常提示与会话回放功能。
该技能提供一套系统化的 AWS 成本优化与 FinOps（财务运营）工作流，面向需要管理和降低云支出的团队。其核心用途是通过 AWS CLI 命令（aws ec2、aws ce、aws cloudwatch、aws compute-optimizer 等）发现浪费、分析成本异常、识别合理配置机会，并执行优化措施。主要能力覆盖四类工作流：1）月度成本优化审查——查找未挂载的 EBS 卷、未使用的弹性 IP、空闲 EC2 实例、过期快照等闲置资源，并生成月报；2）承诺购买分析——评估预留实例（RI）与 Savings Plans 的购买建议；3）实例代际迁移——检测旧代实例（t2、m4、c4、r4 等）并升级，包括迁移到 Graviton；4）Spot 实例评估——为容错型工作负载评估 Spot 使用。此外还包括计算、存储、网络、数据库等服务的具体优化动作和 FinOps 治理三阶段落地流程。使用方式为直接调用 AWS CLI 命令进行分析，无需额外依赖。限制：使用前需具备相应 AWS 凭证与权限；删除资源前必须与资源所有者核实；部分建议（如 Graviton 迁移）需在测试环境验证兼容性。
这是一个用于审查 AWS 架构成本优化的技能，通过检查 IaC 配置、扩缩容策略和定价模型，识别成本浪费、合理调整规格的机会以及定价模型改进空间。它覆盖计算、存储、数据传输、定价模型和环境生命周期等维度，按步骤收集上下文、发现成本问题、对照 Well-Architected 框架评估、量化节省并输出带优先级的整改报告。
Terraform Deployer 是一个用于通过 Terraform 管理云基础设施的技能，仅在明确的 Terraform CLI 操作场景下激活。它支持运行 terraform plan、terraform apply 等命令，也可用于执行 destroy 等操作。使用时需要提供 Terraform 工作区路径以及期望执行的命令。该技能不会在未提及 Terraform 的通用部署请求、非基础设施语境下的“plan”，或缺少基础设施/Terraform 上下文的“deploy”请求中触发。
Deployment Procedures 是一套面向生产环境部署的原则与决策方法，强调“教思考而非给脚本”。内容涵盖平台选择决策树、部署前四类验证（代码质量、构建、环境、安全）、五阶段部署流程（准备、备份、部署、验证、确认或回滚）、部署后验证窗口、回滚原则与各平台回滚方式、零停机部署策略（滚动、蓝绿、金丝雀）、紧急处理流程、反模式清单以及部署前决策检查表。适用于需要安全发布生产版本的开发者与运维人员，帮助建立可复用的部署判断框架。
heroku-to-aws 是一个用于将 Heroku 工作负载迁移到 AWS 的迁移技能（Skill）。它默认假设用户要完整退出 Heroku 平台，覆盖计算、数据和附加组件，并在用户定义的时间窗口内完成迁移。该技能以 PaaS 到 PaaS 为默认思路，推荐使用 Elastic Beanstalk（Docker 平台、AL2023）作为默认计算目标，以保留 Heroku 的托管平台模型；Fargate 作为直接容器控制的替代方案，EKS 作为具备 Kubernetes 经验团队的替代方案。它支持从 Heroku CLI 实时只读发现、Terraform 文件和仓库工件（Procfile、app.json）中收集资源信息，并按照固定映射表将 Dyno、Heroku Postgres、Heroku Redis、Kafka 等映射到对应的 AWS 服务。迁移流程分为 Discover、Clarify、Design、Estimate、Generate、Feedback 等阶段，Clarify 为强制步骤，Estimate 后可进入可选的 what-if 工作坊比较最多 5 个定价场景。该技能还包含成本估算、Terraform 配置生成、迁移报告生成等能力，并强调输入文件为不可信数据、实时捕获需用户同意且只读。
Next.js 环境变量管理技能，讲解 .env 文件结构、加载优先级、NEXT_PUBLIC_ 客户端变量与服务端变量区分、部署到 Vercel 的配置方式，以及本地校验、同步和常见问题排查流程。适用于配置 Next.js 应用的环境变量与部署密钥。
该技能为 Java 项目提供与框架无关的 Docker 与容器镜像指导，帮助团队构建安全、可复现、易维护的容器镜像，而不绑定 Spring Boot、Quarkus 或 Micronaut。内容涵盖 Java 应用的 Dockerfile 结构（多阶段构建、Maven 依赖缓存、确定性产物复制、jlink 自定义运行时、.dockerignore）、运行时镜像选择（Alpaquita 等微型发行版、最小 JRE 镜像、版本或摘要固定、镜像标签、显式入口点）、JVM 容器适配（内存百分比参数、启动行为、优雅关闭信号、时区、可预测运行时选项）、安全默认值（非 root 用户、最小权限、层中不含密钥、精简包管理器、漏洞扫描、SBOM 意识、避免特权容器）以及运维就绪（健康检查、stdout/stderr 日志、端口声明、镜像体积控制、构建可复现性、CI 验证）。适用于审查 Java Dockerfile、提升镜像安全、添加 jlink 运行时、为 Java 项目引入容器化、优化镜像体积和审查构建可复现性等场景。
介绍在 Twilio 上大规模构建应用时处理速率限制、重试与失败的技能，涵盖 429 错误的指数退避加抖动、每号码吞吐限制、批量发送、状态回调韧性、回退链与并发限制等模式。
Hookdeck Outpost 是一款开源的事件投递基础设施，用于将 Webhook 和事件发送到用户偏好的目标端。它支持多种投递目的地，包括 HTTP/HTTPS Webhook、Amazon SQS、RabbitMQ、Google Pub/Sub、Amazon EventBridge 和 Apache Kafka。该项目采用 Apache 2.0 许可证，既可以使用 Hookdeck 提供的托管服务，也可以自行托管部署。Outpost 主要面向正在构建 SaaS 或 API 平台、需要向用户发送 Webhook 的开发者，适合需要多目标投递、多租户支持、按用户可观测性以及可靠可重试事件投递的场景。
用于加固 GitHub Actions 工作流的安全技能，防御供应链攻击、凭据窃取与权限提升。核心做法包括将 action 固定到 SHA 摘要、最小化 GITHUB_TOKEN 权限、防止脚本注入、安全处理 fork PR、保护密钥并设置工作流变更审批。
deploy-service 是一个用于将服务部署到预发布（staging）环境的技能，通过执行 shell 命令完成部署。它由 nvidia/skillspector 提供。使用该技能时，用户需提供服务名称与目标环境，技能会先生成一份部署脚本，并在执行前请求用户确认。需要注意的是，该技能会代替用户执行 shell 命令，并会重启正在运行的服务，可能导致短暂的服务中断，因此建议在确认执行前先审阅生成的部署脚本。该技能的具体实现细节、支持的服务类型、环境配置方式、依赖条件、安装方式、收费情况以及适用平台等信息，资料中暂未提供。
面向 MLOps 的端到端机器学习流水线编排技能，覆盖数据准备、训练、验证、部署与监控全生命周期，提供 DAG 编排模式、最佳实践与模板指引。
GitHub Actions Pipeline Builder 是一个专注于构建生产级 CI/CD 流水线的技能，基于 GitHub Actions 实现自动化测试、部署、Docker 镜像构建与发布、版本发布自动化、安全扫描和依赖审计、代码质量检查以及多环境工作流。它强调矩阵构建、依赖缓存、密钥管理、失败通知和快速反馈等最佳实践，并列出常见反模式与正确做法。适用于 GitHub 仓库的持续集成与持续部署场景，不适用于非 GitHub 仓库或需要图形化流水线构建器的场景。
用于将 Harbor 任务或数据集发布到注册表的技能。当用户想要上传、发布或分享任务、数据集或基准时使用。
TeamCity 是 JetBrains 的构建管理与持续集成服务器，供开发团队自动化构建、测试与部署。本技能通过 Membrane CLI 与 TeamCity 交互，管理数据、记录并自动化工作流。
ArgoCD 专家技能，覆盖 GitOps 声明式部署、Application/AppProject/ApplicationSet 管理、同步策略、RBAC、SSO 与生产运维实践，提供安装命令、清单示例与 CLI 用法。
Stockbreeder Expert 是一个面向畜牧养殖的专家级技能，用于协助畜群管理、动物健康监测、繁殖计划、饲料优化与牧场运营，涵盖 RFID 耳标、自动饲喂、可穿戴传感器、遗传分析与精准畜牧等技术。
该技能用于在终端环境中配置与管理 VPN，涵盖 WireGuard、OpenVPN 与 IPSec（strongSwan）三种方案的安装、密钥与证书生成、服务端与客户端配置、服务启停及故障排查，适合搭建点对点、站点到站点或分流访问场景。
Entropy 是一个只读的文档新鲜度检测与质量评分技能（Sensor）：只负责发现、评级、报告，不做任何修复。它基于机械化信号为各个领域（domain）计算质量等级，包括文档覆盖率、FlowChad 流程覆盖率（仅前端仓库）、陈旧度差值（代码最后提交与文档最后更新之间的天数）、未关闭 Issue 数量、测试覆盖率，以及 Hookshot 文档覆盖率新鲜度。评级从 A（所有适用信号均绿）到 F（该领域完全无文档），不适用的信号会从分母中排除。适用于 PR 合并后触发扫描、每周定时全量扫描，或在重构前手动获取当前文档健康快照。安装命令为 npx skills add fellowship-dev/dogfooded-skills/skills/ops/entropy-check。回写仅限 QUALITY_SCORE.md，通过 GitHub Contents API 直接提交到集成分支，不使用分支或 PR，并带 [skip ci] 标记。
该技能聚焦监控与可观测性，围绕 OpenTelemetry、Prometheus、Grafana 仪表盘和结构化日志展开。资料提供了 OpenTelemetry Node SDK 初始化示例（含 HTTP、PostgreSQL 自动埋点与 OTLP 导出）、自定义 Span 与指标（计数器、直方图）的 TypeScript 代码、Prometheus 抓取配置与 prom-client 指标注册示例、基于 pino 的结构化日志与敏感字段脱敏、以及基于 SLO 的告警规则示例。同时列出常见反模式与实施检查清单，帮助团队建立从埋点、指标、日志到告警的完整可观测性体系。
这是一个面向 DevOps 与平台工程的技能（Skill），用于设计和规划云原生基础设施与交付体系。它覆盖基础设施即代码（Terraform、OpenTofu、Pulumi 或云原生 IaC）、Kubernetes 集群与应用部署、GitOps、CI/CD、可观测性、事件响应以及平台工程等主题。技能以“先分类主要问题、再选择最小可行工具链”的工作流组织，并提供决策规则（如稳态生产用 GitOps、CI 凭据用工作负载身份 OIDC、告警基于 SLO 燃烧率等）。同时附带大量参考文档与模板，涵盖供应链安全、GitLab CI 模式、工具选型、平台工程模式、GitOps 工作流、Terraform 状态架构、基础设施测试策略、SRE 事件管理、AIOps、控制论/排队论/约束理论应用等，以及 AWS/GCP/Azure、Kubernetes、Docker、Kafka、Terraform、CI/CD、监控可观测性、事件响应、安全与成本治理等模板。适用于规划 Kubernetes、Terraform、GitOps、CI/CD、可观测性、事件响应或云原生相关工作的场景。