Skills
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云与 DevOps
引导用户在 AWS HealthOmics 上进行生物信息学分析。涵盖分析类型选择（比对、变异检测、QC、解读）、以 Nextflow 或 WDL 生成工作流、从公共镜像仓库获取容器、基础设施搭建（S3、ECR、IAM）、工作流注册、参数准备、执行与监控。当用户想要在 HealthOmics 上运行任何生物信息学流水线、在 AWS 上搭建基因组学基础设施、创建新的分析工作流，或在 HealthOmics 上运行 BWA、GATK、DeepVariant、FastQC 等现有工具时使用。触发词包括 "HealthOmics"、"bioinformatics"、"genomics pipeline"、"Nextflow"、"WDL"、"BWA"、"GATK"、"DeepVariant"、"FastQC"、"variant calling"、"alignment"、"RNA-seq"、"whole genome sequencing"、"ECR pull-through"、"workflow registration"、"run cache"。
使用 Drizzle ORM 为 Cloudflare Workers 构建类型安全的 D1 数据库。包含 schema 定义、使用 Drizzle Kit 的迁移、关系以及 D1 批量 API 模式。可预防 12 类错误，包括 SQL BEGIN 失败。适用场景：定义 D1 schema、管理迁移、编写类型安全查询、实现关系或预处理语句、使用批量 API 处理事务，或排查 D1_ERROR、BEGIN TRANSACTION、外键、迁移应用或 schema 推断错误。预防 12 个已记录问题：D1 事务错误（不支持 SQL BEGIN）、迁移期间外键约束失败、Wrangler 模块导入错误、找不到 D1 绑定、迁移应用失败、schema TypeScript 推断错误、预处理语句缓存问题、事务回滚模式、TypeScript 严格模式错误、找不到 drizzle.config.ts、远程与本地数据库混淆，以及 wrangler.toml 与 wrangler.jsonc 混用。关键词：drizzle orm、drizzle d1、type-safe sql、drizzle schema、drizzle migrations、drizzle kit、orm cloudflare、d1 orm、drizzle typescript、drizzle relations、drizzle transactions、drizzle query builder、schema definition、prepared statements、drizzle batch、migration management、relational queries、drizzle joins、D1_ERROR、BEGIN TRANSACTION d1、foreign key constraint、migration failed、schema not found、d1 binding error
管理 CloudRobo 推理服务——将模型部署为托管推理服务，列出/查询已部署服务及其日志，启动/停止运行中的服务，更新或删除服务，并编排 'wait-deploy' 便捷流程，该流程轮询服务直到部署完成。推理服务消费 cloudrobo-train 产出的模型，并在调度具身任务时由 robo-dispatcher 消费。触发词包括：infer、inference、model deployment、deploy model、inference service、service deployment、start inference、stop inference、service logs、wait-deploy、model serving、推理、推理服务、模型部署、部署模型、推理服务管理、服务日志、模型服务。
将本地文件（HTML 报告、PDF、图片、数据集样本、构建产物）发布到 Lightning AI，并获取永久有效、公开且可在浏览器中内嵌呈现的 lightning.ai/artifacts/ 链接。还可列出 artifacts drive、取消发布（撤销）链接并删除其背后的文件。所有操作均通过 `lightning` CLI（`lightning-sdk` 包）完成，使用 `lightning login` 或 API key，无需编写代码。当用户希望将文件、生成的单页文档或 Agent 创建的产物作为永久 URL 分享、将文件交给队友或 CI 作业、查看或撤销现有分享链接，或询问“获取此文件的公开/可分享链接”时使用。
管理 Lightning AI Studios（配备 CPU/GPU 的云端开发机器）——创建、启动、停止、删除 studio，切换机型，在其中运行命令（包括带实时进度跟踪的长时间分离运行），上传/下载文件，以及 SSH 登录。适用于用户想使用 lightning.ai Studios、需要云端 GPU 开发机，或提出在 studio 上运行某些内容时。另外，在 Studio 上启动或恢复任何分离运行之前也要加载本技能，即使该运行由你自己的辅助脚本、交接说明或压缩会话的摘要驱动，并在压缩后再次加载；所有此类运行都需要来自 lightning-jobs/progress.py 的实时进度条。
当用户描述 Okteto 环境已损坏或不健康时使用。触发短语如：“service is crashing”“service keeps restarting”“service won't start”“environment is broken”“deployment is failing”“pods are stuck”“pods are not ready”“pods are pending”“CrashLoopBackOff”“OOMKilled”“ImagePullBackOff”“Evicted”“what's wrong with my service”“debug my environment”“why won't it start”“something's wrong”“logs show errors”“service isn't responding”“my code changes aren't showing up”“file sync is stuck”。当用户粘贴显示不健康 Pod 状态的 kubectl 或 okteto 输出时也会触发。
将 kube-bench 输出转化为一份完整的 CIS Kubernetes Benchmark 审计：逐条解读每个控制项的 PASS/FAIL/WARN，判断在托管集群上哪些失败是真实的，撰写修复方案，并为 SOC 2 或 PCI DSS 整理证据。适用于执行定期合规审计、分诊 kube-bench 结果、判断哪些控制项在 EKS、GKE 或 AKS 上不适用，或为审计员产出加固证据。关键词：CIS Kubernetes Benchmark、控制平面、修复、合规证据、SOC 2、PCI DSS、托管集群例外。不适用于安装和运行该工具——请使用 benchmarking-kubernetes-with-kube-bench。
如何使用 Prisma Composer（`@prisma/composer`）编写、测试并部署应用：用 `compute()` 和带类型的依赖声明服务，定义 RPC 契约，组合 Module，声明服务输入（将配置与密钥作为同一 schema，用 `input()` 读回），组合现成的 cron/storage/streams Module，用 `bucket()` 创建原生 S3 兼容的对象存储桶，查找扩展（名为 `prisma-composer-*` 的 npm 包），用 `mockService`/`bootstrapService` 测试，用 `prisma-composer dev` 在本地运行整个应用并用 `prisma-composer log` 跟踪其日志，用 `prisma-composer deploy`（stage、destroy）部署。适用于构建 Prisma App、连接服务依赖、添加 Postgres 数据库、添加定时任务 / blob 存储 / 事件流 / 原生 bucket、为已组合的服务编写测试、在本地运行应用、查看其日志，或部署/销毁环境时。触发词为 "prisma composer"、"@prisma/composer"、"prisma app"、"compute()"、"service.load()"、"module()"、"contract()"、"mockService"、"bootstrapService"、"prisma-composer dev"、"prisma-composer log"、"prisma-composer deploy"、"--stage"、"--fresh"、"--tail"、"prisma-composer destroy"、"prisma-composer-"、"bucket()"。
在 Honeycomb 中调查生产问题的结构化工作流——工具调用顺序（上下文预热、宽泛查询、BubbleUp、链路分析、验证）以及如何在各步骤之间串联结果以定位根本原因。触发语：“investigate production issue”“debug latency spike”“find root cause”“use BubbleUp”“analyze traces”“debug an outage”“why is my API slow”“errors are increasing”“health check”“SLO burning”，或任何调查、调试生产问题的请求。
擅长将 Apache Solr 集合迁移到 OpenSearch 索引。可将 Solr XML/JSON schema 转换为 OpenSearch mapping，并将 Solr 语法（Standard、DisMax、eDisMax）转换为 OpenSearch DSL。提供节点、分片和 JVM 堆的容量规划。提供从 Solr 到 OpenSearch 的认证迁移指南。使用 AWS Knowledge MCP Server 获取准确、最新的 OpenSearch 和 AWS 服务信息。
修复 action-audit 技能发现的 GitHub Actions action 问题。针对每种 action 类型应用相应的修复——对内部 `bitwarden/` action 使用 `@main` 引用、对外部 action 使用带内联版本注释的完整 SHA，或直接替换——在选定的仓库中执行并创建草稿 PR。使用本技能前请先运行 action-audit 技能以识别问题。<example> 用户：去修复审计中发现的未固定版本的 action 操作：触发 action-remediate 以应用修复并创建 PR </example> <example> 用户：在那些仓库中把 tj-actions/changed-files 替换为安全版本 操作：触发 action-remediate 以替换该 action 并创建 PR </example>
通过 `TelemetryMiddleware`（`ag2.middleware.builtin`）为 AG2 `Agent` 添加 OpenTelemetry 追踪。为完整回合、每次 LLM 调用、每次工具执行和每次人工输入请求发出 span，遵循 OpenTelemetry GenAI 语义约定。兼容任何 OTLP 后端——Jaeger、Grafana Tempo、Datadog、Honeycomb、Langfuse。当用户需要生产级追踪、延迟分析、token 用量归因，或将遥测接入现有可观测性栈时使用。
arkcli 模型查询与基础模型服务激活能力：列出、搜索、获取火山公共基础模型详情，以及用户明确要求的开通/激活模型服务（`arkcli models activate`）；Volc 还支持 TTFT/TPOT 性能排名、延迟趋势和输入长度对比。激活已有基础模型服务不等于部署/创建 Endpoint，不得转成 `+deploy`。优先使用产品命令 `arkcli models ...`，而不是直接调用 Raw API。反触发：用户的最终目标是创建 / 部署 Endpoint 时，本 skill 承担有界的只读候选查询，owning skill 由创建路径确定：普通产品创建走 arkcli-deploy；用户显式要求 raw CRUD / CI / 无守卫的 `infer endpoint create` 走 arkcli-infer-endpoint。候选首先执行 `models search ... --size 10 --format json`；成功完整结果直接复用，空结果与捕获缺损按 reference 有界恢复，并把实时返回的 `name` 与非空 `primary_version` 组合成可直接传给 `--model` 的完整 ID，不能拉全量清单、把裸家族名当可部署 ID，或逐候选追加 `models get`。注意：查询/管理账号下自传或精调的自定义模型（`cm-xxx`）走 arkcli-custommodel。
提供 Azure Anyscale On Azure 开发方面的专业知识，包括限制和配额、安全、配置、集成与编码模式以及部署。在将 AKS 注册为 Anyscale 云、配置 ACR 镜像、启用 Private Link/RBAC、基于 ARM 的部署、区域检查及其他 Azure Anyscale On Azure 开发任务中使用。不适用于 Azure Databricks（使用 azure-databricks）、Azure Kubernetes Service (AKS)（使用 azure-kubernetes-service）、Azure Machine Learning（使用 azure-machine-learning）或 Azure HDInsight（使用 azure-hdinsight）
Azure Application Network 开发的专家知识，包括决策和配置。适用于启用 App Network 日志、Azure Monitor 指标、AKS/App Gateway 版本管理或升级兼容性等 Azure Application Network 相关开发任务。不适用于 Azure Virtual Network（请使用 azure-virtual-network）、Azure Virtual Network Manager（请使用 azure-virtual-network-manager）、Azure Networking（请使用 azure-networking）、Azure Application Gateway（请使用 azure-application-gateway）。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。