Skills
收录 96,770 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引，复制一行命令即可安装。
云与 DevOps
在当前仓库中生成一个共享 devcontainer（Ubuntu 基础镜像、Node、GitHub CLI、一个持久化配置卷）——所有 AI 命令行工具都安装进这同一个容器，各自通过其四个配套的 setup-<tool>-devcontainer skill 独立添加——并可选叠加用于 Agent 驱动的 git push 和签名提交的 SSH 部署密钥/签名密钥自动化，以及可选的默认拒绝网络出站防火墙（iptables+ipset，允许列表来自 Network Manifest）。当用户想为仓库添加 devcontainer、为现有 devcontainer 添加 SSH 密钥自动化、限制 devcontainer 的出站网络，或将 Local Checkout 连接到真实的 GitHub 仓库时使用。不用于添加 AI 命令行工具本身——请在完成本 skill 之后运行相应的 setup-<tool>-devcontainer skill。
在处理 Terragrunt 基础设施配置时使用此技能。触发场景包括：- 从零搭建新的 Terragrunt 基础设施目录 - 创建或管理 Terragrunt stack（terragrunt.stack.hcl）- 创建封装来自其他仓库的 OpenTofu 模块的 unit - 配置带有 root.hcl 层级的实时基础设施仓库 - 设置远程状态后端（带原生锁文件的 S3 或 DynamoDB 锁定）- 通过跨账户角色假设进行多账户/多环境部署 - 处理经典的 Gruntwork 风格实时仓库（account/region/env 层级、_envcommon include）- 将单体 Terraform/OpenTofu 仓库（terralith）迁移到 Terragrunt - 探查或审计现有 Terragrunt 仓库（find、list、dag graph）- 连接 unit 依赖（values 模式或 autoinclude 块）- 使用 Content Addressable Store（CAS、update_source_with_cas）加速 clone/fetch，或让目录 stack 自包含
集成、搭建脚手架、配置、迁移、诊断、分析性能并部署 Platformatic Watt 应用。适用于添加 Watt、配置 watt.json 或 watt.config.*、多应用工作区、服务、数据库、网关、wattpm 命令行命令、可观测性、计划任务、CMS 集成、性能分析、Docker、Kubernetes 和云部署。根据已安装版本的功能，涵盖 Next.js、Nuxt、Nitro、React Router、TanStack Start、Vite、Express、Fastify、Koa、Remix、Astro、NestJS、PHP、WordPress 和 Laravel。
为 AWS 应用集成 Amazon Location Service API。当用户希望添加地图（交互式 MapLibre 或静态图片）；将地址地理编码为坐标或将坐标反向地理编码为地址；计算路线、行程时间或服务区域；通过文本搜索、附近搜索或自动补全建议查找地点和商家；获取包含营业时间、联系方式和地址的地点详情；使用地理围栏监控地理边界；或追踪设备位置时，使用此技能。涵盖身份验证、SDK 集成以及 Amazon Location Service 的全部功能。
homelab 的架构评估标准与技术规范。预加载到 designer Agent 中，以使设计决策建立在既定模式与原则之上。使用时机：(1) 评估拟新增的技术，(2) 审查架构决策，(3) 评估技术栈对新组件的适配度，(4) 比较实现方案。触发词：“architecture review”“evaluate technology”“stack fit”“should we use”“technology comparison”“design review”“architecture decision”
使用 Agents SDK 在 Cloudflare 上构建 AI Agent，具备状态管理、实时 WebSocket、定时任务、工具集成和聊天能力。生成可部署到 Workers 的生产级 Agent 代码。使用场景：用户想要"构建 Agent"、"AI Agent"、"聊天 Agent"、"有状态 Agent"，提到"Agents SDK"，需要"实时 AI"、"WebSocket AI"，或询问 Agent 的"状态管理"、"定时任务"或"工具调用"。
涵盖用于分布式深度学习训练和 I/O 的 DeepSpeed：ZeRO 优化阶段、流水线并行、FP16/BF16/FP8 训练、1-bit Adam、稀疏注意力，以及用于 NVMe 存储与主机或 GPU 张量间快速传输的 DeepNVMe（aio_handle、gds_handle、async_io 和 gds 运算符、ds_nvme_tune、ds_report）。在为大模型训练配置 ZeRO 阶段、启用混合精度或 1-bit Adam、使用 ZeRO-Infinity 将参数或优化器状态卸载到 NVMe、通过 DeepNVMe 阻塞或非阻塞调用读写张量文件，或调整块大小、队列深度和并行度等 NVMe I/O 设置时使用。不适用于不使用 DeepSpeed 的纯 PyTorch DistributedDataParallel。
关于 Microsoft Entra 工作负载身份的指南——托管标识、服务主体和工作负载身份联合。涵盖系统分配与用户分配的托管标识、联合凭据（GitHub Actions、Azure DevOps、Kubernetes、其他 OIDC 颁发者）以消除机密、Workload Identities Premium（针对工作负载的条件访问、风险检测、生命周期审查）、凭据卫生（联合可用之处不使用客户端机密）、最小权限 RBAC，以及与 Defender for Cloud / Microsoft Entra Permissions Management 的集成。WHEN：托管标识、系统分配标识、用户分配标识、服务主体强化、工作负载身份联合、GitHub OIDC 到 Azure、Azure DevOps OIDC、AKS 工作负载身份、消除客户端机密、联合凭据、Workload Identities Premium、针对工作负载的条件访问、非人类身份治理、NHI、应用注册强化。DO NOT USE 用于用户/人类身份（使用 entra-id）、跨云权限发现（使用 entra-permissions-management）或端到端 NHI 治理（使用 agent-identity-governance）。
提供全面的 Google Cloud Platform（GCP）指导，涵盖 Compute Engine、Cloud Storage、Cloud SQL、BigQuery、GKE（Google Kubernetes Engine）、Cloud Functions、Cloud Run、VPC 网络、负载均衡、IAM、Cloud Build、基础设施即代码（Terraform、Deployment Manager）、安全配置、成本优化以及多区域部署。产出基础设施代码、部署脚本、配置指南和架构设计。在部署到 Google Cloud、设计 GCP 基础设施、迁移到 GCP、配置 GCE 实例、设置 Cloud Storage、管理 Cloud SQL 数据库、使用 BigQuery、部署到 GKE，或用户提到 "Google Cloud"、"GCP"、"Compute Engine"、"Cloud Storage"、"BigQuery"、"GKE"、"Cloud Run"、"Cloud Functions"、"VPC"、"Cloud SQL" 或 "Google Cloud Platform" 时使用。
使用 HuggingFace Accelerate（Accelerator 类、accelerate config、accelerate launch）封装现有的 PyTorch 训练脚本，使同一份代码可在 CPU、单 GPU、多 GPU、多节点、TPU 或 Apple MPS 上运行。涵盖设备放置、FP16/BF16/FP8 混合精度、梯度累积、分布式检查点，以及在 DDP、DeepSpeed ZeRO、FSDP 和 Megatron 后端之间切换。适用于将单 GPU 脚本转换为多 GPU、启用混合精度、配置 DeepSpeed ZeRO 或 FSDP，或设置梯度累积；也适用于需要让同一脚本在不同硬件上运行的情况。不适用于大量使用回调的训练循环（使用 PyTorch Lightning），也不适用于带超参数调优的多节点编排（使用 Ray Train）。
交互式设置指南，介绍如何在项目中使用 Infisical 作为密钥管理工具。帮助用户将 Infisical 集成到本地开发（CLI）、Docker 容器（构建时和运行时注入密钥）、CI/CD 流水线（GitHub Actions、GitLab CI）、Kubernetes（Operator + CRDs）以及应用代码（全部 9 个 SDK：Node.js、Python、Go、Java、.NET、Ruby、PHP、Rust、C++）。同时讲解 13 种机器身份认证方式的选择与配置（Universal、Token、Kubernetes、GCP、AliCloud、AWS、Azure、TLS Cert、OCI、OIDC、JWT、LDAP、SPIFFE）。当有人问到以下内容时请使用此技能：使用 Infisical、注入密钥、infisical run、infisical init、将应用连接到 Infisical、Docker 密钥、Kubernetes secrets operator、机器身份设置、SDK 初始化、CI/CD 密钥注入，或“如何把密钥放进我的应用”。不适用于：Kubernetes Operator 的 CRDs（infisical-kubernetes-operator）、将密钥渲染为文件（infisical-agent）、向外推送密钥（infisical-secret-syncs），以及人工 SSO 登录（infisical-sso）。
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。