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云与 DevOps
介绍如何将 Vercel Blob 对象存储（@vercel/blob）集成到 Next.js 及其他 Vercel 应用中：使用 put 进行服务端上传、通过预签名客户端上传令牌进行客户端上传、列出、下载和删除 blob、大文件的流式与分片上传、公有与私有访问、content-type 和缓存设置，以及自动 CDN 分发。适用于向 Next.js 应用添加文件、图片、PDF 或视频上传、处理头像和附件等用户生成内容、构建文件管理功能、从 Cloudflare R2 迁移到 Vercel Blob，或遇到 BLOB_READ_WRITE_TOKEN is not defined、file size limit exceeded、客户端上传令牌失败、文件名冲突、上传超时或 blob 删除失败等错误时。
用于通过 HTTP 存储和读取 blob 的 Walrus publisher 与 aggregator REST API。当用户需要使用 HTTP PUT/GET 请求存储或读取 Walrus blob、从任意编程语言集成 Walrus、配置存储选项（epochs、deletable、permanent、send_object_to），或解析 store/read API 响应时使用。在排查 HTTP API 错误或上传后的 CDN 缓存问题时也使用。quilt HTTP 端点请见 `walrus-quilts` 技能。命令行用法请见 `walrus-cli`。
Walrus 的高层概览：它是什么、如何工作，以及该使用哪个工具。当用户初次接触 Walrus、询问“什么是 Walrus”“Walrus 如何工作”“什么是 blob”，或需要在 CLI、HTTP API、TypeScript SDK 和 Move 集成之间做选择时使用。在解释 Walrus 架构、将 Walrus 与 AWS S3 或 IPFS 比较、解释 publisher/aggregator/upload relay 的区别，或澄清 blob ID 与 Sui object ID 的区别时也使用。这是面向 Walrus 新用户的入门技能。
用于以编程方式存储和读取 blob 的 Walrus TypeScript SDK（@mysten/walrus）。适用于编写与 Walrus 交互以进行 blob 存储、读取或生命周期管理的 TypeScript/JavaScript 代码：WalrusFile API（getFiles、writeFiles）、原始 readBlob/writeBlob API、面向浏览器钱包和可从崩溃中恢复的上传的 writeFilesFlow/writeBlobFlow 分步流程、上传中继和小费、在 Vite 或 Next.js 中加载 WASM，以及在依赖 blob 前验证它。CLI 用法请参阅 `walrus-cli` skill。HTTP API 请参阅 `walrus-http-api` skill。
Azure Monitor 和 Log Analytics 安全侧用法指南 — 设计为 Microsoft Sentinel 和 Defender for Cloud 提供数据的 workspace 策略，选择 analytics、basic 或 auxiliary 日志层级，保留与归档，在摄取前丢弃噪声的表级转换，Data Collection Rules（DCR）和 Azure Monitor Agent（AMA），workspace 拓扑（单一 vs 区域 vs 主权），承诺层级与成本控制，workspace 的客户托管密钥，包括表级 RBAC 的 RBAC，与 Sentinel 的集成（workspace 要求），以及停用旧版 MMA。WHEN：Log Analytics workspace 设计、Azure Monitor 安全数据、Sentinel workspace、日志层级 basic auxiliary、AMA Azure Monitor Agent、DCR data collection rule、摄取转换丢弃列、日志保留归档、workspace CMK、表级 RBAC、日志摄取成本控制。DO NOT USE：Sentinel 检测规则编写（使用 sentinel-detection-engineering）、App Insights 埋点（使用 appinsights-instrumentation）或非安全可观测性。
Cloudflare Browser Rendering 参考，即在 Workers 上通过 @cloudflare/puppeteer 和 @cloudflare/playwright 运行无头 Chrome。涵盖 browser binding、puppeteer.launch、puppeteer.connect 和 puppeteer.sessions、page.goto、page.screenshot、page.pdf、page.evaluate、browser.close 和 disconnect、使用 keep_alive 复用 session、无痕上下文、批量抓取和爬取，以及定价和并发限制。用于截图、从 URL 或 HTML 生成 PDF、抓取或爬取站点、从 Worker 自动化或测试 Web 应用、为 AI 提取页面内容，或排查浏览器超时、并发限制、内存超限错误、不支持 XPath 选择器，或 Cannot read properties of undefined (reading fetch)。
Cloudflare Workers AI 参考文档，介绍通过 env.AI.run() 绑定在无服务器 GPU 上运行 AI 模型。内容涵盖 wrangler.jsonc 中的 AI binding、模型选择（@cf/meta/llama、Flux 和 Stable Diffusion 图像生成、BGE embedding、视觉模型）、流式响应、AI Gateway 缓存、基于 Vectorize 的 RAG、Vercel AI SDK 集成和 OpenAI 兼容端点，以及速率限制、neuron 计费和生产环境检查清单。适用于在 Cloudflare Worker 中实现 AI 推理、在边缘生成文本或图像、配置 Workers AI binding、添加 AI 流式传输、接入 AI Gateway、在 Workers 上构建 embedding 或 RAG，或调试 AI_ERROR、速率限制错误、model not found、model unavailable、token limit exceeded、neurons exceeded、quota exceeded 或流式传输失败时。
部署、启动和更新 Alibaba Cloud Observability MCP Server（阿里云可观测 MCP Server）。当用户提到部署、安装、启动、更新或配置可观测 MCP 服务、阿里云 SLS/CMS MCP 工具，或希望将阿里云监控连接到 AI 编码 Agent 时，使用此技能。当用户说出诸如 'set up MCP server'、'install observability tools'、'deploy aliyun MCP'、'configure SLS MCP' 或 'update MCP server tools' 之类的话时同样触发。
适用于 Cloudflare D1 数据库的类型安全 Drizzle ORM 模式：schema 定义、使用 Drizzle Kit 和 drizzle.config.ts 进行迁移管理、关系与关系查询、连接、预编译语句、用于类事务操作的 D1 batch API，以及 Workers/Wrangler 集成。记录了 12 个已知陷阱，包括 D1 事务错误（不支持 SQL BEGIN）、迁移期间的外键约束失败、Wrangler 下的模块导入错误、缺失 D1 binding、迁移应用失败、schema TypeScript 推断错误、预编译语句缓存、回滚模式、TypeScript 严格模式错误、远程与本地数据库混淆，以及 wrangler.toml 与 wrangler.jsonc 混用。适用于构建 D1 schema、编写类型安全查询、运行或修复 Drizzle 迁移，或遇到 D1_ERROR、BEGIN TRANSACTION、d1 binding 或 schema 推断错误时。
通过 Docker、Docker Compose 或 Electric Cloud 部署 Electric。涵盖 DATABASE_URL（直接连接，而非连接池）、ELECTRIC_SECRET（自 v1.x 起为必需）、用于开发的 ELECTRIC_INSECURE、wal_level=logical、max_replication_slots、ELECTRIC_STORAGE_DIR 持久化、用于池化查询的 ELECTRIC_POOLED_DATABASE_URL、配合 ELECTRIC_DATABASE_USE_IPV6 使用 IPv6、Kubernetes 就绪探针（200 与 202）、复制槽清理，以及 Postgres v14+ 要求。在部署 Electric 或为逻辑复制配置 Postgres 时加载。
如何正确地查询 Honeycomb 中的 OpenTelemetry metrics 数据集。metrics 数据集遵循与 trace/event 数据集不同的规则——许多操作（裸 COUNT、RATE_SUM、RATE_AVG、RATE_MAX、CONCURRENCY）被禁止，时间聚合是自动的，且每个 metric 都有自己的属性。在查询 metrics 数据集（gauge、counter、histogram、sum）、询问时间聚合（RATE、INCREASE、SUMMARIZE、LAST）、查找 metrics 数据集或发现 metric 名称与属性、调试意外的 metrics 查询结果，或查询 CPU、内存、磁盘 I/O、网络统计等基础设施指标时，使用此技能。不要用于指标埋点（使用 otel-instrumentation）、查询名称中含 "metrics" 的 event 数据集，或概念性问题（使用 observability-fundamentals）。
面向 Coralogix 用户的 OpenTelemetry Collector 部署、配置与故障排查。适用于编写或调试 Collector 配置时——`coralogix` exporter（`domain:` 与 `endpoint:`、`${env:CORALOGIX_PRIVATE_KEY}` 括号语法、`coralogix/resource_catalog` 变体）、通用 processor 链、agent → cluster-collector → gateway 拓扑、spanmetrics/tail_sampling/k8sattributes 的位置、组件稳定性检查、数据安全/脱敏路由（包括 `url_sanitizer`、`sanitize_span_name`、`allow_all_keys`，以及针对广域 sanitizer 过度脱敏的前后校验）、spanmetrics 基数保护，以及 Coralogix 专属预设。涵盖 `otel-integration` Helm chart（EKS/GKE/AKS/OpenShift、GKE Autopilot Warden、EKS Fargate）、ECS EC2 daemonset、ECS Fargate sidecar、Linux/Windows/macOS 独立部署、Docker 以及通用安装器。不适用于 OTTL 编写（使用 `opentelemetry-ottl` 技能）或超出配置优先级提示之外的 OpAMP supervisor/Fleet Manager 内部机制。
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。