Skills
收录 96,981 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
使用 Volcengine CLI(`ve` 命令)创建和管理 Volcengine 云资源。支持包括 ECS、VPC、CLB、RDS、Redis 等在内的所有 Volcengine 服务。当用户要求创建、查询、修改或删除 Volcengine 上的云资源,提及 `ve` 命令,说出 "volcengine CLI",或描述诸如 "create an ECS instance"、"set up a VPC"、"list security groups"、"allocate an EIP" 之类的基础设施任务时,触发此技能。当中文提示词提及 "火山引擎" 或 "火山" 时也触发(例如 "火山引擎上有哪些 ECS"、"查一下我火山的云服务器"、"火山引擎创建一个 VPC"、"火山的 Redis 实例列一下")。当用户遇到来自 `ve` 命令的错误并需要故障排查帮助时也触发。此外,还可用于 TOS 存储桶/对象操作,tosutil(有时写作 tosutils),Ark CLI / arkcli 的模型发现、推理、生成、端点、微调、计划或用量,以及 TLS(日志服务)/ volclog 的日志搜索、分析、采集、导出或 LogCollector 采集,通过 `ve tosutil`、`ve arkcli` 和 `ve volclog` 实现。
多平台导出的专家模式,包括导出模板(Windows/Linux/macOS/Android/iOS/Web)、命令行导出(无头模式)、平台特定设置(代码签名、公证、Android SDK)、功能标志(OS.has_feature)、CI/CD 流水线(GitHub Actions)和构建优化(缩减体积、剥离调试信息)。用于发布准备或自动化部署。触发关键词:export_preset、export_template、headless_export、platform_specific、feature_flag、CI_CD、build_optimization、codesign、Android_SDK。
用于任务和工作流运维、告警规则创建与管理的 DataWorks 运维中心助手。涵盖故障排查、失败恢复、基线保障、监控和告警。支持周期、手动和触发式任务/工作流(不包括实时/流式任务)。使用 aliyun CLI 调用 dataworks-public OpenAPI(2024-05-18)。触发关键词:查询任务、任务实例、实例日志、工作流、工作流实例、告警规则、运维中心、任务失败、实例状态、上游/下游依赖、重跑、监控告警、自定义监控、告警规则、任务实例、工作流实例、操作日志、基线保障、失败恢复、DataWorks 运维。不要触发:数据源管理、计算资源、资源组、数据开发、MaxCompute 表管理、ECS/RDS/OSS 运维、工作空间成员管理、数据质量、数据血缘、数据预览。
在 Render 的全球 CDN 上部署和配置静态网站,包括构建命令、发布路径、SPA 路由、重定向、自定义标头和 PR 预览。用户需要部署静态网站、设置 React/Vue/Hugo/Gatsby 前端、配置 SPA 回退路由、添加重定向规则、自定义响应标头,或为前端选择静态网站还是 Web 服务时使用。触发词:static site、CDN、SPA、single-page app、React deploy、Vue deploy、Hugo、Gatsby、Docusaurus、Jekyll、staticPublishPath。
为 SigNoz 仪表盘面板编写原始 ClickHouse SQL:用于构建器 UI 无法表达的时序、数值或表格组件查询(自定义连接、窗口函数、对日志正文进行正则提取、超出构建器语法的聚合)。用户明确要求“ClickHouse query”“raw SQL panel”“custom SQL widget”,或描述的 SigNoz 仪表盘面板查询需要构建器无法生成的 SQL 时触发。专用于仪表盘面板 SQL。对于无需放入面板的临时数据探索,请改用 `signoz-generating-queries`。
审计云基础设施(AWS、GCP、Azure)和 PaaS 部署平台(Vercel、Netlify、Heroku、Render、Railway、Fly),检查错误配置、权限过度、陈旧或手动的生产部署以及安全漏洞。适用于用户提到“云安全”“云审计”“AWS 安全”“GCP 安全”“Azure 安全”“IAM 审计”“S3 存储桶”“云错误配置”“云加固”“Vercel 安全”“Heroku 审计”“Render 审计”“PaaS 安全”“生产环境是否从 main 构建”“旧的 vercel.app 仍在运行”“预览部署暴露”“Supabase RLS”,或需要审查云或部署平台安全时。
审计、设计和迁移身份与访问管理,涵盖云提供商 IAM(AWS、GCP、Azure)、身份提供商(Okta、Entra ID / Azure AD、Auth0、Google Workspace)、应用授权(RBAC、ABAC、ReBAC)和联合身份。用户提及“IAM”“identity”“access management”“least privilege”“role design”“SSO”“SAML”“OIDC”“OAuth”“JIT access”“just-in-time access”“break-glass”“service accounts”“RBAC”“ABAC”“privilege creep”“role explosion”“identity governance”“IAM strategy”“identity migration”“Okta”“Entra ID”“Azure AD”“Auth0”“Cognito”,或需要身份顾问级指导时使用。
将当前材料包中的可观测性工作整理成一份监控简报。主要任务是确定服务健康信号、遥测部署、仪表板/告警覆盖、流水线时效性/架构监控或游戏实时运营可见性;在服务可靠性、遥测基础、评审审计、数据/流水线和实时运营模式之间做选择;并确定一个最小实施范围时使用。停机日志根因分析转交给 `log-analysis`,代码级故障隔离转交给 `debugging`,瓶颈调优转交给 `performance-optimization`,部署执行转交给 `deployment-automation`,LLM 专用追踪转交给 `langsmith`,引擎性能分析器解读转交给 `game-performance-profiler`。
当用户询问“单体与微服务如何选择”、如何“拆分服务”、设定“服务边界”、确定合适的“服务粒度”、设计“API 网关 / BFF”、实现“服务发现”或添加“服务网格”,或担心服务“通信过于频繁”/“粒度过细”时,应使用此技能;也适用于团队被推动采用微服务,或在服务之间加入 Kafka“以便扩展”,但模块化单体可能才是正确选择的情况。它提供将系统拆分为服务(或决定不拆分)并连接各服务、使其能够相互发现和调用的方法。只要设计中包含多个服务,或有人打算增加服务,即使用户没有说“微服务”,也应使用。
AWS 上 AI Agent 工作的入口:选择运行时、规划现有工作负载迁移,并构建可执行的 POC——分阶段完成。适用于以下需求:为我的 Agent 选择运行时、比较 AgentCore 与 ECS/EKS/Lambda、比较 AgentCore 与 Lambda MicroVMs、在 AWS 上部署 AI Agent、设计 AWS 上的 Agent 架构、我有一个 Agent 想法该构建什么、将 Agent 移至/迁移至 AWS、制定 Agent 迁移计划、为已在 AWS 上运行的 Agent 添加 AgentCore 服务(memory、gateway、identity、policy、observability)、在 AWS 上使用 Temporal(迁移/运行 Temporal workers、由 Temporal 编排的服务、比较 Temporal Cloud 与可自托管方案)。绝不将 Temporal Workflow 代码改写为 Step Functions。必须至少包含一个 Agentic 组件——纯非 Agent 系统(普通服务、批处理任务、HTTP 端点、非 Agent 的 Temporal Activities)不在范围内,应转至 gcp-to-aws / heroku-to-aws / llm-to-bedrock。不适用于:不涉及 AI Agent 的计算/数据迁移;纯 LLM SDK 重写(使用 llm-to-bedrock);按模型定价。
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。
