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
审计容器镜像、Dockerfile 和 Kubernetes 清单，检查配置错误、权限过高、机密泄露和运行时风险。用户提及“容器安全”“Docker 安全”“Dockerfile 审计”“Kubernetes 安全”“K8s 安全”“Pod 安全”“容器加固”“kubectl 审计”“镜像扫描”“distroless”“无 root 容器”“Pod 安全策略”“Pod 安全标准”“PSS”“网络策略”“OPA Gatekeeper”“Kyverno”“运行时安全”，或需要检查容器或编排安全时使用。
通过 MCP 使用 PostHog APM（OpenTelemetry span）数据调查分布式应用性能。适用于用户询问服务跟踪、缓慢的 HTTP/数据库 span、错误 span、错误率趋势或峰值、延迟分布、跟踪 ID 或 span 属性；不适用于 AI 可观测性跟踪或产品日志。使用 posthog:apm-service-health、posthog:query-apm-spans、posthog:apm-trace-get、posthog:apm-spans-sparkline、posthog:apm-services-list、posthog:apm-attributes-list 和 posthog:apm-attribute-values-list。
生成预防性 Well-Architected 防护措施，包括 AWS Config 规则、Service Control Policies、权限边界、CloudWatch 警报和 IaC 策略检查（CDK Aspects、cfn-guard、OPA/Sentinel），并可选生成治理指导文档，帮助工作负载持续遵循 Well-Architected 最佳实践，而非只接受一次评估。用户希望在 CI 中强制执行最佳实践、防止不安全或不合规配置发布、检测配置漂移、将 Well-Architected 评审中的修复措施编为持续控制，或为 AI 编码 Agent 记录常驻指导文件时使用。
Azure Monitor 开发方面的专业知识，涵盖故障排查、最佳实践、决策制定、架构与设计模式、限制与配额、安全、配置、集成、编码模式和部署。适用于配置 AMA/DCR 管道、Log Analytics、App Insights、Container/VM 监控或 Prometheus/OpenTelemetry，以及其他 Azure Monitor 相关开发任务。不适用于 Azure Network Watcher（使用 azure-network-watcher）、Azure Service Health（使用 azure-service-health）、Azure Defender For Cloud（使用 azure-defender-for-cloud）或 Cost Management（使用 azure-cost-management）。
为 Web、后端和全栈系统规划并审查发布执行：预览发布、从预发布环境晋升至生产环境、发布策略、部署后验证、回滚响应以及发布加固清单。当系统已可构建，而主要任务是安全地发布或恢复发布、选择预览/晋升/金丝雀/回滚路径，或通过健康检查和签核收紧部署门禁时使用。CI 工作流和发布任务的编写也归此技能负责。将机器/运行时设置转交给 `system-environment-setup`，长期遥测设计转交给 `monitoring-observability`，Vercel 专属操作转交给 `vercel-deploy`。
创建并配置 Render Key Value（兼容 Redis 的 Valkey 8）实例，用于缓存、会话存储和作业队列。适用于用户需要 Key Value、使用 Redis 或 Valkey、需要缓存、会话存储或作业队列后端，或需要配置 maxmemory 策略、ipAllowList、连接字符串或内部与外部访问时。触发词：Key Value、Redis、Valkey、cache、session store、REDIS_URL、maxmemory、ipAllowList、allkeys-lru、noeviction。
当用户想将调用 OpenAI、Gemini/Google AI 或 Anthropic API 的代码迁移到 Amazon Bedrock 时使用——仅重写模型／SDK。端到端流程：评估代码库、重写 SDK 调用、根据 Bedrock 评估输出质量，并交付可直接合并的 git 分支。另有仅访问模式，可检查或启用特定模型的 Bedrock 访问权限（例如“申请在 Bedrock 上使用 Claude”“要启用哪些模型”），不涉及代码迁移；该模式会逐一检查模型并引导完成相应访问步骤，然后停止。不适用于 Agent 运行时选择或 Agent 迁移规划（请使用 agent-advisor），也不适用于单独的成本估算或仅基础设施迁移。完整迁移要求同时安装 gcp-to-aws 或 azure-to-aws（两者都存在时优先使用 gcp-to-aws）；仅访问模式无需安装这两个技能。
发布、升级和部署 Sui Move 包。用户需要发布包、升级已发布的包、部署到多个网络、序列化多重签名签署所需的交易、运行本地 Sui 网络（localnet）、准备 Mainnet 发布、监控生产部署或调试 dry run 失败时使用。用户询问 sui client publish、sui client upgrade、UpgradeCap、升级策略、Published.toml、--serialize-output、localnet、mainnet 发布检查清单、gas 估算、多重签名发布、生产监控、回滚、事件响应、devInspectTransactionBlock 或 --dry-run 时也使用。
面向初创公司的 AWS 架构建议，适用于非 Agent 工作负载，并根据公司阶段（从尚未产生收入到 B 轮及以后）、团队规模、资金 runway 和抵扣额度进行调整。不适用于 AI Agent：在 AWS 上部署 AI Agent、选择其运行时或设计任何 Agent 架构，应使用 agent-advisor。创始人需要建议而非代码修改时使用：选择服务、规划或审查架构、充分利用抵扣额度并控制成本，或为融资和技术尽职调查准备架构。如需通过交互式探索流程搭建架构并写入代码库，请使用 start-building-for-startups。以下情况请勿使用：编写或搭建代码；查询 AWS Activate、项目或抵扣额度的事实信息（参见 knowledge-base-for-startups）；获取单条可复制粘贴的提示词（参见 prompt-library-for-startups）；或咨询 GCP-to-AWS、Azure-to-AWS、Heroku-to-AWS 等迁移需求（参见迁移技能：`gcp-to-aws`、`azure-to-aws`、`heroku-to-aws`、`llm-to-bedrock`）。
将工作负载从 Microsoft Azure 迁移到 AWS。触发场景：从 Azure 迁移、Azure 到 AWS、将 AKS 迁移到 EKS、将 App Service 或 Azure VM 迁移到 AWS 计算服务、将 Azure SQL 或 Azure Database 迁移到 RDS、将 Cosmos DB 迁移到 DynamoDB、将 Azure OpenAI 迁移到 Bedrock、估算 Azure 工作负载的 AWS 成本、假设情景研讨会。执行 6 阶段流程：从 Terraform、实时 `az` CLI、客户提供的 Resource Discovery for Azure（RDfA）报告和应用代码中发现 Azure 资源，然后进行澄清、设计、估算、可选的重新定价、生成产物并收集反馈。澄清是设计、估算和生成阶段的前置关卡；估算后的关卡中，生成阶段为可选。Bicep/ARM 发现尚未实现；仅包含 Bicep/ARM 的工作区会停止。尚未实现 Azure Cost Management 账单导出发现。不要用于：GCP（参见 gcp-to-aws）或 Heroku（参见 heroku-to-aws）迁移、一般 AWS 架构建议（参见 architect-for-startups）、从 AWS 反向迁移到 Azure，或 Azure 到 Azure 重构。
将工作负载从 Google Cloud Platform 迁移到 AWS，也支持将来自任何提供商的 AI 和 Agentic 工作负载迁移。触发词：从 GCP 迁移、GCP 到 AWS、离开 Google Cloud、将 Terraform 迁移到 AWS、将 Cloud SQL 迁移到 RDS、将 GKE 迁移到 EKS、将 Cloud Run 迁移到 Fargate、将 App Engine 迁移到 Elastic Beanstalk、从 OpenAI 迁移到 Bedrock、离开 OpenAI、从 ChatGPT API 切换到 AWS、从 Gemini 迁移到 Bedrock、将 LangChain 迁移到 Bedrock、将 LangGraph 迁移到 AWS、将 Agentic 工作负载迁移到 AWS、将 AI 工作负载迁移到 AWS、将我的 AI 应用迁移到 AWS。运行 6 阶段流程：从 Terraform、应用代码或账单导出中发现 GCP 资源，然后澄清需求、设计方案、估算成本、生成工件并收集反馈。必须先完成澄清，才能进行设计、估算或生成。不要用于：Azure 迁移（参见 azure-to-aws）、本地部署迁移、从 AWS 反向迁移到 GCP、没有迁移意图的一般 AWS 架构建议，或 GCP 到 GCP 的重构。
Alibaba Cloud Resource Center——全球资源清单、搜索与统计技能。提供跨区域、跨产品和跨账户的资源清单、搜索及统计分析功能。还支持启用和禁用 Resource Center 服务。触发词："resource center"、"resource search"、"resource inventory"、"resource statistics"、"cross-account resource"、"global resource"、"resource count"
提供 Drupal 的 DDEV 本地开发模式，包括 ddev 命令、.ddev/config.yaml、数据库导入/导出和快照、通过 ddev 使用 Drush 和 Composer、Xdebug、本地 Solr、Mutagen 性能优化，以及从 Docker、Mutagen 和路由器故障中恢复。运行 ddev start/restart/exec/drush/composer、编辑 .ddev/config.yaml、导入数据库或创建快照、排查 DDEV 容器运行缓慢或卡住，或在 Docker 崩溃后恢复本地环境时使用。
由 AWS 精选的 AI 编码 Agent 可复制粘贴提示词（MVP 脚手架、在 Bedrock 上使用 Claude 的 RAG 聊天机器人、安全基线评估、成本异常检测、GPU 配额申请、EKS 部署、Well-Architected 审查等），以及可下载和安装的 Agent（Multi-Account Transition Advisor、Bill Shock Preventer、Service Quota Agent、Bedrock Model Availability Agent、AWS DB Advisor）。用户询问如何使用 AWS 提示词、请求用于 AWS 某项任务的提示词，或需要用于多账户、成本监控、配额管理、Bedrock 模型可用性或数据库选择的可安装 Agent 时使用。对于迁移需求（GCP 到 AWS、Azure 到 AWS、OpenAI/Gemini 到 Bedrock），转到此插件中的迁移技能（`gcp-to-aws`、`azure-to-aws`、`heroku-to-aws`、`llm-to-bedrock`）。以下情况不要使用：有关 AWS Activate、计划或积分的事实性问题、学习文章、示例架构，或不在附带的 `references/prompt-library/` 目录树中的提示词。
将工作负载从 Heroku 迁移到 AWS。触发词：migrate from Heroku、Heroku to AWS、move off Heroku、migrate Heroku Postgres to RDS、migrate Heroku Redis to ElastiCache、migrate Heroku Kafka to MSK、migrate dynos to Elastic Beanstalk、migrate dynos to Fargate、migrate Heroku Private Space、Heroku to ECS、leave Heroku、what-if workshop、compare migration scenarios、workshop mode。按 6 个阶段执行：通过已认证的 Heroku CLI（只读，需征得同意）实时发现 Heroku 资源，和／或从 Terraform、Procfile/app.json 及账单导出文件中发现资源；随后进行澄清、设计、成本估算、生成产物并收集反馈。必须先完成澄清，才能进行设计、估算或生成。估算后可选的假设分析研讨会会重新计算不同区域／HA／计算／Graviton 方案的价格。以下情况请勿使用：GCP 迁移（参见 gcp-to-aws）、Azure 迁移（参见 azure-to-aws）、从 AWS 反向迁移到 Heroku、没有迁移意图的一般 AWS 架构建议，或 Heroku 到 Heroku 的重构。
交互式需求探索与实现工作流：通过选择题收集需求（意图、范围、约束、偏好），扫描代码库以推断现有信息，然后直接在项目中编写 AWS 架构脚手架和实现。用户希望在 AWS 上构建新应用、搭建项目脚手架，或扩展/重构现有项目时使用——适用于需要先进行结构化需求探索、再修改代码的任务，而非一次性查询。不适用于：查询 AWS Activate、计划或额度的事实信息；要求提供单条可复制粘贴的提示词；非 AWS 架构工作；不涉及代码修改的架构建议（参见 architect-for-startups）；以 AI Agent 为核心的新想法，如运行时选择、Agent 架构或 Agent 概念验证（参见 agent-advisor）；或迁移现有 GCP/Azure/Heroku 工作负载、重写 LLM SDK（参见 gcp-to-aws / azure-to-aws / heroku-to-aws / llm-to-bedrock）。
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。