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收录 97,222 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
编写可移植的上游 Kubernetes NetworkPolicy YAML —— default-deny-all、DNS egress、命名空间和 Pod 选择器规则 —— 可在任意符合规范的 CNI(如 Calico 或 Cilium)上运行。适用于分段必须保持 CNI 可移植、引入默认拒绝姿态,或在不依赖厂商 CRD 的情况下限制 Pod 与命名空间之间的东西向流量。关键词:NetworkPolicy、default deny、podSelector、namespaceSelector、ingress、egress、CNI portable。不要用于 Calico 专有资源 —— 请使用 implementing-kubernetes-network-policy-with-calico。
帮助 DevOps 工程师端到端配置 mirrord Operator 的 Kafka 队列拆分功能。生成 MirrordSplitConfig 和 MirrordPropertyList Kubernetes CRD YAML(当前资源;MirrordKafkaTopicsConsumer + MirrordKafkaClientConfig 已弃用但仍受支持)、匹配的 mirrord.json split_queues 段(含 message_filter 和 jq_filter),以及 Helm value 指导。当用户提到使用 mirrord 进行 Kafka 拆分、MirrordSplitConfig、MirrordPropertyList、MirrordKafkaClientConfig、MirrordKafkaTopicsConsumer、Kafka 队列/主题拆分、将 mirrord 与 Kafka 配合配置、Kafka Streams 拆分、MSK IAM 认证,或排查 Kafka 拆分会话时,请使用此技能。当出现 queue_type 为 Kafka 的 split_queues,或将 mirrord 连接到 Kafka 集群时也会触发。这是 mirrord 的 Team/Enterprise 功能。
通过其命令行或已连接的 MCP 驱动 OSMO,代表终端用户进行云端机器人计算:检查资源,提交/监控/调试/解释工作流,获取日志和 Grafana/Kubernetes 链接,检查直连数据存储,管理工作流应用,以及设置工作流凭据。只要用户询问 OSMO 池、配额、GPU 或节点,或询问提交、列出、查询、监控或排查工作流——包括失败、PENDING、排队、卡住或镜像拉取受阻的工作流,或要求检查或传输 `s3://...` 之类的直连存储 URI 时使用。当请求明确提到 OSMO 或 `osmo` 命令行,或以其他方式提供明确的 OSMO 上下文(如 OSMO 池、配额、工作流 ID 或存储 URI)时使用。不要仅因“工作流”一词而触发,因为该词在不同宿主环境中含义模糊。不要用于 Kubernetes 管理、服务端 `osmo config` 更改、OSMO 安装/部署、非 OSMO 计算或一般 NVIDIA 硬件问题。
在任何涉及 Supabase 的任务中使用。触发条件:Supabase 产品(Database、Auth、Edge Functions、Realtime、Storage、Vectors、Cron、Queues);客户端库与 SSR 集成(supabase-js、@supabase/ssr)在 Next.js、React、SvelteKit、Astro、Remix 中的使用;认证问题(登录、登出、会话、JWT、cookie、getSession、getUser、getClaims、RLS);Supabase CLI 或 MCP 服务;模式变更、迁移、声明式模式、安全审计、Postgres 扩展(pg_graphql、pg_cron、pg_vector);Supabase 项目上的调试与故障排查(HTTP 错误、Postgres 错误、RLS 意外行为、权限被拒、模式缓存问题、超时、Edge Function 崩溃、Realtime 断连、Storage 失败)以及读取或查询日志(Logs Explorer、ClickHouse)。
完整的 CI/CD 视频处理系统。请在以下情况主动激活:(1) GitHub Actions FFmpeg 设置,(2) GitLab CI 视频流水线,(3) Jenkins 声明式流水线,(4) FFmpeg 缓存策略,(5) Windows runner 变通方案,(6) 启用 GPU 的自托管 runner,(7) 多格式矩阵构建,(8) 制品上传/下载,(9) 视频校验工作流,(10) BtbN/FFmpeg-Builds 集成。提供:YAML 工作流示例、Docker 容器模式、缓存配置、平台专属方案、调试指南。确保:CI/CD 流水线中的视频处理快速可靠。
完整的 Cloudflare Container FFmpeg 系统。以下情况主动激活:(1) Cloudflare Containers 搭建,(2) 边缘原生 FFmpeg,(3) GPU 加速容器,(4) Durable Objects 集成,(5) 用于视频文件的 R2 存储,(6) 容器自动扩缩容,(7) 大文件流式传输,(8) Workers + Containers 架构,(9) 边缘直播中继,(10) Container 与 Workers 对比。提供:Dockerfile 示例、Worker 代码、容器配置、GPU 设置、R2 集成、生产模式。确保:在 Cloudflare 边缘实现支持完整 GPU 的原生 FFmpeg 性能。
通过 REST API,从本地 JSON 清单直接在 Azure AI Foundry 中创建并同步基于提示词的 AI Agent。与只生成本地代码的脚手架技能不同,此技能会在 Foundry 服务本身中注册 Agent,使其可立即被调用。当用户要求在 Foundry 中创建 Agent、同步、部署、注册或将 Agent 推送到 Foundry、更新 Agent 指令,或为新仓库搭建清单和同步脚本时使用。触发词:'create agent in foundry'、'sync foundry agents'、'deploy agents to foundry'、'register agents in foundry'、'push agents'、'create foundry agent manifest'、'scaffold agent sync'。
查询 CloudRobo 资源配额和资源池——列出工作空间级和 Domain 级配额,支持 CCE/ModelArts 隔离(CCE:cpu/memory/gpu,ModelArts:npu),按多条件筛选(type/sub-type/pool-type/usages)列出资源池,并显示含节点级信息(name、status、resources、labels)的资源池详情。为训练、评估和推理工作负载提供算力容量可见性。触发词包括:资源配额查询、资源池查询、资源池列表、资源池详情、配额查询、Domain 配额聚合、CCE 配额、ModelArts 配额、resource quota query, resource pool query, resource pool list, resource pool detail, quota list, Domain quota aggregation, CCE quota, ModelArts quota。
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。
