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收录 98,639 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。
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使用 macOS 安装程序在 macOS 机器上安装 Datadog Agent，默认启用基础设施指标、日志和 APM 跟踪数据接收，并可选启用实时进程、APM 埋点、自定义标签和服务管理。用户希望在 Mac 上安装 Datadog Agent、在 macOS 上设置 Datadog，或使用 Datadog 监控 macOS 开发机或 CI 机器时使用。不适用于在 Linux、Windows、Docker 或 Kubernetes 上安装 Agent（请使用 dd-agent-install-linux、dd-agent-install-windows、dd-agent-install-docker 或 dd-agent-install-kubernetes），也不面向托管云主机群。需要有效的 API key 和 application key；如果缺少，请先运行 `dd-account-setup`。
在 Windows Server 主机（单台机器或机群）上安装 Datadog Agent，支持云端部署（AWS Systems Manager、GCP VM Manager、Azure Run Command）、MSI 属性、FIPS、自定义标签和高级配置。默认启用基础设施指标、日志和 APM 跟踪接收。适用于用户希望在 Windows 服务器上安装 Datadog Agent、将 Datadog 部署到 Windows VM，或在 Windows Server 2022 或其他 Windows Server 版本上设置 Datadog Agent 的情况。不在 Linux、macOS、Docker 或 Kubernetes 上安装 Agent（请使用 dd-agent-install-linux、dd-agent-install-macos、dd-agent-install-docker 或 dd-agent-install-kubernetes），也不会连接云服务商集成。需要拥有有效 API 密钥和应用密钥的 Datadog 账户；如果缺少密钥，商业站点请先运行 `dd-account-setup`，政府站点则直接提供密钥。
通过在用户选择的存储桶上配置 S3 Inventory，并使用 DataDog/storage-management-datadog/aws Terraform 模块预配目标存储桶、目标存储桶策略、Datadog 读取策略和 Storage Management 同步，为 AWS S3 设置 Datadog Storage Management。支持多区域和 SSE-KMS 目标，并可选配置 S3 访问日志。适用于用户希望为 S3 存储桶设置 Storage Management、在 Datadog 中监控 S3 存储，或启用 S3 存储管理的情况。不会将新的 AWS 账户连接到 Datadog，也不会部署 Datadog Forwarder Lambda（该功能为 `dd-aws-log-forwarding`）。需要已有的基于角色的 Datadog AWS 集成；如果缺少，请先运行 `dd-aws-integration`。
为 AWS RDS 上的 PostgreSQL 设置 Datadog Database Monitoring（DBM）：在实例的参数组中启用 pg_stat_statements，然后通过 CloudFormation 部署托管 Agent、通过 Terraform 配置 Agent，或配置现有 Agent，并设置只读的 datadog 监控用户。用户希望为 RDS Postgres 数据库设置 Database Monitoring、监控 Postgres RDS 实例的查询性能、在 RDS 上为 Postgres 启用 DBM，或使用 Terraform 设置 RDS Postgres 数据库的 DBM 时使用。不支持 Aurora、RDS Multi-AZ DB 集群或只读副本（应引导用户使用源写入实例或查看 DBM 文档），也不为其他数据库引擎设置 DBM。需要包含该实例的 AWS 账户已配置 Datadog AWS 集成；如果尚未配置，请先运行 `dd-aws-integration`。
为 GCP 设置 Datadog Cloud Cost Management：启用 BigQuery 和 BigQuery Data Transfer API，引导用户将 Cloud Billing 详细用量导出到 BigQuery，然后使用 Terraform 配置 GCS 存储桶和 Datadog 文档中为 Datadog 服务账户预定义的 IAM 角色绑定，并通过 datadog_gcp_uc_config 注册成本配置。用户希望跟踪 GCP 云成本、为 Datadog 设置 GCP 账单导出，或设置 GCP 的 Cloud Cost Management 时使用。不创建 GCP 集成或 Datadog 服务账户本身。需要已有 Datadog GCP 集成；如果尚未配置，请先运行 `dd-gcp-integration`。
使用 Terraform 设置 GCP 日志转发到 Datadog。创建运行 Google 的 Cloud_PubSub_to_Datadog 模板的 Dataflow 流水线，通过 Pub/Sub 主题和订阅接收所选项目和/或文件夹的日志接收器数据，并配置死信队列、GCS 暂存存储桶，以及保存专用 Datadog API 密钥的 Secret Manager。适用于用户希望将 GCP 日志转发到 Datadog、设置 GCP 日志转发，或将 Cloud Logging 发送到 Datadog 的情况。不会创建 GCP 集成，也不会设置指标收集。需要 Datadog GCP 集成；如果缺少，请先运行 `dd-gcp-integration`。
将产品、功能或创意制作成风格不限的一分钟成品解说视频：包含脚本（吸引点、优势、快速教程、试用）、以语音内容为时间基准的旁白、根据同一时间基准绘制并以 2× 逐帧渲染的 HTML 场景，以及通过 MCP 在 Fil 的视频编辑器中进行剪辑，添加字幕、音乐、音效和章节。风格作为输入，可从用户网站或指定风格读取，因此同一部视频可采用任意字体、颜色、圆角和动效。画面比例也是输入（4:3、16:9、1:1、9:16）。默认不使用摄像头：由旁白引导，场景铺满画面；如要求使用摄像头，则添加录制区域、基于关键帧的布局和提词器。适用于用户想制作解说视频、功能视频、产品演示、入门引导视频、工作原理视频或发布视频，想采用自己的品牌风格，或希望无需拍摄即可制作视频。
诊断 Mac（尤其是同时运行 Claude Code、其他 AI 编码工具或多个基于 Electron 的 IDE 的 Mac）因内存压力和交换空间抖动而变慢、卡住或冻结的原因。涵盖读取实际交换空间和内存数值、查找 MCP 服务和插件进程的资源膨胀、发现孤立或重复的后台进程、安全清理可重新生成的缓存，以及识别被终止的进程因受其他程序监管而不断重启的情况。用户表示 Mac/MacBook 变慢、卡顿、卡住、冻结、“占用太多内存”或“内存压力很高”，或要求查找、停止、终止占用 RAM 或 CPU 的进程时使用。本 Skill 中的所有修复均可撤销（停止、终止、禁用、清除缓存），不会删除或卸载任何内容，并会在执行前明确说明。
通过 `orca` CLI 管理 Orca 管理的 worktree、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、产物、技能共享、worktree 评论以及 Orca 内嵌浏览器。用户提到“$orca-cli”“Orca worktree”“child worktree”“spawn codex/claude in a worktree”“read/wait/send Orca terminal”“handoff”／“handover”／“give this to another agent”“Orca browser”“orca artifacts”或“share skills”时使用。涉及 Orca 状态时，优先于直接使用 git worktree、临时 PTY 或 Computer Use。仅当可见窗口需要 GUI 控制，且 CLI、文件系统或 API 无法完成时，才使用 Computer Use。
通过 Headless 360 (H360) MCP 工具 discover、describe、dispatch_readonly 和 dispatch 读取组织状态并更改 Setup。存在 H360 工具且问题需要查询组织状态，而非由技能或 sf 命令读取时使用：包括 Setup 设置、功能或许可证访问权限、组织专属限制、健康检查、版本更新，以及 H360 设置和错误（401、403、404、ROUTE_NOT_FOUND、INVALID_ARGUMENT）。以下情况不要触发：记录、SOQL、架构、sf org list limits 中的限制、部署或插件相关问题。
提供与音乐剪辑的定格动画风格视频规则、Remotion 辅助工具和音频脚本，并默认建议使用 Remotion 制作。有意保持低帧率，每个八分音符对应一个姿势。画面在小节线上开始，点击声落在底鼓和军鼓处，并指导何时跳过一个节拍。制作或审查定格动画、低帧率、节拍同步或音乐同步视频时使用。也适用于将视频剪辑到歌曲节奏、Remotion 配乐宣传片、按 BPM 编排的合成、节拍器或点击音轨、与节拍同步的动态文字，以及网页上与节拍器同步实时播放的场景。内容涵盖测量歌曲速度、小节和段落变化，并决定剪切、点击声、停顿或转场的位置。
迁移 AI/LLM 工作负载到 Amazon Bedrock 时，与源云无关的需求收集步骤。适用于用户已有符合此约定的云服务商无关 ai-workload-profile.json（schema_version 1.0，包含 ai_sources[] 和 gateways[]），并希望验证文件并回答 AI 迁移问题的情况。支持 OpenAI（直接接入或 Azure OpenAI）、Anthropic、Google/Gemini 和 OpenRouter 网关配置文件，无需安装基础设施 Skill。本版本在 Clarify 阶段结束，不会扫描代码、设计、估算或生成产物。从源代码进行完整 AI 迁移时使用 llm-to-bedrock；基础设施迁移使用 gcp-to-aws、azure-to-aws 或 heroku-to-aws。
恢复被 C3RB3R / Cerber 系勒索软件（文件后缀 .L0CK3D、勒索信 read-me3.txt）加密的群晖（Synology DSM）或其他 Btrfs NAS 上的数据，无需密钥：利用 Btrfs 写时复制留下的旧 extent 逐字节还原原文件，并用 Btrfs 校验和逐块证实。覆盖 CoW / NoCOW 判定、子卷快照代数（lastsnap）效应、extent 树精确重组、大文件跨 extent 推测、统计、导出、验证和报告。只要用户提到 NAS / 群晖 / 黑群晖 被勒索、.L0CK3D、read-me3.txt、C3RB3R、Btrfs 文件被加密想恢复、"没有备份没有快照怎么救"，即使没提 Btrfs 或 extent，也应使用本 skill。Use for ransomware recovery of .L0CK3D files on Synology/Btrfs volumes without the key.
将 git 工作区中的更改整理为规范的 Conventional Commits：阅读差异、运行仓库自身的检查、按路径暂存、将无关更改拆分为独立提交、撰写提交信息，并验证提交结果。适用于：（1）用户希望提交、保存进度、记录 WIP 或完成任务收尾；（2）工作区混有应拆分为不同提交的无关更改；（3）更改破坏了现有用法，需要让发布工具识别；（4）用户提到：commit、commit this、commit my changes、save progress、WIP commit、conventional commit、commit message、git add、staged、untracked、BREAKING CHANGE、feat!、Co-Authored-By、pre-commit hook、“split this into commits”。包含避免将密钥和构建输出纳入提交的暂存规则、供 `bumpv` 读取以选择 MAJOR 版本的破坏性更改标记、钩子与 amend 规则，以及提交后检查，确保没有加入归属说明 trailer。适用于任意 git 仓库和技术栈；以仓库自身的检查和约定为衔接点。不是发布工具、变更日志编写工具，也不处理推送或拉取请求流程。
在 Docker 主机上安装 Datadog Agent，支持独立 Docker（Linux 或 Windows）或 Docker Compose，默认启用基础设施指标、容器日志、APM 跟踪接收和 DogStatsD，并可选配置实时进程、标签、主机名、代理和容器筛选。将 API 密钥保存在受限访问的 env 文件中，而不是命令行中。适用于用户在单台服务器上运行 Docker 容器、希望在 Docker 主机上安装 Datadog，或希望通过 Docker Compose 设置 Datadog 的情况。不在 Kubernetes 或 Linux、macOS、Windows 主机上直接安装 Agent（请使用 dd-agent-install-kubernetes、dd-agent-install-linux、dd-agent-install-macos 或 dd-agent-install-windows）。需要拥有有效 API 密钥和应用密钥的 Datadog 账户；如果缺少密钥，请先运行 `dd-account-setup`。
在 Linux 主机上安装 Datadog Agent，支持单台机器或机群，并支持云端部署（AWS Systems Manager、GCP VM Manager、Azure Run Command）、远程配置管理、代理、FIPS、自定义标签和高级配置。默认启用基础设施指标、日志和 APM 跟踪接收器；仅在用户提出要求时启用主机 Single Step Instrumentation（若请求优先使用 SSI，请使用 `dd-apm/linux-ssi` `agent-install`）。适用于用户希望监控 Linux 服务器、在 Ubuntu 或其他 Linux 主机上安装 Datadog Agent，或无需 SSH 即可向 EC2 或其他云 VM 机群部署 Agent 的情况。不在 Windows、macOS、Docker 或 Kubernetes 上安装 Agent（请使用 dd-agent-install-windows、dd-agent-install-macos、dd-agent-install-docker 或 dd-agent-install-kubernetes），也不会连接云服务商集成。需要拥有有效 API 密钥和应用密钥的 Datadog 账户；如果缺少密钥，请先运行 `dd-account-setup`。
通过配置 Cost and Usage Report（推荐使用 CUR 2.0，也可使用 Legacy CUR），并使用 Terraform 配置 S3 存储桶、存储桶策略、IAM 读取策略、角色关联和 Datadog 注册，为 AWS 设置 Datadog Cloud Cost Management。用户希望跟踪 AWS 云成本、设置成本和使用量报告、为 AWS 设置 Cloud Cost Management（CCM）、使用 CUR 2.0 设置 CCM，或将 AWS Data Export 连接到 Datadog 时使用。本工具不会将新的 AWS 账户连接到 Datadog，也不会为其他云设置成本管理。需要已有基于角色的 Datadog AWS 集成；如果尚未配置，请先运行 `dd-aws-integration`。
使用 Terraform 设置 AWS 日志转发到 Datadog：在用户的 AWS 账户中部署 Datadog Forwarder Lambda，在 Terraform 状态之外将 Datadog API 密钥写入 Secrets Manager 密钥，避免密钥进入 Terraform 状态，并将转发器 ARN 注册到现有 AWS 集成，使 Datadog 自动订阅 CloudWatch 日志组和 S3 存储桶。适用于用户想要将 AWS 日志或 CloudWatch 日志转发到 Datadog，或设置 Datadog Forwarder Lambda 的情况。不创建 AWS 集成本身，也不设置指标收集。需要 Datadog AWS 集成（datadog_integration_aws_account）；如果缺少，请先运行 `dd-aws-integration`。
使用 Terraform 为 Azure 设置 Datadog Cloud Cost Management。预配（或复用）Storage Account 和 Container，创建实际成本和摊销成本的 Cost Management 导出，通过角色分配授予现有 Datadog 应用注册读取权限，并通过 datadog_azure_uc_config 注册导出；需在手动分区文件步骤前后分两阶段应用。适用于用户希望跟踪 Azure 云成本、为 Datadog 设置 Azure 成本导出，或设置 Azure Cloud Cost Management 的情况。不会创建 Azure 集成或其应用注册/服务主体。需要已有的 Datadog Azure 集成；如果缺少，请先运行 `dd-azure-integration`。
通过 Azure CLI 运行 Datadog 官方 Log Forwarding Orchestrator（LFO）安装脚本，设置自动向 Datadog 转发 Azure 日志。该脚本会部署托管控制平面，自动发现受监控订阅中的资源，并自行配置和扩展日志转发器，无需逐个资源设置诊断设置。用户希望将 Azure 日志或 Azure 资源日志转发到 Datadog，或设置 Azure 日志转发时使用。不生成 Terraform，也不创建 Azure 集成或设置指标采集。需要 Datadog Azure 集成；如果尚未配置，请先运行 `dd-azure-integration`。
设置 Datadog Confluent Cloud 集成：在 Confluent Cloud 中创建 Cloud resource management API 密钥（使用 Confluent CLI 或控制台），向 Datadog 注册账户，发现并注册其 Kafka 集群、连接器、ksqlDB 和 Schema Registry 资源，还可选择添加 Schema Registry 标签和 Cloud Cost Management。适用于用户想要监控 Confluent Cloud Kafka 集群、设置 Datadog Confluent Cloud 集成、将 Confluent Cloud 连接到 Datadog、在 Datadog 中查看 Confluent 指标或监控 Confluent 上的 Kafka 集群。不设置自管理 Kafka 或 Datadog Agent。需要 Datadog API 密钥和应用密钥；如果缺少，请先运行 `dd-account-setup`。
通过在已集成的父租户上启用成本收集，为 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）设置 Datadog Cloud Cost Management——只需在现有租户集成上切换 API 设置，无需 Terraform、存储桶、导出或额外的 IAM 策略。适用于用户希望跟踪 OCI 云成本或要求设置 OCI Cloud Cost Management 的情况。不会创建 OCI 租户集成，也不会预配任何基础设施。需要已有的 Datadog OCI 集成；如果缺少，请先运行 `dd-oci-integration`。
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。