简化 Kubernetes 部署工作流程，包括容器化、Helm 图表、服务网格配置和生产级 K8s 模式。

构建生产级 Kubernetes 基础设施复杂且容易出错。本技能提供关于集群架构、GitOps 工作流和企业安全模式的专家指导，帮助您加速平台工程工作。

使用生产就绪的网络策略、RBAC 配置和 Pod 安全标准保护您的 Kubernetes 集群。此技能提供全面的模板和纵深防御最佳实践。

手动创建安全的 Kubernetes 清单容易出错且耗时。此技能提供了遵循云原生标准的 Deployment、Service、ConfigMap 和 Secret 模板及最佳实践。

拉取请求修复通常需要多次迭代，因为 CI 失败和审查反馈。此技能自动化整个反馈-修复-推送-等待循环，让您专注于编写代码，同时它负责检查状态、收集反馈和推送修复。

通过生产就绪的模板简化 Istio 服务网格配置，涵盖路由、金丝雀部署、断路器和流量切换。使用经过验证的模式消除试错过程。

使用官方 Projects SDK 简化 Azure 上基于容器的 AI 代理部署。自动化自定义代理环境的配置、扩展和管理，无需手动进行基础设施配置。

设计并实施安全的混合云网络，将您的数据中心连接到 AWS、Azure 和 GCP。此技能提供经过验证的架构模式、基础设施即代码模板以及生产级连接的最佳实践。

获取设计、实施和管理跨 AWS、Azure、GCP 和私有云的复杂混合云环境的专业指导。本技能提供混合连接、工作负载放置、合规性和成本优化的全面支持。

无需本地硬件设置即可运行 GPU/TPU 工作负载。将 Python 脚本提交到托管的 Hugging Face Jobs 基础设施，使用安全的令牌认证。

在 Hugging Face Hub 上使用 AI 模型和数据集需要多种工具和手动步骤。此技能通过提供统一的 CLI 命令来直接下载、上传和管理 ML 资源，从而简化工作流程。

在无需管理基础设施的情况下创建可靠的后台处理具有挑战性。本技能帮助您使用 Inngest 无服务器函数构建持久的、事件驱动的工作流。

使用经过验证的模板快速构建全面的事件响应手册。通过提供检测、分类、缓解和沟通的分步流程,缩短事件解决时间。

生产事件需要跨多个系统和域进行协调调查。该工作流通过经过验证的五阶段管道编排专业AI智能体，以诊断根本原因、实施修复并防止再次发生。

该技能为AI代理提供结构化的多阶段事件响应工作流，实现基于现代SRE原则的快速检测、调查、解决和事后分析文档编写。

监控复杂系统需要清晰的指标可视化。此技能帮助您创建生产就绪的 Grafana 仪表板，提供对基础设施和应用程序性能的可操作洞察。

手动管理 Kubernetes 部署会导致配置漂移和环境不一致。此技能通过 Git 作为单一真实来源实现自动化、声明式部署，并持续协调状态。

手动创建 GitLab CI 流水线既耗时又容易出错。此技能提供了经过验证的多阶段工作流模式、缓存策略和部署自动化方案。

管��� GitLab 项目、问题、合并请求和管道，无需手动调用 API。该技能通过 Composio 的 GitLab 工具包为常见 GitLab 操作提供结构化工作流。

通过将 AI 集成到 GitHub Actions 中来简化开发工作流程。本技能提供可直接使用的模式，用于自动化 PR 审查、智能问题分类和 CI/CD 优化。