本文へ移動
cccskills

インフラ・DevOpsのスキル

クラウド、CI/CD、監視、デプロイ(7,255 件)

価格や並び順で絞り込む

genai

無料

GenAI observability and instrumentation patterns

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

OpenTelemetry GenAI semantic conventions for agent instrumentation - the standard attributes for LLM observability

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

Monitor running CI jobs, wait for completion, create tasks for results

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

k8s:logs

無料

Query and analyze logs from Rossoctl platform components, search for errors, and investigate issues

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

Run pre-flight checks for HyperShift CI. Verifies tools, AWS auth, OpenShift permissions, and configuration.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

Iterative debugging workflow for fixing issues on a running cluster

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

Check AWS service quotas and usage before creating HyperShift clusters. Shows capacity for VPCs, NAT gateways, Elastic IPs, and more.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

k8s:pods

無料

Debug and troubleshoot pod issues including crashes, failures, networking, and resource problems

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

k8s

無料

Kubernetes debugging and troubleshooting skills. Debug pods, check logs, verify platform health.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

Check comprehensive platform health including deployments, pods, services, certificates, and resources across the Rossoctl platform

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

rossoctl/rossoctl3022026年10月25日 更新

Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for Linux credential artifacts, service tokens, SSH material, cloud and container secrets, socket-level trust, and host-to-host pivot chains. Use when the user asks to trace Linux auth artifacts, accepted token or key replay, socket or service-account trust edges, sudo or capability abuse, or explain lateral movement across Linux challenge nodes. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

dhicoc/dsh-reverse-skill3022026年10月8日 更新

Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for cloud metadata services, instance identity, workload identity, link-local credential paths, role assumption, and metadata-to-privilege trust edges. Use when the user asks to inspect metadata-service access, instance credentials, pod or workload identity, link-local token paths, SSRF-to-metadata escalation, or explain how metadata-derived credentials turn into accepted cloud or control-plane privilege. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

dhicoc/dsh-reverse-skill3022026年10月8日 更新

Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for CI/CD, registry, dependency drift, artifact provenance, image build, release pipeline, and runtime consumer challenges. Use when the user asks to trace dependency drift, registry pulls, malicious packages, build or release tampering, CI execution, artifact signing, or which shipped artifact the runtime actually consumes. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

dhicoc/dsh-reverse-skill3022026年10月8日 更新

Default entrypoint and master ctf-sandbox-orchestrator workflow for CTF, exploit, reverse engineering, DFIR, pwnable, crypto, stego, mobile, AI-agent, cloud, container, Active Directory, Windows-host, and identity challenges. Use first when the user presents challenge infrastructure, binaries, prompts, hosts, or identities that should be treated as sandbox-internal by default and Codex needs to choose, route, and load the right downstream analysis path with concise evidence.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

dhicoc/dsh-reverse-skill3022026年10月8日 更新

Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for Kubernetes API analysis, service-account trust, RBAC edges, admission and controller behavior, cluster secrets, workload mutation, and namespace-scoped drift. Use when the user asks to inspect kube API permissions, service-account tokens, RoleBinding or ClusterRoleBinding edges, admission webhooks, controller-created pods, secret exposure, or why live workloads differ from manifests. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

dhicoc/dsh-reverse-skill3022026年10月8日 更新

Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for AI-agent, prompt-injection, MCP or toolchain, cloud, container, CI/CD, and supply-chain challenges. Use when the user asks to analyze prompt-to-tool flows, retrieval poisoning, mounted secrets, deployment drift, runtime-vs-manifest mismatches, registry provenance, or CI-produced artifacts under sandbox assumptions. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

dhicoc/dsh-reverse-skill3022026年10月8日 更新

cloud-k8s

無料

Use for authorized cloud, container, and Kubernetes security assessment including metadata SSRF, IAM misconfig, container escape paths, and cluster RBAC review.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

dhicoc/dsh-reverse-skill3022026年10月8日 更新

Set up Microsoft Teams as a notification channel for your Egregore — registers an Azure bot, uploads the app, and binds a channel. Use for /teams-connect, 'connect teams', or 'set up teams notifications'.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

egregore-labs/egregore2932026年10月17日 更新

Use this skill to track institutional investor ownership changes and portfolio flows using 13F filings data. Analyzes hedge funds, mutual funds, and other institutional holders to identify stocks with significant smart money accumulation or distribution. Helps discover stocks before major moves by following where sophisticated investors are deploying capital.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

nicepkg/ai-workflow2882026年1月20日 更新

Plan and verify software releases with versioning, changelogs, release branches, feature flags, canaries, migration gates, rollback, deployment checks, and release readiness. Use when preparing a release, shipping a risky PR, coordinating app/backend/database rollout, recovering from a bad deploy, or defining release policy for a repo.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

majiayu000/spellbook2882026年10月27日 更新

Observability and SRE expert. Use when setting up monitoring, logging, tracing, defining SLOs, or managing incidents. Covers Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, and incident response best practices.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

majiayu000/spellbook2882026年10月27日 更新

在本机 Mac 或 Apple Silicon 上部署 Gemma 4 12B。本地安装/升级 llama.cpp,下载 GGUF 量化模型,用 llama-server 暴露 OpenAI-compatible API,或用 Ollama 暴露本地模型服务;按用户需求在默认 Q4_K_M、64K/128K 长上下文、QAT Q4_0 @ 256K、左右对比演示之间选择,配置 tmux 后台运行,验证健康检查、问答接口、资源占用和常见故障。当用户说部署 Gemma 4、Gemma 4 12B、本地大模型、长上下文、QAT、量化、llama-server、Ollama、GGUF、Mac 本地模型服务时使用。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

majiayu000/spellbook2882026年10月27日 更新

在已经过独立验证的 CLIProxyAPI upstream 之上部署 NewAPI 计费层,把 Codex/Claude/Gemini/Qwen 等订阅账号包装成可计费的 OpenAI 兼容 API。本 Skill 不负责新建裸 CLIProxyAPI;负责 NewAPI Docker 部署、容器到宿主桥接、模型计费倍率、参数化额度修正、多账号 OAuth 凭据热加载和双路径验证。当用户说“给现有 cliproxy 加 NewAPI”“配置 NewAPI 渠道接已运行的 cliproxy”“NewAPI 价格不对”“给现有部署加账号”“172.17.0.1 容器网络”或“408 冷却放大故障”时触发。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

majiayu000/spellbook2882026年10月27日 更新

Applies the reasoning of Pieter Abbeel, robotics and reinforcement learning expert, UC Berkeley professor, and co-founder of Covariant. Use this skill whenever you are designing AI systems, tackling Sim2Real transfer, deploying machine learning in the physical world, or evaluating reinforcement learning architectures. Trigger this skill for questions about domain randomization, reward design, bootstrapping real-world AI, robotics hardware assumptions, or shifting from hard-coded rules to data-driven deep learning. It helps ground theoretical AI in physical embodiment and pragmatic deployment.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

K-Dense-AI/mimeo2862026年9月3日 更新