クラウド、CI/CD、監視、デプロイ（6,768 件）
概要と使いどころ
Padrões especialistas para desenvolvimento com Azure Functions, incluindo modelo isolated worker, orquestração de Durable Functions, otimização de cold start e padrões de produção. Cobre modelos de programação .NET, Python e Node.js. Use quando: azure function, azure functions, durable functions, azure serverless, function app.
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Infraestrutura de pagamento para agentes IA — escrow ACTP, pagamentos instantâneos x402, liquidação em USDC na Base L2. Onboarding interativo: pergunta suas preferências, gera código customizado do agente e verifica a configuração. Cobre padrões provider/requester, roteamento de adaptadores, máquina de 8 estados, preços, disputas e identidade.
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Instâncias GPU em nuvem reservadas e sob demanda para treinamento e inferência de ML. Use quando você precisar de instâncias GPU dedicadas com acesso SSH simples, sistemas de arquivos persistentes ou clusters multi-node de alto desempenho para treinamento em larga escala.
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Plataforma GPU serverless em nuvem para executar workloads de ML. Use quando você precisar de acesso GPU sob demanda sem gerenciamento de infraestrutura, fazendo deploy de modelos de ML como APIs, ou executando jobs em batch com auto-scaling.
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Plataforma de observabilidade para LLM com rastreamento, avaliação e monitoramento. Use ao depurar aplicações LLM, avaliar saídas de modelos em datasets, monitorar sistemas em produção ou construir pipelines de testes sistemáticos para aplicações de IA.
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Orquestração multi-nuvem para workloads de ML com otimização automática de custos. Use quando precisar executar treinamento ou jobs em lote em múltiplas nuvens, aproveitar instâncias spot com auto-recuperação ou otimizar custos de GPU entre provedores.
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Plataforma de observabilidade de IA de código aberto para rastreamento de LLM, avaliação e monitoramento. Use ao debugar aplicações de LLM com rastreamentos detalhados, executar avaliações em datasets ou monitorar sistemas de IA em produção com insights em tempo real.
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Publish a new Canvas Notebook release. Use this skill whenever the user asks to bump a version, prepare release notes, update CHANGELOG.md, create or push a git tag, publish a GitHub Release, deploy, or automate the release workflow. This skill covers the full release sequence for this repository: inspect commits/tags, push completed product-code commits first when authorized, confirm the pushed code has built on GitHub, choose the next calendar version, update package and CLI versions, update the changelog, run the required local build, commit, push the release commit, wait for the remote Build and Push worker on the pushed branch, tag, push the tag, and publish the release.
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Use when adding logging, metrics, tracing, or alerting to production code, or when a past incident lacks diagnostic data.
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Semantic search over Qdrant Cloud collections using the Python client. Covers vector search, filtered search, prefetch+RRF fusion, group API, recommend API, discovery API, batch queries, scroll, and payload indexing. Use when building search features, adding new query types, or working with qdrant-client.
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Unity Prefab / Scene / Asset の壊れた参照・Variant override・配線ミスを構造化応答で診断し、 dry-run → confirm 経路で安全に修復するための MCP ツールリファレンス。 Editor Bridge のセットアップ手順もここに含む。 トリガー: .prefab, .unity, .asset, .mat, Prefab, Variant, 配線, 参照, 壊れた参照, broken reference, GUID, fileID, override, パッチ, patch plan, validate refs, validate structure, where-used, inspect variant, inspect wiring, inspect hierarchy, wiring, null参照, null reference, MonoBehaviour, 階層, hierarchy, Transform整合, 孤立, orphan, 重複fileID, duplicate fileID, Editor Bridge, Bridge セットアップ, bridge setup, deploy_bridge, UNITYTOOL_BRIDGE_WATCH_DIR, watch ディレクトリ のいずれかに該当する作業で使用する。
Cursor Cloud Agentにタスクを委託するよう依頼された際に発動。エージェント作成、SSEストリーム監視（stream）、実行キャンセル（cancel）、ステータスポーリング（フォールバック）、Pull Request状態確認、Linear紐付け、レビュー・フォローアップを行う。
gcloudやbqコマンド実行時に認証エラー（Reauthentication required等）を検出した場合に使用。エージェントが自動で認証コマンドを実行することを防ぎ、ユーザーに認証を依頼します。
Devin CLIから /handoff でDevin Cloudにタスクを引き継ぐ際に発動。ハンドオフ先のDevin Cloudに対して、タスクの実行をCursor Cloud Agentに委譲するよう指示を含める。
Use when integrating an app with local AI models through Ollama — connection checks, model listing/selection, local-only mode, cloud-fallback consent, visible run states, and recovering from Ollama errors.
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copy_tuner（CopyTuner / copy_tuner_client）の全 i18n キーを config/locales へ prefix 単位で移行し終えた後、 gem・初期化子・CI・deploy・ドキュメント・MCP 設定を一括撤去して copy_tuner 依存を完全に取り除くスキル。 prefix 単位の移行は copy-tuner-to-locales-migrate-prefix スキルで先に完了させておくこと。
Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment
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Use when managing Alibaba Cloud Simple Application Server (SWAS OpenAPI 2020-06-01) resources end-to-end, including querying instances, starting/stopping/rebooting, executing commands (cloud assistant), managing disks/snapshots/images, firewall rules/templates, key pairs, tags, monitoring, and lightweight database operations.
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Windows C盘、项目垃圾、Docker/WSL、Git worktree、CodeGraph、Agent 会话或内存异常需要安全审计、清理和验证时使用。
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Use for Electron desktop application implementation, local packaging, and macOS Electron installer builds in GitHub Actions. Covers secure IPC, preload and multi-process architecture, electron-builder/Forge configuration, native modules, signing/notarization setup, DMG/ZIP packaging, mounted packaged smoke, and macOS qualification evidence. For cloud releases, this Skill owns macOS build and qualification; use github-desktop-release for Windows GitHub Actions qualification and for shared artifact promotion, GitHub Release publication, resume, or authoritative readback. Do not use this Skill to build or qualify Windows installers in GitHub Actions.
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Prepare deployment configs, final checks, and pre-launch readiness artifacts for production release.
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Deploy to staging or production environment with pre-flight checks
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Read-only first troubleshooting workflow for Python project deployments, including systemd startup failures, dependency issues, encoding problems, permissions, proxy setup, and readiness gates.
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Generic read-only post-deployment verification workflow for confirming service health, artifact activation, routing, logs, and rollback signals after a deployment action.
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