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概要と使いどころ
MUST be used first for tunnel / proxy-path connectivity failures or slow throughput (网络故障 / 连不上 / 代理或隧道下超时). Diagnoses Tailscale, proxy, TUN, DNS and SSH-tunnel problems on macOS and Windows/WSL, e.g. Tailscale ping works but SSH fails, curl works but browser gets 503, Git/Docker fails behind the proxy, or downloads crawl despite a reachable proxy. Not for application-layer bugs (use debugging-network-issues).
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当用户询问 AgentDock 是什么、如何使用、配置在哪里、不同平台或安装方式怎样修改配置并生效、如何重启或验证配置、如何发现并配置 Codex/Claude/Grok 等 Coding Agent 的 ACP，以及常见运行问题时使用；覆盖 macOS Desktop、Windows Desktop、Linux 服务、Docker 和直接运行二进制，不用于源码开发与贡献流程。
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Publish .NET services as container images with the built-in SDK tooling (dotnet publish /t:PublishContainer, Microsoft.NET.Build.Containers) - no Dockerfile required. Covers the MSBuild property surface, base-image inference, self-contained and AOT implications, and CI/CD publishing.
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Write integration tests using TestContainers for .NET with xUnit. Covers infrastructure testing with real databases, message queues, and caches in Docker containers instead of mocks.
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This skill should be used when setting up or managing Polar local development environment with Docker.
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This skill should be used when user asks to "deploy with Dokploy", "use Dokploy Cloud", "manage self-hosted Dokploy", "deploy Docker Compose on Dokploy", "manage Dokploy databases", "configure Dokploy domains", or "look up Dokploy CLI commands".
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AWS ECS container orchestration for running Docker containers. Use when deploying containerized applications, configuring task definitions, setting up services, managing clusters, or troubleshooting container issues.
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Secure Docker images and container runtime configurations. Implement non-root users, read-only filesystems, and security contexts. Use when building secure container images or hardening container deployments.
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Secure OpenClaw deployments with preflight hardening checks, CI/CD guardrails, container runtime restrictions, and post-deploy verification. Use when shipping OpenClaw with Docker, Kubernetes, or automated release pipelines.
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Manage container registries including ECR, ACR, GCR, and Docker Hub. Push and pull images, configure authentication, set up repository policies, and implement image lifecycle management. Use when working with container image storage and distribution.
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Manage containers using Podman, the daemonless container engine. Run rootless containers, create pods, manage images, and use Docker-compatible commands. Use when working with Podman or requiring rootless container operations.
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CloudBase Run backend development rules (Function mode/Container mode). Use this skill when deploying backend services that require long connections, multi-language support, custom environments, AI agent development, or migrating existing/GitHub apps that need VPC access to MySQL/PostgreSQL/Redis. Also use when diagnosing CloudRun container deploy failures (deploy_failed, readiness/probe failed, image won't start, docker.io pull loops) or a deploy stuck behind a running deploy task. For stateless HTTP services, prefer HTTP cloud functions.
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Use this skill when you develop, design, build, deploy, debug, migrate, or troubleshoot CloudBase (腾讯云开发, 云开发, TCB, 微信云开发) projects — Web, 微信小程序, 小程序, uni-app, mobile (iOS, Android, Flutter, React Native). Covers UI (页面, 界面, 表单, dashboard, prototype, 原型); auth (登录, 注册, OAuth, publishable key); databases (NoSQL 文档数据库, MySQL 关系型数据库, PostgreSQL/CloudBase PG, app.rdb(), queryPgDatabase/managePgDatabase, CRUD, security rules); 云函数/cloud functions (serverless, scf_bootstrap); CloudRun (云托管, Dockerfile); 云存储; built-in AI (内置大模型, AI 对话, streaming, 流式输出, 图片生成, generateText, streamText, createModel, generateImage, TokenHub, Hunyuan, DeepSeek, GLM, Kimi, Token Credits 资源包, 小程序成长计划); third-party/custom model onboarding (第三方大模型接入, 大模型调用, LLM API); AI agent (智能体, AG-UI, LangGraph); ops troubleshooting (巡检, 诊断, 日志); spec workflow (需求文档, 技术方案, requirements, tasks.md). Do NOT use for non-CloudBase projects, pure frontend without CloudBase, or self-hosted backends without CloudBase.
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Bash 编写规范。当用户操作 .sh、Dockerfile、Makefile、.yml、.yaml 文件， 或在 Markdown 中编写 bash/shell 代码块时触发。 包含注释规范、文件写入方式、Heredoc 引号规则、权限路径、脚本规范等。
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当用户执行系统级命令（sysctl、iptables、systemctl、Docker 配置、数据库 DDL）或进行服务器运维操作时触发。提供运维安全规范。
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当用户操作 .sh、Dockerfile、Makefile、.yml、.yaml 文件，或在 Markdown 中编写 bash 代码块时触发。提供 Bash 编写规范。
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Bash、Shell、Dockerfile、Makefile 与命令片段规范，适用于脚本修改、命令编写和文档中的 shell 示例；不负责运维审批策略。
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Install and configure NVIDIA NemoClaw (sandboxed OpenClaw agent platform) on Linux. Handles cloudflared tunnels, Docker cgroup fixes, OpenShell, sandbox creation, remote access via Cloudflare Tunnel, and known bug workarounds. Use whenever the user mentions installing NemoClaw, setting up OpenClaw, configuring an NVIDIA Spark or DGX for sandboxed agents, or troubleshooting NemoClaw deployment.
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Build MCP servers in Python with FastMCP. Define tools / resources / prompts, build the server, test locally, deploy to FastMCP Cloud or Docker. Use whenever the user mentions building an MCP server, exposing tools to LLMs, FastMCP, building a Claude integration, or troubleshooting FastMCP module-level server, storage, lifespan, middleware, OAuth, or deployment errors.
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Warns before destructive commands (rm -rf, DROP TABLE, force-push, git reset --hard, kubectl delete, docker force-rm). Session-scoped. Exceptions for common temp dirs (node_modules, .next, __pycache__).
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Creates Dockerfiles, configures CI/CD pipelines, writes Kubernetes manifests, and generates Terraform/Pulumi infrastructure templates for deployment automation and GitOps.
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DevOps for CI/CD, containers, Kubernetes, and Terraform. Use when building pipelines, containerizing apps, managing clusters, provisioning cloud infra, deploying with blue- green/canary, or handling infrastructure incidents.
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用于磁盘镜像、内存转储、事件日志、PCAP、隐写分析、Windows 注册表、音频信号、Docker 镜像、coredump 以及已删除文件与凭据恢复等取证类 CTF 题;触发名:ctf-forensics
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Train a character/identity LoRA locally on FLUX.1-dev via the comfyui-mcp train_* tools (GPU Docker + ostris ai-toolkit). Use when the user wants to train a LoRA of a person/character from their photos on the local GPU. Covers dataset prep, launch, monitoring, and using the result in ComfyUI. For WAN/Z-Image training via the ai-toolkit UI see ai-toolkit-trainer.
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