Cloud & DevOps
Skills pour deployer, orchestrer et superviser des applications cloud. Azure, AWS, Kubernetes et observabilite.
| # | Skill | Source | Description | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | n8n:nathan | n8n-io/n8n | Déployer des instances de test n8n temporaires depuis un dépôt via pnpm nathan. | 198 856 | |
| 2 | cloud | browser-use/browser-use | Intégrer et piloter l'API cloud Browser Use via SDK ou REST. | 107 412 | |
| 3 | ci-metrics | pytorch/pytorch | Interroger les métriques CI et infrastructure de PyTorch via Grafana et ClickHouse. | 102 091 | |
| 4 | ship | rtk-ai/rtk | Automatiser le workflow de release RTK avec versionnage, build et déploiement CI/CD. | 74 168 | |
| 5 | sentry | anthropics/claude-cookbooks | Configurer des credentials Sentry chiffrés en vault pour un agent planifié. | 50 749 | |
| 6 | cost-optimization | wshobson/agents | Optimiser les coûts cloud sur AWS, Azure, GCP et OCI via des stratégies systématiques. | 38 401 | |
| 7 | deployment-pipeline-design | wshobson/agents | Concevoir des pipelines CI/CD multi-étapes avec gates, stratégies de déploiement et rollback automatisé. | 38 401 | |
| 8 | distributed-tracing | wshobson/agents | Implémenter le traçage distribué avec Jaeger et Tempo pour visualiser les flux de requêtes. | 38 401 | |
| 9 | github-actions-templates | wshobson/agents | Générer des workflows GitHub Actions prêts pour CI/CD, Docker et Kubernetes. | 38 401 | |
| 10 | gitlab-ci-patterns | wshobson/agents | Créer et gérer des pipelines GitLab CI/CD multi-étapes avec déploiement Kubernetes. | 38 401 | |
| 11 | gitops-workflow | wshobson/agents | Automatiser les déploiements Kubernetes déclaratifs via GitOps avec ArgoCD ou Flux. | 38 401 | |
| 12 | grafana-dashboards | wshobson/agents | Créer et gérer des dashboards Grafana prêts pour la production avec Prometheus. | 38 401 | |
| 13 | helm-chart-scaffolding | wshobson/agents | Créer et gérer des Helm charts complets pour déployer des applications Kubernetes. | 38 401 | |
| 14 | hybrid-cloud-networking | wshobson/agents | Configurer une connectivité hybride sécurisée entre datacenter et cloud multi-provider. | 38 401 | |
| 15 | incident-runbook-templates | wshobson/agents | Générer des runbooks d'incident structurés pour guider la réponse opérationnelle en production. | 38 401 | |
| 16 | istio-traffic-management | wshobson/agents | Configurer le routage, les disjoncteurs et les déploiements canary avec Istio. | 38 401 | |
| 17 | k8s-manifest-generator | wshobson/agents | Générer des manifests Kubernetes production-ready pour déploiements, services et stockage. | 38 401 | |
| 18 | k8s-security-policies | wshobson/agents | Sécuriser un cluster Kubernetes via RBAC, NetworkPolicy et Pod Security Standards. | 38 401 | |
| 19 | linkerd-patterns | wshobson/agents | Configurer un service mesh Linkerd léger avec mTLS, retries et déploiements canary. | 38 401 | |
| 20 | multi-cloud-architecture | wshobson/agents | Concevoir des architectures multi-cloud agnostiques sur AWS, Azure, GCP et OCI. | 38 401 | |
| 21 | prometheus-configuration | wshobson/agents | Configurer Prometheus pour la collecte de métriques, alertes et monitoring d'infrastructure. | 38 401 | |
| 22 | python-observability | wshobson/agents | Instrumenter des applications Python avec logs structurés, métriques et traces distribuées. | 38 401 | |
| 23 | service-mesh-observability | wshobson/agents | Configurer l'observabilité complète d'un service mesh avec métriques, traces et logs. | 38 401 | |
| 24 | slo-implementation | wshobson/agents | Définir et implémenter des SLIs, SLOs et budgets d'erreur pour fiabiliser les services. | 38 401 | |
| 25 | spark-memory-thermal-ops | wshobson/agents | Gérer la mémoire unifiée et les thermiques du DGX Spark GB10 efficacement. | 38 401 | |
| 26 | terraform-module-library | wshobson/agents | Créer des modules Terraform réutilisables et testés pour AWS, Azure, GCP et OCI. | 38 401 | |
| 27 | turborepo-caching | wshobson/agents | Configurer et optimiser le cache de build Turborepo pour monorepos CI/CD. | 38 401 | |
| 28 | workflow-orchestration-patterns | wshobson/agents | Orchestrer des workflows distribués fiables avec Temporal selon les patterns essentiels. | 38 401 | |
| 29 | appinsights-instrumentation | github/awesome-copilot | Instrumenter une webapp Azure avec Application Insights pour améliorer son observabilité. | 37 302 | |
| 30 | arch-linux-triage | github/awesome-copilot | Diagnostiquer et résoudre des problèmes Arch Linux avec outils et commandes adaptés. | 37 302 | |
| 31 | arduino-azure-iot-edge-integration | github/awesome-copilot | Connecter des appareils Arduino à Azure IoT Hub via des patterns edge sécurisés et fiables. | 37 302 | |
| 32 | aspire | github/awesome-copilot | Orchestrer des applications distribuées polyglotte avec conteneurs et ressources cloud depuis un AppHost unifié. | 37 302 | |
| 33 | aws-cdk-python-setup | github/awesome-copilot | Configurer et déployer des projets AWS CDK avec Python en environnement cloud. | 37 302 | |
| 34 | aws-cloudwatch-investigation | github/awesome-copilot | Investiguer des incidents AWS production via CloudWatch Logs, Metrics et Alarms. | 37 302 | |
| 35 | aws-cost-optimize | github/awesome-copilot | Analyser les ressources AWS et fichiers IaC pour générer des recommandations d'optimisation des coûts. | 37 302 | |
| 36 | aws-resource-health-diagnose | github/awesome-copilot | Diagnostiquer et remédier aux problèmes de santé des ressources AWS via CloudWatch. | 37 302 | |
| 37 | aws-resource-query | github/awesome-copilot | Interroger les ressources AWS en lecture seule via des commandes CLI traduites automatiquement. | 37 302 | |
| 38 | aws-well-architected-review | github/awesome-copilot | Auditer une infrastructure AWS selon les 6 piliers du Well-Architected Framework. | 37 302 | |
| 39 | az-cost-optimize | github/awesome-copilot | Analyser les ressources Azure et fichiers IaC pour générer des recommandations d'optimisation des coûts. | 37 302 | |
| 40 | azure-architecture-autopilot | github/awesome-copilot | Concevoir, analyser et déployer des infrastructures Azure via langage naturel avec diagrammes interactifs. | 37 302 | |
| 41 | azure-container-registry-cli | github/awesome-copilot | Gérer des registres Azure Container Registry via l'interface CLI Azure. | 37 302 | |
| 42 | azure-deployment-preflight | github/awesome-copilot | Valider et prévisualiser des déploiements Bicep Azure avant exécution. | 37 302 | |
| 43 | azure-devops-cli | github/awesome-copilot | Gérer les ressources Azure DevOps via CLI avec commandes et références intégrées. | 37 302 | |
| 44 | azure-pricing | github/awesome-copilot | Récupérer et comparer les tarifs Azure en temps réel via l'API publique. | 37 302 | |
| 45 | azure-resource-health-diagnose | github/awesome-copilot | Diagnostiquer et remédier aux problèmes de santé d'une ressource Azure via logs et télémétrie. | 37 302 | |
| 46 | azure-resource-visualizer | github/awesome-copilot | Visualiser et générer des diagrammes Mermaid d'architectures Azure par groupe de ressources. | 37 302 | |
| 47 | azure-role-selector | github/awesome-copilot | Identifier et assigner le rôle Azure minimal requis via CLI et Bicep. | 37 302 | |
| 48 | azure-smart-city-iot-solution-builder | github/awesome-copilot | Concevoir une architecture Azure IoT complète pour des solutions Smart City déployables. | 37 302 | |
| 49 | azure-static-web-apps | github/awesome-copilot | Déployer et émule localement des applications Azure Static Web Apps via CLI. | 37 302 | |
| 50 | azure-well-architected-review | github/awesome-copilot | Auditer une architecture Azure selon les 5 piliers du Well-Architected Framework et créer des issues GitHub. | 37 302 |
À propos de cette sélection
Provisionner une infrastructure depuis une spec Terraform, diagnostiquer une ressource Azure qui dérive en production, optimiser une facture cloud avant qu'elle parte en vrille : ces cas d'usage concrets sont au cœur des skills cloud & devops. Le profil visé va de l'ingénieur backend qui automatise ses pipelines au SRE qui veut déléguer la surveillance de ses ressources à un agent, en passant par le platform engineer qui cherche à brancher de l'infrastructure-as-code sans tout réécrire à la main.
Du côté de l'outillage, l'écosystème est déjà dense. Microsoft et HashiCorp poussent des intégrations solides, et les skills autour de l'observabilité ou du cost management couvrent aujourd'hui la majorité des cas courants. Les couches bas niveau restent plus fragmentées, mais le socle est opérationnel.