Cloud & DevOps
Skills pour deployer, orchestrer et superviser des applications cloud. Azure, AWS, Kubernetes et observabilite.
| # | Skill | Source | Description | Maj | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | arize-instrumentation | github/awesome-copilot | Instrumenter une application avec le tracing Arize AX via une analyse guidée. | 32 871 | 18h |
| 2 | flowstudio-power-automate-build | github/awesome-copilot | Construire et déployer des flows Power Automate via le serveur MCP FlowStudio. | 32 871 | 2j |
| 3 | flowstudio-power-automate-debug | github/awesome-copilot | Diagnostiquer et déboguer des flows Power Automate défaillants via FlowStudio MCP. | 32 871 | 2j |
| 4 | improve-cutile-kernel-perf | nvidia/skills | Optimiser itérativement les performances d'un kernel cuTile via profilage et benchmarking systématiques. | 85 | 4j |
| 5 | cutile-autotuning | nvidia/skills | Autotuner des kernels CuTile via recherche exhaustive avec cache et lancement optimisé. | 85 | 4j |
| 6 | bump-dependency | nvidia/skills | Gérer end-to-end le bump de dépendances GPU dans Megatron Bridge jusqu'au CI vert. | 85 | 5j |
| 7 | build-and-dependency | nvidia/skills | Construire et gérer des environnements de développement containerisés pour Megatron-LM avec CUDA. | 85 | 10j |
| 8 | run-on-slurm | nvidia/skills | Lancer et superviser un entraînement Megatron-LM distribué sur cluster SLURM. | 85 | 10j |
| 9 | multi-node-slurm | nvidia/skills | Convertir des commandes distribuées PyTorch en scripts Slurm multi-nœuds avec conteneurs Enroot. | 85 | 12j |
| 10 | perf-cpu-offloading | nvidia/skills | Décharger activations ou états d'optimiseur du GPU vers le CPU pour économiser de la mémoire. | 85 | 12j |
| 11 | perf-cuda-graphs | nvidia/skills | Configurer et optimiser les CUDA graphs GPU pour accélérer l'entraînement de modèles. | 85 | 12j |
| 12 | perf-expert-parallel-overlap | nvidia/skills | Masquer la latence des communications all-to-all dans les modèles MoE via un chevauchement calcul/communication. | 85 | 12j |
| 13 | perf-hybrid-context-parallel | nvidia/skills | Configurer le parallélisme de contexte hybride hiérarchique pour l'entraînement distribué de LLMs. | 85 | 12j |
| 14 | perf-memory-tuning | nvidia/skills | Optimiser la mémoire GPU pour éviter les erreurs OOM lors de l'entraînement de modèles. | 85 | 12j |
| 15 | perf-moe-comm-overlap | nvidia/skills | Activer et configurer le chevauchement des communications MoE en parallélisme expert. | 85 | 12j |
| 16 | resiliency | nvidia/skills | Configurer la tolérance aux pannes, détection de stragglers et préemption pour entraînements distribués. | 85 | 12j |
| 17 | entra-agent-id | microsoft/skills | Créer et gérer des identités OAuth2 pour agents IA via Microsoft Graph. | 2 300 | 14j |
| 18 | python-azure-iot-edge-modules | github/awesome-copilot | Concevoir et déployer des modules Python IoT Edge fiables pour traitement de télémétrie en périphérie. | 32 871 | 14j |
| 19 | ci-failure-retrieval | nvidia/skills | Récupérer et analyser les échecs CI Jenkins d'une pull request GitHub. | 85 | 14j |
| 20 | agents-v2-py | microsoft/skills | Créer et gérer des agents IA hébergés dans des conteneurs Azure via le SDK Python. | 2 300 | 17j |
| 21 | hosted-agents-v2-py | microsoft/skills | Déployer des agents hébergés sur Microsoft Foundry avec protocoles configurables. | 2 300 | 17j |
| 22 | azure-ai-contentsafety-py | microsoft/skills | Détecter automatiquement les contenus nuisibles dans textes et images via Azure. | 2 300 | 20j |
| 23 | azure-ai-textanalytics-py | microsoft/skills | Analyser textes avec Azure AI : sentiment, entités, PII, langues et santé. | 2 300 | 20j |
| 24 | azure-ai-translation-document-py | microsoft/skills | Traduire en lot des documents Azure Blob Storage en préservant leur format. | 2 300 | 20j |
| 25 | azure-ai-translation-text-py | microsoft/skills | Traduire, translittérer et détecter des langues via Azure AI Translator en Python. | 2 300 | 20j |
| 26 | azure-ai-voicelive-py | microsoft/skills | Créer des applications vocales IA temps réel via WebSocket avec Azure Cognitive Services. | 2 300 | 20j |
| 27 | azure-appconfiguration-py | microsoft/skills | Gérer des configurations centralisées Azure avec feature flags et paramètres dynamiques. | 2 300 | 20j |
| 28 | azure-containerregistry-py | microsoft/skills | Gérer images, artefacts et dépôts dans Azure Container Registry via Python. | 2 300 | 20j |
| 29 | azure-cosmos-db-py | microsoft/skills | Implémenter un service Azure Cosmos DB NoSQL sécurisé avec authentification et architecture en couches. | 2 300 | 20j |
| 30 | azure-cosmos-py | microsoft/skills | Interagir avec Azure Cosmos DB NoSQL via le SDK Python pour gérer données et requêtes. | 2 300 | 20j |
| 31 | azure-data-tables-py | microsoft/skills | Gérer des entités NoSQL dans Azure Tables ou Cosmos DB via Python. | 2 300 | 20j |
| 32 | azure-eventgrid-py | microsoft/skills | Publier et router des événements Azure Event Grid via pub/sub en Python. | 2 300 | 20j |
| 33 | azure-eventhub-py | microsoft/skills | Envoyer et recevoir des événements en flux avec Azure Event Hubs en Python. | 2 300 | 20j |
| 34 | azure-messaging-webpubsubservice-py | microsoft/skills | Gérer la messagerie temps réel WebSocket avec Azure Web PubSub en Python. | 2 300 | 20j |
| 35 | azure-mgmt-apicenter-py | microsoft/skills | Gérer l'inventaire, les métadonnées et la gouvernance d'API dans Azure API Center. | 2 300 | 20j |
| 36 | azure-mgmt-apimanagement-py | microsoft/skills | Gérer les services, APIs, produits et politiques Azure API Management via Python. | 2 300 | 20j |
| 37 | azure-mgmt-botservice-py | microsoft/skills | Gérer des bots Azure, leurs canaux et connexions via le SDK Python. | 2 300 | 20j |
| 38 | azure-mgmt-fabric-py | microsoft/skills | Gérer les capacités Microsoft Fabric sur Azure via le SDK Python. | 2 300 | 20j |
| 39 | azure-monitor-ingestion-py | microsoft/skills | Envoyer des logs personnalisés vers Azure Monitor Log Analytics via l'API d'ingestion. | 2 300 | 20j |
| 40 | azure-monitor-opentelemetry-exporter-py | microsoft/skills | Exporter des traces, métriques et logs OpenTelemetry vers Azure Application Insights. | 2 300 | 20j |
| 41 | azure-monitor-opentelemetry-py | microsoft/skills | Configurer Azure Monitor avec OpenTelemetry pour instrumenter automatiquement des apps Python. | 2 300 | 20j |
| 42 | azure-monitor-query-py | microsoft/skills | Interroger logs et métriques Azure Monitor via le SDK Python. | 2 300 | 20j |
| 43 | azure-servicebus-py | microsoft/skills | Envoyer et recevoir des messages fiables via Azure Service Bus avec Python. | 2 300 | 20j |
| 44 | azure-storage-blob-py | microsoft/skills | Gérer des blobs Azure Storage via le SDK Python avec upload, download et listing. | 2 300 | 20j |
| 45 | azure-storage-file-datalake-py | microsoft/skills | Gérer fichiers et répertoires sur Azure Data Lake Storage Gen2 via Python. | 2 300 | 20j |
| 46 | azure-storage-file-share-py | microsoft/skills | Gérer des partages de fichiers SMB Azure via le SDK Python. | 2 300 | 20j |
| 47 | azure-storage-queue-py | microsoft/skills | Gérer des files d'attente Azure Storage pour communication asynchrone via Python. | 2 300 | 20j |
| 48 | exec-slurm-compile | nvidia/skills | Compiler TensorRT-LLM sur un cluster SLURM via des conteneurs enroot. | 85 | 25j |
| 49 | perf-host-analysis | nvidia/skills | Analyser les surcharges CPU dans des traces nsys pour les workloads d'inférence TensorRT-LLM. | 85 | 25j |
| 50 | perf-workload-profiling | nvidia/skills | Profiler les charges de travail GPU avec timing précis et isolation des phases. | 85 | 25j |
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.