Cloud & DevOps

Skills pour deployer, orchestrer et superviser des applications cloud. Azure, AWS, Kubernetes et observabilite.

89 skills

# Skill Source Description Maj
1 jetson-video-setup nvidia/skills Configurer et vérifier les codecs vidéo NVIDIA natifs ou Python sur Jetson. 2 985 5h
2 jetson-video-pipeline nvidia/skills Vérifier et exécuter des pipelines vidéo codec sur Jetson avec traçabilité d'artefacts. 2 985 5h
3 jetson-video-capability nvidia/skills Interroger les capacités vidéo Jetson et réconcilier les résultats avec la documentation NVIDIA. 2 985 5h
4 jetson-video-benchmark nvidia/skills Mesurer le débit de codec vidéo en FPS et mégapixels/seconde sur Jetson. 2 985 5h
5 agent-observability-auto-experiment datadog-labs/agent-skills Automatiser une boucle d'amélioration itérative locale de code via évaluations et commits git. 155 5h
6 rtvi-cv-scaffold-vss-service nvidia/skills Créer un microservice de perception YOLO26 intégré à un déploiement VSS existant. 2 985 5j
7 redis-observability redis/agent-skills Surveiller, diagnostiquer et alerter sur les métriques clés d'une instance Redis. 104 6j
8 wayback-cdx-cloud-ip-workaround divinevideo/divine-mobile Contourner le blocage IP cloud de l'API Wayback CDX via GCS comme intermédiaire. 262 10j
9 dead-cdn-dns-bypass divinevideo/divine-mobile Contourner le DNS mort d'un CDN pour récupérer du contenu archivé disparu. 262 10j
10 cloudsql-idle-connection-timeout divinevideo/divine-mobile Gérer les timeouts de connexion idle sur Cloud SQL avec psycopg2. 262 10j
11 python-azure-iot-edge-modules github/awesome-copilot Concevoir et déployer des modules Python IoT Edge fiables pour traitement de télémétrie en périphérie. 37 941 10j
12 azure-architecture-autopilot github/awesome-copilot Concevoir, analyser et déployer des infrastructures Azure via langage naturel avec diagrammes interactifs. 37 941 10j
13 geofeed-tuner github/awesome-copilot Créer et optimiser des feeds de géolocalisation IP au format CSV selon RFC 8805. 37 941 10j
14 agent-observability-replay-trace datadog-labs/agent-skills Rejouer une trace de production en local et itérer jusqu'à corriger l'output indésirable. 155 12j
15 hf-cloud-sagemaker-production-defaults huggingface/skills Déployer des endpoints SageMaker production avec autoscaling, alarmes et monitoring intégrés. 10 935 14j
16 hf-cloud-sagemaker-deployment-planner huggingface/skills Planifier et orchestrer le déploiement d'un modèle sur Amazon SageMaker. 10 935 14j
17 huggingface-spaces huggingface/skills Créer, déployer et maintenir des applications ML sur Hugging Face Spaces. 10 935 14j
18 python-appservice-deploy microsoft/azure-skills Déployer du code Python (Flask, Django, FastAPI) sur Azure App Service Linux. 1 387 19j
19 python-appservice-deploy microsoft/azure-skills Déployer du code Python (Flask, Django, FastAPI) sur Azure App Service Linux. 1 387 19j
20 i4h-catheter-navigation-smoke nvidia/skills Exécuter les tests smoke CPU pour le workflow de navigation cathéter sans GPU. 2 985 27j
21 vss-deploy-profile nvidia/skills Déployer tout profil VSS via un workflow compose structuré et reproductible. 2 985 1mo
22 vss-deploy-profile nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization Déployer et configurer des profils VSS multi-GPU via Docker Compose sur divers matériels NVIDIA. 1 805 1mo
23 hf-cloud-sagemaker-iam-preflight huggingface/skills Découvrir, valider et créer un rôle IAM d'exécution SageMaker si nécessaire. 10 935 1mo
24 hf-cloud-python-env-setup huggingface/skills Configurer un environnement Python isolé et correct pour déployer sur SageMaker. 10 935 1mo
25 deploying-airflow astronomer/agents Déployer des DAGs Airflow en production via Astro, Docker Compose ou Kubernetes. 421 1mo
26 prime-intellect-cli mkurman/zorai Gérer ressources compute, pods, sandboxes et disques via CLI Prime Intellect. 320 1mo
27 jetson-validate-image nvidia/skills Valider statiquement et sur cible une image BSP Jetson fraîchement déployée. 2 985 1mo
28 jetson-memory-audit nvidia/skills Auditer la mémoire d'un Jetson et libérer les caches CUDA bloqués après un workload. 2 985 1mo
29 jetson-customize-pinmux nvidia/skills Configurer les broches Tegra (SFIO, direction, état) et générer les DTSIs BCT correspondants. 2 985 1mo
30 tao-run-on-slurm nvidia/skills Soumettre et gérer des jobs GPU sur clusters SLURM via SSH et sbatch. 2 985 1mo
31 agent-observability-experiment-py-bootstrap datadog-labs/agent-skills Générer un script Python ou notebook Jupyter d'expérimentation LLM avec ddtrace.llmobs. 155 2mo
32 agent-observability-eval-pipeline datadog-labs/agent-skills Orchestrer un pipeline d'évaluation en six phases pour analyser et améliorer des agents IA instrumentés. 155 2mo
33 agent-observability-eval-bootstrap datadog-labs/agent-skills Analyser des traces LLM de production pour générer et publier une suite d'évaluateurs Datadog. 155 2mo
34 debugging-signals-pipeline posthog/skills Déboguer et monitorer un pipeline de traitement de signaux Temporal end-to-end. 59 2mo
35 bdd-container-update nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization Mettre à jour, versionner et pousser un conteneur de tests BDD dans un registry GitLab. 1 805 2mo
36 launch-nemo-rl nvidia/skills Lancer et gérer des recettes NeMo-RL sur Kubernetes via la CLI nrl-k8s. 2 985 2mo
37 holoscan-install-conda nvidia/skills Installer le SDK Holoscan dans un environnement Conda sur Linux x86_64. 2 985 2mo
38 mcore-run-on-slurm nvidia/skills Lancer Megatron-LM sur un cluster SLURM multi-nœuds avec configuration distribuée. 2 985 2mo
39 namecheap github/awesome-copilot Gérer les enregistrements DNS Namecheap via API avec Python. 37 941 2mo
40 dynamo-troubleshoot nvidia/skills Diagnostiquer et classifier les pannes Dynamo pour proposer des actions correctives précises. 2 985 2mo
41 dynamo-router-starter nvidia/skills Configurer et valider un routeur Dynamo en mode KV ou round-robin. 2 985 2mo
42 dynamo-recipe-runner nvidia/skills Déployer et valider un endpoint Dynamo via recettes existantes avec smoke test. 2 985 2mo
43 dynamo-interconnect-check nvidia/skills Vérifier le transport RDMA/NVLink d'un déploiement Dynamo disaggrégé avant benchmark. 2 985 2mo
44 redis-observability redis/agent-skills Surveiller, diagnostiquer et alerter sur les métriques clés d'une instance Redis. 104 2mo
45 python-observability wshobson/agents Instrumenter des applications Python avec logs structurés, métriques et traces distribuées. 38 870 2mo
46 distributed-tracing wshobson/agents Implémenter le traçage distribué avec Jaeger et Tempo pour visualiser les flux de requêtes. 38 870 2mo
47 dstack dstackai/dstack Orchestrer des workloads GPU sur clouds, Kubernetes et environnements on-prem avec dstack. 2 214 3mo
48 flowstudio-power-automate-build github/awesome-copilot Construire et déployer des flows Power Automate via le serveur MCP FlowStudio. 37 941 3mo
49 modal mkurman/zorai Déployer et exécuter du Python serverless sur GPU dans le cloud avec Modal. 320 3mo
50 dead-cdn-dns-bypass divinevideo/divine-mobile Contourner le DNS mort d'un CDN pour récupérer du contenu archivé disparu. 262 3mo

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.