Cloud & DevOps
Skills pour deployer, orchestrer et superviser des applications cloud. Azure, AWS, Kubernetes et observabilite.
| # | Skill | Source | Description | Δ | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | arize-instrumentation | github/awesome-copilot | Instrumenter une application avec le tracing Arize AX via une analyse guidée. | 32 871 | 105 |
| 2 | dataverse-python-quickstart | github/awesome-copilot | Générer des snippets Python pour le SDK Microsoft Dataverse couvrant CRUD et pagination. | 32 871 | 105 |
| 3 | dataverse-python-usecase-builder | github/awesome-copilot | Architecturer et implémenter des solutions Dataverse complètes selon un besoin métier. | 32 871 | 105 |
| 4 | aws-cdk-python-setup | github/awesome-copilot | Configurer et déployer des projets AWS CDK avec Python en environnement cloud. | 32 871 | 105 |
| 5 | flowstudio-power-automate-build | github/awesome-copilot | Construire et déployer des flows Power Automate via le serveur MCP FlowStudio. | 32 871 | 105 |
| 6 | flowstudio-power-automate-debug | github/awesome-copilot | Diagnostiquer et déboguer des flows Power Automate défaillants via FlowStudio MCP. | 32 871 | 105 |
| 7 | azure-architecture-autopilot | github/awesome-copilot | Concevoir, analyser et déployer des infrastructures Azure via langage naturel avec diagrammes interactifs. | 32 871 | 105 |
| 8 | 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 | 105 |
| 9 | terraform-azurerm-set-diff-analyzer | github/awesome-copilot | Analyser les faux positifs dans les plans Terraform causés par les attributs Set d'AzureRM. | 32 871 | 105 |
| 10 | gh-fix-ci | openai/skills | Diagnostiquer les échecs de CI d'une PR GitHub et proposer un plan de correction. | 19 023 | 81 |
| 11 | agents-v2-py | microsoft/skills | Créer et gérer des agents IA hébergés dans des conteneurs Azure via le SDK Python. | 2 300 | 8 |
| 12 | azure-ai-contentsafety-py | microsoft/skills | Détecter automatiquement les contenus nuisibles dans textes et images via Azure. | 2 300 | 8 |
| 13 | azure-ai-textanalytics-py | microsoft/skills | Analyser textes avec Azure AI : sentiment, entités, PII, langues et santé. | 2 300 | 8 |
| 14 | azure-ai-translation-document-py | microsoft/skills | Traduire en lot des documents Azure Blob Storage en préservant leur format. | 2 300 | 8 |
| 15 | azure-ai-translation-text-py | microsoft/skills | Traduire, translittérer et détecter des langues via Azure AI Translator en Python. | 2 300 | 8 |
| 16 | azure-ai-voicelive-py | microsoft/skills | Créer des applications vocales IA temps réel via WebSocket avec Azure Cognitive Services. | 2 300 | 8 |
| 17 | azure-appconfiguration-py | microsoft/skills | Gérer des configurations centralisées Azure avec feature flags et paramètres dynamiques. | 2 300 | 8 |
| 18 | azure-containerregistry-py | microsoft/skills | Gérer images, artefacts et dépôts dans Azure Container Registry via Python. | 2 300 | 8 |
| 19 | azure-cosmos-db-py | microsoft/skills | Implémenter un service Azure Cosmos DB NoSQL sécurisé avec authentification et architecture en couches. | 2 300 | 8 |
| 20 | azure-cosmos-py | microsoft/skills | Interagir avec Azure Cosmos DB NoSQL via le SDK Python pour gérer données et requêtes. | 2 300 | 8 |
| 21 | azure-data-tables-py | microsoft/skills | Gérer des entités NoSQL dans Azure Tables ou Cosmos DB via Python. | 2 300 | 8 |
| 22 | azure-eventgrid-py | microsoft/skills | Publier et router des événements Azure Event Grid via pub/sub en Python. | 2 300 | 8 |
| 23 | azure-eventhub-py | microsoft/skills | Envoyer et recevoir des événements en flux avec Azure Event Hubs en Python. | 2 300 | 8 |
| 24 | azure-identity-py | microsoft/skills | Authentifier des applications Python auprès des services Azure via Microsoft Entra ID. | 2 300 | 8 |
| 25 | azure-messaging-webpubsubservice-py | microsoft/skills | Gérer la messagerie temps réel WebSocket avec Azure Web PubSub en Python. | 2 300 | 8 |
| 26 | azure-mgmt-apicenter-py | microsoft/skills | Gérer l'inventaire, les métadonnées et la gouvernance d'API dans Azure API Center. | 2 300 | 8 |
| 27 | azure-mgmt-apimanagement-py | microsoft/skills | Gérer les services, APIs, produits et politiques Azure API Management via Python. | 2 300 | 8 |
| 28 | azure-mgmt-botservice-py | microsoft/skills | Gérer des bots Azure, leurs canaux et connexions via le SDK Python. | 2 300 | 8 |
| 29 | azure-mgmt-fabric-py | microsoft/skills | Gérer les capacités Microsoft Fabric sur Azure via le SDK Python. | 2 300 | 8 |
| 30 | azure-monitor-ingestion-py | microsoft/skills | Envoyer des logs personnalisés vers Azure Monitor Log Analytics via l'API d'ingestion. | 2 300 | 8 |
| 31 | azure-monitor-opentelemetry-exporter-py | microsoft/skills | Exporter des traces, métriques et logs OpenTelemetry vers Azure Application Insights. | 2 300 | 8 |
| 32 | azure-monitor-opentelemetry-py | microsoft/skills | Configurer Azure Monitor avec OpenTelemetry pour instrumenter automatiquement des apps Python. | 2 300 | 8 |
| 33 | azure-monitor-query-py | microsoft/skills | Interroger logs et métriques Azure Monitor via le SDK Python. | 2 300 | 8 |
| 34 | azure-servicebus-py | microsoft/skills | Envoyer et recevoir des messages fiables via Azure Service Bus avec Python. | 2 300 | 8 |
| 35 | azure-storage-blob-py | microsoft/skills | Gérer des blobs Azure Storage via le SDK Python avec upload, download et listing. | 2 300 | 8 |
| 36 | azure-storage-file-datalake-py | microsoft/skills | Gérer fichiers et répertoires sur Azure Data Lake Storage Gen2 via Python. | 2 300 | 8 |
| 37 | azure-storage-file-share-py | microsoft/skills | Gérer des partages de fichiers SMB Azure via le SDK Python. | 2 300 | 8 |
| 38 | azure-storage-queue-py | microsoft/skills | Gérer des files d'attente Azure Storage pour communication asynchrone via Python. | 2 300 | 8 |
| 39 | hosted-agents-v2-py | microsoft/skills | Déployer des agents hébergés sur Microsoft Foundry avec protocoles configurables. | 2 300 | 8 |
| 40 | entra-agent-id | microsoft/skills | Créer et gérer des identités OAuth2 pour agents IA via Microsoft Graph. | 2 300 | 8 |
| 41 | configuring-dbt-mcp-server | dbt-labs/dbt-agent-skills | Configurer le serveur MCP dbt pour connecter des outils IA à ses APIs. | 494 | 3 |
| 42 | error-tracking-python | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans des applications Python. | 36 | 2 |
| 43 | blueprint | astronomer/agents | Composer des DAGs Airflow en YAML via des templates Python réutilisables et validés. | 362 | 1 |
| 44 | deploying-airflow | astronomer/agents | Déployer des DAGs Airflow en production via Astro, Docker Compose ou Kubernetes. | 362 | 1 |
| 45 | warehouse-init | astronomer/agents | Initialiser et générer un fichier de référence complet du schéma d'entrepôt de données. | 362 | 1 |
| 46 | connecting-streamlit-to-snowflake | streamlit/agent-skills | Connecter une app Streamlit à Snowflake via st.connection de façon sécurisée. | 187 | 1 |
| 47 | cloudformation-to-pulumi | pulumi/agent-skills | Migrer des templates CloudFormation vers Pulumi avec import et rapport automatisés. | 45 | 0 |
| 48 | pulumi-arm-to-pulumi | pulumi/agent-skills | Migrer des templates ARM vers des programmes Pulumi avec import et validation complète. | 45 | 0 |
| 49 | build-and-dependency | nvidia/skills | Construire et gérer des environnements de développement containerisés pour Megatron-LM avec CUDA. | 85 | 0 |
| 50 | multi-node-slurm | nvidia/skills | Convertir des commandes distribuées PyTorch en scripts Slurm multi-nœuds avec conteneurs Enroot. | 85 | 0 |
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.