Cloud & DevOps
Skills pour deployer, orchestrer et superviser des applications cloud. Azure, AWS, Kubernetes et observabilite.
| # | Skill | Source | Description | Maj | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ci-metrics | pytorch/pytorch | Interroger les métriques CI et infrastructure de PyTorch via Grafana et ClickHouse. | 101 030 | 4h |
| 2 | amc-setup-calibration-stack | nvidia/skills | Déployer la stack AutoMagicCalib via Docker Compose avec images de release préconstruites. | 2 140 | 6h |
| 3 | prisma-compute | prisma/skills | Créer, déployer et déboguer des applications TypeScript sur Prisma Compute. | 42 | 20h |
| 4 | neon-object-storage | neondatabase/agent-skills | Gérer un stockage objet S3 compatible qui se branche avec votre base Neon. | 71 | 1j |
| 5 | neon-functions | neondatabase/agent-skills | Déployer et gérer des fonctions HTTP longue durée colocalisées avec une base Postgres Neon. | 71 | 1j |
| 6 | neon | neondatabase/agent-skills | Naviguer dans l'écosystème Neon et orienter vers les skills et ressources adaptés. | 71 | 1j |
| 7 | troubleshooting-astro-deployments | astronomer/agents | Diagnostiquer et résoudre les problèmes de déploiements Astronomer en production via l'Astro CLI. | 395 | 1j |
| 8 | managing-astro-deployments | astronomer/agents | Gérer les déploiements Astronomer en production via l'Astro CLI. | 395 | 1j |
| 9 | deploying-airflow | astronomer/agents | Déployer des DAGs Airflow en production via Astro, Docker Compose ou Kubernetes. | 395 | 1j |
| 10 | azure-devops-cli | github/awesome-copilot | Gérer les ressources Azure DevOps via CLI avec commandes et références intégrées. | 36 043 | 2j |
| 11 | microsoft-foundry | microsoft/skills | Gérer le cycle de vie complet d'agents IA sur Microsoft Foundry, du déploiement au débogage. | 2 652 | 2j |
| 12 | vpc-air-gapped | rivet-dev/skills | Déployer Rivet en réseau privé VPC ou air-gappé sans connexion externe. | 16 | 2j |
| 13 | rivetkit | rivet-dev/skills | Construire des processus en mémoire haute performance sur le runtime d'acteurs Rivet. | 16 | 2j |
| 14 | aws-cloudwatch-investigation | github/awesome-copilot | Investiguer des incidents AWS production via CloudWatch Logs, Metrics et Alarms. | 36 043 | 3j |
| 15 | upgrade-browser-sdk-v6 | datadog-labs/agent-skills | Migrer le SDK Datadog Browser de la version 5 à la version 6 pas à pas. | 138 | 5j |
| 16 | upgrade-browser-sdk-v5 | datadog-labs/agent-skills | Migrer le SDK Datadog Browser de la version 4 à la version 5 pas à pas. | 138 | 5j |
| 17 | upgrade-browser-sdk-v7 | datadog-labs/agent-skills | Migrer le SDK Browser Datadog de la version 6 à la version 7. | 138 | 5j |
| 18 | dd-browser-sdk | datadog-labs/agent-skills | Mettre à niveau le SDK navigateur Datadog de la version 6 à 7. | 138 | 5j |
| 19 | datadog-app | datadog-labs/agent-skills | Développer des Datadog Apps avec React, TypeScript et publication sur site Datadog. | 138 | 6j |
| 20 | prime-intellect-cli | mkurman/zorai | Gérer ressources compute, pods, sandboxes et disques via CLI Prime Intellect. | 318 | 7j |
| 21 | firebase-crashlytics | firebase/agent-skills | Intégrer et configurer Crashlytics pour collecter des données de crash Android ou iOS. | 369 | 9j |
| 22 | firebase-hosting-basics | firebase/agent-skills | Déployer et héberger des applications web sur Firebase Hosting via CDN mondial. | 369 | 9j |
| 23 | firebase-data-connect | firebase/agent-skills | Intégrer une base de données PostgreSQL relationnelle avec GraphQL, SDK typé et requêtes auto-générées. | 369 | 9j |
| 24 | firebase-basics | firebase/agent-skills | Configurer et gérer un projet Firebase via CLI et outils MCP. | 369 | 9j |
| 25 | firebase-app-hosting-basics | firebase/agent-skills | Déployer et gérer des applications web full-stack avec Firebase App Hosting. | 369 | 9j |
| 26 | jetson-validate-image | nvidia/skills | Valider statiquement et sur cible une image BSP Jetson fraîchement déployée. | 2 140 | 9j |
| 27 | jetson-set-target | nvidia/skills | Basculer le profil de plateforme cible active dans un projet Jetson. | 2 140 | 9j |
| 28 | jetson-promote-image | nvidia/skills | Copier les sorties BSP personnalisées dans bsp_image pour préparer le flashage. | 2 140 | 9j |
| 29 | jetson-print-device-info | nvidia/skills | Afficher un résumé système concis d'un appareil Jetson NVIDIA cible. | 2 140 | 9j |
| 30 | jetson-print-bsp-info | nvidia/skills | Inspecter et résumer l'état d'un répertoire BSP Jetson LinuxforTegra. | 2 140 | 9j |
| 31 | jetson-optimize-memory | nvidia/skills | Optimiser la mémoire Jetson en désactivant les carveouts firmware inutilisés selon le scénario. | 2 140 | 9j |
| 32 | jetson-memory-audit | nvidia/skills | Auditer la mémoire d'un Jetson et libérer les caches CUDA bloqués après un workload. | 2 140 | 9j |
| 33 | jetson-init-target | nvidia/skills | Créer et initialiser un profil YAML de plateforme cible pour agent BSP Jetson. | 2 140 | 9j |
| 34 | jetson-init-source | nvidia/skills | Initialiser le workspace BSP Tegra avec tracker Git, sources noyau et toolchain. | 2 140 | 9j |
| 35 | jetson-init-image | nvidia/skills | Initialiser une image BSP Jetson en extrayant et configurant les tarballs appropriés. | 2 140 | 9j |
| 36 | jetson-headless-mode | nvidia/skills | Libérer la mémoire d'un Jetson en mode headless via un plan réversible automatisé. | 2 140 | 9j |
| 37 | jetson-generate-kb | nvidia/skills | Générer une base de connaissances markdown décrivant la structure BSP et sources d'une cible Jetson. | 2 140 | 9j |
| 38 | jetson-flash-image | nvidia/skills | Flasher une image BSP Jetson sur un DUT en mode RCM via les outils NVIDIA. | 2 140 | 9j |
| 39 | jetson-download-bsp | nvidia/skills | Télécharger les artefacts BSP NVIDIA Jetson Linux dans l'espace de travail courant. | 2 140 | 9j |
| 40 | jetson-diagnostic | nvidia/skills | Capturer un snapshot de santé en temps réel d'un appareil Jetson pour diagnostiquer ses ressources. | 2 140 | 9j |
| 41 | jetson-derive-carrier | nvidia/skills | Personnaliser et forker les fichiers BSP Jetson pour un carrier custom NVIDIA. | 2 140 | 9j |
| 42 | jetson-customize-usb | nvidia/skills | Configurer les ports USB2/USB3 d'un Jetson via overlay Device Tree kernel. | 2 140 | 9j |
| 43 | jetson-customize-uphy | nvidia/skills | Configurer l'allocation des lanes UPHY via ODMDATA pour les carriers Jetson personnalisés. | 2 140 | 9j |
| 44 | jetson-customize-pinmux | nvidia/skills | Configurer les broches Tegra (SFIO, direction, état) et générer les DTSIs BCT correspondants. | 2 140 | 9j |
| 45 | jetson-customize-pcie | nvidia/skills | Configurer les contrôleurs PCIe Tegra via overlays kernel-DT à partir du sidecar UPHY. | 2 140 | 9j |
| 46 | jetson-customize-nvpmodel | nvidia/skills | Modifier les profils de puissance nvpmodel d'un Jetson dans l'overlay BSP source. | 2 140 | 9j |
| 47 | jetson-customize-mgbe | nvidia/skills | Configurer les contrôleurs MGBE/QSFP 25G via un overlay Device Tree sur Thor T264. | 2 140 | 9j |
| 48 | jetson-customize-fan | nvidia/skills | Modifier la courbe de ventilateur nvfancontrol côté BSP sur plateformes Jetson/Tegra. | 2 140 | 9j |
| 49 | jetson-customize-clocks | nvidia/skills | Personnaliser les fréquences CPU, GPU et EMC d'une cible Jetson avant flashage. | 2 140 | 9j |
| 50 | jetson-customize-camera | nvidia/skills | Configurer et intégrer des capteurs CSI/MIPI/GMSL via overlay Device Tree pour Jetson. | 2 140 | 9j |
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.