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多智能体工作流设计器
agent-workflow-designer
alirezarezvani/claude-skills
371
本工具用于设计生产级、多智能体协作工作流。它支持通过选择序列、并行或层次结构等模式,构建复杂的AI流程。核心功能包括定义清晰的交接协议、实现故障恢复机制,并对长流程的上下文和成本进行严格控制,确保AI系统的稳定性和可扩展性。
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企业级代理工作负载运维管理
enterprise-agent-ops
affaan-m/everything-claude-code
377
本技能旨在为云端托管或持续运行的代理工作负载提供全生命周期的运维管理。它覆盖了从部署、可观测性(日志、指标、追踪)到安全控制(最小权限、安全开关)的全流程,确保关键任务的稳定性和可审计性。
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Vault密钥中心化管理实践
implementing-secrets-management-with-vault
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
478
本技能详细介绍了使用HashiCorp Vault系统实现企业级、零信任的密钥和凭证管理。内容涵盖了从部署高可用集群、配置动态数据库和云凭证生成,到集成Kubernetes工作负载和应用身份认证的完整流程。旨在彻底消除代码和CI/CD管线中的硬编码密钥,确保所有秘密都是短期、自动轮换的。
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使用Datadog实现安全监控
implementing-security-monitoring-with-datadog
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
124
本指南详细介绍了使用Datadog Cloud SIEM、云安全管理(CSM)和工作负载保护功能,在混合云基础设施(AWS, Azure, GCP)上部署全面的安全监控系统。内容涵盖Agent部署、关键日志源(如CloudTrail)的采集、配置工作负载保护,以及创建自定义检测规则,以实现威胁检测、合规性强制执行和SOC集中化可见性。
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使用ScoutSuite进行AWS安全审计
performing-aws-account-enumeration-with-scout-suite
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
277
本工具利用ScoutSuite对AWS环境进行全面的、无代理的安全态势评估。它可以查询所有AWS服务,枚举所有资源,识别配置错误(如公共存储桶、权限过大的IAM策略),并生成包含严重性分级的详细报告,适用于安全审计和合规性检查。
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创建结构化实施计划
create-implementation-plan
github/awesome-copilot
123
本技能用于生成高度结构化、确定性的软件实现计划。适用于复杂的功能开发、代码重构、系统架构设计或流程升级。它确保计划内容是原子化、可执行的,为AI智能体或开发团队提供无歧义的执行蓝图,极大地提高了开发过程的流程化和可追溯性。
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CAST AI安全基础配置
castai-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
372
本指南详细介绍了CAST AI集成环境的安全加固方法。内容涵盖API密钥的生命周期管理(如轮转和密钥存储)、使用Kubernetes实施最小权限原则的RBAC配置、部署Kvisor安全代理进行运行时扫描,以及配置网络策略限制网络流量。适用于进行安全审计或提升生产环境安全等级的场景。
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CAST AI升级与迁移指南
castai-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
355
本指南详细介绍了CAST AI组件的升级和迁移流程,涵盖了Helm Charts(代理、控制器等)和Terraform Provider的更新。内容包括升级前置条件、分步操作指南、验证检查以及详细的回滚步骤,确保系统版本升级过程的安全性和稳定性。
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Kubernetes上部署CAST AI
castai-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
495
本技能提供了一份完整的指南,用于将任何Kubernetes集群(如EKS, GKE, AKS)连接到CAST AI。它涵盖了从API密钥的生成,到使用Helm图表安装CAST AI代理,再到通过Terraform配置提供商的整个流程,旨在实现成本优化、自动伸缩和安全监控。
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AI多智能体项目开发编排
ai-team-orchestration
github/awesome-copilot
442
这是一个用于模拟完整软件开发生命周期(SDLC)的流程指南。它定义了如何使用专业AI角色来管理跨职能团队(如开发、测试、DevOps、产品),涵盖了从项目规划、代码管理、缺陷跟踪到最终部署的全流程,确保上下文的连贯性。
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多集群Kubernetes仪表盘与AI操作
kubestellar-console
sickn33/antigravity-awesome-skills
50
KubeStellar Console是一个开源、多集群的Kubernetes仪表盘,集成了AI赋能的运维能力。它通过MCP服务器和多个内置代理技能,帮助用户管理跨边缘和云环境的多个K8s集群,提供AI辅助的故障排查、性能测试,并支持与主流CNCF项目的深度集成。
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1
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