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Kubernetes应用部署工作流
kubernetes-deployment
sickn33/antigravity-awesome-skills
427
本工作流提供了一套端到端的Kubernetes应用部署全流程指南。它系统性地涵盖了生产环境所有关键阶段,包括容器化准备、K8s清单生成、使用Helm Chart打包,到配置服务网格、实施网络安全策略,以及搭建完整的监控和GitOps CI/CD管道,确保构建高可靠、高可扩展性的生产级应用。
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Kubernetes 部署创建器
kubernetes-deployment-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
自动激活的 DevOps 技能,提供 Kubernetes 部署创建指导、业界最佳实践、生产级 IaC 配置及验证,覆盖 Terraform、Helm、监控等高级场景。
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Kubernetes Ingress 配置指南
kubernetes-ingress-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
199
在高级 DevOps 场景下提供 Kubernetes Ingress 配置自动化指导,涵盖规范、生产部署模板与基础设施即代码的验证流程。
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Kubernetes 运营指南
kubernetes-operations
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
50
汇总了 Kubernetes 部署、Helm、水平扩缩、故障排查等最佳实践,帮助平台团队统一资源限制、探针、拓扑调度和事件定位,确保 API 服务高可用、可观测。
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Kubernetes RBAC 权限分析器
kubernetes-rbac-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
98
在 Security Advanced 场景下自动响应 Kubernetes RBAC 分析请求,提供最佳实践、产线配置、合规校验与威胁建模步骤,帮助安全团队规范角色权限审查。
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Kubernetes 密钥管理
kubernetes-secrets-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
292
为高级 DevOps 场景中的 Kubernetes 秘密管理提供自动化指导,涵盖 Terraform、Helm 与基础设施即代码的最佳实践与输出校验,帮助快速落地安全配置。
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Kubernetes 专家实践指南
kubernetes-specialist
Jeffallan/claude-skills
168
为 Kubernetes 运维提供部署清单、网络、安全、存储、GitOps 和多集群管理的实践指导,强调资源配额、探针与最小权限等最佳实践。
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Lambda Labs GPU 云指南
lambda-labs-gpu-cloud
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
77
针对 Lambda Labs GPU 云实例的使用手册,包含适用场景、控制台/SSH/API 启动流程、GPU 选型、价格优势,以及带有 Lambda Stack 的持久化存储等实战细节。
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Landbot自动化指南
landbot-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
63
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包实现场景化的 Landbot 流程自动化,强调工具发现、连接检查、执行规范、内存与会话管理以及 Schema 合规使用。
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Langbase 自动化指南
langbase-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
426
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Langbase 操作,涵盖连接管理、工具发现、模式校验与执行流程,提醒保持会话、分页和模式一致性以保障稳定执行。
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LangChain 大模型应用框架
langchain
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
371
LangChain 提供围绕模型、链路、工具调用、记忆和向量存储的统一框架,适合快速搭建智能问答、聊天机器人、RAG 流水线及自动化代理的原型和生产级应用。
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LangChain常见错误排查指南
langchain-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本指南是LangChain开发者的专业故障排除手册,旨在帮助用户快速诊断和修复在使用LangChain时遇到的常见错误和异常。内容涵盖导入错误、API认证失败、结构化输出解析问题、Agent循环等,提供准确的根源分析和可直接使用的修复代码,确保LLM应用的开发流程顺畅。
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