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搜索 Kubernetes ，共找到 167 条记录
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查询CAST AI集群和成本报告

castai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
483
该技能提供了一套完整的API调用流程，用户可以通过`curl`命令与CAST AI平台交互。它可以用于列出所有连接的Kubernetes集群、获取详细的成本节省报告，并检查集群节点库存。适用于环境连接验证、云成本审计以及资源状态监控。
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Kubernetes上部署CAST AI

castai-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
496
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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本地K8s开发循环与成本优化

castai-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
304
本指南提供了一个完整的本地Kubernetes开发流程，用于集成和测试CAST AI的成本监控功能。它允许开发者在开发环境中安全地模拟配置更改、验证Terraform模块，并实时评估潜在的云成本节约，确保部署前掌握成本意识。
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CAST AI多集群参考架构

castai-reference-architecture
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479
本指南提供了一套完整的CAST AI多集群部署参考架构，用于管理开发、预发布和生产环境的CAST AI服务。它详细介绍了使用Terraform进行基础设施资源配置的最佳实践，尤其侧重于成本优化策略，包括自动伸缩、使用竞价实例和环境特定的资源策略，帮助团队建立标准化的、高可靠且成本可控的部署流程。
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CAST AI API客户端模式

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本模块提供了一套生产级的CAST AI REST API客户端模式和封装。它包含了TypeScript和Python语言的客户端实现，用于解决无官方SDK的问题。核心功能包括：实现类型化响应、单例模式管理、带有指数退避的重试机制，以及管理云资源（如Kubernetes集群和节点信息），适用于构建可靠的成本优化和基础设施管理工具。
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Adobe API负载与弹性扩展测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
本指南提供了一套完整的解决方案，用于对Adobe API（如Firefly、PDF服务）进行负载测试、性能基准测试和弹性伸缩配置。它使用k6模拟真实高并发流量，并通过Kubernetes HPA配置，确保您的应用在峰值负载下也能保持高可用性和稳定性。
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部署 Claude API 至云环境

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494
本技能指导用户如何将基于 Claude API 的服务安全、稳定地部署到生产云环境。内容涵盖Docker、GCP Cloud Run和Kubernetes部署流程，并提供了密钥管理、健康检查和回滚等最佳实践，确保服务的高可靠性和可维护性。
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CAST AI自动扩缩容配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
本工作流指导用户配置CAST AI的自动扩缩容策略，实现Kubernetes集群的最佳成本管理和资源利用。内容涵盖启用竞价实例(Spot Instances)、设置节点下沉/驱逐规则、定义集群限制，并通过Terraform创建特定工作负载的节点模板，确保资源分配的稳定性和成本效益。
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CAST AI K8s成本优化

castai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
236
本技能提供了一套完整的指南和脚本，用于利用CAST AI技术最大化Kubernetes集群的成本节约。用户可以学习配置竞价实例、执行工作负载资源右缩减，并在非生产环境设置集群休眠，从而显著降低云基础设施的运行成本。
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CAST AI生产环境检查清单

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这是一份用于在生产级Kubernetes集群上部署和验证CAST AI成本优化及自动伸缩功能的完整检查清单。它涵盖了从环境先决条件、初始监控配置（阶段1），到高级自动伸缩开启（阶段2）、安全加固（RBAC、密钥管理）以及最终的上线验证步骤，确保系统平稳过渡到生产环境。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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核心AI数据管理与合规

coreweave-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
用于在GPU云工作负载中管理大型数据集、模型权重和训练数据。它涵盖了数据生命周期管理的全流程，包括通过Kubernetes PVC安全导入、合规导出和数据验证。确保数据处理过程符合行业最佳实践、加密标准（AES-256）和数据安全合规要求。
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