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搜索 Kubernetes ，共找到 163 条记录
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云上Kubernetes安全加固

securing-kubernetes-on-cloud
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
435
本技能详细介绍了如何在EKS、AKS和GKE等云平台上加固托管Kubernetes集群。内容覆盖了实施Pod安全标准、最小权限网络策略、工作负载身份绑定等关键安全层，旨在帮助用户构建高安全、满足合规要求的生产环境。
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自主DevSecOps治理编排器

aegisops-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的DevSecOps治理工具，集成了先进的AI推理能力，用于软件开发生命周期（SDLC）中的关键审计。它能够对Linux内核补丁进行内存安全漏洞检测，分析Terraform计划以防范云成本超支，并根据自然语言需求生成最少权限的K8s配置，实现系统级的安全与财务合规性保障。
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eBPF运行时安全监控实现

implementing-ebpf-security-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
408
这是一个关于使用eBPF和Cilium Tetragon实现高级安全可观测性的指南。它涵盖了在内核级别实时跟踪进程执行、网络连接和文件系统访问。学习如何编写TracingPolicy CRD，利用kprobe/tracepoint hooks进行内核内过滤，并在Linux主机或Kubernetes集群上执行运行时安全策略。
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KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
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本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用Kubernetes自定义资源（CRs）来定义、触发和监控复杂的构建工作流，实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。
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KubeSphere核心：云原生平台管理

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kubesphere/kubesphere
50
KubeSphere核心组件，作为基于Kubernetes的云原生应用管理操作系统。它提供统一的API聚合层，支持多集群和多租户管理。负责管理核心资源和复杂的API路由，极大简化了云原生应用的部署和运维操作。
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KubeSphere扩展组件管理

kubesphere-extension-management
kubesphere/kubesphere
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本技能详细指导用户掌握KubeSphere扩展组件的完整生命周期管理。涵盖了扩展的发现、版本校验、依赖管理，并通过InstallPlan机制执行精确的安装、升级或卸载操作。适用于复杂的Kubernetes集群组件运维。
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WizTelemetry可观测性平台服务

whizard-telemetry
kubesphere/kubesphere
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WizTelemetry平台服务是KubeSphere可观测性平台的通用后端服务。它为日志、审计、事件、追踪和通知等所有可观测性扩展提供统一的API服务器。用于在Kubernetes环境中实现全局监控和集中化的平台管理，是核心基础设施组件。
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多云Kubernetes环境的CAST AI部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
304
该技能包提供了一套使用Terraform进行基础设施即代码（IaC）的解决方案，用于自动化地将CAST AI部署到多云Kubernetes集群（如EKS、GKE或AKS）。它负责配置IAM角色、节点配置和自动伸缩策略，确保跨不同云环境的部署流程标准化和可靠性。
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CAST AI安全基础配置

castai-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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CoreWeave GPU部署CI/CD集成

coreweave-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于自动化CoreWeave GPU云工作负载的完整部署生命周期。该流程集成了单元测试、容器镜像构建（推送到GHCR）和到CoreWeave Kubernetes集群的滚动部署。适用于需要稳定、高性能部署的GPU依赖型机器学习推理模型。核心功能包括验证GPU资源请求和使用标准的Kubernetes API进行部署管理。
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CoreWeave GPU集群故障排查

coreweave-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在为用户提供一套完整的CoreWeave基础设施故障排除流程。它专门用于诊断和修复在使用Kubernetes部署AI/ML工作负载时遇到的核心问题，包括GPU资源调度、Pod状态异常、CUDA内存不足以及网络通信超时等。
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CoreWeave本地开发部署流程

coreweave-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在为CoreWeave GPU部署提供完整的本地开发工作流。它涵盖了从本地构建Docker容器、使用kubectl进行YAML清单的预验证（dry-run），到最终部署AI推理服务所需的完整流程和最佳实践。
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