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搜索 YAML ，共找到 58 条记录
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蒙特卡洛监控创建

monte-carlo-monitor-creation
sickn33/antigravity-awesome-skills
418
指导用户先完成请求与表信息验证，再通过 MCP 的干运行工具生成 monitors-as-code YAML，由 CLI 或 CI/CD 方式应用，避免直接创建监控。
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前端集成与扩展操作

frontend-forge-fi-operations
kubesphere/kubesphere
55
本技能指南使用kubectl操作前端集成（FI）资源和前端扩展（frontend-forge）的完整生命周期。用户可以执行从完整YAML创建FI、更新其状态、启用/禁用功能、故障排查构建输出，以及管理扩展本身的安装过程。适用于负责DevOps和CI/CD流程管理的工程师。
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生成前端集成YAML配置

frontend-integration-yaml
kubesphere/kubesphere
292
本工具用于将简化的单菜单作者模型，自动生成符合规范的FrontendIntegration YAML。它能将初步配置转换为完整的、可提交的集成YAML结构，适用于快速创建包含菜单和页面的前端集成部署配置。
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代谢模型与系统生物学分析

cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
137
COBRApy是一个强大的Python库，用于约束性重构与分析（COBRA）。它支持进行代谢模型的构建、模拟和分析，特别适用于系统生物学研究。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）、基因或反应缺失突变体模拟，以及优化生长培养基。支持SBML、JSON、YAML等多格式代谢模型。
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Modal：AI/ML无服务器云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
392
Modal是一个专为AI和机器学习工作负载设计的无服务器云平台。它允许用户部署、服务和扩展复杂的模型（如大型语言模型），而无需手动管理底层基础设施。核心功能包括按需接入高端GPU资源、无服务器函数自动伸缩、提供持久化存储，并且整个基础设施都可以纯代码定义，极大简化了开发流程。
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CoreWeave本地开发部署流程

coreweave-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
455
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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云端机器学习工作负载迁移指南

coreweave-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
205
本技能包详细指导用户如何将机器学习工作负载（包括推理服务和训练管道）从AWS/GCP/Azure等大型云平台迁移到CoreWeave GPU云。内容涵盖成本对比、容器化步骤、Kubernetes配置适配和分阶段部署，帮助用户确保迁移过程平稳、高效且具成本效益。
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CoreWeave GPU工作负载模式

coreweave-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
该SDK提供了一系列生产级的Python模式，用于在CoreWeave平台上管理GPU计算任务。它帮助用户定义GPU资源规格、设置节点亲和性，并生成完整的Kubernetes部署模板。适用于构建稳定可靠的AI推理客户端、管理GPU基础设施或自动化复杂的AI工作流。
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KubeSphere Fluid生命周期管理

kubesphere-fluid
kubesphere/kubesphere
452
本技能旨在指导用户完成KubeSphere中Fluid存储扩展的完整生命周期管理。支持安装、升级和卸载扩展，并帮助用户生成Dataset、AlluxioRuntime等资源清单。可执行数据加载、调整运行时规模，并提供详细的故障排除和API操作指南。
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Navan API 可观测性监控

navan-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
456
该技能提供了一套完整的解决方案，用于在生产环境中为Navan API集成建立全面的可观测性。它指导用户实现结构化日志记录、请求延迟追踪、错误类型分类（认证、限速、服务器错误），并涵盖了OAuth令牌的生命周期管理。内容包含在Datadog、Prometheus等主流监控平台上的告警配置和仪表板构建指南。
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自动化工作流运行器：多智能体编排

workflow-runner
jnMetaCode/superpowers-zh
137
此工作流执行器支持用户直接在AI会话内运行YAML定义的YAML工作流。它作为一个编排引擎，无需配置API Key，能顺序调用多个专业角色（Agent）来完成任务。适用于需要多个专家角色协作完成复杂、结构化任务的场景。
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Go语言层级配置管理

golang-spf13-viper
samber/cc-skills-golang
313
Viper是Go语言中用于管理复杂配置的库。它根据预定的高优先级顺序（如命令行参数、环境变量、配置文件等）解析配置值。这确保了应用程序在不同部署环境下都能稳定获取正确的配置，特别适合构建功能强大且配置复杂的Go CLI工具和服务。
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