搜索「Image Generation」的结果

io.github.PostHog/posthog/gating-production-deploys

在新增或编辑会向镜像仓库推送容器镜像（经 build-push-action 推 ECR/ghcr/Docker Hub）或触发生产部署（向 PostHog/charts 发起 `commit_state_update` repository_dispatch）的 GitHub Actions 工作流时使用。这类工作流从单一权威部署仓库运行，并由 CD_DEPLOY_ENABLED 变量把关。不适用于发布 GitHub Release、npm、crate 或 Homebrew 的工作流——那些留在公开仓库。

io.github.actualbudget/actual/running-vrts

在 Actual Budget 仓库中新增、更新、重新生成、运行或调试视觉回归测试（VRT）与截图测试时一律使用。包括诸如新增一个 VRT、添加截图测试、更新快照、重新生成 VRT 截图、VRT 失败了、yarn vrt、vrt:docker 或 /update-vrt 之类的请求，以及任何需要为 UI 改动补截图覆盖的情况。VRT 快照必须在 Linux docker 镜像内生成（绝不能在宿主机上），且快照更新必须只限定于改动的测试——这两点任一搞错，都会产出让 CI 忽略的快照或重写仓库里的全部截图。

io.github.lfnovo/open-notebook/release

编排 Open Notebook 的一次发布——变更日志核查、基于风险的 A/B/C 测试矩阵、Docker 镜像门禁（全新安装＋升级）、经 PR 的修复循环、版本切分、带署名的发布，以及回顾。在准备、测试、切分或发布版本时使用。

io.github.omnigent-ai/omnigent/docker

在任意 Docker 主机上以 Docker compose 栈（server + Postgres）运行 Omnigent 服务器——笔记本、VPS、手动操作的 EC2，或作为任何容器平台部署的底层。当用户要构建镜像、拉起 compose 栈、调试已有主机上的栈，或为新平台扩展该栈时调用。

io.github.HoangNguyen0403/agent-skills-standard/nextjs-optimization

为 Next.js 性能与 Core Web Vitals 优化图片、字体、脚本与元数据。用于配置 next/image 改善 LCP、用 next/font 消除布局偏移、设置 next/script 加载策略，或用 generateMetadata 做 SEO。

io.github.danielmiessler/LifeOS/Apify

通过 Apify actor 抓取社交平台、商业数据与电商内容——Instagram、LinkedIn、TikTok、YouTube、Facebook、Google Maps、Amazon 及通用网页爬取——并在代码中过滤。适用场景：抓取 Instagram/LinkedIn/TikTok/YouTube/Facebook、Google Maps 销售线索、Amazon 评论、商业智能、多平台社媒监听、竞品分析、线索生成、社媒监控、Apify actor、网页爬取、提取联系人。不适用于 X/Twitter 操作（用 _X）、四级代理递进式抓取（用 BrightData）、真实 Chrome 反爬绕过与 computer use（用 Interceptor）。

io.github.infection/infection/docker-sandbox

维护 Infection 的 Docker Sandbox 镜像与 sbx 模板。当需要添加、移除或升级沙箱工具，更改 PHP 沙箱镜像，更新 Codex 沙箱遥测，重建或加载 codex-infection 沙箱，或排查 devTools/sbx 镜像与测试失败时使用

io.github.forcedotcom/sf-skills/automation-flow-generate

使用 MCP 工具 execute_metadata_action 生成 Salesforce Flows。当用户要求创建、构建或生成 flow——包括 Screen、Autolaunched、Record-Triggered（保存前/后）、Scheduled 类型——时使用。对类似 flow 的请求同样触发，如“when a record is created”“trigger daily at”“send an email when”“update the field when”“automate”“workflow”或“flow XML/metadata”。这是 Salesforce Flow 生成的唯一技能。

io.github.lobehub/lobehub/add-provider-doc

为新 AI 供应商添加文档——使用说明、环境变量、Docker 配置与图像资源。

io.github.AI-Shell-Team/aish/devops-docker-patterns

Docker 容器化专家，精通多阶段构建、镜像优化、Docker Compose 模式与生产容器安全。适用于 Dockerfile 优化、compose 配置与容器最佳实践。

io.github.leookun/cursor-byok/cursor-app-formatted

在提取、格式化、刷新或调查 .cursor-app-formatted 下已安装 Cursor.app 包的只读格式化快照时使用；包括 git-ignore 规则、快照生成工作流，以及只查看格式化代码、不修补快照或已安装应用的规则

io.github.JMBeresford/retrom/docker-development

处理任何 Docker 任务时使用：编写 Dockerfile、配置 docker-compose/compose.yml、多阶段构建、docker-bake.hcl、容器安全审计、.dockerignore 优化或 CI/CD 容器测试。触发词：Dockerfile、docker-compose、container、image build、multi-stage、docker bake、compose

io.github.imbhargav5/nextbase-nextjs-supabase-starter/nextjs-cache-components

面向 Next.js 16 应用的代码生成与转换，使用 Cache Components（PPR）。当用户请求在项目或页面级别“转换为使用 cacheComponents”、创建带正确缓存指令的新 Next.js 页面/组件、将页面拆分为缓存与动态部分并配合 Suspense 边界、或使用 Next.js 16 新缓存模型（包括 use cache、cacheLife、Suspense 以及对缓存友好的匿名 Supabase 客户端数据获取）时使用。

io.github.TheDecipherist/claude-code-mastery-project-starter-kit/docker-swarm

生产级 Docker Swarm 部署规则：compose 文件从单节点扩展到多节点 Swarm 时会发生什么。在编写或审查 stack 文件、deploy 块、overlay 网络或用 docker stack deploy 部署的任何内容时使用。涵盖 Swarm 会静默忽略的指令、固定 IP 与 bind mount 为何失效、deploy 编排块，以及 Swarm 自愈所依赖的退出码与健康检查纪律。与覆盖镜像和 compose 文件本身编写的 docker 技能互补。

io.github.TheDecipherist/claude-code-mastery-project-starter-kit/docker

编写 Dockerfile、Compose 文件与 Swarm stack 的生产级 Docker 最佳实践。在创建或编辑 Dockerfile、docker-compose / compose.yaml 或 stack 文件，或构建与优化镜像时使用。修正 Claude 常犯的几个问题：多阶段构建、层缓存顺序、exec 形式 ENTRYPOINT 以保证正确的信号与退出码、init:true、将密钥与环境变量排除在镜像外、非 root 用户与健康检查。立足生产而非默认值。

io.github.netdata/netdata/project-build-static-binary

从当前检出为 x86_64、aarch64、armv6l 或 armv7l 构建静态自解压 Netdata 安装器（`netdata-<arch>-latest.gz.run`）。当用户要求构建/产出/打包/测试静态二进制、makeself 安装器、`.gz.run` 制品或 Netdata「静态安装」；在 Linux 机器上无本地构建工具链验证 PR；或在本地复现 CI static-builder 问题时使用。涵盖 `packaging/makeself/` 下基于 Docker 的构建流程、强制前置检查（子模块初始化、全新 `netdata/static-builder:v1` 镜像）、构建按序执行的 18 个 job、制品输出布局、`artifacts/cache/` 复用模型、跨架构 QEMU 注意事项、调试构建、常见故障及其修复，以及如何在目标主机上复制/校验制品。

io.github.cnoe-io/ai-platform-engineering/docker-compose-first-install

校验并修复 OSS 首装 Docker Compose 路径。在编辑 docker-compose.yaml、docker-compose.dev.yaml、.env.example、release 镜像标签、Compose profiles、Keycloak/OpenFGA/RAG 默认值或本地一体化安装的首次启动 UI 行为时使用。

io.github.borghei/Claude-Skills/database-designer

面向 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 与 DynamoDB 的数据库设计，含 schema 分析、索引优化与迁移生成。在设计 schema、优化查询、规划迁移或分析数据库性能时使用。

io.github.TheGoat395/Codex-Skills/css-grid-editorial-systems

为高端网站打造 CSS Grid 编辑风排版布局系统。适用于不对称网格、杂志式版面、作品集索引、案例展示页、图片画廊、主视觉构图、专题叙事、产品证明版式、类瀑布流节奏，以及用更强的层级感取代千篇一律的卡片网格。

io.github.actualbudget/actual/writing-actual-docs

只要在 Actual Budget 仓库中创建、更新、编辑、撰写、重组或修复文档——具体指 `packages/docs/` 下的任何内容（发布在 actualbudget.org/docs 的 Docusaurus 站点），或该包内任何 .md 与 .mdx 文件的改动——都使用本技能。触发请求如为 X 新增一个文档页、更新 FAQ、为新特性写指南、给这个设置写文档、修一下关于 Y 的文档、新增贡献指南页面，或任何文档站点相关工作，即便用户没有明确提到风格、结构或约定也要触发。Actual 的文档遵循严格的 Docusaurus 约定（front matter、标题层级、图片放置与命名、提示块语法、Title Case、语气、拼写白名单），不查阅项目风格指南就动笔，写出的内容几乎必然过不了评审并需要返工。

io.github.NeverSight/learn-skills.dev/docker-bench-expert

面向 AMT Docker Bench 的专项技能——T264 自动驾驶卡车多容器仿真环境。当被问及 docker_bench 容器（rpk1、rpk2、rpk3、platform-sim、avi-radio、test-manager、vas-aht）、Docker Compose 配置、网络拓扑（车载/车外/CAN/local-fms-network）、NAT 设置、CIC/RPK 版本选择、T264 模拟器、VAS:AHT 集成、DDS QoS 配置文件、IP 地址重映射、overlay 文件、run_tests.sh、Docker Bench 版本兼容性、兼容的 FMS/AMT 版本组合，或任何涉及 Docker Bench 环境的问题时使用。也用于调试 bench 中的容器启动失败、网络问题、构建错误、镜像拉取失败、版本不匹配或服务就绪问题。可从 Confluence 获取 Docker Bench 版本兼容性矩阵以确定可用的版本组合。

io.github.dotnet/runtime/api-proposal

为 dotnet/runtime 创建带原型佐证的 API 提案。在被要求起草 API 提案、撰写 api-suggestion issue、把模糊的 API 想法打磨成完整提案，或改进标记为 api-needs-work 的提案时使用。涵盖从研究、原型、参考源码生成到发布的完整流水线。不用于 bug 修复、代码审查、性能基准测试，或不影响公共 API 面的内部改动。

io.github.HKUDS/CLI-Anything/video-creation

面向视频生产的按能力组合的多工具矩阵。agent 按能力挑选 provider(CLI-Anything harness、公开 CLI、Python 库、原生二进制、云 API),而非固定阶段流水线,涵盖分镜规划、故事/声音指导、素材分诊、网络视频/音乐搜索下载、采集/生成、分析、声音设计、高质量字幕设计、NLE/渲染问题排查、审阅与打包交付。

io.github.github/awesome-copilot/pinecone-rag

以 Pinecone 作为向量数据库后端构建生产级 RAG 管道与持久化 agent 记忆。当用户提到 Pinecone、需要为语义检索索引文档、构建检索增强生成系统、跨会话存储 agent 记忆、实现混合检索，或把 LLM 接入可检索知识库时使用；也适用于向量数据库选型、多租户 agent 的 namespace 隔离、embedding 管道、以及将知识库扩展到本地存储之外的场景。不适用于本地向量库（Chroma、FAISS、pgvector）或纯关键词检索。