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io.github.google/skills/google-mobile-ads-validate

为 iOS、Android 或 Unity 项目校验其 Google Mobile Ads（GMA）SDK 集成。用于对集成了 GMA SDK 的应用做全面上线前审计，或校验单个 GMA SDK 集成检查项，如校验广告单元 ID 与广告形式、SKAdNetwork ID、聚合适配器 SDK 版本兼容性或广告预加载。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-rewarded

为在 Android、iOS 或 Unity 移动应用中实现、集成或配置 Google Mobile Ads（GMA）SDK 激励视频广告提供指导。当任务涉及设置激励视频广告时使用。不用于「激励插屏」广告。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-interstitial

为在 Android、iOS 或 Unity 移动应用中实现、集成或配置 Google Mobile Ads（GMA）SDK 插屏广告提供指导。当任务涉及设置插屏广告时使用。不用于「激励插屏」广告。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-get-started

为集成 Google Mobile Ads（GMA）SDK 提供指导。当用户想要在 Android、iOS 或 Unity 应用中上手、安装、集成、设置或配置 AdMob 或 Ad Manager 的 GMA Next-Gen SDK 或移动广告框架时使用。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-banner

为在 Android、iOS 或 Unity 移动应用中实现、集成或配置 Google Mobile Ads（GMA）横幅广告提供指导。当任务涉及在移动应用中设置横幅广告时使用。不用于插屏或激励视频等其他广告形式。

io.github.google/skills/google-mobile-ads-android-migrate-to-next-gen

将 Android 应用从旧的、遗留的 Google Mobile Ads（GMA）SDK（com.google.android.gms:play-services-ads）迁移到新的 GMA Next-Gen SDK（com.google.android.libraries.ads.mobile.sdk:ads-mobile-sdk）。提供关于 import、类与方法签名的完整映射表以帮助确定迁移步骤。在将现有 Android 代码库从旧版 GMA SDK 迁移到 GMA Next-Gen SDK 时使用。

io.github.google/skills/google-ads-api-mcp-setup

引导开发者下载、配置并安装官方开源的 Google Ads MCP 服务器。当用户想把其 AI 助手（如 Gemini、Claude Code 或 Cursor）连接到 Google Ads 账户，以自然语言查询广告系列或获取报告指标时使用。

io.github.google/skills/google-cloud-solution-rag-enterprise-search-gke-sqldb

为 Google Cloud 中具备检索增强生成（RAG）能力的企业搜索系统发现需求，并生成架构、设计与部署指导。当用户需要以支持向量的 SQL 数据库作为嵌入向量的存储与索引、使用开放模型与开源推理框架，并用 Kubernetes 容器承载所有应用组件时使用。切勿用于全托管 RAG、SaaS 搜索服务，或需要非 SQL 向量数据库的场景。

io.github.NousResearch/hermes-agent/google-workspace

通过 gws CLI 或 Python 访问 Gmail、Calendar、Drive、Docs、Sheets。

io.github.google/skills/google-ads-api-account-diagnostics

诊断 Google Ads 账户表现问题，如因广告排名、出价或预算导致的转化损失（价值或数量）、线索量下降与展示份额（机会）流失。用于排查突发表现下滑、分析广告系列展示份额指标、调查线索量偏低，或寻找出价与预算约束。不用于设置新广告系列、直接上传转化事件，或一般的 Google Mobile Ads SDK 集成问题（改用 gma-android-integrate）。

io.github.affaan-m/ECC/google-workspace-ops

Google Workspace API 操作、Sheets 自动化、Gmail 集成与文档管理。

io.github.google/skills/gke-workload-identity

Diagnoses Workload Identity Federation for GKE authentication failures for Pods (403 "iam.serviceAccounts.getAccessToken" / permission denied, "could not find default credentials", or GKE metadata server unreachable) by verifying cluster and node-pool Workload Identity configuration, the Kubernetes ServiceAccount (KSA) to IAM binding (direct principal binding and legacy Google ServiceAccount impersonation), target-resource IAM roles, and gke-metadata-server health. Use when a Pod cannot authenticate to Google Cloud APIs even though Workload Identity is expected to be in effect. Don't use for in-cluster Kubernetes RBAC errors (API-server authorization), general workload crashes (use gke-workload-troubleshooting), or Workload Identity setup and hardening (use gke-workload-security).

io.github.google/skills/gke-workload-troubleshooting

通过日志与事件诊断 GKE 工作负载故障（CrashLoopBackOff、OOMKilled、ImagePullBackOff、Pending 等）。在 Pod 无法启动或反复崩溃时使用。不用于 GKE 集群基础设施供给、节点池创建，或非 Kubernetes 的 Google Cloud 服务。

io.github.google/skills/gke-workload-security

为 Google Kubernetes Engine（GKE）应用与命名空间审计、配置并加固工作负载级安全控制。涵盖运行集群安全审计（audit_cluster.sh）、配置 Workload Identity Federation（扮演、KSA/GSA 绑定与 Pod 设置）、强制网络策略（默认拒绝与 Dataplane V2 日志）、在 GKE Sandbox（gVisor）内隔离高风险 Pod、强制 Pod Security Standard（restricted 标签），以及经由 CSI 挂载 Secret Manager 密钥（SecretProviderClass）。用于审计集群安全态势、隔离命名空间、应用 Pod 安全标准、设置 Workload Identity，或配置网络策略与密钥卷挂载时。不用于集群级控制平面安全、RBAC 加固、Binary Authorization、Shielded Nodes 或平台级 GKE 附加组件启用（改用 gke-platform-security）。

io.github.google/skills/gke-platform-security

规划、配置并加固平台级的 Google Kubernetes Engine（GKE）集群安全。涵盖集群附加组件（启用 Secret Manager）、RBAC 加固（禁用不安全绑定、审计工具）、Binary Authorization、启用 Shielded Nodes、GKE Sandbox 集群启用、GKE IAM 角色，以及跨服务认证 IAM 模式。用于保障集群控制平面安全、加固 GKE RBAC、启用 Shielded Nodes、启用 GKE Sandbox 运行时、启用集群级安全附加组件，或管理 GKE IAM 角色时。不用于工作负载级安全（Workload Identity、SecretProviderClass、PSS、NetPol、gVisor pod runtimeClassName；改用 gke-workload-security）。

io.github.google/skills/gke-upgrades

为标准与 Autopilot 集群规划、执行并验证 Google Kubernetes Engine（GKE）集群升级与维护操作。产出升级计划、升级前后检查清单、含 gcloud 命令的维护 Runbook、发布通道策略与故障排查指南。处理节点池升级策略（surge、蓝绿）、版本兼容、PDB 管理，以及有状态、GPU、operator 等工作负载的特定关注点。每当用户提及 GKE 升级、Kubernetes 版本升级、节点池维护、GKE 打补丁、集群版本管理、发布通道选择、维护窗口、surge 升级、卡住的升级，或任何 GKE 生命周期管理任务——即便是随意的「我们需要升级集群」或「规划下次 GKE 维护」或「我们的升级卡住了」——都使用本技能。不用于 GKE 集群创建、应用接入、一般网络/路由配置或安全策略配置（改用 gke-basics 或相关 GKE 技能）。

io.github.google/skills/gke-manifest-generation

为 GKE Autopilot 与 GKE Standard 集群生成并更新安全、可用于生产的 Kubernetes YAML 清单。用于创建或修改 GKE 部署清单、配置容器安全上下文、设置 CPU/内存资源限制、定义就绪/存活/启动探针、挂载 Secret 与卷、配置 GKE Gateway API 路由、面向 Spot VM，或部署 AI 模型推理工作负载（vLLM、TGI、Gemma）。不用于实时集群操作、Pod 排障（用 gke-workload-troubleshooting）或集群基础设施供给（用 gke-cluster-creation）。

io.github.google/skills/gke-alert-configuration

使用 PromQL 与 Google Cloud Managed Service for Prometheus，通过 Terraform 为 Google Kubernetes Engine（GKE）集群、工作负载与服务配置告警策略。用于编写、分析、校验或部署以监控 GKE 服务延迟、流量、错误率（采用多窗口多燃烧率 SLO 告警）、内存饱和，以及 CrashLoopBackOff、Node NotReady 等集群健康状况的 Terraform 告警策略。不用于非 GKE 计算运行时，如无 GKE 的独立 Compute Engine VM 或独立 Cloud Run 服务。

io.github.google/skills/ima-dai-sdk

将 Google Interactive Media Ads（IMA）动态广告插入（DAI）SDK 集成到网站、Web 应用、移动应用或 TV 应用中。用于：视频播放器需要在 Web、Android、iOS、tvOS 应用、Cast（CAF）接收端或 Roku 频道中加载并播放 HLS 或 DASH 流；应用需要使用 Google DAI 直播事件 asset key，或用于视频点播的内容源 CMS ID / video ID。切勿用于加载并播放 VAST 或 VMAP URL。

io.github.google-gemini/gemini-cli/quality

评估 GitHub issue 是否属于垃圾内容、空内容、需要补充信息，或可以继续处理。

io.github.google/skills/data-manager-api-audience-ingestion

引导开发者使用 Data Manager API 及其相关客户端库来管理（添加、移除与清空）面向 Google 产品的受众成员。当用户想上传受众成员、移除特定用户，或清空/替换整个受众（用于 Customer Match、移动设备 ID 受众或 Data Manager API 支持的其他受众用例）时使用。不用于上传事件或转化（用 data-manager-api-event-ingestion 技能）。

io.github.google-labs-code/stitch-skills/react-vite-dashboard

将 Stitch 设计稿转化为生产级 React + Vite 仪表盘，集成 TanStack Query、来自 DESIGN.md 的无障碍令牌，以及支持 Web3 的模式（ethers/viem）。

io.github.google/skills/agent-platform-deploy

从 Model Garden 部署开放模型或自定义权重到 Agent Platform 端点，检查部署状态、验证 serving 端点，或通过卸载模型与删除端点清理资源。当被要求部署 Agent Platform 模型、列出可用 Model Garden 模型、检查模型可部署性、查询部署成本、排查部署错误（如配额限制），或卸载/清理端点时使用。复制并部署 1P Tuned Model 时也使用。不用于公共 Vertex AI 部署（用 `vertex-deploy` 技能）或运行模型评测（用 `agent-platform-eval` 技能）。

io.github.google/adk-python/adk-review

审阅仓库中所有本地改动的错误、风格合规、意外结果，以及必要的文档/测试/示例更新。生成报告并按需协助修复所识别的问题。触发于「adk-review」「review changes」「pr review」「check code style」「verify changes」。