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io.github.GoogleCloudPlatform/gemini-cloud-assist-mcp

用于理解、管理与排查 GCP 环境的 MCP 服务器。

io.github.google/skills/gke-observability

Configures GKE observability, including Cloud Logging, Cloud Monitoring, and managed Prometheus. Use when configuring GKE monitoring, setting up GKE logging, or configuring Prometheus metrics collection, to diagnose GKE control plane, API server, admission webhook, etcd storage, node registration or label, and pod eviction, preemption, or scheduling issues using GKE metrics, Kubernetes events, and Cloud Logging, and to troubleshoot Managed Service for Prometheus (GMP) issues such as missing metrics, unhealthy scrape targets, PodMonitoring misconfiguration, rule/alert evaluation failures, and monitoring permission errors. Don't use to configure local application logging frameworks or external APMs outside GKE.

io.github.google/skills/cloud-operator

Google Cloud (GCP) assistant and operator via the autocloud MCP server. Use for any GCP request: how-to, resources, Terraform/Kubernetes/Helm, rollouts, incidents, costs. Invoke it before answering a GCP question from your own knowledge or documentation search, and before proposing an architecture or backend, even when no cloud is named. Invoke it before reading or editing local *.tf or Kubernetes YAML. Don't use for non-GCP tasks or local machine setup like installing gcloud and setting up GCP.

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/gke-ai-troubleshooting-tpu-performance-degradation

Diagnose GKE Cloud TPU training throughput drops and step-time regressions (15%+ TPU duty-cycle drop) using ML Diagnostics Workload Monitoring (`gcloud alpha mldiagnostics monitored-events` / `hypercomputecluster.googleapis.com/v1alpha`) and 1-minute Cloud Monitoring system metrics (`kubernetes.io/node/accelerator/*`). Distinguishes hardware and network fabric throttling from workload resource bottlenecks (HBM capacity, host memory, or host CPU saturation). Use when TPU training throughput or duty cycle drops without crashing pods, when `PERFORMANCE_DEGRADATION` monitored events fire, or when triaging slow multi-slice training steps. Don't use for complete multi-slice XLA execution stalls with `HANG_DETECTED` logs (use gke-ai-troubleshooting-tpu-mxla-hang) or pod eviction/interruption restarts (use gke-ai-troubleshooting-jobset-interruption).

io.github.google/skills/gke-ai-troubleshooting-tpu-mxla-hang

Diagnose GKE Cloud TPU multi-slice training hangs (Megascale `HANG_DETECTED` logs and hang monitored events) using the ML Diagnostics `Megascale XLA (MXLA) Hang Analyzer` (`gcloud alpha mldiagnostics monitored-events`) and 1-minute Cloud Monitoring multi-slice latency metrics (`kubernetes.io/container/multislice/*`). Distinguishes XLA compiler/HLO launch divergence and host data-input stalls from TPU chip, SparseCore, ICI, or network fabric faults. Use when multi-slice TPU training jobs freeze without progressing steps, emit `HANG_DETECTED`, or stall in collective operations. Don't use for gradual step-time throughput drops without hangs (use gke-ai-troubleshooting-tpu-performance-degradation) or pod preemption/eviction restarts (use gke-ai-troubleshooting-jobset-interruption).

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

Configures and 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 setting up KSA/GSA bindings (`roles/iam.workloadIdentityUser`, `iam.gke.io/gcp-service-account`) or when a Pod cannot authenticate to Google Cloud APIs. Don't use for in-cluster Kubernetes RBAC errors (API-server authorization), general workload crashes (use gke-workload-troubleshooting), or Pod Security Standards and NetworkPolicies (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/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」。

io.github.google-labs-code/stitch-sdk/stitch-sdk-domain-design

为 Stitch SDK 设计领域模型。在把 MCP 工具映射到领域类及 domain-map.json 中的绑定时使用。这是生成流水线的第 2 阶段

io.github.google-labs-code/stitch-skills/react-components

借助系统级网络与基于 AST 的校验，把 Stitch 设计稿转换为模块化的 Vite 与 React 组件。

io.github.google-gemini/gemini-cli/tui-tester

使用终端自动化测试 Gemini CLI 行为与视觉输出的专业指导。

io.github.google-gemini/gemini-cli/agent-tui

主代理：请勿直接使用此技能。若需测试 TUI，请调用 `tui_tester` 子代理。以编程方式驱动终端 UI（TUI）应用，用于测试、自动化与检查。适用场景：自动化 CLI/TUI 交互、终端应用回归测试、验证交互行为；或当用户询问「什么是 agent-tui」「agent-tui 能做什么」「演示 agent-tui」「给我看看 agent-tui」「agent-tui 如何工作」或想看实际效果时。

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

擅长管理 Git 与 GitHub 的 Pull Request 生命周期，包括暂存变更、生成 PR 描述与分支管理。

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

擅长审计并修复仓库脚本与 GitHub Actions 工作流，确保技术健壮性与安全性。