“Deployment” 共 349 个结果
io.github.Jeffallan/claude-skills/devops-engineer
编写 Dockerfile、配置 CI/CD 流水线、撰写 Kubernetes manifest，并生成 Terraform/Pulumi 基础设施模板。处理部署自动化、GitOps 配置、事故响应 runbook 与内部开发平台工具。在搭建 CI/CD 流水线、应用容器化、管理基础设施即代码、部署到 Kubernetes 集群、配置云平台、自动化发布或响应生产事故时使用。涉及流水线、Docker、Kubernetes、GitOps、Terraform、GitHub Actions、值班响应或平台工程时调用。
io.github.remotion-dev/remotion/vercel
为 Vercel 部署和预览 URL 设置 Codex 监控。当用户调用 /vercel 或 $vercel、要求 Codex 观察或监控 Vercel 部署、等待 Vercel 预览或 PR 预览就绪,或希望在 Vercel 状态变为 READY 时同时收到部署 URL 和预览 URL 的通知时使用。
io.github.PostHog/posthog/finding-llm-gateway-migration-candidates
找出并排序可从 services/llm-gateway 迁往 PostHog/ai-gateway 的调用方。当被询问接下来迁移什么、寻找低风险网关迁移候选、盘点剩余的 Python 网关调用方，或识别受 Go 网关对等性阻塞的调用方时使用。检索代码与部署接线、清点每个调用方的必需契约、过滤掉不受支持的迁移项，返回一份有证据支撑的候选清单而不改动调用方。
io.github.alirezarezvani/claude-skills/senior-ml-engineer
面向将模型产品化的 ML 工程技能，涵盖 MLOps 流水线构建与 LLM 集成。包括模型部署、特征存储、漂移监控、RAG 系统与成本优化。当用户询问向生产部署 ML 模型、搭建 MLOps 基础设施（MLflow、Kubeflow、Kubernetes、Docker）、监控模型性能或漂移、构建 RAG 流水线，或集成带重试逻辑与成本控制的 LLM API 时使用。聚焦生产与运维，而非模型研究或初始训练。
io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/implementing-infrastructure-as-code-security-scanning
用 Checkov、tfsec 与 KICS 为 Infrastructure as Code 实现自动化安全扫描，检测 Terraform、CloudFormation、Kubernetes 清单与 Helm chart 中的错误配置，并做基于策略的治理与 CI/CD 集成。适用于部署前验证云基础设施，或在 pull request 中拦截不安全的变更（公开 S3 桶、开放的 security group）。
io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/implementing-policy-as-code-with-open-policy-agent
用 Open Policy Agent（OPA）与 Gatekeeper 在 Kubernetes 与 CI/CD 流水线中实现策略即代码执行，涵盖编写 Rego 策略、把 OPA Gatekeeper 部署为 Kubernetes 准入控制器、开发期测试策略，以及把策略评估集成到部署流水线。适用于编写 Rego 策略、部署 Gatekeeper 准入控制，或用策略即代码检查为 CI/CD 流水线设门禁。
io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/scanning-containers-with-trivy-in-cicd
把 Aqua Security 的 Trivy 扫描器集成进 CI/CD 流水线，检测 OS 包与应用依赖 CVE、Dockerfile 错误配置，以及文件系统或 git 仓库中的问题，并按严重度实施质量门禁，阻止带漏洞的镜像被部署。适用于在 CI/CD 中构建 Docker 镜像，并需要在推送 registry 或生产部署前做自动漏洞扫描与通过/失败门禁。
io.github.nexu-io/open-design/clone-audit-mrlv3nl4
审查被克隆或重新实现的网站：保真度缺口、跟踪脚本、源品牌与语言残留、占位符与高风险外部依赖。在交付或部署前使用，或当被要求审查网站克隆的清理与就绪程度时使用。
io.github.affaan-m/ECC/mle-workflow
面向数据契约、可复现训练、模型评估、部署、监控与回滚的生产级机器学习工程工作流。适用于构建、审查或强化一次性笔记本之外的 ML 系统。
io.github.affaan-m/ECC/laravel-verification
Laravel 项目的验证闭环：环境检查、代码风格检查、静态分析、带覆盖率的测试、安全扫描与部署就绪评估。
io.github.affaan-m/ECC/laravel-verification
Laravel 项目的验证闭环：环境检查、代码风格检查、静态分析、带覆盖率的测试、安全扫描与部署就绪评估。
io.github.affaan-m/ECC/django-verification
Django 项目的验证闭环：发布或 PR 前的数据库迁移、代码风格检查、带覆盖率的测试、安全扫描与部署就绪检查。
io.github.affaan-m/ECC/browser-qa
部署后使用浏览器自动化进行可视化测试与 UI 交互验证。
io.github.HKUDS/OpenSpace/api-proxy-endpoint
创建无服务器 API 代理端点，隐藏 API 密钥并为仪表盘前端提供统一后端。面向 Vercel 部署设计。
io.github.ruvnet/ruflo/iot-firmware
编排固件灰度发布：canary 部署与异常检测门控的推进流程。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
vdevelop
io.github.HoangNguyen0403/agent-skills-standard/nextjs-tooling
配置 Next.js 的构建工具、部署与开发者工作流。用于为 Next.js 项目搭建 Turbopack、standalone Docker 输出、bundle 分析、CI 缓存、环境变量校验或 ESLint 集成。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents
把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。
io.github.aiskillstore/marketplace/backend-migrations
创建可回滚、聚焦的数据库迁移，遵循恰当的命名、版本控制实践与零停机部署考量。在创建或编辑 database/migrations/ 下的迁移文件、编写 schema 变更（创建/修改表、列、索引、外键）、实现迁移回滚方法、管理数据库版本控制、在大表上添加或修改索引，或将 schema 变更与数据迁移分离以获得更安全部署时使用。
io.github.formbricks/formbricks/nextjs-docs
本仓库的本地 Next.js 文档索引（.next-docs/）。用于 apps/web 中任何 Next.js 相关工作：路由、布局、页面、app router、服务端/客户端组件、server actions、缓存、重新验证、metadata、route handlers、proxy/middleware、next.config、图片、字体、错误处理、加载状态、并行/拦截路由、动态路由、useRouter/usePathname/useSearchParams、cookies/headers、重定向、部署、升级。在实现或调试 Next.js 行为前先阅读相关 .mdx 文件；不要依赖训练数据。
io.github.sgl-project/sglang/cookbook-review-pr
按 SGLang Cookbook（docs_new/，Mintlify）的贡献清单审查 PR——采用配置驱动的格式（每个模型的 config 与基准测试 JSX，由共享的 _deployment.jsx 与 _playground.jsx 引擎消费）。使用 /cookbook-review-pr <PR 编号> 运行。
io.github.jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills/coreweave-deploy-integration
用 Helm chart 与 Kustomize 在 CoreWeave 上部署推理服务。用于部署多模型推理、大规模管理 GPU 部署，或模板化 CoreWeave manifest。触发语如 “deploy coreweave”、“coreweave helm”、“coreweave kustomize”、“coreweave deployment patterns”。
