> Cloud _

agents-infra предоставляет надежное хранилище версий skills, используемых в системе оркестровки агентов. Это решение позволяет осуществлять аудит, откат к предыдущим версиям и проводить исторический анализ, обеспечивая стабильность и предсказуемость работы. Репозиторий интегрирован с GitHub и использует REST APIs для управления версиями, что упрощает интеграцию с существующей облачной инфраструктурой. Архивация версий skills осуществляется с использованием Git и обеспечивает возможность восстановления работоспособности системы в случае возникновения проблем. Поддержка AgentOS Dependency гарантирует совместимость и упрощает развертывание. Использование Python для автоматизации процессов позволяет эффективно управлять жизненным циклом cloud-сервисов. Решение agents-infra способствует повышению надежности и управляемости системы, предоставляя возможность гибкой настройки и масштабирования. Внедрение serverless архитектуры позволяет оптимизировать затраты и повысить эффективность использования ресурсов, что особенно важно при работе с динамически изменяющимися нагрузками. Интеграция с Clawhub обеспечивает удобный доступ к истории изменений.

Решение задачи сохранения и управления навыками искусственного интеллекта, полученными из Clawhub, стало возможным благодаря интеграции с сервисом AIContent от Alibaba Cloud. Этот репозиторий обеспечивает архивацию и отслеживание изменений, предоставляя историческую запись и упрощая взаимодействие с API платформы. Он позволяет эффективно использовать возможности большой языковой модели и связанных с ней ресурсов. Модуль alicloud-ai-content-aicontent использует Python, Alibaba Cloud SDK, OpenAPI и Bash для генерации инвентаризации API, архивации навыков и обеспечения интеграции с Alibaba Cloud. В процессе работы необходимо учитывать приоритет AccessKey, определяемый через переменные окружения или конфигурационный файл. Используйте List* и Describe* API для получения актуальной информации о ресурсах. Благодаря этому инструменту, разработчики могут легко управлять и отслеживать изменения в AI-агент и связанных с ними ресурсах, используя официальные SDK и OpenAPI Explorer. Рекомендуется использовать метаданные OpenAPI для получения списка доступных API и их схем, что упрощает процесс разработки и интеграции. Версия API по умолчанию: 20240611.

Разработайте уникальные голоса для ваших приложений с помощью CosyVoice – инструмента, основанного на искусственном интеллекте. Этот модуль предоставляет удобный интерфейс для создания пользовательских голосов, позволяя точно воплотить ваши представления о звучании голоса через текстовое описание. В основе лежит большая языковая модель, обеспечивающая высокую степень гибкости и реалистичности. Модуль alicloud-ai-audio-cosyvoice-voice-design интегрирован с API регистрации голоса CosyVoice и поддерживает несколько моделей, включая cosyvoice-v3.5-plus и cosyvoice-v3.5-flash. Используйте Python и REST API для управления процессом проектирования голоса, выбирая оптимальную модель в зависимости от региона развертывания и требуемой функциональности. Поддерживаются как китайский, так и английский языки. Реализуйте сложные сценарии голосового взаимодействия, используя AI-агент для автоматизации процесса создания голосов. Обратите внимание на ограничения по регионам и доступным моделям при работе с DashScope. Подробная информация о конечных точках API доступна в документации.

Решение для мгновенного перевода аудио, основанное на передовых технологиях искусственного интеллекта, позволяет осуществлять трансляцию речи в реальном времени. Этот репозиторий содержит готовые к использованию навыки живого перевода, разработанные на базе моделей Alibaba Cloud Qwen, обеспечивая точную и быструю интерпретацию аудиоданных. Используя большую языковую модель Qwen, alicloud-ai-audio-livetranslate предоставляет возможности китайско-английской интерпретации, создания субтитров в реальном времени и поддержки операторов колл-центров. Функциональность включает живой перевод аудио, поддержку различных языков и интеграцию с другими сервисами Alibaba Cloud. В основе лежит AI-агент, оптимизированный для минимальной задержки. Техническая реализация построена на Python, Bash и использует платформу Clawhub для управления версиями и развертыванием. Поддерживаемые модели: qwen3-livetranslate-flash и qwen3-livetranslate-flash-realtime. Для валидации используется скрипт prepare_livetranslate_request.py.

DashVector предоставляет эффективное решение для организации и поиска в векторных базах данных, позволяя быстро находить наиболее релевантные результаты на основе семантической близости. Это особенно ценно при работе с большими объемами данных, где традиционные методы поиска оказываются неэффективными. Использование DashVector SDK и API упрощает интеграцию с существующими системами и приложениями, использующими Python. Функциональность DashVector включает в себя векторный поиск по подобию, поддержку фильтрации с использованием выражений, похожих на SQL, и обработку разреженных векторов. Это позволяет создавать сложные поисковые запросы, учитывающие различные параметры и атрибуты. Технология основана на надежной Vector Database, обеспечивающей высокую производительность и масштабируемость, что делает ее подходящей для задач, требующих работы с искусственным интеллектом и большой языковой моделью. DashVector идеально подходит для создания AI-агентов, требующих быстрого и точного поиска информации. Предоставляемые инструменты позволяют эффективно управлять коллекциями, индексировать данные и выполнять поиск с учетом различных критериев, обеспечивая высокую точность и скорость работы. Для работы требуется установка DashVector SDK и настройка учетных данных через переменные окружения.

Упростите извлечение информации из текстовых документов с помощью AI-агента DocMind. Этот Node.js SDK предоставляет удобный интерфейс для работы с сервисом Alibaba Cloud, позволяющим автоматизировать обработку документов и получать структурированные данные, включая текст, макет и иерархию. Решение основано на передовых технологиях искусственного интеллекта и большой языковой модели. SDK обеспечивает асинхронную отправку задач обработки документов, что позволяет эффективно масштабировать процессы и минимизировать задержки. Поддерживаются стандартные методы аутентификации Alibaba Cloud, а также удобные утилиты для работы с учетными данными и регионом. Используйте REST API для интеграции с существующими системами. Ключевые возможности включают извлечение структуры документа, анализ текста и макета, а также асинхронную отправку задач. Для работы требуется установка пакетов @alicloud/docmind-api20220711, @alicloud/tea-util и @alicloud/credentials, а также корректно настроенные переменные окружения с учетными данными Alibaba Cloud.

Решение для создания реалистичных голосовых копий на основе существующих аудиозаписей. Используя искусственный интеллект и возможности платформы DashScope, данный модуль предоставляет доступ к архивированным моделям клонирования голоса, позволяя воспроизвести тембр речи из предоставленных образцов. Это достигается благодаря интеграции с большой языковой моделью и упрощает процесс создания персонализированных голосовых решений. Модуль включает в себя набор Voice Cloning Models, стандартизированный Normalized TTS Interface и локальный вспомогательный скрипт для удобной работы. Для работы требуется установка SDK DashScope в виртуальной среде (Virtualenv) и наличие ключа API. Поддерживаемые модели: qwen3-tts-vc-2026-01-22 и qwen3-tts-vc-realtime-2026-01-15. При работе с AI-агентом важно использовать чистые аудиозаписи с минимальным уровнем шума. Функциональность позволяет генерировать аудио на основе текстовых запросов, используя клонированный голос. Входные параметры включают текст, голосовой образец и, опционально, имя голоса и режим потоковой передачи. Выходные данные содержат URL аудио, идентификатор голоса и идентификатор запроса. Необходимо соблюдать требования конфиденциальности и политики при клонировании голосов.

Решение задачи маршрутизации запросов к различным AI-сервисам Alibaba Cloud. Aicloud-ai-entry-modelstudio выступает в роли централизованного шлюза, направляющего запросы к конкретным моделям для выполнения задач, таких как генерация изображений, создание видео и обработка речи. Это позволяет избежать дублирования информации о моделях и параметрах, упрощая интеграцию и управление. Данный репозиторий предоставляет удобный интерфейс для работы с большой языковой моделью и другими искусственным интеллектом-инструментами. Включает в себя таблицу маршрутизации, определяющую соответствие между потребностями пользователя (например, генерация изображения по тексту) и конкретной AI-навыком. Поддерживаются такие задачи, как преобразование текста в изображение, редактирование изображений, генерация видео из текста или изображений, а также преобразование текста в речь и распознавание речи. Для работы требуется установка DashScope SDK (рекомендуется использование виртуального окружения virtualenv для избежания ограничений PEP 668) и настройка ключа API. Aicloud-ai-entry-modelstudio является ключевым компонентом для создания AI-агент и интеграции различных Alibaba Cloud Services в единую систему. Используемый стек технологий включает Python, Bash и другие инструменты.

Решение задачи интеллектуального поиска информации стало проще благодаря интеграции AliCloud Milvus с использованием PyMilvus. Этот модуль предоставляет навык для подключения и выполнения векторного поиска в AliCloud Milvus через API, что позволяет создавать приложения, использующие возможности искусственного интеллекта для более точного и релевантного поиска. Подключение осуществляется с использованием стандартных API PyMilvus, что обеспечивает гибкость и простоту интеграции. Для работы требуется установка SDK PyMilvus (рекомендуется использовать виртуальное окружение для избежания ограничений PEP 668) и настройка переменных окружения: MILVUS_URI, MILVUS_TOKEN и MILVUS_DB. Это позволяет легко интегрировать функциональность поиска в существующие приложения и создавать новые решения на основе большой языковой модели. Простой пример использования демонстрирует создание коллекции, добавление данных и выполнение поиска. Данный модуль открывает возможности для создания AI-агентов и приложений, использующих векторный поиск для анализа больших объемов данных. Интеграция с AliCloud Milvus обеспечивает масштабируемость и надежность, а использование PyMilvus упрощает разработку и развертывание. Функциональность включает векторный поиск, интеграцию с API PyMilvus и подключение к AliCloud Milvus.

Руководство по созданию эффективных навыков для AI-агентов, работающих с SDK Azure и сервисами Microsoft Foundry. Используйте при создании новых навыков или обновлении существующих.

Настройка операций по созданию дистрибутивов CloudFront. Автоматически активируемая функция для сервисов AWS. Запускается при: создании дистрибутива CloudFront. Является частью категории функций AWS. Используйте, когда работаете с функциональностью создания дистрибутивов CloudFront. Активируйте с помощью фраз, таких как "создание дистрибутива CloudFront", "настройка CloudFront", "CloudFront".

Создание операций для модуля Terraform. Автоматически активируется для продвинутого уровня DevOps. Запускается при: создании модуля Terraform, создании части модуля Terraform. Является частью категории навыков "Продвинутый DevOps". Используйте, когда работаете с функциональностью создания модуля Terraform. Активируйте с помощью фраз, таких как "создание модуля Terraform", "создатель Terraform", "Terraform".

Агент и плагин Terraform для работы с кодом инфраструктуры, совместимые с Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor и OpenClaw. Охватывает шаблоны проектирования модулей, стратегии управления состоянием, конфигурацию провайдеров, усиление безопасности, политики как код с использованием Sentinel/OPA и процессы CI/CD для планирования и применения. Используйте, когда: пользователю необходимо разработать модули Terraform, управлять хранилищами состояний, проверять безопасность Terraform, реализовывать развертывания в нескольких регионах или следовать лучшим практикам IaC.

Используйте это, когда работаете с Terraform или OpenTofu: при создании модулей, написании тестов (с использованием встроенной системы тестирования или Terratest), настройке конвейеров CI/CD, проверке конфигураций, выборе подходов к тестированию, отладке проблем с состоянием, внедрении сканирования безопасности (Trivy, Checkov) или при принятии архитектурных решений в области инфраструктуры как кода.

Руководство по созданию файлов Terraform для Azure API Management (APIM) и связанных служб Azure. Используйте его, когда пользователям необходимо создавать, изменять или понимать конфигурации Terraform для экземпляров APIM, API, бэкендов, подписок, политик, продуктов, логгеров, диагностики и сопутствующей инфраструктуры с использованием провайдера `azurerm`. Это руководство предоставляет информацию о синтаксисе HCL, определениях ресурсов и шаблонах из Terraform Registry и этого репозитория.

Azure Kubernetes Service (AKS) – это ключевой компонент облачной инфраструктуры, позволяющий развертывать и управлять контейнерными приложениями. Этот модуль предоставляет готовые решения для планирования и создания кластеров AKS, уделяя особое внимание критически важным настройкам на этапе инициализации (Day-0), которые сложно изменить впоследствии. Он помогает избежать распространенных ошибок и обеспечивает оптимальную производительность. Модуль автоматизирует процесс создания кластеров, предоставляя рекомендации по конфигурации, включая проектирование сети (доступ к API-серверу, модель IP-адресов, исходящий трафик) и управление удостоверениями. Интеграция с Azure Policy позволяет обеспечить соответствие требованиям безопасности и корпоративным стандартам, что особенно важно при использовании cloud-сервисов. Поддерживаемые команды: az aks create, az aks show, kubectl get, kubectl describe. Благодаря автоматизации и рекомендациям, модуль сокращает время на развертывание и упрощает управление кластерами AKS. Он позволяет сосредоточиться на разработке приложений, а не на рутинной настройке инфраструктуры, приближая вас к архитектуре serverless. Связанные навыки: azure-diagnostics (устранение неполадок AKS), azure-validate (проверки готовности).

Унифицированный навык развертывания моделей Azure OpenAI с интеллектуальной маршрутизацией на основе намерений. Поддерживает быстрое развертывание по умолчанию, полностью кастомизированные развертывания (версия/SKU/производительность/политика RAI) и обнаружение доступной производительности в различных регионах и проектах. ИСПОЛЬЗУЙТЕ ДЛЯ: развертывания модели, развертывания gpt, создания развертывания, развертывания модели, развертывания модели openai, настройки модели, выделения ресурсов для модели, поиска доступной производительности, проверки доступности модели, где можно развернуть, лучший регион для модели, анализа производительности. НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ ДЛЯ: перечисления существующих развертываний (используйте инструмент foundry_models_deployments_list MCP), удаления развертываний, создания агентов (используйте agent/create), создания проектов (используйте project/create).

Этот навык следует использовать, когда пользователям необходимо арендовать графические процессоры, запускать задания машинного обучения или управлять вычислительными ресурсами на децентрализованной платформе Basilica. Используйте его для обучения с использованием PyTorch/TensorFlow, настройки распределенного обучения, управления арендой графических процессоров, мониторинга затрат или любых рабочих процессов командной строки Basilica. Включает обходные решения для сред, отличных от TTY, таких как Claude Code.

Выполняйте развертывания в Azure для УЖЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ приложений, которые имеют файлы `.azure/deployment-plan.md` и файлы инфраструктуры. НЕ используйте эту функцию, когда пользователь просит СОЗДАТЬ новое приложение — используйте `azure-prepare` вместо этого. Эта функция выполняет команды `azd up`, `azd deploy`, `terraform apply` и `az deployment` со встроенными механизмами восстановления после ошибок. Требует наличия файла `.azure/deployment-plan.md` от `azure-prepare` и подтвержденного статуса от `azure-validate`. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: "запустить `azd up`", "запустить `azd deploy`", "выполнить развертывание", "опубликовать в продакшн", "опубликовать в облако", "запустить", "отправить", "развернуть Bicep", "выполнить `terraform apply`", "опубликовать в Azure", "запустить в Azure". НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ, КОГДА: "создать и развернуть", "собрать и развернуть", "создать новое приложение", "настроить инфраструктуру", "создать и развернуть в Azure с помощью Terraform" — используйте `azure-prepare` для этих задач.

Руководство по созданию ресурсов ComputeClass для GKE. Используйте эту функцию, когда пользователям необходимо определить собственные конфигурации узлов, приоритеты автоматического масштабирования или требования к оборудованию (например, виртуальные машины Spot, графические процессоры, определенные семейства машин) для своих рабочих нагрузок в GKE.

Сборник навыков разработки для AWS, охватывающий инфраструктуру как код с использованием CDK, оптимизацию затрат и серверные/событийные архитектуры с интегрированными серверами MCP.

Настраивает и управляет Airbyte Agent Connectors — пакетами на Python с строгой типизацией для доступа к более чем 51 стороннему SaaS API через унифицированный интерфейс сущностей и действий. Поддерживаемые сервисы включают Salesforce, HubSpot, Stripe, GitHub, Slack, Jira, Shopify, Zendesk, Google Ads, Notion, Linear, Intercom, Gong и 36 других коннекторов, охватывающих CRM, биллинг, платежи, электронную коммерцию, маркетинг, аналитику, управление проектами, службу поддержки, инструменты для разработчиков, HR и коммуникационные платформы. Используйте этот навык, когда пользователь хочет подключиться к любому SaaS API, установить пакет коннектора airbyte-agent, интегрировать данные стороннего сервиса в приложение Python или AI-агента, запрашивать или искать записи из любого поддерживаемого сервиса или настраивать инструменты Airbyte MCP для Claude. Охватывает режим платформы (Airbyte Cloud) и режим OSS (локальный Python SDK).

Руководство по лучшим практикам разработки на Flutter, охватывающее архитектуру, управление зависимостями, разработку пользовательского интерфейса и конфигурацию платформы. Используйте этот навык, когда пользователи упоминают "лучшие практики", "архитектуру", "Riverpod", "GoRouter", "Dio", "темы", "реактивность" или "доступность".

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает "загрузку изображений в Cloudflare", "реализацию прямой загрузки контента создателями", "настройку преобразований изображений", "оптимизацию WebP/AVIF", "создание вариантов изображений", "генерацию подписанных URL-адресов", "добавление водяных знаков на изображения", "интеграцию с Next.js/Remix", "настройку веб-хуков", "отладку ошибок CORS", "устранение неполадок ошибок 5408/9401-9413" или "создание адаптивных изображений с использованием Cloudflare Images API".

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает "настройку очередей Cloudflare", "создание очереди сообщений", "реализацию потребителя очереди", "обработку фоновых задач", "настройку логики повторных попыток", "публикацию сообщений в очередь", "реализацию очереди недоставленных сообщений" или сталкивается с ошибками "таймаут очереди", "повторная попытка отправки сообщения", "превышение пропускной способности" или "большая очередь ожидания".

Используйте Crypto.com MCP через UXC для рабочих процессов, связанных с рыночными данными обмена криптовалют, с акцентом на простоту использования и ограничениями на чтение.

Используйте шлюз Gate MCP через UXC для рабочих процессов с данными спотового рынка и фьючерсов, предоставляя фиксированный, потоковый HTTP-интерфейс и обеспечивая защиту данных путем предварительного чтения.

Используйте Hive Intelligence MCP через UXC для широкого спектра задач, связанных с крипторынком, анализом блокчейна, управлением портфелем и оценкой рисков, с акцентом на простоту освоения и удобство использования.

Автоматически определяйте навыки работы с облачными технологиями, инфраструктурой, развертыванием и контейнерами при использовании AWS, GCP, Azure, Docker, Kubernetes, Terraform, Netlify, Heroku, серверными технологиями или инфраструктурой как код (IaC).

Запускает и проверяет управляемую среду выполнения приложений Aspire. Используйте эту функцию для развертывания всей среды приложения (база данных, кэш, API, Worker, пользовательский интерфейс) и проверки того, что все ресурсы перешли в состояние готовности, прежде чем запускать сквозные тесты.