Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

docker-&-kubernetes-orchestrator(Docker Kubernetes 编排器)

用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组,区分本地测试与生产操作;涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时,应先确认影响范围。

docker-&-kubernetes-orchestrator 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 14,972。

总安装 8,173周安装 295GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,186核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:docker-&-kubernetes-orchestrator(Docker Kubernetes 编排器)
来源仓库:https://github.com/krosebrook/source-of-truth-monorepo
仓库路径:skills/docker-&-kubernetes-orchestrator
安装命令:
npx skills add krosebrook/source-of-truth-monorepo --skill "docker-&-kubernetes-orchestrator"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add krosebrook/source-of-truth-monorepo --skill "docker-&-kubernetes-orchestrator"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

协调 Docker 与 Kubernetes 混合部署环境下的资源调度。支持跨集群配置同步与编排策略生成。适用于复杂微服务架构的部署与管理场景。需明确区分本地与云原生环境,避免配置冲突。docker-&-kubernetes-orchestrator 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/docker-&-kubernetes-orchestrator

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add krosebrook/source-of-truth-monorepo --skill "docker-&-kubernetes-…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

docker-&-kubernetes-orchestrator 怎么安装?

在终端执行 npx skills add krosebrook/source-of-truth-monorepo --skill "docker-&-kubernetes-orchestrat…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

docker-&-kubernetes-orchestrator 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

docker-&-kubernetes-orchestrator 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

docker-&-kubernetes-orchestrator 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

docker-&-kubernetes-orchestrator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,173 次,近一周安装 295 次,下载 4,186 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

docker-&-kubernetes-orchestrator 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
docker-&-kubernetes-orchestrator

Docker Kubernetes 编排器 · 本页

8,173—权限未标注未明确未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
Docker & Kubernetes Orchestrator
description
Expert guidance for Docker containerization and Kubernetes orchestration. Use when containerizing applications, managing multi-container setups with Docker Compose, or deploying to Kubernetes clusters.
version
1.0.0
allowed-tools

Docker & Kubernetes Orchestrator

Production-grade containerization and orchestration patterns.

Docker Patterns

Multi-Stage Builds

# Node.js optimized build
FROM node:18-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . .
RUN npm run build

FROM node:18-alpine AS runner
WORKDIR /app
ENV NODE_ENV=production
COPY --from=builder /app/dist ./dist
COPY --from=builder /app/node_modules ./node_modules
COPY package*.json ./
USER node
EXPOSE 3000
CMD ["node", "dist/index.js"]
# Python optimized build
FROM python:3.11-slim AS builder
WORKDIR /app
RUN python -m venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

FROM python:3.11-slim AS runner
WORKDIR /app
COPY --from=builder /opt/venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
COPY . .
USER nobody
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0"]

Docker Compose for Microservices

version: '3.8'

services:
  api:
    build: ./api
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      DATABASE_URL: postgresql://postgres:password@db:5432/app
      REDIS_URL: redis://redis:6379
    depends_on:
      - db
      - redis
    networks:
      - backend
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3

  worker:
    build: ./worker
    environment:
      CELERY_BROKER_URL: redis://redis:6379/0
    depends_on:
      - redis
    networks:
      - backend
    deploy:
      replicas: 3

  frontend:
    build: ./frontend
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      NEXT_PUBLIC_API_URL: http://localhost:8000
    networks:
      - frontend
      - backend

  db:
    image: postgres:15-alpine
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: password
    networks:
      - backend

  redis:
    image: redis:7-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data
    networks:
      - backend

  nginx:
    image: nginx:alpine
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
      - ./ssl:/etc/nginx/ssl:ro
    depends_on:
      - api
      - frontend
    networks:
      - frontend

volumes:
  postgres_data:
  redis_data:

networks:
  frontend:
  backend:

Kubernetes Patterns

Deployment

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: api
  labels:
    app: api
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: api
    spec:
      containers:
      - name: api
        image: myregistry.com/api:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        env:
        - name: DATABASE_URL
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-secret
              key: url
        resources:
          requests:
            memory: "256Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /ready
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5

Service & Ingress

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: api
spec:
  selector:
    app: api
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8000
  type: ClusterIP
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: api
  annotations:
    cert-manager.io/cluster-issuer: letsencrypt-prod
    nginx.ingress.kubernetes.io/rate-limit: "100"
spec:
  ingressClassName: nginx
  tls:
  - hosts:
    - api.example.com
    secretName: api-tls
  rules:
  - host: api.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: api
            port:
              number: 80

ConfigMap & Secrets

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: app-config
data:
  LOG_LEVEL: "info"
  MAX_CONNECTIONS: "100"
---
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: db-secret
type: Opaque
stringData:
  url: postgresql://user:pass@db:5432/app
  password: secret123

StatefulSet for Databases

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: postgres
spec:
  serviceName: postgres
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: postgres
  template:
    metadata:
      labels:
        app: postgres
    spec:
      containers:
      - name: postgres
        image: postgres:15
        ports:
        - containerPort: 5432
        env:
        - name: POSTGRES_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-secret
              key: password
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /var/lib/postgresql/data
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
    spec:
      accessModes: ["ReadWriteOnce"]
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi

Horizontal Pod Autoscaler

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: api-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: api
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80

Helm Charts

# Chart.yaml
apiVersion: v2
name: myapp
version: 1.0.0
appVersion: "1.0"

# values.yaml
replicaCount: 3
image:
  repository: myregistry.com/api
  tag: latest
  pullPolicy: IfNotPresent

service:
  type: ClusterIP
  port: 80

ingress:
  enabled: true
  className: nginx
  hosts:
    - host: api.example.com
      paths:
        - path: /
          pathType: Prefix

resources:
  limits:
    cpu: 500m
    memory: 512Mi
  requests:
    cpu: 250m
    memory: 256Mi

autoscaling:
  enabled: true
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 70

Quick Commands

# Docker
docker build -t myapp:latest .
docker run -p 8000:8000 myapp:latest
docker compose up -d
docker compose logs -f api
docker exec -it container_name sh

# Kubernetes
kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl get pods -w
kubectl logs -f pod-name
kubectl exec -it pod-name -- sh
kubectl port-forward svc/api 8000:80
kubectl scale deployment/api --replicas=5
kubectl rollout restart deployment/api
kubectl rollout undo deployment/api

# Helm
helm install myapp ./chart
helm upgrade myapp ./chart
helm rollback myapp 1
helm list

When to Use: Containerizing apps, Docker Compose orchestration, Kubernetes deployments, scaling microservices.

平台分布

Codex

34.88%
按下载量换算1,460

Claude

31.85%
按下载量换算1,333

Cursor

18.64%
按下载量换算780

Gemini CLI

9.09%
按下载量换算381

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills