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Agent Skill · 开发

fastapi-kubernetes-deployment(FastAPI Kubernetes 部署)

用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流。它适合让 Agent 阅读 Python 代码、定位测试问题、整理运行命令、生成脚本或分析数据处理逻辑。使用时需要确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口;涉及执行脚本、读写文件、访问数据库或调用外部 API 时,应先明确运行目录和输入输出范围,避免误改生产数据。

fastapi-kubernetes-deployment 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 4,531。

总安装 8,058周安装 387GitHub Stars 11下载 4,332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:fastapi-kubernetes-deployment(FastAPI Kubernetes 部署)
来源仓库:https://github.com/lobbi-docs/claude
仓库路径:skills/fastapi-kubernetes-deployment
安装命令:
npx skills add https://github.com/lobbi-docs/claude --skill 'FastAPI Kubernetes Deployment'
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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/lobbi-docs/claude --skill 'FastAPI Kubernetes Deployment'

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

提供 FastAPI 应用的 Docker 容器化与 Kubernetes 部署最佳实践。支持多阶段构建、Gunicorn 配置和健康检查集成。包含 Ingress、ConfigMap 和 Secret 的 Helm Chart 模板。通过 GitHub 安装,适用于云原生环境下的生产部署。

需确保镜像精简且依赖最小化,避免安全风险。

来源仓库内路径:skills/fastapi-kubernetes-deployment

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 https://github.com/lobbi-docs/claude --skill 'FastAPI 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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

fastapi-kubernetes-deployment 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/lobbi-docs/claude --skill 'FastAPI Kubernetes Deployment…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

fastapi-kubernetes-deployment 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。

fastapi-kubernetes-deployment 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

fastapi-kubernetes-deployment 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。

fastapi-kubernetes-deployment 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,058 次,近一周安装 387 次,下载 4,332 次,GitHub 11 星。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。

fastapi-kubernetes-deployment 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、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。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
fastapi-kubernetes-deployment

FastAPI Kubernetes 部署 · 本页

8,05811需要联网未明确未通过

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

FastAPI Docker & Kubernetes Deployment

This skill provides production-ready patterns for containerizing FastAPI applications and deploying to Kubernetes.

Dockerfile (Multi-Stage)

Production Dockerfile

# Build stage
FROM python:3.11-slim as builder

WORKDIR /app

# Install build dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install Python dependencies
COPY requirements.txt .
RUN pip wheel --no-cache-dir --no-deps --wheel-dir /app/wheels -r requirements.txt

# Production stage
FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

# Create non-root user
RUN groupadd -r appuser && useradd -r -g appuser appuser

# Copy wheels and install
COPY --from=builder /app/wheels /wheels
RUN pip install --no-cache /wheels/*

# Copy application
COPY ./app /app/app

# Change ownership
RUN chown -R appuser:appuser /app
USER appuser

# Health check
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=5s --retries=3 \
    CMD python -c "import httpx; httpx.get('http://localhost:8000/health')" || exit 1

EXPOSE 8000

CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

Development Dockerfile

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt requirements-dev.txt ./
RUN pip install -r requirements.txt -r requirements-dev.txt

COPY . .

CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--reload"]

Docker Compose (Development)

version: '3.8'

services:
  api:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile.dev
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./app:/app/app
    environment:
      - MONGODB_URL=mongodb://mongo:27017
      - REDIS_URL=redis://redis:6379
      - KEYCLOAK_URL=http://keycloak:8080
    depends_on:
      - mongo
      - redis

  mongo:
    image: mongo:7
    ports:
      - "27017:27017"
    volumes:
      - mongo_data:/data/db

  redis:
    image: redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"

  keycloak:
    image: quay.io/keycloak/keycloak:23.0
    environment:
      - KEYCLOAK_ADMIN=admin
      - KEYCLOAK_ADMIN_PASSWORD=admin
    command: start-dev
    ports:
      - "8080:8080"

volumes:
  mongo_data:

Health Check Endpoints

from fastapi import APIRouter, Response
from typing import Dict
import asyncio

router = APIRouter(tags=["Health"])

@router.get("/health")
async def health_check() -> Dict[str, str]:
    """Basic liveness probe."""
    return {"status": "healthy"}

@router.get("/health/ready")
async def readiness_check(
    db: Database = Depends(get_db),
    cache: Redis = Depends(get_cache)
) -> Dict[str, any]:
    """Readiness probe - checks all dependencies."""
    checks = {}

    # Check MongoDB
    try:
        await db.command("ping")
        checks["mongodb"] = "ok"
    except Exception as e:
        checks["mongodb"] = f"error: {str(e)}"

    # Check Redis
    try:
        await cache.ping()
        checks["redis"] = "ok"
    except Exception as e:
        checks["redis"] = f"error: {str(e)}"

    # Overall status
    all_ok = all(v == "ok" for v in checks.values())

    if not all_ok:
        return Response(
            content=json.dumps({"status": "unhealthy", "checks": checks}),
            status_code=503,
            media_type="application/json"
        )

    return {"status": "healthy", "checks": checks}

@router.get("/health/live")
async def liveness_check() -> Dict[str, str]:
    """Kubernetes liveness probe."""
    return {"status": "alive"}

Kubernetes Deployment

Deployment Manifest

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: fastapi-app
  labels:
    app: fastapi-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: fastapi-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: fastapi-app
    spec:
      containers:
        - name: api
          image: registry.example.com/fastapi-app:latest
          ports:
            - containerPort: 8000
          env:
            - name: MONGODB_URL
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: app-secrets
                  key: mongodb-url
            - name: REDIS_URL
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: app-secrets
                  key: redis-url
          resources:
            requests:
              memory: "256Mi"
              cpu: "250m"
            limits:
              memory: "512Mi"
              cpu: "500m"
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /health/live
              port: 8000
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 10
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /health/ready
              port: 8000
            initialDelaySeconds: 5
            periodSeconds: 5
          securityContext:
            runAsNonRoot: true
            runAsUser: 1000
            readOnlyRootFilesystem: true

Service & Ingress

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

Helm Chart Structure

fastapi-chart/
├── Chart.yaml
├── values.yaml
├── templates/
│   ├── deployment.yaml
│   ├── service.yaml
│   ├── ingress.yaml
│   ├── configmap.yaml
│   ├── secret.yaml
│   ├── hpa.yaml
│   └── _helpers.tpl

values.yaml

replicaCount: 3

image:
  repository: registry.example.com/fastapi-app
  tag: latest
  pullPolicy: IfNotPresent

service:
  type: ClusterIP
  port: 80

ingress:
  enabled: true
  className: nginx
  annotations:
    cert-manager.io/cluster-issuer: letsencrypt-prod
  hosts:
    - host: api.example.com
      paths:
        - path: /
          pathType: Prefix
  tls:
    - secretName: api-tls
      hosts:
        - api.example.com

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

autoscaling:
  enabled: true
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 70

mongodb:
  url: ""  # Set via secret

redis:
  url: ""  # Set via secret

Horizontal Pod Autoscaler

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: fastapi-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: fastapi-app
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70
    - type: Resource
      resource:
        name: memory
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 80

Additional Resources

Reference Files

For detailed deployment patterns:

  • references/helm-chart.md - Complete Helm chart templates
  • references/ci-cd.md - GitHub Actions deployment pipeline
  • references/monitoring.md - Prometheus/Grafana setup

Example Files

Working examples in examples/:

  • examples/Dockerfile - Production Dockerfile
  • examples/docker-compose.yml - Development compose
  • examples/k8s/ - Complete K8s manifests

平台分布

Codex

37.34%
按下载量换算1,618

Claude

30.06%
按下载量换算1,302

Cursor

17.99%
按下载量换算779

Gemini CLI

8.25%
按下载量换算357

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

未通过

Snyk

未通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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