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Agent Skill · 开发

lzcreate(lzcreate 文档)

lzcreate 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维,适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

lzcreate 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 9,816。

总安装 2,521周安装 103GitHub Stars 公开资料未说明下载 816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
MIT-0
版本
1.0.1

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:lzcreate(lzcreate 文档)
来源仓库:https://github.com/awaili/lzcreate
安装命令:
openclaw skills install lzcreate
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install lzcreate

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。

多云环境向腾讯云迁移的全流程 Landing Zone 客户端。自动化扫描源云资源并生成 Terraform 部署脚本。覆盖 AWS、阿里云、GCP 等五朵云的十三种核心资源。需配置源云凭证与目标腾讯云账号权限方可运行。lzcreate 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

生成的设计文档与代码需经人工复核再投入生产环境。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install lzcreate;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

    它需要调用外部服务,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

lzcreate 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install lzcreate。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

lzcreate 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

lzcreate 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

lzcreate 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

lzcreate 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,521 次,近一周安装 103 次,下载 816 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。

lzcreate 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,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
lzcreate

lzcreate 文档 · 本页

2,521—调用外部服务MIT-0有提醒

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
lzcreate
description
支持从 AWS、阿里云、GCP、华为云、Azure 向腾讯云迁移的 Landing Zone 全流程客户端。通过远程 MCP Server 自动完成:扫描源云资源(5朵云13种资源)、AI智能填充调研问卷、生成设计文档、生成Terraform代码。当用户提到云迁移、Landing Zone、Terraform、扫描AWS/阿里云/GCP资源、调研问卷、lzcreate时使用。

LZ Create — 多云迁移到腾讯云 Landing Zone 客户端

支持从 AWS、阿里云、GCP、华为云、Azure 向腾讯云迁移的全流程自动化工具。 自动扫描源云 13 种资源(VPC/CVM/RDS/Redis/TKE/CLB/COS 等),AI 生成设计文档和 Terraform 代码。

MCP Server 地址

默认: http://159.75.221.23/mcp

如用户指定了其他 MCP 地址,使用用户指定的地址。

前置准备

执行任何操作前,先运行连接脚本确认 MCP Server 可用:

python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py connect --url http://159.75.221.23/mcp

核心工作流

流程 A:只给凭据,全自动完成(推荐)

用户只需提供源云 AK/SK,无需手动填写任何 Excel。程序自动:生成问卷 → 注入凭据 → 扫描资源 → AI 最佳实践填充全部 26 道题 → 输出已填好的 Excel。

# 一步到位:传入凭据,自动完成一切
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py complete-form \
  --ak "ASIA..." --sk "AvTR..." --token "IQoJ..." \
  --cloud AWS --region ap-southeast-3 \
  --account-name myxl-shared \
  --model qwen3.5:397b-cloud \
  --output ./FILLED_survey.xlsx

用户也可以传入已填好凭据的 Excel(不传 --ak/--sk 时):

python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py complete-form \
  --excel ./survey_with_creds.xlsx \
  --output ./FILLED_survey.xlsx

流程 B:标准全流程(分步执行)

适合需要精细控制每个步骤的场景。先用 complete-form 智能填充,它会自动将填好的版本覆盖回 session 中的原始问卷,后续步骤直接用同一个 session_id 即可。

# 1. 智能填充问卷(凭据→扫描→AI 填好→覆盖回 session)
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py complete-form \
  --ak "..." --sk "..." --token "..." \
  --cloud AWS --region ap-southeast-3 \
  --output ./FILLED_survey.xlsx
# 记下输出的 Session ID,后续步骤复用

# 2. 生成设计文档(直接复用 session,自动读取已填好的问卷 + 扫描结果)
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py design-doc \
  --session <session_id> \
  --model qwen3.5:397b-cloud \
  --output ./

# 3. 生成 Terraform 代码(同一 session,设计文档已就绪)
python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py terraform \
  --session <session_id> \
  --env nonprod \
  --model qwen3.5:397b-cloud \
  --output ./terraform/

流程 C:从已有 Session 继续

如果之前已执行过扫描/设计文档,可通过 session_id 继续后续步骤,无需重新扫描。

python3 {SKILL_DIR}/scripts/mcp_client.py terraform \
  --session <之前的 session_id> \
  --env prod \
  --model qwen3.5:397b-cloud

命令参考

命令功能耗时
connect测试 MCP 连接<1s
generate-survey生成空白问卷<2s
complete-form一键智能填充1-2min
scan扫描源云资源30-120s
query-specs查询腾讯云规格10-30s
design-docAI 生成设计文档5-15min
terraformAI 生成 Terraform10-30min
list-files列出工作区文件<1s
download下载工作区文件<1s

AI 模型

模型推荐场景
qwen3.5:397b-cloud生产推荐
minimax-m2.7:cloud快速测试
qwen3-coder-next:cloudTerraform 代码

错误处理

  • Session not found → 重新执行,会自动创建新 Session
  • 凭据读取失败 → 检查 Excel 凭据清单 Sheet 的 AK/SK 是否正确
  • STS Token 过期 → 重新获取临时凭据
  • 扫描 0 资源 → 检查 Region 是否正确、凭据是否有只读权限
  • AI 调用失败 → 换模型或稍后重试

详细参考

关于每个 MCP Tool 的完整参数和返回值,参见 {SKILL_DIR}/references/mcp_api.md。

平台分布

OpenClaw

74.16%
按下载量换算605

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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