项目架构蓝图
分析技术栈和模块关系,生成可维护的系统架构说明。
原作者:GitHub, Inc. 与 awesome-copilot contributors;许可证:MIT;查看上游来源
CEOFans Skills 技能库是面向 AI 与桌面执行器的中文技能目录。公开 Skills 须通过许可证、作者、来源与安全检查;Copyleft 技能仅按固定版本逐项审核,并提供完整对应源码。英文 Skills 说明由 CEOFans翻译整理;Skills 技能库与数字员工岗位能力分开管理。
合规说明:收录不代表原作者对 CEOFans 的背书。使用前请核对原始说明、依赖、权限与许可证。每个详情页都提供投诉和下架入口。
共 1356 条,每页 30 条;第 41 / 46 页。
分析技术栈和模块关系,生成可维护的系统架构说明。
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分析目录职责、模块边界和文件放置规则,形成可维护的结构说明。
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先用失败测试证明需求或问题,再以最小实现让测试通过并在保护下整理代码。
为 Agent Engine 等 AI 智能体运行环境规划指标、日志与告警规则。
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调用 Google Cloud Agent Engine 的流式、异步和会话推理接口。
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建立从线上样本、评测数据集、自动评估到改进验证的智能体迭代流程。
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在 Vertex AI 中创建、比较和管理提示词模板与版本。
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查看、注册、更新和治理 Vertex AI Model Registry 中的模型版本。
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在 GKE 上规划和运行模型推理工作负载,包括加速器、网关与伸缩。
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评估并实施 GKE 控制平面、节点和工作负载的版本升级。
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为 GKE 工作负载整理日志、指标、追踪、仪表盘和告警。
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评估 GKE 工作负载的可用性、故障恢复、容量和发布风险。
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使用 gcloud 和 kubectl 查看、创建和维护 GKE 集群与工作负载。
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为 GKE 工作负载规划备份、恢复演练、RPO 和 RTO。
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规划多个团队或业务共享 GKE 集群时的隔离、配额、权限和网络边界。
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为 GKE 工作负载选择并配置持久卷、存储类别、快照与数据保护。
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把现有应用整理成可在 Google Kubernetes Engine 上运行的工作负载。
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配置和排查 Pod、节点及工作负载的自动扩缩策略。
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分析 GKE 集群、命名空间和工作负载成本,提出可验证的优化建议。
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为团队建立可重复使用的 GKE 应用模板、发布规范和默认安全配置。
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检查和规划 GKE 集群网络、服务暴露、负载均衡与网络策略。
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为 GKE 工作负载选择或定义计算类别、节点能力和调度条件。
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依据 Google Cloud 架构完善框架评估可用性、恢复能力和用户体验目标。
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依据 Google Cloud 架构完善框架检查身份、数据、网络和运维安全。
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读取 Google Cloud IAM Recommender 建议,帮助发现长期未使用或过宽的权限。
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管理 Vertex AI RAG Engine 的语料库、文件、检索配置和运行状态。
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使用 Google Cloud Workload Manager 检查工作负载配置并查看评估结果。
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查询、创建和维护 Google Cloud AlloyDB 集群、实例与数据库。
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在 BigQuery 中使用 SQL 完成模型训练、评估、预测和生成式 AI 分析。
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使用命令行或 SQL 查看数据集、查询表、分析作业并管理常见资源。
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