Skills DevOps

Utilisez cette compétence chaque fois que quelqu’un a besoin d’un backend, ou qu’une tâche touche au backend InsForge ou à l’infrastructure cloud via l’interface InsForge CLI : projets, SQL, migrations, politiques RLS, fonctions, stockage, déploiements, calcul, secrets, configuration, planifications, journaux, diagnostics, import/export, configuration AI/OpenRouter, paiements Stripe/Razorpay, web scraping / sources de données Apify, analytics produit PostHog, branches backend, mémoire agent (se souvenir/rappeler des faits et décisions de projet), ou documentation CLI. Pour le code d’application avec...

Expertise en langage KQL pour rédiger des requêtes Kusto Query Language correctes et efficaces. Couvre les pièges de syntaxe, les modèles de jointure, les types dynamiques, les pièges liés aux dates, les motifs regex, la sérialisation, la gestion de la mémoire, la discipline de taille des résultats et les fonctions avancées (géo, vecteur, graphe). UTILISEZ CETTE COMPÉTENCE lors de la rédaction, du débogage ou de la révision de requêtes KQL — même simples — car la section sur les pièges prévient les erreurs les plus courantes qui gaspillent des appels d'outils et provoquent des cascades de tentatives coûteuses. Déclenchement sur : KQL, Kusto, ADX, Azure Data Explorer, Fabric Real-Time Intelligence, EventHouse, Log Analytics, analyse de journaux, exploration de données, séries temporelles, détection d'anomalies, summarize, clause where, join, extend, project, instruction let, opérateur parse, fonction extract, toute mention de syntaxe de requête avec pipe.

Générer la configuration CI/CD pour Linear Release. Utiliser lors de la mise en place du suivi des versions, de la configuration des pipelines CI pour Linear, ou de l'intégration des déploiements avec les versions Linear. Prend en charge GitHub Actions, GitLab CI, CircleCI et d'autres plateformes.

Déploiement de bout en bout, évaluation et gestion des agents IA sur Microsoft Foundry. Couvre l'ensemble du cycle de vie des agents : création à partir d'exemples de démarrage, conteneurisation et push ACR, déploiement d'agents hébergés ou par prompt, invocation, évaluation par lots et optimisation des prompts. Inclut des sous-compétences spécialisées pour le déploiement, l'invocation, l'observation (évaluation et optimisation des prompts), l'analyse de traces, le dépannage et la curation de jeux de données à partir de traces de production. Prend en charge le provisionnement de projets et de ressources, le RBAC...

Instrumente le code pour que le comportement en production soit visible et diagnosticable. À utiliser lors de l'ajout de logging, métriques, tracing ou alerting. À utiliser lors du déploiement de toute fonctionnalité exécutée en production et nécessitant une preuve de son bon fonctionnement. À utiliser lorsque des problèmes de production sont signalés mais que les données disponibles ne permettent pas de comprendre ce qui s'est passé.

Utiliser lors de l'auto-hébergement d'OpenClaw sur un serveur cloud, du durcissement d'une passerelle OpenClaw distante, du choix entre le tunneling SSH, Tailscale ou l'exposition par proxy inverse, ou de l'examen des paramètres par défaut de Podman, de l'appairage, du sandboxing, de l'authentification par jeton et des permissions d'outils pour un déploiement personnel sécurisé.

Prisma Compute deployment and hosting guide. Use whenever the user mentions Prisma Compute, `prisma.compute.ts`, `defineComputeConfig`, deploying or hosting a Prisma app, `@prisma/cli app deploy`, `compute:deploy`, `create-prisma --deploy`, `PRISMA_SERVICE_TOKEN`, `auth workspace`, Compute apps/deployments/build logs/domains, `@prisma/cli agent install`, localhost vs `0.0.0.0`, deploy port binding, or framework deploy readiness for Hono, Elysia, Next.js, TanStack Start, Astro, Nuxt, Svelte,...

Interface en ligne de commande pour interroger Prometheus et les moteurs compatibles PromQL (Thanos, Cortex, VictoriaMetrics, Grafana Mimir, Grafana Tempo...) — requêtes instantanées, requêtes par plage, découverte de métriques (sous-commandes metrics/labels/meta), formats de sortie (table/csv/json/graph). À utiliser lors de l'exécution de requêtes PromQL, du diagnostic de problèmes de performance sur un logiciel doté d'observabilité, de l'investigation des latences/taux d'erreur/saturation, ou de l'analyse de séries temporelles.

Déployer du code Python (Flask/Django/FastAPI) vers Azure App Service Linux. QUAND : "Flask App Service", "Django App Service", "FastAPI App Service", "déployer Python vers App Service". NE PAS UTILISER POUR : Container Apps, Functions, non-Python, Terraform/Bicep/IaC, infrastructure complète — utiliser azure-prepare.

Utiliser lors du routage de Claude Code via un proxy LiteLLM local vers GitHub Copilot, pour réduire les dépenses directes chez Anthropic, configurer les remplacements ANTHROPIC_BASE_URL ou ANTHROPIC_MODEL, ou résoudre les échecs de configuration du proxy Copilot tels que modèle introuvable, absence de trafic localhost, ou erreurs d'authentification GitHub 401/403.

À utiliser lors de la configuration, du durcissement ou de la révision d’un serveur cloud pour l’auto-hébergement, incluant DNS, SSH, pare-feu, Nginx, hébergement de site statique, proxy inverse d’une application, HTTPS avec Let’s Encrypt ou clients ACME, redirections sécurisées HTTP vers HTTPS, ou réglage réseau optionnel après lancement comme BBR.

Prépare les lancements en production. À utiliser lors de la préparation d’un déploiement en production, pour une checklist pré-lancement, pour la mise en place de la surveillance, pour planifier un déploiement progressif, ou pour élaborer une stratégie de retour arrière.

Use when the user needs to create, extract, flatten, list, test, install, script, or troubleshoot `tzst` CLI workflows for `.tzst` or `.tar.zst` archives, including compression levels, streaming mode, extraction filters, conflict resolution, JSON output, or standalone binary setup, even if they describe the archive task without naming `tzst`.

Utiliser pour l'optimisation des coûts et des performances Vercel sur les projets déployés, notamment Next.js, SvelteKit, Nuxt et certaines applications Astro. Collecter d'abord les métriques Vercel, l'utilisation, la configuration du projet et les résultats d'analyse de code ; n'étudier que les candidats basés sur des métriques ; produire des recommandations classées fondées sur des fichiers vérifiés et la documentation Vercel/framework tenant compte des versions. Déclencher pour la réduction de la facture Vercel, les routes lentes ou coûteuses, les opportunités de mise en cache, les invocations de fonctions, les minutes de build, le transfert de données rapide, Core...

Génère un assistant bash interactif qui guide un humain à travers une procédure manuelle — configuration tierce, migration ponctuelle, transition d'état A→B — en ouvrant des URLs, capturant des valeurs, confirmant chaque étape, et écrivant des fichiers .env et des secrets GitHub Actions.

Utiliser lorsque les tâches impliquent la réécriture d'URL Xget, l'accélération de registre/paquet/conteneur/API, l'intégration de Xget dans