Skills GitHub et DevOps

Messages Conventional Commit narratifs expliquant intention, impact et limites logiques des changements.

Rapports mesurés sur le risque des dépendances : avis de sécurité, responsables, abandon et scripts d’installation.

Crée les fichiers de conteneurs Windows pour des projets ASP.NET Framework.

Ouvre des tickets pour les exigences de spécification non encore implémentées.

Découpe les phases d’un plan d’implémentation en tickets GitHub suivis.

Génère un EditorConfig adapté au dépôt.

Déploie et gère des agents connectés à MCP.

Preuves visuelles avant/après correspondantes pour les pull requests, avec conseils de téléversement et de dimensions.

Repère des optimisations de coûts Azure et crée des actions suivies.

Rédige des commits respectant la sémantique Conventional Commits.

Trie les pannes CentOS avec des contrôles opérationnels tenant compte de SELinux.

Transforme une spécification fonctionnelle en ticket GitHub structuré.

Examine l’architecture d’une charge selon les recommandations AWS Well-Architected.

Crée et valide des noms de branches selon une convention.

Documente un workflow GitHub Actions existant sous forme de spécification maintenable.

Trie les pannes Debian en tenant compte d’apt, systemd et AppArmor.

Diagnostique la santé des ressources AWS à partir des journaux et métriques.

Crée des conteneurs ASP.NET Core pensés pour la production.

Examine l’infrastructure AWS et transforme les constats de coûts en tickets.

Des méthodes Git avancées : récupération et entretien du dépôt.

Aide à inspecter et gérer la capacité d’abonnement chez les fournisseurs Azure.

Évalue et met à niveau les charges Azure prises en charge entre offres, niveaux ou SKU, et peut moderniser les dépendances désignées d’anciens SDK Java Azure.

Le routeur officiel Azure pour créer, déployer, appeler, évaluer, observer, optimiser et affiner agents et modèles d’IA.

Planifie et génère les éléments de déploiement Azure fondés sur azd : azure.yaml, infrastructure Bicep ou Terraform et Dockerfiles.

Le guide compact Microsoft pour Azure AI Search, Speech, Azure OpenAI et Document Intelligence.

Exécute le déploiement en production d’une application ayant déjà passé Azure Prepare et Azure Validate.

La méthode Microsoft de triage systématique en production : symptômes, santé des ressources, journaux, métriques, changements récents et actions propres au service.

Le contrôle obligatoire avant déploiement, entre Azure Prepare et Azure Deploy.

Un skill de référence pour intégrer les modèles de télémétrie Azure Application Insights et la configuration du SDK aux applications Web prises en charge.

Évalue et convertit les charges prises en charge depuis AWS, Google Cloud, Heroku, Kubernetes ou Spring vers Azure Functions, App Service ou Container Apps.

Évalue configuration et sécurité via Azure Quick Review, inspection des expirations Key Vault et requêtes Resource Graph ciblées.

Un guide de dépannage des SDK Azure Event Hubs et Service Bus.

Un parcours d’inventaire et de découverte orienté lecture pour lister et trouver des ressources Azure dans les abonnements ou groupes de ressources.

Inventorie un groupe de ressources choisi, examine configuration et dépendances, puis crée un document d’architecture Markdown avec un diagramme Mermaid détaillé.

Le guide Microsoft de Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage et Data Lake : niveaux hot, cool, cold et archive, et gestion du cycle de vie.

Guide l’enregistrement d’applications Microsoft Entra ID, la configuration OAuth 2.0, les permissions API, les principaux de service et l’intégration MSAL.

Configure Azure API Management comme couche de gouvernance des modèles d’IA, outils MCP et agents.

Le routeur de décision pour les machines virtuelles Azure et Virtual Machine Scale Sets sans couche applicative supplémentaire.

Interroge et analyse Azure Data Explorer avec KQL pour les journaux, la télémétrie, les séries temporelles, l’IoT, la sécurité et les performances.

Un guide structuré des dépôts, pull requests, tickets et Actions.

Associe les permissions Azure demandées à un rôle intégré adapté, ne propose un rôle personnalisé qu’à défaut, et prépare commandes Azure CLI et exemples Bicep pour les attributions.

Des modèles d’exécution isolée pour tester le code généré par un agent.

Une référence pour les modèles d’implémentation d’agents : outils, callbacks, état et orchestration en Python ou Go.

Génère une procédure Bash interactive pour les étapes réservées à une personne, comme naviguer dans un tableau de bord ou saisir des identifiants.

Guide la publication d’un agent sur Agent Runtime, Cloud Run ou GKE : infrastructure, comptes de service, CI/CD et retour arrière.

Enregistre un agent déjà déployé et accessible dans une application Gemini et couvre les opérations Agent Registry pour agents ou serveurs MCP.

Coordonne le cycle de vie de l’agent : clarifier et approuver une spécification, étudier les recettes, créer la structure, implémenter, évaluer, déployer, éventuellement enregistrer, puis observer.