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DevOps

Déployer et gérer une infrastructure cloud sur Cloudflare (Workers, R2, D1, KV, Pages, Objets durables, Rendu de navigateur), des conteneurs Docker et Google Cloud Platform (Compute Engine, GKE, Cloud Run, App Engine, Cloud Storage). Utilisez-le lors du déploiement de fonctions serverless sur la périphérie, de la configuration de solutions de calcul en périphérie, de la gestion de conteneurs et d’images Docker, de la configuration de pipelines CI/CD, de l’optimisation des coûts de l’infrastructure cloud, de la mise en œuvre de stratégies de mise en cache globale, de l’utilisation de bases de données cloud ou de la construction d’applications cloud-native.

mrgoonie

Fonctionnalités Principales

Prêt à l'Emploi

Intégration rapide dans votre flux de travail avec une configuration minimale

Vérifié par la Communauté

Communauté open-source active avec mises à jour continues

Complètement Gratuit

Licence MIT/Apache pour usage commercial et personnel

Extension Flexible

Personnalisable et extensible selon vos besoins

Comment Utiliser

1Obtenir le Fichier Skill

Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source

2Installer sur Claude

Placez le fichier de compétence dans le répertoire de compétences de Claude (généralement ~/.claude/skills/)。

3Commencer à Utiliser

Redémarrez Claude ou exécutez la commande de rechargement pour charger la compétence

Conseil: Lisez attentivement la documentation et le code avant la première utilisation pour comprendre les fonctionnalités et les exigences de permissions

Étiquettes Associées

#authentication#automation#backend#ci-cd#cloud#database#docker#git#kubernetes#python#security#testing

Informations Techniques

Auteur
mrgoonie
Catégorie
DevOps
Taille du Fichier
8.05 KB
Dépôt Source
mrgoonie__claudekit-skills
Métadonnées
Inclut des métadonnées YAML
Licence
MIT

Toutes les compétences proviennent de la communauté open-source, préservant les droits d'auteur des auteurs originaux

mrgoonie__claudekit-skills/.claude/skills/devops/skill.md

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

10x

Traitement du signal plus rapide

Réduisez le temps d'analyse des biosignaux de plusieurs heures à quelques minutes.

90%

Précision supérieure

Améliorer la réduction du bruit du signal et la fiabilité de l'extraction de caractéristiques

5x

Intégration plus simple

Simplifiez la fusion de données de biosignaux multimodaux pour la recherche.

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

❤️

Analyse de l'HRV de l'ECG

Analyser la variabilité de la fréquence cardiaque pour évaluer le stress et la fonction autonome.

🧠

Activité cérébrale EEG

Traiter les signaux EEG pour la surveillance de l'état cognitif et émotionnel.

🫁

Suivi du Modèle Respiratoire

Extraire les schémas respiratoires pour les études sur l'anxiété et le sommeil.

💪

Activité musculaire EMG

Mesurez l'activation musculaire pendant la kinésithérapie ou la performance sportive.

Compétences Associées

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Expert en architecture sans serveur et pilotée par les événements AWS basée sur le cadre Well-Architected. Utilisez-le lors de la construction d'API sans serveur, de fonctions Lambda, d'API REST, de microservices ou de workflows asynchrones. Couvre Lambda avec TypeScript/Python, API Gateway (REST/HTTP), DynamoDB, Step Functions, EventBridge, SQS, SNS et les modèles sans serveur. Indispensable lorsque l'utilisateur mentionne sans serveur, Lambda, API Gateway, piloté par les événements, traitement asynchrone, files d'attente, pub/sub, ou veut construire des applications sans serveur évolutives selon les bonnes pratiques AWS.

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Validez que les schémas OpenAPI, Swagger et GraphQL correspondent à l'implémentation backend. Détectez les modifications brisantes, générez des clients TypeScript et assurez que la documentation API reste synchronisée. Utilisez-le lors de la manipulation de fichiers de spécification API (.yaml, .json, .graphql), de l'examen des modifications API, de la génération de types frontend ou de la validation des implémentations d'endpoints.

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