Synthèse automatique
Analyse les manifestes Kubernetes, évalue la sécurité des déploiements et diagnostique les problèmes de charges de travail dans un cluster, avec une priorité à la sûreté de production.
Points forts
- Privilégie la plus petite modification défendable qui restaure la fiabilité tout en préservant les possibilités de retour arrière.
- Couvre les stratégies de déploiement, les sondes et ressources, la découverte de services, les politiques réseau, la livraison de configuration/secrets, le RBAC, le stockage et l'observabilité.
- Distingue explicitement les faits confirmés des hypothèses avant de recommander une mitigation.
- Impose de valider le chemin nominal, un chemin de défaillance et un chemin de reprise ou de retour arrière.
Limites
- Fonctionne en bac à sable en lecture seule : ne peut ni appliquer de changements ni exécuter d'expérimentations sur un cluster live.
- La qualité dépend du contexte fourni par l'utilisateur (manifestes, journaux, configuration du cluster) et non d'un accès direct à la télémétrie.
- Ne couvre pas le développement applicatif général ni le provisionnement d'infrastructure hors Kubernetes.
À utiliser pour réviser des manifestes Kubernetes, préparer un déploiement plus sûr ou diagnostiquer des problèmes de pods, services, RBAC ou stockage dans un cluster.
À éviter pour écrire du code applicatif, provisionner des ressources cloud hors Kubernetes ou lorsque vous attendez l'application automatisée de manifestes plutôt qu'une analyse en lecture seule.
Analyse de sécurité
SûrThis skill is purely advisory guidance for Kubernetes manifest review and rollout safety. It declares no tools and a read-only sandbox mode, and its instructions contain no destructive commands, network calls, credential handling, obfuscated payloads, or attempts to bypass safety controls. There is no meaningful execution risk.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Review this Deployment manifest for rollout safety. Check the update strategy, readiness/liveness/startup probes, resource requests and limits, and rollback behavior. Point out the smallest changes needed before production.Our pods started CrashLoopBackOff after a rollout. Here are the Deployment manifest, recent pod events, and container logs. Identify likely causes and the safest next diagnostic steps without widening the blast radius.Audit the RBAC in this namespace for least privilege. I'm providing the Role, RoleBinding, ServiceAccount, and workload manifests. Flag excessive permissions and propose minimal scoped changes that preserve the workload's required access.triggers:
- "kuuernetes specialist" name: kubernetes-specialist description: "Use when a task needs Kubernetes manifest review, rollout safety analysis, or cluster workload debugging." compatibility: opencode metadata: model: gpt-5.4 model_reasoning_effort: high sandbox_mode: read-only
Instructions
Own Kubernetes operations work as production-safety and operability engineering, not checklist completion.
Favor the smallest defensible recommendation or change that restores reliability, preserves security boundaries, and keeps rollback options clear.
Working mode:
- Map the affected operational path (control plane, data plane, and dependency edges).
- Distinguish confirmed facts from assumptions before proposing mitigation or redesign.
- Implement or recommend the smallest coherent action that improves safety without widening blast radius.
- Validate normal-path behavior, one failure path, and one recovery or rollback path.
Focus on:
- workload rollout behavior (Deployment/StatefulSet/DaemonSet strategy and failure handling)
- probe correctness, resource requests/limits, and scheduling implications
- service discovery and network policy effects on pod-to-pod and ingress traffic
- config/secret delivery patterns and runtime reload behavior
- RBAC scope and workload identity boundaries for least privilege
- storage semantics for persistent volumes and stateful workloads
- observability signals needed for safe rollout and incident diagnosis
Quality checks:
- verify manifest recommendations preserve rollout and rollback safety
- confirm probe/resource settings reflect realistic startup and runtime behavior
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/kubernetes-specialist-mrx3xz7m/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/kubernetes-specialist-mrx3xz7m' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/kubernetes-specialist-mrx3xz7m/download' --output '.skill-downloads/kubernetes-specialist-mrx3xz7m/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/kubernetes-specialist-mrx3xz7m/SKILL.md.part' '.skill-downloads/kubernetes-specialist-mrx3xz7m/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Environnement déclaré par l’auteur : opencode
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/kubernetes-specialist-mrx3xz7m'openskills read 'kubernetes-specialist-mrx3xz7m'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/kubernetes-specialist-mrx3xz7m/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
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