DevOps Agent Skills

自动化 CI/CD 流水线设置。适用于设置或修改构建和部署流水线。当需要自动化质量门禁、在 CI 中配置测试运行器或建立部署策略时使用。

使用 agent-browser 访问并测试受 Vercel Authentication、SSO 或 Deployment Protection 保护的 Vercel 部署。当预览或生产环境的 URL 重定向到 Vercel 登录页面、返回 401 或 403 保护错误，或者需要短期 Trusted Sources OIDC 身份验证（而非静态绕过密钥或公开例外）时，请使用此功能。

为 AI 智能体提供的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用，包括页面导航、填写表单、点击按钮、截取屏幕截图、提取数据、测试 Web 应用或自动化任何浏览器任务。触发场景包括“打开网站”、“填写表单”、“点击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用”、“登录网站”、“自动化浏览器操作”等请求，或任何需要程序化 Web 交互的任务。还可用于

实现或排查 Cloudflare Email Sending 与 Email Routing 集成及其投递配置。

设计、配置、排查或审查 Cloudflare One Zero Trust 和 SASE 部署。使用 cloudflare-one-migrations 进行来自其他厂商的迁移规划。

使用 agents 包构建、调试或审查 Cloudflare Agents SDK 应用程序。

在构建 ANY Deep Agents 应用程序时的 INVOKE THIS SKILL。涵盖了 create_deep_agent()、harness 架构、SKILL.md 格式以及配置选项。

配置 DevOps Center 流水线测试基础设施：启用测试提供商以使其测试套件可用，重新同步已配置的提供商以拉取新套件，或在阶段上创建带有规则的质量门禁。在运行共享先决条件检查和显式确认门禁后，根据意图在三种模式之间进行路由。当用户想要设置、配置、启用、同步或刷新测试提供商，或者在 DevOps Center 流水线上设置/配置质量门禁或覆盖率阈值时，请使用此技能。

编写、运行和分析 Agentforce 代理的结构化测试套件 —— 功能性 AND 安全性。TRIGGER 场景：用户编写或修改测试规范 YAML (AiEvaluationDefinition)；运行 sf agent test create、run、run-eval 或 results 命令；询问测试覆盖策略、指标选择或自定义评估；解释测试结果或诊断测试失败；询问批量测试、回归套件或 CI/CD 测试集成；请求安全测试、OWASP LLM Top 10、红队测试、渗透测试。

在部署前验证 Salesforce 元数据。当用户要求验证部署、执行空运行（dry-run）、在部署前检查，或针对 Production org 进行任何部署操作时，请 TRIGGER。将生产目标路由至 `sf project deploy validate`（返回一个有效期为 10 天的快速部署任务 ID），并将 sandbox/scratch 目标路由至 `sf project deploy start --dry-run`。对于实际部署（使用 platform-metadata-deploy）或破坏性变更（使用 platform-destructive-deploy），请 NOT TRIGGER。

使用 Packer 构建 Azure 托管映像和 Azure Compute Gallery 映像。适用于为 Azure VM 创建自定义映像。

使用 Plugin Framework 脚手架化新的 Terraform provider 时使用此功能：包括工作区布局、go module 设置、provider server main.go 以及带有 schema 和 Configure 的 provider.go。当用户想要为新的 API 构建 provider 或询问如何开始 terraform-provider-* 项目时，也可以使用此功能。

使用 Plugin Framework 实现 Terraform provider ephemeral resources：Open/Renew/Close 生命周期、ephemeral schema 设计、通过 EphemeralResources 注册、过期凭据续期，以及 ephemeral values 如何流向 write-only 属性和 provider 配置。适用于添加 ephemeral resource、公开绝不能持久化在 state 或 plan 中的 secrets/tokens/certificates、在 ephemeral resource 和 data source 之间做出选择，或连接短期凭据。

使用 Packer 的 amazon-ebs 构建器构建 Amazon Machine Images (AMIs)。在为 EC2 实例创建自定义 AMIs 时使用。

适用于前沿及开源 LLM 的单一 API 与凭证，内置于你的 Neon 分支中并由 Databricks 提供支持。适用于用户想要调用 LLM、为应用添加 AI/对话/agent、在不同模型提供商（OpenAI、Anthropic、Google/Gemini、Meta、Alibaba 等）之间进行路由，或避免同时管理多个独立提供商的 API 密钥与账户的场景——特别是当他们已在使用 Neon 且希望 AI 请求随项目一起分支时。兼容 OpenAI SDK、Anthropic SDK、google-genai、Vercel AI