Skill

cloudflare-r2

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提供与 S3 兼容的对象存储服务，支持零出口流量费用的文件上传下载、跨区域数据迁移及生命周期管理，通过 Workers 深度集成实现低延迟访问，适用于构建高可用静态资源托管和大规模数据存储系统。

cloudflare-troubleshooting

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通过调用 Cloudflare API 获取域名配置的实时状态，系统性排查重定向循环、SSL 证书错误、DNS 解析异常及源站连接失败等问题，强调基于实际配置证据而非主观猜测的诊断流程，支持对 SSL 模式、页面规则、DNS 记录、防火墙策略等关键设置的读取与调整。

cloudflare-turnstile

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集成无感验证码系统，用于防御自动化攻击并保障表单安全，支持多框架前端渲染与后端验证联动，在登录注册、用户交互等场景中有效拦截垃圾流量，同时规避常见配置错误与浏览器兼容性问题。

cloudflare-vectorize

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构建基于向量的语义搜索与 RAG 应用，支持大规模向量索引管理、低延迟相似性查询及元数据过滤。实现异步数据写入、高并发检索与多模态嵌入集成，适用于需要全局分发、高性能向量数据库支撑的 AI 场景。

cloudflare-worker-base

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提供云平台 Worker 项目的标准化配置与部署能力，集成路由、静态资源处理及开发环境兼容性修复，确保 API 与前端路由正确分离，并支持自动化资源供给、服务间通信及高频问题规避，适用于全栈应用的持续集成与生产发布。

cloudflare-workers

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在边缘网络上运行轻量级、高并发的无服务器函数，支持通过模块化配置实现请求拦截、数据存储、定时任务与消息队列处理，结合缓存、流式响应和 AI 推理能力，适用于构建低延迟 API 网关、静态资源服务及事件驱动架构。

cloudflare-workers-ai

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提供在 Cloudflare GPU 网络上运行大语言模型、图像生成、文本嵌入及语音处理的统一 AI 推理能力，支持流式响应、RAG 构建、细粒度缓存控制与多模型错误预防，适配 2025 年全部 breaking changes 和新模型生态。

cloudflare-workflows

Skill

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提供构建高可靠性长周期工作流的能力，支持分步执行、条件等待、自动重试、状态持久化及事件驱动，内置12类常见错误防护机制，适用于需强一致性和容错保障的异步业务场景。

cloudformation

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通过声明式模板实现 AWS 资源的自动化管理，支持跨环境一致部署、变更预览、多账户分发及基础设施版本控制，适用于复杂云架构的全生命周期维护与协同。

cloudformation-template-creator

Skill

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根据需求自动生成符合最佳实践的云架构模板，支持计算、存储、网络等资源的配置构建与验证，适用于快速创建标准化的基础设施即代码方案。

cloudformation-template-creator

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自动生成符合 AWS 最佳实践的 CloudFormation 模板，覆盖计算、存储、网络及 Serverless 等核心服务，支持从需求分析到模板验证的全流程辅助，输出可直接部署的生产级基础设施即代码配置。

cloudfront-distribution-setup

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自动完成 CloudFront 分发配置的全流程，涵盖策略制定、参数设定、资源关联与安全加固，输出符合 AWS 最佳实践的可部署方案，适用于内容分发网络的快速初始化与合规性搭建。

cloudfront-distribution-setup

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自动化配置 AWS CloudFront 分发服务，支持快速搭建内容分发网络，实现静态资源加速与全局访问优化，适用于网站托管、媒体分发等场景。

cloudrun-development

Skill

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面向后端服务的弹性部署需求，支持长连接、多语言运行时、自定义环境及 AI 代理开发，兼顾函数模式的快速启动与容器模式的全栈自由度，适用于需稳定外网服务、内网直连或流式响应的场景。

cloudwatch

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实现对 AWS 资源的全面监控，支持日志采集与分析、指标告警、自定义监控项发布及可视化仪表盘构建，适用于系统观测性增强和故障快速响应场景。

cloudwatch-alarm-creator

Skill

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自动创建和配置 AWS CloudWatch 告警，支持根据监控指标设定阈值、通知机制及告警状态处理，生成符合生产环境要求的配置代码，并遵循 AWS 最佳实践。

cloudwatch-alarm-creator

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自动创建和配置 Amazon CloudWatch 告警，涵盖指标选择、阈值设定、通知机制及告警策略优化，支持按最佳实践生成可部署的配置代码与验证方案。

clustering-algorithm-runner

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自动执行数据聚类分析，支持识别数据内在分组结构、发现异常点及解析整体分布特征，涵盖 K-means、DBSCAN 和层次聚类等方法，并集成数据预处理、效果评估与结果可视化能力。

clustering-algorithm-runner

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具备对数据集执行多种聚类分析的能力，能自动识别内在分组结构、发现异常点并评估聚类质量，支持从数据加载、标准化、算法选择到结果可视化与指标输出的完整分析流程。

cobrapy

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基于约束的代谢模型分析能力，支持对基因组规模代谢网络进行通量平衡分析、变异范围计算、基因敲除模拟及培养基优化，实现细胞代谢表型预测与代谢工程设计，适用于系统生物学研究中的模型构建、求解与动态调控分析。

cobrapy

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支持基于约束的代谢建模分析，涵盖基因组尺度模型的加载与存储、代谢通量的平衡与变异性计算、基因或反应敲除模拟、培养基优化、可行通量空间采样、产物生成包络分析及模型修复等能力，服务于系统生物学研究与代谢工程设计。

cocoindex

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构建面向 AI 数据处理的实时索引流水线，支持从多种数据源提取内容，执行分块、嵌入、LLM 结构化抽取等转换，并将结果增量同步至向量库、图数据库或关系型数据库，兼顾一次性构建与持续更新能力。

code-assist

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以测试驱动开发为核心，支持从需求探索、方案设计到编码实现与提交的全流程协作，兼顾自动化执行与人工确认，确保代码符合既有规范、注重可读性与可扩展性，同时生成完整的技术文档和可验证的测试用例。

code-auditor

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对代码库进行多维度深度评估，涵盖架构设计、代码质量、安全漏洞、性能瓶颈、测试覆盖及可维护性，自动识别技术债务、高危缺陷与改进机会，并生成带优先级排序和实施建议的结构化审计报告。