从0到1搭好你的运维技能库：分享20个ClawHub20个Skills

研究AIOps已有数月，目前手里有不少可落地的方案了，接下来会把这些方案全部整理到我的大模型课程里。最近OpenClaw太火了，作为AIOps领域先行者，我也在探索OpenClaw如何用于AIOps领域。

这两天我把ClawHub里和运维相关的Skills做了一轮系统梳理。目前整理了20个和运维强相关的Skills，我把这份清单分享给你。

1. kubernetes

• 作用：覆盖 K8s 日常运维全流程（部署、排障、扩缩容、网络/存储基础问题）。

• 用法：先让它收集上下文：命名空间、异常 Pod、事件、节点状态。再让它按优先级输出：先恢复服务，再做根因。最后要求它给“可复制命令 + 回滚方案”。

• 场景：生产 Pod CrashLoopBackOff、节点 NotReady、发布后 5xx 飙升。

2. k8s

• 作用：更偏通用操作助手，快速生成/修正 kubectl 与常见 YAML。

• 用法：输入目标（如“给我一个带探针和资源限制的 Deployment”）。让它同时输出检查命令与验证步骤。

• 场景：新服务上集群、日常巡检脚本、YAML 快速生成。

3. kube-medic

• 作用：K8s “医生”型排障，偏故障定位与健康体检。

• 用法：提供症状（慢、重启、拉镜像失败、连接超时）。让它做“体检报告”：症状→怀疑点→验证命令→修复动作。

• 场景：跨团队值班时快速缩小故障面。

4. ansible

• 作用：主机配置与批量变更自动化，强调幂等和可重复执行。

• 用法：让它先生成 inventory + playbook 骨架。再要求加入 check mode、handlers、回滚思路。

• 场景：批量装 Agent、统一 sysctl、发布基础组件。

5. terraform

• 作用：基础设施即代码，统一管理云资源生命周期。

• 用法：输入目标架构（VPC/子网/安全组/实例/数据库）。要求输出模块化结构、plan 风险点、状态管理建议。

• 场景：新环境搭建、资源标准化、跨环境复制。

6. terraform-engineer

• 作用：在 Terraform 基础上更强调工程化（模块拆分、规范、审查）。

• 用法：让它按团队规范输出：目录结构、变量命名、工作区策略。要求附“常见反模式清单”。

• 场景：多人协作的 IaC 仓库治理。

7. devops

• 作用：把开发-测试-发布-回滚流程串起来，偏 CI/CD。

• 用法：输入现状（比如“只有手工发布”）。让它给分阶段改造：先可用、再稳定、最后提效。

• 场景：从脚本发布升级到流水线发布。

8. logging-observability

• 作用：日志、指标、追踪的可观测体系落地。

• 用法：让它按“黄金信号”设计监控面板和告警阈值。要求产出采集链路与字段规范。

• 场景：故障定位慢、告警噪音大、跨服务追踪困难。

9. monitoring

• 作用：通用监控方案设计与告警分级。

• 用法：给业务 SLO（可用性、延迟、错误率）。让它输出监控项矩阵：系统层/应用层/业务层。

• 场景：从“有监控”升级到“监控有效”。

10. prometheus

• 作用：Prometheus 指标采集、规则配置、告警治理。

• 用法：提需求（抓哪些目标、保留多久、告警如何分级）。让它生成 scrape_configs 与告警规则样例。

• 场景：K8s/主机统一指标平台建设。

11. database-operations

• 作用：数据库变更、备份、恢复、巡检等运维流程化。

• 用法：输入数据库类型和风险级别。让它给“变更前检查→执行→验证→回退”SOP。

• 场景：DDL 变更、慢查询治理、容量告警处理。

12. mysql

• 作用：MySQL 专项（参数、索引、慢 SQL、复制、备份恢复）。

• 用法：先描述症状（CPU高、锁等待、主从延迟）。让它给“先止血后优化”的分步动作。

• 场景：业务高峰抖动、慢 SQL 突增。

13. pg

• 作用：PostgreSQL 专项运维与性能诊断。

• 用法：提供版本、负载模式、慢 SQL 样本。让它输出索引/执行计划/参数优化建议。

• 场景：报表查询变慢、连接数耗尽、vacuum 问题。

14. redis-store

• 作用：Redis 运维（内存、淘汰策略、持久化、主从/哨兵）。

• 用法：输入“命中率低/延迟高/内存涨”。让它分“数据模型问题 vs 参数问题”两路分析。

• 场景：缓存击穿、热点 key、延迟抖动。

15. storage

• 作用：通用存储规划与运维建议（容量、IO、可靠性）。

• 用法：给工作负载画像（随机读写、吞吐、延迟要求）。让它给存储选型与性能基线。

• 场景：应用上云前存储架构评审。

16. cloud-storage

• 作用：对象/块/文件存储在云上的使用与治理。

• 用法：输入目标（备份归档/静态资源/日志冷存）。让它给分层存储与成本优化方案。

• 场景：备份上云、冷热分层、跨区容灾。

17. k8s-backup

• 作用：K8s 资源与数据备份恢复策略（含灾备演练思路）。

• 用法：指定 RPO/RTO 目标。让它输出备份频率、恢复演练、校验步骤。

• 场景：关键命名空间容灾、集群迁移前兜底。

18. k8-autoscaling

• 作用：K8s 弹性伸缩策略（HPA/VPA/Cluster Autoscaler 思路）。

• 用法：提供流量波峰波谷与资源成本目标。让它给“稳定优先/成本优先”两套参数建议。

• 场景：流量波动大、人工扩缩容跟不上。

19. openclaw-backup

• 作用：OpenClaw 相关配置与数据备份。

• 用法：让它先盘点“必须备份项”（配置、记忆、技能目录等）。再输出定时备份+恢复演练流程。

• 场景：升级前兜底、主机迁移、误删恢复。

20. cloud-devops

• 作用：云上 DevOps 实践（流水线+云资源协同）。

• 用法：输入云厂商与现有工具链。让它设计“构建-发布-回滚-审计”闭环。

• 场景：多环境发布、跨团队协作、审计合规。