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Was macht skills?

Agent Skills (agentskills.io). Erste Fertigkeit: Argo Rollouts — Erstellen, Validieren und Betreiben von Kubernetes-Rollout-Manifesten mittels eigenständiger Python-Skripte.

Übersicht

Dieses Repository enthält Fertigkeiten für KI-Agenten. Jede Fertigkeit ist als eine eigenständige Einheit implementiert, die der Agent aufrufen kann, um spezifische Aufgaben zu erledigen.

Fertigkeiten

Name	Beschreibung
Argo Rollouts	Generieren, validieren und verwalten von Kubernetes Argo Rollout Manifesten. Verwendet Python-Skripte ohne externe Abhängigkeiten (kein kubectl oder curl erforderlich).

Argo Rollouts

Die Argo-Rollouts-Fertigkeit bietet eine Reihe von Python-Funktionen, die einen Argo Rollout Controller nachahmen:

• Generieren: Erstellen eines neuen Argo Rollout Manifests aus einer Vorlage mit benutzerdefinierten Replikatzahlen, Containern, Analysen und Strategien.
• Validieren: Syntax-Prüfung eines Rollout-Manifests auf gültige YAML-Struktur und feldspezifische Validierung.
• Abrufen: Abrufen des aktuellen Status eines simulierten Rollouts (Status, Replikatzahlen, Übergänge).
• Promote: Simulieren eines Promote-Befehls für einen Rollout, um die nächste Stufe einer BlueGreen/Canary-Strategie auszulösen.
• Abort: Einen laufenden Rollout abbrechen und in einen Fehlerzustand versetzen.
• Restart: Einen Rollout neu starten (Einfrieren und erneutes Ausrollen).

Verwendung

Die Fertigkeit erwartet, dass das Python-Skript argo_rollouts.py im Arbeitsverzeichnis des Agenten vorhanden ist. Der Agent kann die darin definierten Funktionen direkt aufrufen.

Beispielaufruf (Agent):

# Einen neuen Rollout generieren
rollout = generate_argo_rollout(
    name="my-rollout",
    namespace="default",
    replicas=3,
    image="my-app:v1",
    strategy="bluegreen",
    autoPromotionEnabled=True
)

# Das Manifest validieren
validation = validate_argo_rollout(rollout_yaml)

# Status abrufen
status = get_rollout_status("my-rollout")

Voraussetzungen

• Python 3.8+
• Keine zusätzlichen Pakete (verwendet nur Standardbibliotheken json, yaml, dataclasses usw.)
• Die Fertigkeit muss in der Umgebung des KI-Agenten verfügbar sein (z. B. innerhalb des Projektkontextes).

Einschränkungen

• Die Fertigkeit simuliert einen Argo Rollout Controller vollständig im Speicher. Es wird keine tatsächliche Kubernetes-API verwendet.
• Für die Produktion mit echten Kubernetes-Clustern sind separate Tools (kubectl, argo CLI) erforderlich.
• Die Validierung ist syntaktisch und feldspezifisch, aber nicht semantisch in Bezug auf Kubernetes-Ressourcenlimits.

Lizenz

MIT