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homelab-network-readiness

家庭实验室网络就绪检查清单,涵盖VLAN分段、本地DNS过滤和WireGuard风格的远程访问,适用于在更改路由器、防火墙、DHCP或VPN配置之前使用。

homelab-network-readiness 是什么?

该技能提供了一个全面的家庭实验室网络就绪检查清单,帮助用户在更改路由器、防火墙、DHCP或VPN配置之前评估和规划。它涵盖了VLAN分段、本地DNS过滤(如Pi-hole)和远程VPN访问(如WireGuard)等关键领域。用户可以在任何AI Agent平台上使用该技能,通过提供详细的清单和步骤,确保网络变更安全、可逆且风险可控。该技能强调规划、验证和回滚,避免直接执行未经确认的配置命令,从而防止锁定或中断服务。最终,它帮助用户从一个随意的家庭网络想法转变为一个有证据支持的阶段性迁移计划。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/homelab-network-readiness

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文档

家庭实验室网络就绪检查清单

在使用此技能之前,请先对混合了VLAN、Pi-hole或其他本地DNS解析器、防火墙规则和远程VPN访问的家庭或小型实验室网络进行更改。

这是一个规划和审查技能。请勿将其转化为复制粘贴的路由器、防火墙或VPN配置,除非目标平台、当前拓扑、回滚路径、控制台访问和维护窗口都已明确。

何时使用

  • 准备将扁平网络划分为可信、物联网、访客、服务器或管理VLAN。
  • 将DHCP客户端迁移到Pi-hole、AdGuard Home、Unbound或其他本地DNS解析器。
  • 添加WireGuard、Tailscale、ZeroTier、OpenVPN或路由器原生VPN访问。
  • 审查家庭实验室变更是否可能导致操作员无法访问网关、交换机、接入点、DNS服务器或VPN服务器。
  • 将一个非正式的家庭网络想法转化为一个有证据支持的阶段性迁移计划。

安全规则

  • 首次回复应保持只读:清单、风险、阶段性计划、验证和回滚。
  • 不要将网关管理面板、DNS解析器、SSH、NAS控制台或VPN管理UI直接暴露在公共互联网上。
  • 在没有确认平台和回滚流程的情况下,不要提供防火墙、NAT、VLAN、DHCP或VPN命令。
  • 在更改管理VLAN、中继端口、防火墙默认策略或DHCP/DNS设置之前,需要带外或同室控制台访问。
  • 在将整个网络指向新的DNS解析器或VPN路由之前,保留一条返回互联网的工作路径。
  • 将物联网、访客、摄像头和实验室服务器网络视为不同的信任区域,除非操作员明确选择其他方式。

必需清单

在提供实施步骤之前,请收集以下信息:

区域问题
互联网边缘调制解调器或ONT是什么?ISP路由器是桥接的还是仍在路由?
网关哪些路由、防火墙、处理DHCP和终止VPN?
交换哪些交换机端口是上行链路、接入端口、中继端口或非管理端口?
Wi-Fi哪些SSID映射到哪些网络,AP是有线还是Mesh?
地址分配当前存在哪些子网,哪些范围与VPN站点冲突?
DNS/DHCP哪个服务当前负责分配租约和解析器地址?
管理更改后,操作员将如何访问网关、交换机和AP?
恢复如果DNS、DHCP、VLAN或VPN路由中断,本地可以回滚哪些内容?

VLAN和信任区域计划

从意图开始,而不是供应商语法。

区域典型内容默认策略
可信笔记本电脑、手机、管理工作站仅在需要时才能访问共享服务和管理
服务器NAS、Home Assistant、实验室主机、DNS解析器接受来自可信客户端的有限入站流量
物联网电视、智能插头、摄像头、音箱仅限互联网访问和明确的例外情况
访客访客设备仅限互联网,无法访问局域网
管理网关、交换机、AP、控制器仅限来自可信管理设备的访问
VPN远程客户端与可信客户端相同或更窄的访问权限

在推荐VLAN ID或子网之前,请确认:

  1. 网关支持VLAN间路由和防火墙规则。
  2. 交换机支持所需的标记和未标记端口行为。
  3. AP可以将SSID映射到VLAN。
  4. 操作员知道在更改期间他们通过哪个端口连接。
  5. 管理网络在中继和SSID更改后仍然可访问。

DNS过滤就绪

Pi-hole或其他本地解析器应作为依赖项引入,而不是单点故障。

  1. 在DHCP选项中使用解析器之前,为其分配一个保留地址。
  2. 确认它可以解析公共DNS和本地home.arpa名称。
  3. 保留网关或第二个解析器作为临时回退。
  4. 在更改所有DHCP作用域之前,先测试一个客户端或一个VLAN。
  5. 记录哪些网络可能绕过过滤以及原因。
  6. 检查阻止规则不会破坏门户网站、工作VPN、固件更新或医疗/安全设备。

有用的验证证据:

客户端获得预期的DHCP租约
客户端获得预期的DNS解析器
公共DNS查询成功
本地home.arpa查询成功
被阻止的测试域仅在预期的地方被阻止
网关和DNS管理接口无法从访客或物联网网络访问

远程访问就绪

对于WireGuard风格的访问,在生成密钥或打开端口之前,决定VPN允许访问哪些内容。

模式使用场景风险说明
到单个子网的分流隧道NAS或实验室主机的远程管理保持路由列表精简
到可信服务的分流隧道通过IP或DNS访问选定应用需要精确的防火墙规则
全隧道非信任网络或旅行更多带宽和DNS责任
覆盖网络VPN更简单的远程访问,带身份控制仍需进行ACL审查

在操作员确认以下事项之前,不要推荐端口转发:

  • VPN端点已修补并积极维护。
  • 转发的端口仅指向VPN服务,而不是管理UI。
  • 动态DNS、公共IP行为和ISP CGNAT状态已了解。
  • 对等密钥可以在不重建整个网络的情况下撤销。
  • 日志或连接状态可以验证谁何时连接。

更改顺序

优先选择小的、可逆的更改:

  1. 快照当前拓扑、IP计划、DHCP设置、DNS设置和防火墙规则。
  2. 为网关、DNS、控制器、AP、NAS和VPN端点保留基础设施地址。
  3. 创建新的区域或VLAN,但不要移动关键设备。
  4. 移动一个测试客户端并验证DHCP、DNS、路由、互联网和阻止行为。
  5. 为所需流量添加窄的防火墙例外。
  6. 移动一个低风险设备组。
  7. 添加VPN访问,使用满足用例的最窄路由和防火墙策略。
  8. 记录最终状态、已知例外以及回滚命令或UI步骤。

审查清单

  • 每个网络都有存在的理由和明确的信任边界。
  • 没有管理接口可从访客、物联网或公共互联网访问。
  • DNS故障不会影响操作员本地恢复的能力。
  • DHCP作用域更改已在一个客户端上测试过,然后才广泛部署。
  • VPN客户端仅接收所需的路由和DNS设置。
  • 防火墙规则在区域之间默认为拒绝,并具有命名的例外。
  • 操作员仍然可以访问网关、交换机、AP、DNS和VPN管理界面。
  • 回滚使用与所选平台UI或CLI相同的语言进行记录。

反模式

  • 在知道哪些交换机端口和SSID承载哪些VLAN之前进行网络分段。
  • 将管理工作站移出唯一可访问的管理网络。
  • 在测试回退DNS之前,将所有DHCP作用域指向Pi-hole。
  • 将NAS、DNS、路由器或虚拟机管理程序直接发布到互联网。
  • 将VPN访问等同于完全的可信局域网访问。
  • 临时添加允许所有流量的防火墙规则,然后忘记删除。
  • 未经检查确切的平台语法,就从其他供应商或固件版本复制命令。

参见

  • 技能:homelab-network-setup
  • 技能:network-config-validation
  • 技能:network-interface-health

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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