Dstack

Revisar · 75
Indexado por la comunidad

Vendor-agnostic orchestration for training, inference and agentic workloads across NVIDIA, AMD, TPU, and Tenstorrent on clouds, Kubernetes, and bare metal.

Verified installs0
Estrellas2.2K
Versión1.0.0
Calidad100/100 · Excelente
Confianza75/100 · Solo sandbox
Auditoría90/100 · Requiere revisión

Perfil del activo

Agents de programación y desarrollo

Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.

Ver categoría

Escenario

GitHub automation

I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.

Afinidad con Agent

Claude Code + Cursor + CLI

Funciona con Codex, Claude Code, Cursor, CLI o Agents personalizados.

Instalar

Listo

npx skills add dstackai/dstack

Mantenimiento

Actual

1 días desde el último push

Riesgo

Requiere revisión

Dependency or permission surface needs review

Calidad de GitHub

2.2K

100/100 Calidad · 83/100 Confianza

Etiquetas de cobertura

CodingGitHub automationagent-skillsskillsagentic-orchestration

Notas de revisión

Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing

Tarjeta de adopción del Agent

Confianza, auditoría y preparación de instalación de un vistazo

Estas puntuaciones combinan metadatos públicos del repositorio, señales de revisión de OpenAgentSkill, actualidad de mantenimiento y preparación de instalación. Sirven para preseleccionar; no sustituyen la revisión humana.

Calidad

Excelente
100

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

Confianza

Solo sandbox
75

Candidata útil con señales de confianza incompletas o mixtas. Manténgala en un espacio aislado hasta que el ciclo de resultados demuestre el ajuste.

Auditoría

Requiere revisión
90

Revisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.

Trust Score de OpenAgentSkill v5

Revisión humana antes de instalar

Ejecute solo en un sandbox y compare alternativas cercanas antes de usarla en trabajo real.

PythonAI AgentsCodexClaude CodeCursor

Estrellas

2.2K estrellas de GitHub

Actividad del repositorio

2.2K estrellas y 250 forks

Mantenimiento

1 días desde el último push

Licencia

MPL-2.0

Instalar

npx skills add dstackai/dstack

Seguridad de instalación

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

secrets or environment access, shell or command execution

Resultados del Agent

Aún no hay datos de resultados del Agent

Documentación

Contexto sólido de README/SKILL.md

Resumen de riesgo

Revisar antes de producción

  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution

Preparación de instalación

Ruta de instalación disponible

  • La ruta de instalación está disponible
  • La evidencia del repositorio está disponible
  • La licencia está declarada
  • Aún no hay evidencia de resultados Agent-Proven

Metadatos legibles por Agent

Datos de decisión legibles por máquina para este skill.

Usa este bloque o el JSON integrado para decidir si un Agent debe instalar este skill, elegir una alternativa o pedir revisión humana primero.

Abrir JSON

Tareas adecuadas

  • flujos de Local desktop
  • Equipos de Claude Code
  • Equipos que valoran señales de adopción de GitHub
  • Navigate local resources

Agents adecuados

PythonAI AgentsCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Decisión de instalación

Comando
npx skills add dstackai/dstack
Política
Revisar
Revisión humana

Confianza y riesgo

Confianza
75/100
Auditoría
90/100
Nivel de riesgo
Requiere revisión

Ciclo de resultados

Endpoint
/api/agent/outcome
ID del evento
resolve
Resultados
5

Comando de instalación

npx skills add dstackai/dstack

No usar cuando

  • Equipos que necesitan un SLA con soporte del proveedor
  • Entornos de alta conformidad sin revisión interna de seguridad
  • No major risk signals from current metadata
  • Indicios de permisos de alto riesgo: Shell or command execution, Secrets or environment access
  • Dependency or permission surface needs review

Seguridad de Agent v2

50/100 · Evitar instalación automática

ExperimentalRevisar

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Resolver con API

Alto

Ejecución de shell o comandos

Los metadatos del skill hacen referencia a terminal, CLI, shell, subprocesos o flujos de ejecución de comandos.

Medio

Acceso a red

El skill probablemente consulta páginas remotas, API, repositorios o servicios externos.

Medio

Acceso al sistema de archivos

El skill puede leer o escribir archivos de proyecto, documentos, artefactos generados o estado local.

Alto

Secrets or environment access

Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.

  • Indicios de permisos de alto riesgo: Shell or command execution, Secrets or environment access
  • Dependency or permission surface needs review

Destinos de instalación

Instala este skill en tu flujo de Agent

Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install dstackai-dstack

Plan de resolución de Agent

Deja que un Agent valide el ajuste antes de instalar.

La API Resolve devuelve la skill elegida, alternativas, política de seguridad, notas de auditoría, destino de instalación y un prompt listo para usar.

Abrir plan de texto

Agent debe revisar

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Copiar prompt

Task: Use Dstack in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Dstack%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/dstackai-dstack/install
Install command: npx skills add dstackai/dstack
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Traspaso de Agent

Da al Agent la ruta de instalación, no otro directorio.

Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.

Abrir API de instalación

Prompt de Agent

Use Dstack for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/dstackai-dstack/install, then install with: npx skills add dstackai/dstack

Metadatos del Registry

Perfil legible por Agent para seleccionar skills automáticamente.

La API Registry expone señales de decisión, confianza, auditoría, casos de uso e instalación sin raspar la interfaz.

Abrir Manifest

Afinidad con Agent

100/100

Local desktop

Plataformas

Python, AI Agents, Claude Code, Cursor

Informe de auditoría

Requiere revisión · 90/100

Revisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.

Ver informe de auditoríaVer informe de evaluación

Panel de decisión de Agent

Elección principal para Local desktop

Use this as a leading candidate, then validate the README and install path in your own agent stack.

100
Preparación
Adoptar
Etapa

Rol en la pila

Elección principal

Ajuste principal

Local desktop

Etiqueta de confianza

Listo para producción

Ruta de instalación

Comando listo

Úsalo cuando

  • flujos de Local desktop
  • Equipos de Claude Code
  • Equipos que valoran señales de adopción de GitHub

Evidencia

  • 2,216 estrellas de GitHub
  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • perfil de calidad 100/100
  • 19 eventos de interacción de OpenAgentSkill

revisar primero

  • No major risk signals from current metadata

Ruta de implementación

  1. 1Instálalo en un Agent de sandbox y ejecuta una tarea de Local desktop de principio a fin.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Perfil de confianza

Solo sandbox

Candidata útil con señales de confianza incompletas o mixtas. Manténgala en un espacio aislado hasta que el ciclo de resultados demuestre el ajuste.

75
Trust Score de OpenAgentSkill

Adopción en GitHub

Aprobado

2.2K estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Aprobado

2.2K estrellas y 250 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

1 días desde el último push

Claridad de licencia

Aprobado

MPL-2.0

Señales positivas

  • Ficha verificada manualmente
  • Revisión de IA aprobada
  • La ruta de instalación está disponible
  • La evidencia del repositorio está disponible
  • Repositorio mantenido recientemente
  • Señal significativa de adopción en GitHub
  • El comando de instalación no muestra un patrón de alto riesgo evidente
  • El ciclo de resultados está listo, pero necesita la primera ejecución real de Agent

Revisar antes de instalar

  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
  • Aún no hay informes reales de resultados del Agent
  • Se requiere revisión humana antes de una instalación desatendida

Acción recomendada

Ejecute solo en un sandbox y compare alternativas cercanas antes de usarla en trabajo real.

Perfil de calidad

Excelente candidato para flujos de Agent

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

100
Estrellas de GitHub
2.2K
Actualidad
hace 1 días
Listo para instalar
Licencia
MPL-2.0

Ajuste de flujo

Usa esta skill en estos escenarios

Ajuste de flujo

Añadir a un flujo completo

Lista de alternativas

Compara antes de instalar

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Resumen

--- name: dstack description: | dstack is an open-source control plane for GPU provisioning and orchestration across GPU clouds, Kubernetes, and on-prem clusters. ---

# dstack

## Overview

`dstack` provisions and orchestrates workloads across GPU clouds, Kubernetes, and on-prem via fleets.

**When to use this skill:** - Running or managing dev environments, tasks, or services on dstack - Creating, editing, or applying `*.dstack.yml` configurations - Managing fleets, volumes, gateways, and checking available offers

## How it works

`dstack` operates through three core components:

1. `dstack` server - Can run locally, remotely, or via dstack Sky (managed) 2. `dstack` CLI - Applies configurations and manages or inspects fleets, runs, logs, events, volumes, gateways, and offers; it uses project configurations stored in `~/.dstack/config.yml`, which can be managed with `dstack project` 3. `dstack` configuration files - YAML files ending with `.dstack.yml`

`dstack apply` shows a plan and submits configuration changes. For run configurations, it attaches when the run reaches `running` by default: it configures SSH access, forwards declared ports, and streams logs. With `-d`, it submits and exits.

## Quick agent flow (detached runs)

1) Show plan: `echo "n" | dstack apply -f <config>` 2) If plan is OK and user confirms, apply detached: `dstack apply -f <config> -y -d` 3) Check the run: `dstack run get <run-name> --json` 4) If dev-environment or task with ports and running: attach to surface IDE link/ports/SSH alias (agent runs attach in background); ask to open link 5) If attach fails in sandbox: request escalation; if not approved, ask the user to run `dstack attach` locally and share the output

**CRITICAL: Never propose `dstack` CLI commands or YAML syntaxes that don't exist.** - Only use CLI commands and YAML syntax documented here or verified via `--help` - If uncertain about a command or its syntax, check the links or use `--help`

**NEVER do the following:** - Invent CLI flags not documented here or shown in `--help` - Guess YAML property names - verify in configuration reference links - Run `dstack apply` for runs without `-d` in automated contexts (blocks indefinitely) - Retry failed commands without addressing the underlying error - Summarize or reformat tabular CLI output - show it as-is - Use `echo "y" |` when `-y` flag is available - Assume a command succeeded without checking output for errors

## Agent execution guidelines

### Output accuracy - **NEVER reformat, summarize, or paraphrase CLI output.** Display tables, status output, and error messages exactly as returned. - When showing command results, use code blocks to preserve formatting. - If output is truncated due to length, indicate this clearly (e.g., "Output truncated. Full output shows X entries.").

### Verification before execution - **When uncertain about any CLI flag or YAML property, run `dstack <command> --help` first.** - Never guess or invent flags. Example verification commands: ```bash dstack --help # List all commands dstack apply -h <configuration type> # Flags for apply per configuration type (dev-environment, task, service, fleet, etc) dstack fleet --help # Fleet subcommands dstack ps --help # Flags for ps ``` - If a command or flag isn't documented, it doesn't exist.

### Command timing and confirmation handling

**Commands that stream indefinitely in the foreground:** - `dstack attach` - `dstack apply` without `-d` for runs - `dstack ps -w`

Agents should avoid blocking: use `-d`, timeouts, or background attach. When attach is needed, run it in the background by default (`nohup ...`), but describe it to the user simply as "attach" unless they ask for a live foreground session.

When waiting programmatically for a specific run, use `dstack run get <run-name> --json` and read its top-level `status`. Run statuses are `pending`, `submitted`, `provisioning`, `running`, `terminating`, `terminated`, `failed`, and `done`; the last three are terminal. Stop waiting when the run reaches the state needed for the next action or a terminal status. Never parse or grep human-readable `dstack ps` output; its status column may display a job message such as `no offers`.

**All other commands:** Use 10-60s timeout. Most complete within this range. **While waiting, monitor the output** - it may contain errors, warnings, or prompts requiring attention.

**Confirmation handling:** - `dstack apply`, `dstack stop`, `dstack fleet delete` require confirmation - Use `-y` flag to auto-confirm when user has already approved - For `dstack stop`, always use `-y` after the user confirms to avoid interactive prompts - Use `echo "n" |` to preview `dstack apply` plan without executing (avoid `echo "y" |`, prefer `-y`)

**Best practices:** - Prefer modifying configuration files over passing parameters to `dstack apply` (unless it's an exception) - When user confirms deletion/stop operations, use `-y` flag to skip confirmation prompts

### Detached run follow-up (after `-d`)

After submitting a run with `-d` (dev-environment, task, service), first determine whether submission failed. If the apply output shows errors (validation, no offers, etc.), stop and surface the error.

If the run was submitted, check it with `dstack run get <run-name> --json`, then guide the user through relevant next steps: If you need to prompt for next actions, be explicit about the dstack step and command (avoid vague questions). When speaking to the user, refer to the action as "attach" (not "background attach"). - **Monitor status:** Report the current status and offer to keep watching. If watching, poll `dstack run get <run-name> --json` every 10-20 seconds until it reaches the state needed for the next action or a terminal status. - **Attach when running:** For agents, run attach in the background by default so the session does not block. Use it to capture IDE links/SSH alias or enable port forwarding; when describing the action to the user, just say "attach". - **Dev environments or tasks with ports:** Once `running`, attach to surface the IDE link/port forwarding/SSH alias, then ask whether to open the IDE link. Never open links without explicit approval. - **Services:** Prefer using service endpoints. Attach only if the user explicitly needs port forwarding or full log replay. - **Tasks without ports:** Default to `dstack logs` for progress; attach only if full log replay is required.

### Attaching behavior (blocking vs non-blocking)

`dstack attach` runs until interrupted and blocks the terminal. **Agents must avoid indefinite blocking.** If a brief attach is needed, use a timeout to capture initial output (IDE link, SSH alias) and then detach.

Note: `dstack attach` writes SSH alias info under `~/.dstack/ssh/config` (and may update `~/.ssh/config`) to enable `ssh <run name>`, IDE connections, port forwarding, and real-time logs (`dstack attach --logs`). If the sandbox cannot write there, the alias will not be created.

**Permissions guardrail:** If `dstack attach` fails due to sandbox permissions, request permission escalation to run it outside the sandbox. If escalation isn’t approved or attach still fails, ask the user to run `dstack attach` locally and share the IDE link/SSH alias output.

**Background attach (non-blocking default for agents):** ```bash nohup dstack attach <run name> --logs > /tmp/<run name>.attach.log 2>&1 & echo $! > /tmp/<run name>.attach.pid ``` Then read the output: ```bash tail -n 50 /tmp/<run name>.attach.log ``` Offer live follow only if asked: ```bash tail -f /tmp/<run name>.attach.log ``` Stop the background attach (preferred): ```bash kill "$(cat /tmp/<run name>.attach.pid)" ``` If the PID file is missing, fall back to a specific match (avoid killing all attaches): ```bash pkill -f "dstack attach <run name>" ``` **Why this helps:** it keeps the attach session alive (including port forwarding) while the agent remains usable. IDE links and SSH instructions appear in the log file -- surface them and ask whether to open the link (`open "<link>"` on macOS, `xdg-open "<link>"` on Linux) only after explicit approval.

If background attach fails in the sandbox (permissions writing `~/.dstack` or `~/.ssh`, timeouts), request escalation to run attach outside the sandbox. If not approved, ask the user to run attach locally and share the IDE link/SSH alias.

### Interpreting user requests

**"Run something":** When the user asks to run a workload (dev environment, task, service), use `dstack apply` with the appropriate configuration. Note: `dstack run` only supports `dstack run get --json` for retrieving run details -- it cannot start workloads.

**"Connect to" or "open" a dev environment:** If a dev environment is already running, use `dstack attach <run name> --logs` (agent runs it in the background by default) to surface the IDE URL (`cursor://`, `vscode://`, etc.) and SSH alias. If sandboxed attach fails, request escalation or ask the user to run attach locally and share the link.

## Configuration types

`dstack` supports run configurations (dev environments, tasks, and services) and infrastructure configurations (fleets, volumes, and gateways). Configuration files can be named `<name>.dstack.yml` or simply `.dstack.yml`.

**Common parameters:** All run configurations (dev environments, tasks, services) support many parameters including: - **Git integration:** Clone repos automatically (`repo`) or mount existing repos (`repos`) - **File upload:** Upload local files (`files`; see concept docs for examples) - **Docker support:** Use custom Docker images (`image`); use `docker: true` if you want to use Docker from inside the container (VM-based backends only) - **Environment:** Set environment variables (`env`), often via `.envrc`. Secrets are supported but less common. - **Storage:** Persistent network volumes (`volumes`), specify disk size - **Resources:** Define GPU, CPU, memory, and disk requirements

**Best practices:** - Prefer giving configurations a `name` property for easier management - When configurations need credentials (API keys, tokens), list only env var names in the `env` section (e.g., `- HF_TOKEN`), not values. Recommend storing actual values in a `.envrc` file alongside the configuration, applied via `source .envrc && dstack apply`. - `python` and `image` are mutually exclusive in run configurations. If `image` is set, do not set `python`.

### `files` and `repos` intent policy

Use `files` and `repos` only when the user intends to use local/repo files inside the run.

- If user asks to use project code/data/config in the run, then add `files` or `repos` as appropriate. - If it is totally unclear whether files or repos must be mounted, ask one explicit clarification question or default to not mounting.

`files` guidance: - Relative paths are valid and preferred for local project files. - A relative `files` path is placed under the run's `working_dir` (default or set by user).

`repos` + image/working directory guidance: - With non-default Docker images, prefer explicit absolute mount targets for `repos` (e.g., `.:/dstack/run`). - When setting an explicit repo mount path, also set `working_dir` to the same path. - Reason: custom images may have a different/non-empty default working directory, and mounting a repo into a non-empty path can fail. - With `dstack` default images, the default `working_dir` is already `/dstack/run`.

### 1. Dev environments **Use for:** Interactive development with IDE integration (VS Code, Cursor, etc.).

```yaml type: dev-environment name: cursor

python: "3.12" ide: vscode

resources: gpu: 80GB ```

[Concept documentation](https://dstack.ai/docs/concepts/dev-environments.md) | [Configuration reference](https://dstack.ai/docs/reference/dstack.yml/dev-environment.md)

### 2. Tasks **Use for:** Batch jobs, training runs, fine-tuning, web applications, any exe

Compatibilidad de plataforma

pythonFULL
ai-agentsFULL

Detalles técnicos

Versión
1.0.0
Licencia
MPL-2.0
Última actualización
21 ago 2026
Publicado
6 jun 2026

Frameworks y herramientas

PythonAI Agents

Resumen de decisión

Elección principal

100
Listo
Adoptar
Etapa

2,216 estrellas de GitHub

Auditoría

Revisión de instalación

Revisión de instalación y adopción

90
Requiere revisión
Seguridad
77/100
Mantenimiento
100/100
Instalar
92/100
Abrir auditoría completaVer informe de evaluación

Evidencia probada por Agent

Evidencia probada por Agent

Informes de resultados tras resolver, revisar, instalar y una ejecución limitada.

0
Probado
Needs first agent runAuto-instalación: revisar primeroÚltimo: Desconocido
Tasa de éxito
Fallo reciente
Resultados
0
Calidad de salida
Fallidos
0
No relevante
0
Instalaciones
0
Bloqueado por riesgo
0
Configuración necesaria
0
Producción
0

Aún no hay datos de resultados de Agent. La primera ejecución puede informar éxito, configuración necesaria, bloqueos de riesgo, fallo o irrelevancia mediante /api/agent/outcome.

Instalar

Añadir al flujo de Agent

Gratis y de código abierto. Revisa el informe antes de instalar en Agents de producción.

Bucle de crecimiento

Kit para compartir

X

Borrador basado en un caso para Dstack, listo para publicar manualmente en X.

Nota del curador
Dstack: Vendor-agnostic orchestration for training, inference and agentic workloads across NVIDIA, AM...

2.2K stars

https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack?ref=x
Abrir borrador de X
Respuesta opcional con comando de instalación
Listing + install path for Dstack:
https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack?ref=x

Install: npx skills add dstackai/dstack

Fuente de la ficha

Indexado por la comunidad

Reclamable

Esta ficha se indexó desde fuentes públicas y no está marcada como oficial hasta que se apruebe una reclamación de mantenedor.

Creador
dstackai
Indexado por
Índice comunitario de OpenAgentSkill

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[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/dstackai-dstack?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/dstackai-dstack?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/dstackai-dstack?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack)

Autor

D

dstackai

@dstackai

Afinidad con plataforma

Señales de salud

Estrellas de GitHub
2.2K
Puntuación de calidad
65/100
Último push de GitHub
21 ago 2026
Pistas del framework
2
Vistas de OpenAgentSkill
14
Copias de instalación
0
Clics externos
0

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Confianza y seguridad

Solo sandbox

75
  • Adopción en GitHub2.2K estrellas de GitHubAprobado
  • Actividad de stars/forks2.2K estrellas y 250 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actualesAprobado
  • Mantenimiento reciente1 días desde el último pushAprobado
  • Claridad de licenciaMPL-2.0Aprobado
  • Completitud de README/SKILL.mdLos metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajoAprobado
  • Riesgo de dependencias/runtimecommand execution surface, credential or environment accessCorregir