Dstack

Revoir · 75
Indexé par la communauté

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

Verified installs0
Stars2.2K
Version1.0.0
Qualité100/100 · Excellent
Confiance75/100 · Sandbox uniquement
Audit90/100 · Revue nécessaire

Profil de l’actif

Agents de code et de développement

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

Voir la catégorie

Scénario

GitHub automation

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

Adéquation Agent

Claude Code + Cursor + CLI

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

npx skills add dstackai/dstack

Maintenance

À jour

1 jours depuis le dernier push

Risque

Revue nécessaire

Dependency or permission surface needs review

Qualité GitHub

2.2K

100/100 Qualité · 83/100 Confiance

Tags de couverture

CodingGitHub automationagent-skillsskillsagentic-orchestration

Notes de revue

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

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.

Qualité

Excellent
100

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

Confiance

Sandbox uniquement
75

Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.

Audit

Revue nécessaire
90

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Revue humaine avant installation

Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.

PythonAI AgentsCodexClaude CodeCursor

Stars

2.2K stars GitHub

Activité du dépôt

2.2K stars et 250 forks

Maintenance

1 jours depuis le dernier push

Licence

MPL-2.0

Installer

npx skills add dstackai/dstack

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

secrets or environment access, shell or command execution

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Contexte README/SKILL.md solide

Résumé des risques

Revoir avant production

  • 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

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • La licence est déclarée
  • Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

  • workflows Local desktop
  • Équipes Claude Code
  • Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub
  • Navigate local resources

Agents adaptés

PythonAI AgentsCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande
npx skills add dstackai/dstack
Politique
Revoir
Revue humaine
Oui

Confiance et risque

Confiance
75/100
Audit
90/100
Niveau de risque
Revue nécessaire

Boucle de résultat

Endpoint
/api/agent/outcome
ID d’événement
resolve
Résultats
5

Commande d’installation

npx skills add dstackai/dstack

Ne pas utiliser quand

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • Environnements fortement conformes sans revue interne de sécurité
  • No major risk signals from current metadata
  • Indices de permissions à haut risque : Shell or command execution, Secrets or environment access
  • Dependency or permission surface needs review

Sécurité Agent v2

50/100 · Éviter l’installation automatique

ExpérimentalRevoir

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

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

Résoudre via API

Élevé

Exécution shell ou de commande

Les métadonnées de la skill font référence à des workflows de terminal, CLI, shell, sous-processus ou exécution de commande.

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Moyen

Accès au système de fichiers

La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.

Élevé

Secrets or environment access

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

  • Indices de permissions à haut risque : Shell or command execution, Secrets or environment access
  • Dependency or permission surface needs review

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

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 résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

L’Agent doit vérifier

  • 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.

Copier le 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.

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Prompt Agent

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

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Adéquation Agent

100/100

Local desktop

Plateformes

Python, AI Agents, Claude Code, Cursor

Rapport d’audit

Revue nécessaire · 90/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’auditVoir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Choix principal pour Local desktop

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

100
Préparation
Adopter
Étape

Rôle dans la pile

Choix principal

Pertinence principale

Local desktop

Libellé de confiance

Prêt pour la production

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

  • workflows Local desktop
  • Équipes Claude Code
  • Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub

Preuves

  • 2,216 stars GitHub
  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • profil qualité 100/100
  • 19 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

  • No major risk signals from current metadata

Chemin d’implémentation

  1. 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Local desktop de bout en bout.
  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.

Profil de confiance

Sandbox uniquement

Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.

75
Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Validé

2.2K stars GitHub

Activité stars/forks

Validé

2.2K stars et 250 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

1 jours depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

MPL-2.0

Signaux positifs

  • Fiche vérifiée manuellement
  • Revue IA approuvée
  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • Dépôt maintenu récemment
  • Signal d’adoption GitHub significatif
  • La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
  • La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

  • 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
  • Pas encore de rapports de résultats Agent réels
  • Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.

Profil qualité

Excellent candidat pour les workflows Agent

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

100
Stars GitHub
2.2K
Actualité
il y a 1 jours
Prêt à installer
Oui
Licence
MPL-2.0

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

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Tout comparer

Vue d’ensemble

--- 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

Compatibilité plateforme

pythonFULL
ai-agentsFULL

Détails techniques

Version
1.0.0
Licence
MPL-2.0
Dernière mise à jour
21 août 2026
Publié
6 juin 2026

Frameworks et outils

PythonAI Agents

Instantané de décision

Choix principal

100
Prêt
Adopter
Étape

2,216 stars GitHub

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

90
Revue nécessaire
Sécurité
77/100
Maintenance
100/100
Installer
92/100
Ouvrir l’audit completVoir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

0
Validé
Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu
Taux de réussite
Échec récent
Résultats
0
Qualité de sortie
Échecs
0
Non pertinent
0
Installations
0
Bloqué par le risque
0
Configuration requise
0
Production
0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Boucle de croissance

Kit de partage

X

Brouillon guidé par scénario pour Dstack, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur
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
Ouvrir le brouillon X
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for Dstack:
https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack?ref=x

Install: npx skills add dstackai/dstack

Source de la fiche

Indexé par la communauté

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Créateur
dstackai
Indexé par
Index communautaire OpenAgentSkill

L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.

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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)

Auteur

D

dstackai

@dstackai

Adéquation plateforme

Signaux de santé

Stars GitHub
2.2K
Score de qualité
65/100
Dernier push GitHub
21 août 2026
Indications de framework
2
Vues OpenAgentSkill
14
Copies d’installation
0
Clics sortants
0

Signal de communauté

Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.

Confiance et sécurité

Sandbox uniquement

75
  • Adoption GitHub2.2K stars GitHubValidé
  • Activité stars/forks2.2K stars et 250 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesValidé
  • Maintenance récente1 jours depuis le dernier pushValidé
  • Clarté de licenceMPL-2.0Validé
  • Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
  • Risque dépendances/runtimecommand execution surface, credential or environment accessCorriger