Dstack

レビュー · 75
コミュニティに収録

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

Verified installs0
スター2.2K
バージョン1.0.0
品質100/100 · 優秀
信頼75/100 · サンドボックス限定
監査90/100 · 要レビュー

供給アセットの概要

コーディングと開発 Agent

コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。

カテゴリを見る

シナリオ

GitHub automation

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

Agent 適合

Claude Code + Cursor + CLI

Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。

インストール

準備完了

npx skills add dstackai/dstack

メンテナンス

新しい

最終プッシュから 1 日

リスク

要レビュー

Dependency or permission surface needs review

GitHub 品質

2.2K

100/100 品質 · 83/100 信頼

対象タグ

コーディングGitHub automationagent-skillsskillsagentic-orchestration

レビュー注記

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

Agent 導入スコアカード

信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認

公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。

品質

優秀
100

採用度と保守性のシグナルが強い高信頼候補です。

信頼

サンドボックス限定
75

信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。

監査

要レビュー
90

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

OpenAgentSkill Trust Score v5

インストール前に人のレビュー

実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。

PythonAI AgentsCodexClaude CodeCursor

スター

GitHub スター 2.2K

リポジトリ活動

スター 2.2K、フォーク 250

メンテナンス

最終プッシュから 1 日

ライセンス

MPL-2.0

インストール

npx skills add dstackai/dstack

インストール安全性

標準パッケージまたはランタイムのインストールパス

権限範囲

secrets or environment access, shell or command execution

Agent の成果

Agent の成果データはまだありません

ドキュメント

README/SKILL.md の文脈が十分です

リスク概要

本番前にレビュー

  • 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

インストール準備状況

インストールパスを利用可能

  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • ライセンスが明示されています
  • Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません

Agent 可読メタデータ

このスキルの機械可読な判断データ。

このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。

JSON を開く

適したタスク

  • Local desktop ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • GitHub 採用シグナルを重視するチーム
  • Navigate local resources

適した Agent

PythonAI AgentsCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

インストール判断

コマンド
npx skills add dstackai/dstack
ポリシー
レビュー
人によるレビュー
はい

信頼とリスク

信頼
75/100
監査
90/100
リスクレベル
要レビュー

成果ループ

エンドポイント
/api/agent/outcome
イベント ID
resolve
成果
5

インストールコマンド

npx skills add dstackai/dstack

使わない場合

  • ベンダー提供の SLA が必要なチーム
  • 内部セキュリティレビューのない高コンプライアンス環境
  • 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
  • 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
  • Dependency or permission surface needs review

Agent セーフティ v2

50/100 · 自動インストールを避ける

実験的レビュー

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

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

API で解決

Shell またはコマンド実行

Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。

ネットワークアクセス

Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。

ファイルシステムアクセス

Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。

Secrets or environment access

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

  • 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
  • Dependency or permission surface needs review

インストール先

Agent ワークフローにこのスキルをインストール

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

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

Agent 解決プラン

インストール前に Agent に適合性を検証させます。

Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。

テキストプランを開く

Agent が確認すべきこと

  • Resolve API でタスク適合と代替を確認。
  • 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
  • Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。

プロンプトをコピー

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.

Agent 引き継ぎ

別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

Install API を開く

Agent プロンプト

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

Registry メタデータ

自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。

Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。

Manifest を開く

Agent 適合

100/100

Local desktop

プラットフォーム

Python, AI Agents, Claude Code, Cursor

監査レポート

要レビュー · 90/100

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

監査レポートを見る評価レポートを見る

Agent 判断パネル

Local desktop 向けの第一候補

有力候補として扱い、自分の Agent スタックで README とインストール経路を検証してください。

100
準備状況
採用
段階

スタック内の役割

第一候補

主な適合

Local desktop

信頼ラベル

本番対応

インストールパス

コマンド準備済み

使う場面

  • Local desktop ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • GitHub 採用シグナルを重視するチーム

根拠

  • GitHub スター 2,216
  • 最近のリポジトリ活動
  • インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
  • 品質プロファイル 100/100
  • OpenAgentSkill エンゲージメント 19 件

先にレビュー

  • 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません

実装パス

  1. 1サンドボックスの Agent にインストールし、Local desktop タスクを一度最初から最後まで実行します。
  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.

信頼プロファイル

サンドボックス限定

信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。

75
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub 採用度

合格

GitHub スター 2.2K

スター/フォーク活動

合格

スター 2.2K、フォーク 250; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

最近のメンテナンス

合格

最終プッシュから 1 日

ライセンスの明確さ

合格

MPL-2.0

良いシグナル

  • 手動確認済みの掲載
  • AI レビュー承認済み
  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • 最近保守されたリポジトリ
  • 意味のある GitHub 採用シグナル
  • インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
  • 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です

インストール前にレビュー

  • 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
  • 実際の Agent 成果レポートはまだありません
  • 無人インストールの前に人によるレビューが必要です

推奨アクション

実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。

品質プロファイル

優秀 Agent ワークフロー向けの候補

採用度と保守性のシグナルが強い高信頼候補です。

100
GitHub スター
2.2K
鮮度
1 日前
インストール準備完了
はい
ライセンス
MPL-2.0

ワークフロー適合

このスキルを使うシナリオ

ワークフロー適合

完全なワークフローに追加

代替候補

インストール前に比較

このタスクに適する可能性のある類似スキル。

すべて比較

概要

--- 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

プラットフォーム互換性

pythonFULL
ai-agentsFULL

技術詳細

バージョン
1.0.0
ライセンス
MPL-2.0
最終更新
2026年8月21日
公開日
2026年6月6日

フレームワークとツール

PythonAI Agents

判断の要約

第一候補

100
準備完了
採用
段階

GitHub スター 2,216

監査

インストールレビュー

インストールと採用のレビュー

90
要レビュー
セキュリティ
77/100
メンテナンス
100/100
インストール
92/100
完全な監査を開く評価レポートを見る

Agent 実証エビデンス

Agent 実証エビデンス

Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。

0
実証済み
Needs first agent run自動インストール: 先にレビュー最新: 不明
成功率
直近の失敗
成果
0
出力品質
失敗
0
非該当
0
インストール数
0
リスクによりブロック
0
設定が必要
0
本番
0

Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。

インストール

Agent ワークフローに追加

無料・オープンソース. 本番 Agent にインストールする前にレポートを確認してください。

成長ループ

共有キット

X

Dstack 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。

キュレーターノート
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
X 下書きを開く
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for Dstack:
https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack?ref=x

Install: npx skills add dstackai/dstack
返信の下書きを開く

掲載元

コミュニティにより登録

申請可能

この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。

作成者
dstackai
インデックス作成者
OpenAgentSkill コミュニティインデックス

帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。

このスキルを申請

所有者の申請

このスキル掲載を申請

この コミュニティにより登録 掲載は dstackai に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。

クリエイター被リンクキット

README にエビデンスバッジを追加

開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/dstackai-dstack?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack)
[![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)

作者

D

dstackai

@dstackai

プラットフォーム適合

健全性シグナル

GitHub スター
2.2K
品質スコア
65/100
最終 GitHub プッシュ
2026年8月21日
フレームワークのヒント
2
OpenAgentSkill 閲覧数
14
インストールコピー数
0
外部クリック
0

コミュニティシグナル

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信頼と安全性

サンドボックス限定

75
  • GitHub 採用度GitHub スター 2.2K合格
  • スター/フォーク活動スター 2.2K、フォーク 250; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません合格
  • 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 日合格
  • ライセンスの明確さMPL-2.0合格
  • README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
  • 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, credential or environment access修正