Dstack
Vendor-agnostic orchestration for training, inference and agentic workloads across NVIDIA, AMD, TPU, and Tenstorrent on clouds, Kubernetes, and bare metal.
공급 자산 프로필
코딩 및 개발 Agent
코드 리뷰, 저장소 분석, 테스트, CI, GitHub, DevOps 및 개발 워크플로용 스킬입니다.
시나리오
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Agent 적합도
Claude Code + Cursor + CLI
Codex, Claude Code, Cursor, CLI 또는 맞춤형 Agent에 적합합니다.
설치
준비됨
npx skills add dstackai/dstack
유지보수
최신
마지막 푸시 후 1일
위험
검토 필요
Dependency or permission surface needs review
GitHub 품질
2.2K
100/100 품질 · 83/100 신뢰
커버리지 태그
검토 메모
Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing
Agent 채택 스코어카드
신뢰, 감사, 설치 준비 상태를 한눈에 확인하세요
이 점수는 공개 저장소 메타데이터, OpenAgentSkill 검토 신호, 유지보수 최신성, 설치 준비 상태를 결합합니다. 후보 선정 신호일 뿐, 사람의 검토를 대체하지 않습니다.
품질
우수강한 채택 및 유지보수 신호를 갖춘 신뢰도 높은 추천입니다.
신뢰
샌드박스 전용신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.
감사
검토 필요설치 준비 상태, 보안 메타데이터, 유지보수 및 채택 위험에 대한 기계 판독형 검토입니다.
OpenAgentSkill 신뢰 점수 v5
설치 전 사람 검토
실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.
스타
GitHub 스타 2.2K
저장소 활동
스타 2.2K, 포크 250
유지보수
마지막 푸시 후 1일
라이선스
MPL-2.0
설치
npx skills add dstackai/dstack
설치 안전성
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
secrets or environment access, shell or command execution
Agent 결과
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다
문서
README/SKILL.md 맥락이 충분합니다
위험 요약
프로덕션 전 검토
- 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
설치 준비 상태
설치 경로 사용 가능
- 설치 경로를 사용할 수 있습니다
- 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
- 라이선스가 명시되었습니다
- 아직 Agent 검증 결과 근거가 없습니다
Agent 읽기용 메타데이터
이 스킬의 기계 판독형 의사결정 데이터.
이 블록 또는 포함된 JSON을 사용해 Agent가 이 스킬을 설치할지, 대안을 고를지, 먼저 사람의 검토를 요청할지 판단할 수 있습니다.
적합한 작업
- Local desktop 워크플로
- Claude Code 팀
- GitHub 채택 신호를 중시하는 팀
- Navigate local resources
적합한 Agent
설치 결정
- 명령어
- npx skills add dstackai/dstack
- 정책
- 검토
- 사람 검토
- 예
신뢰와 위험
- 신뢰
- 75/100
- 감사
- 90/100
- 위험 수준
- 검토 필요
결과 루프
- 엔드포인트
- /api/agent/outcome
- 이벤트 ID
- resolve
- 결과
- 5
사용하지 말아야 할 경우
- 벤더 지원 SLA가 필요한 팀
- 내부 보안 검토가 없는 고규정 준수 환경
- 현재 메타데이터에서 주요 위험 신호가 발견되지 않았습니다
- 고위험 권한 힌트: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
Agent 안전 v2
50/100 · 자동 설치 피하기
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
높음
Shell 또는 명령 실행
Skill 메타데이터가 터미널, CLI, Shell, 하위 프로세스 또는 명령 실행 워크플로를 참조합니다.
중간
네트워크 접근
Skill은 원격 페이지, API, 저장소 또는 외부 서비스에 접근할 수 있습니다.
중간
파일 시스템 접근
Skill은 프로젝트 파일, 문서, 생성 산출물 또는 로컬 작업 공간 상태를 읽거나 쓸 수 있습니다.
높음
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- 고위험 권한 힌트: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
설치 대상
Agent 워크플로에 이 스킬 설치
공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.
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-dstackAgent 해결 계획
설치 전에 Agent가 적합성을 검증하게 하세요.
Resolve API는 최우선 스킬, 대안, 안전 정책, 감사 메모, 설치 대상 및 Agent가 페이지를 스크래핑하지 않고 사용할 수 있는 프롬프트를 반환합니다.
JSON 열기
/api/agent/resolve?task=Use%20Dstack%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 텍스트
/api/agent/resolve?task=Use%20Dstack%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
설치 핸드오프
/api/skills/dstackai-dstack/install
Agent가 확인할 항목
- Resolve API에서 작업 적합도와 대안을 확인합니다.
- 감사 점수, 신뢰 점수 및 안전 정책 경고를 확인합니다.
- Codex, Claude Code, Cursor 또는 CLI의 설치 대상 호환성을 확인합니다.
프롬프트 복사
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 핸드오프
또 다른 디렉터리 페이지 대신 설치 경로를 Agent에게 제공합니다.
공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.
설치 핸드오프
/api/skills/dstackai-dstack/install
LLM 텍스트 형식
/api/skills/dstackai-dstack/install?format=text
대안 찾기
/api/skills/search?q=Dstack&limit=3
Agent 프롬프트
Use Dstack for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/dstackai-dstack/install, then install with: npx skills add dstackai/dstackRegistry 메타데이터
자동 스킬 선택을 위한 Agent 읽기용 프로필.
Registry API를 통해 동일한 결정, 신뢰, 감사, 사용 사례, 설치 신호를 제공하므로 Agent가 UI를 스크래핑하지 않고도 순위를 매길 수 있습니다.
Manifest
/api/registry/manifest/dstackai-dstack
LLM 텍스트
/api/registry/manifest/dstackai-dstack?format=text
설치 별칭
/api/registry/install/dstackai-dstack
추천
/api/registry/recommend?task=Use%20Dstack%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 적합도
Local desktop
플랫폼
Python, AI Agents, Claude Code, Cursor
Agent 결정 패널
Local desktop용 우선 추천
우선 후보로 사용하되, 자신의 Agent 환경에서 README와 설치 경로를 검증하세요.
스택 내 역할
우선 추천
주요 적합도
Local desktop
신뢰 라벨
프로덕션 준비 완료
설치 경로
명령어 준비됨
사용 시점
- Local desktop 워크플로
- Claude Code 팀
- GitHub 채택 신호를 중시하는 팀
근거
- GitHub 스타 2,216
- 최근 저장소 활동
- 설치 명령 또는 GitHub 저장소를 사용할 수 있습니다
- 품질 프로필 100/100
- OpenAgentSkill 상호작용 19건
먼저 검토
- 현재 메타데이터에서 주요 위험 신호가 발견되지 않았습니다
구현 경로
- 1샌드박스 Agent에 설치하고 Local desktop 작업을 처음부터 끝까지 한 번 실행하세요.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
신뢰 프로필
샌드박스 전용
신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.
GitHub 채택도
통과GitHub 스타 2.2K
스타/포크 활동
통과스타 2.2K, 포크 250; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
최근 유지보수
통과마지막 푸시 후 1일
라이선스 명확성
통과MPL-2.0
긍정 신호
- 수동 검증된 등록
- AI 검토 승인됨
- 설치 경로를 사용할 수 있습니다
- 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
- 최근 유지보수된 저장소
- 의미 있는 GitHub 채택 신호
- 설치 명령에서 뚜렷한 고위험 패턴이 발견되지 않았습니다
- 결과 루프는 준비되었지만 첫 실제 Agent 실행이 필요합니다
설치 전 검토
- 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
- 아직 실제 Agent 결과 보고서가 없습니다
- 무인 설치 전에 사람 검토가 필요합니다
권장 작업
실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.
품질 프로필
우수 Agent 워크플로용 후보
강한 채택 및 유지보수 신호를 갖춘 신뢰도 높은 추천입니다.
워크플로 적합도
이 스킬을 사용할 시나리오
Operate local tools
Local desktop
I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
워크플로 적합도
완전한 워크플로에 추가
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
대안 후보
설치 전 비교
이 작업에 적합할 수 있는 유사 스킬입니다.
Agent Skills
Production-grade engineering skills for AI coding agents.
Open Design
🎨 Local-first, open-source Claude Design alternative. 🖥️ Native desktop app. ⚡ 259+ Skills · ✨ 142+ Design Systems 🖼️ Web · desktop · mobile prototypes · slides · images · videos · HyperFrames 📦 Sandboxed preview · HTML/PDF/PPTX/MP4 export 🤖 Claude Code / OpenClaw / Codex / Cursor / OpenCode / Qwen / Copilot / Hermes / Kimi & 17+ CLIs.
Cherry Studio
AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. Unified access to frontier LLMs
Superpowers
An agentic skills framework & software development methodology that works.
개요
--- 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
플랫폼 호환성
기술 세부 사항
- 버전
- 1.0.0
- 라이선스
- MPL-2.0
- 최근 업데이트
- 2026년 8월 21일
- 게시일
- 2026년 6월 6일
프레임워크 및 도구
결정 스냅샷
우선 추천
GitHub 스타 2,216
Agent 검증 증거
Agent 검증 증거
Resolve, 검토, 설치 및 한 번의 제한된 실행 후 결과 보고서입니다.
- 성공률
- —
- 최근 실패
- —
- 결과
- 0
- 출력 품질
- —
- 실패
- 0
- 관련 없음
- 0
- 설치
- 0
- 위험 차단
- 0
- 설정 필요
- 0
- 프로덕션
- 0
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다. 첫 실행은 /api/agent/outcome을 통해 성공, 설정 필요, 위험 차단, 실패 또는 비관련 결과를 보고할 수 있습니다.
성장 루프
공유 키트
Dstack용 시나리오 기반 초안입니다. X에 수동으로 게시할 수 있습니다.
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
선택 사항: 설치 명령이 포함된 답글
Listing + install path for Dstack: https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack?ref=x Install: npx skills add dstackai/dstack
등록 출처
커뮤니티 색인
이 등록은 공개 소스에서 색인되었으며 유지보수자 소유권 주장이 승인될 때까지 공식으로 표시되지 않습니다.
- 제작자
- dstackai
- 색인 주체
- OpenAgentSkill 커뮤니티 인덱스
귀속은 공개 저장소 또는 제작자 프로필에 연결됩니다. 제작자는 등록을 주장하여 소유권 신호를 업데이트할 수 있습니다.
이 스킬 소유권 주장소유자 소유권 주장
이 스킬 등록 소유권 주장
이 커뮤니티 색인 등록은 dstackai에게 귀속되어 있지만 아직 공식으로 표시되지 않았습니다. 소유권을 주장하면 확인된 소유자 신호가 추가되어 이후 출시, 설치 및 감사 업데이트를 더 신뢰할 수 있습니다.
크리에이터 백링크 키트
README에 증거 배지 추가
개발자가 저장소를 평가하는 위치에 정규 등록, 현재 신뢰 및 감사 신호, 실제 Agent-Proven 증거를 표시합니다.
[](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack)
[](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack)
[](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack)작성자
dstackai✓
@dstackai
플랫폼 적합도
상태 신호
- GitHub 스타
- 2.2K
- 품질 점수
- 65/100
- 최근 GitHub 푸시
- 2026년 8월 21일
- 프레임워크 힌트
- 2
- OpenAgentSkill 조회수
- 14
- 설치 명령 복사
- 0
- 외부 클릭
- 0
커뮤니티 신호
이 스킬이 Agent 워크플로에 유용한지 알려 주세요. 집계된 피드백은 시간이 지날수록 순위를 개선합니다.
신뢰와 안전
샌드박스 전용
- GitHub 채택도GitHub 스타 2.2K통과
- 스타/포크 활동스타 2.2K, 포크 250; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다통과
- 최근 유지보수마지막 푸시 후 1일통과
- 라이선스 명확성MPL-2.0통과
- README/SKILL.md 완성도메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다통과
- 의존성/런타임 위험command execution surface, credential or environment access수정
관련 스킬
Agent Skills
Production-grade engineering skills for AI coding agents.
87.6K 스타Open Design
🎨 Local-first, open-source Claude Design alternative. 🖥️ Native desktop app. ⚡ 259+ Skills · ✨ 142+ Design Systems 🖼️ Web · desktop · mobile prototypes · slides · images · videos · HyperFrames 📦 Sandboxed preview · HTML/PDF/PPTX/MP4 export 🤖 Claude Code / OpenClaw / Codex / Cursor / OpenCode / Qwen / Copilot / Hermes / Kimi & 17+ CLIs.
88.1K 스타Cherry Studio
AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. Unified access to frontier LLMs
50.4K 스타Superpowers
An agentic skills framework & software development methodology that works.
257.2K 스타