gcp-iam
IAMポリシーとロールを使用して、Google Cloudリソースのアイデンティティとアクセス制御を管理します。
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Manages identity and access control for Google Cloud resources using IAM policies and roles.
SKILL.md 本文
gcp-iam
Google Cloud インテグレーション
このスキルは、すべての GCP プロビジョニングと運用を公式の Google Cloud Python クライアントライブラリに委譲します。
# Core GCP client library
pip install google-cloud-python
# Vertex AI + Agent Engine (AI/ML workloads)
pip install google-cloud-aiplatform
# Specific service clients (install only what you need)
pip install google-cloud-bigquery # BigQuery
pip install google-cloud-storage # Cloud Storage
pip install google-cloud-pubsub # Pub/Sub
pip install google-cloud-run # Cloud Run
SDK ドキュメント: https://github.com/googleapis/google-cloud-python Vertex AI SDK: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/python-sdk/use-vertex-ai-python-sdk
すべての GCP プロビジョニングおよび運用アクションに Google Cloud Python SDK を使用してください。このスキルはアーキテクチャ ガイダンス、コスト モデリング、および事前要件を提供します。SDK が実行を処理します。
アーキテクチャ ガイダンス
このスキルを参照するべき項目:
- GCP サービスの選択とトレードオフ分析
- コスト推定と最適化 (コミットされた使用割引、継続的な使用割引)
- IAM / Workload Identity Federation の事前要件
- IaC アプローチ (Terraform AzureRM vs Deployment Manager vs Config Connector)
- Google Workspace およびその他の GCP サービスとの統合パターン
- マルチエージェント ワークフロー設計のための Vertex AI Agent Engine
エージェント & AI 機能
| 機能 | ツール |
|---|---|
| LLM エージェント | Vertex AI Agent Engine |
| モデルサービング | Vertex AI Model Garden |
| RAG | Vertex AI Search + Embeddings API |
| マルチエージェント | Agent Development Kit (google/adk-python) |
| MCP | Vertex AI Extensions (MCP 互換) |
リファレンス
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- alphaonedev
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph / ライセンス: MIT
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