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Devops Pipeline Management

by zzh · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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/install devops-pipeline-management
Description
Expert for DevOps pipeline management, handling the complete lifecycle of pipelines on the quality and efficiency platform. Core capabilities: 1) Workspace m...
README (SKILL.md)

DevOps Pipeline Management Skill

概述

此 Skill 是 DevOps 质效平台的流水线管理专家,通过 OpenAPI 接口实现流水线的全生命周期管理。

核心能力

  • 工作空间管理:查询工作空间列表,支持按名称、组织、产品线筛选
  • 流水线管理:创建、查询、更新、删除流水线,支持基于模板快速创建
  • 执行管理:执行流水线(支持交互式/非交互式模式)、取消执行、查询执行记录和详情
  • 模板管理:查询流水线模板列表,支持按名称、类型、语言筛选,用于快速创建流水线

技术栈:Python 3.8+、Requests、RESTful API


⚠️ 全局执行约束(强制执行)

执行任何子功能时,必须严格参考对应子功能文档。子功能文档即执行规范,禁止跳过、合并或自行发挥。

核心原则

子功能文档 = 执行规范 = 法律效力

阶段 要求
执行前 必须先阅读对应子功能文档
执行中 必须按文档定义的步骤顺序执行
执行后 必须满足文档中的约束条件

严格禁止的行为

  • ✗ 不读文档直接执行
  • ✗ 跳过或调换步骤执行
  • ✗ 合并多个步骤为一步
  • ✗ 自行实现功能而不调用对应Skill

全局约束清单

约束类型 约束说明 违反后果
文档强制参考 执行子功能前必须阅读对应子功能文档 流程错误、操作失效
步骤顺序 子功能文档中定义的步骤必须按顺序执行,不得跳过、调换或合并 数据不完整、执行失败
配置预览 步骤中明确要求"预览"或"确认"的,必须执行该步骤后再继续 配置错误、无法追溯
必填校验 必填字段(文档中标记 ✅ 或"必填")不能为空或空数组 API调用失败
ID生成 新建实体时必须生成新的UUID,禁止复用已有ID 数据冲突、覆盖问题
API调用 必须使用文档中指定的API接口,禁止自行调用其他接口 权限错误、功能异常
跨Skill调用 需要执行其他Skill功能时(如执行流水线),必须调用对应Skill 流程中断、功能缺失

子功能文档(强制参考)

每个子功能都有专属文档,执行时必须严格参考对应文档

流水线核心操作

子功能 文档路径 核心约束
创建流水线 references/pipeline-create.md 9步骤顺序、配置预览(C7)必执行、调用pipeline-run skill
更新流水线 references/pipeline-update.md 6步骤顺序、保留原pipelineId、ID保留
执行流水线 references/pipeline-run.md taskDataList非空、参数组装、交互式/非交互式模式

任务节点管理

子功能 文档路径 核心约束
添加任务节点 references/pipeline-task-add.md 前置检查、ID生成、统一保存
更新任务节点 references/pipeline-task-update.md 先查询、保留ID、字段合并
删除任务节点 references/pipeline-task-delete.md 前置确认、双重移除、依赖检查

查询与监控

子功能 文档路径 核心约束
查询工作空间 references/workspace-list.md 分页参数、筛选条件
查询流水线列表 references/pipeline-page.md 分页参数、排序规则
查询模板 references/pipeline-template.md 语言筛选、类型筛选
查询执行记录 references/pipeline-list.md 分页查询、状态筛选
查询执行详情 references/pipeline-run-detail.md 日志ID校验
流水线详情查询 references/pipeline-detail.md pipelineId校验

其他操作

子功能 文档路径 核心约束
删除流水线 references/pipeline-delete.md 删除确认、不可恢复
取消执行 references/pipeline-cancel.md 仅限执行中状态

约束示例

✅ 正确做法

  • 执行"创建流水线" → 先阅读 pipeline-create.md按9步骤执行
  • 执行"执行流水线" → 先阅读 pipeline-run.md组装taskDataList
  • 步骤要求预览 → 展示预览后再继续
  • 需要执行流水线 → 调用 pipeline-run skill

❌ 错误做法(禁止)

  • 不读文档直接执行
  • 跳过配置预览步骤
  • 自行实现 pipeline-run 功能而不调用 skill
  • 合并多个步骤为一步
  • 使用空数组作为 taskDataList
  • 跳过必填字段校验

DevOps Pipeline Management Skill

概述

此 Skill 是 DevOps 质效平台的流水线管理专家,通过 OpenAPI 接口实现流水线的全生命周期管理。

核心能力

  • 工作空间管理:查询工作空间列表,支持按名称、组织、产品线筛选
  • 流水线管理:创建、查询、更新、删除流水线,支持基于模板快速创建
  • 执行管理:执行流水线(支持交互式/非交互式模式)、取消执行、查询执行记录和详情
  • 模板管理:查询流水线模板列表,支持按名称、类型、语言筛选,用于快速创建流水线

技术栈:Python 3.8+、Requests、RESTful API

环境准备

1. 系统要求

  • Python 3.8+
  • 网络可访问 DevOps 平台 API

2. 依赖安装

pip install requests

或使用 requirements.txt:

pip install -r requirements.txt

3. 获取 API 凭证

联系平台管理员获取以下凭证:

凭证 说明
Domain Account 域账号,用于权限校验和审计

环境变量配置

环境变量说明

变量名 必填 说明
DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT 域账号,用于权限校验和审计
DEVOPS_BFF_URL BFF 服务地址
INTERACTIVE_MODE 交互模式开关(默认:true)。true 时执行流水线会询问是否交互式选择分支/标签/版本

必填环境变量

# 域账号(必填)
export DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT="your_domain_account"

# BFF 服务地址(必填)
export DEVOPS_BFF_URL="https://one-dev.iflytek.com/devops"

可选环境变量

# 交互模式开关(默认:true)
# true: 执行流水线时询问是否交互式选择分支/标签/版本
# false: 自动使用最近执行记录填充,不询问
export INTERACTIVE_MODE="true"

持久化配置

将环境变量添加到 shell 配置文件(如 ~/.zshrc~/.bashrc):

# DevOps Pipeline Skill 配置
export DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT="your_domain_account"
export DEVOPS_BFF_URL="https://one-dev.iflytek.com/devops"
export INTERACTIVE_MODE="true"  # 启用交互式选择功能

然后执行:

source ~/.zshrc  # 或 source ~/.bashrc

安装

方式一:直接使用

cd devops-skills/pipeline-management
python -m scripts/main --help

方式二:添加到 PATH(可选)

# 添加软链接(可选:使用 devops-pipeline 作为命令名)
sudo ln -s $(pwd)/scripts/main.py /usr/local/bin/devops-pipeline

# 使用
devops-pipeline --help      # 需要创建符号链接

说明:文档中的命令示例统一使用 python -m scripts/main 作为入口命令。如需简化命令,可创建符号链接。

快速开始

1. 验证配置

python -m scripts/main

2. 查询工作空间

python -m scripts/main workspaces --name devops

3. 查询流水线列表

python -m scripts/main pipelines \x3Cspace_id>

4. 执行流水线

python -m scripts/main run \x3Cpipeline_id>

典型工作流程

流程一:查找并执行流水线

1. workspaces          → 获取工作空间列表,找到目标空间ID
2. pipelines \x3CspaceId> → 获取空间下的流水线列表,找到目标流水线ID
3. run \x3CpipelineId>    → 执行流水线
4. list \x3CpipelineId>   → 查看执行记录
5. run-detail \x3Cid>     → 查看执行详情

流程二:基于模板创建流水线(9步骤规范)

执行约束:创建流水线必须严格按照 pipeline-create.md 定义的9步骤顺序执行,不得跳过、调换或合并步骤。保存流水线操作通过 save 命令实现。

1. 解析用户输入 → 从自然语言提取 spaceId、流水线名称、技术栈等信息
2. 补充必填信息 → 交互式补充缺失的 spaceId、流水线名称等
3. 查询模板并选择 → 查询模板列表,交互式选择适合的模板
4. 模板数据转换 → 将模板数据转换为流水线数据,生成新UUID
5. 配置代码源 → 交互式配置代码仓库、分支等源代码信息
6. 配置任务节点 → 交互式配置任务参数、执行路径等
7. 配置预览 → 展示完整配置供用户确认
8. 保存流水线 → 调用 `save` 命令保存流水线配置
9. 执行流水线 → 调用 `run` 命令执行新创建的流水线

关键约束

  • 步骤顺序:必须按 1→2→3→4→5→6→7→8→9 顺序执行,不得跳过、调换或合并
  • 配置预览:步骤7(配置预览)必须执行,用户确认后才能保存
  • 命令调用:步骤8使用 save 命令保存,步骤9使用 run 命令执行
  • ID生成pipelineId 新建时必须生成 UUID;模板转换时所有节点必须生成新 UUID
  • 必填项stagestaskDataList 不能为空数组,否则保存/执行失败
  • API限定:只能使用文档中指定的 API 接口

说明

  • 创建流水线通过 save 命令实现,需遵循上述9步骤流程
  • 模板查询支持按名称模糊搜索、按类型筛选、按编程语言筛选
  • 支持的模板语言:java, python, nodejs, go, dotnet, frontend, common

流程三:监控执行状态

1. list \x3CpipelineId>       → 查看执行记录列表
2. run-detail \x3ClogId>      → 查看具体执行详情
3. cancel \x3ClogId>          → 如需取消正在执行的流水线

命令参考

所有命令均通过 python -m scripts/main \x3Ccommand> 调用。

工作空间与模板管理

命令 说明 用法
workspaces 查询工作空间列表 main.py workspaces [--name NAME] [--division NAME] [--team NAME] [--project-code CODE] [--page N] [--size N]
templates 查询流水线模板列表 main.py templates \x3Cspace_id> [--name NAME] [--type TYPE] [--language LANG] [--account ACCOUNT] [--page N] [--size N]
pipelines 查询流水线列表 main.py pipelines \x3Cspace_id> [--name NAME] [--page N] [--size N]

流水线配置管理

命令 说明 用法
detail 查询流水线详情 main.py detail \x3Cpipeline_id>
save 保存流水线(创建或更新) main.py save [--config JSON] [--file FILE] [--task-data JSON] [--task-data-file FILE]
delete 删除流水线 main.py delete \x3Cpipeline_id>

save 命令参数说明

  • --config \x3Cjson_string>:流水线配置JSON字符串
  • --file \x3Cjson_file_path>:流水线配置JSON文件路径
  • --task-data \x3Cjson_string>:任务数据JSON字符串(可选)
  • --task-data-file \x3Cjson_file_path>:任务数据JSON文件路径(可选)

注意save 命令既可用于保存新流水线(需生成新pipelineId),也可用于更新现有流水线(保留原pipelineId)。创建流水线时应遵循 pipeline-create.md 的9步骤规范,更新流水线时应遵循 pipeline-update.md 的6步骤规范。

流水线执行与监控

命令 说明 用法
run 执行流水线 main.py run \x3Cpipeline_id> [--branch BRANCH] [--tasks TASKS] [--sources JSON] [--params JSON] [--auto-fill] [--re-run] [--remark TEXT] [--interactive] [--non-interactive]
list 查询执行记录 main.py list \x3Cpipeline_id> [--page-num N] [--page-size N]
run-detail 查询执行详情 main.py run-detail \x3Cpipeline_log_id>
cancel 取消流水线执行 main.py cancel \x3Cpipeline_log_id>

任务节点管理(流水线更新流程的一部分)

任务节点的添加、更新、删除操作是流水线更新流程的一部分,通过修改流水线配置并调用 save 命令实现。详细操作请参考:

所有任务操作完成后,必须通过 save 命令统一保存流水线配置。

使用示例

查询工作空间列表

# 查询所有工作空间
python -m scripts/main workspaces

# 按名称搜索
python -m scripts/main workspaces --name devops

# 按组织筛选
python -m scripts/main workspaces --division "研发中心"

# 按产品线筛选
python -m scripts/main workspaces --team "DevOps平台"

# 分页查询
python -m scripts/main workspaces --page 2 --size 20

查询流水线列表

# 查询空间 133 的流水线列表
python -m scripts/main pipelines 133

# 按名称搜索
python -m scripts/main pipelines 133 --name 构建

# 分页查询
python -m scripts/main pipelines 133 --page-num 2 --page-size 20

查询流水线模板

# 查询空间 133 的模板列表
python -m scripts/main templates 133

# 按名称搜索
python -m scripts/main templates 133 --name Java

# 按类型筛选
python -m scripts/main templates 133 --type 1

# 按编程语言筛选
python -m scripts/main templates 133 --language java

# 分页查询
python -m scripts/main templates 133 --page 1 --size 20

基于模板创建流水线

完整9步骤交互式创建: 创建流水线需遵循 pipeline-create.md 定义的9步骤规范。以下是完整流程:

# 1. 查询工作空间获取 space_id(可选,用于确认空间)
python -m scripts/main workspaces --name devops

# 2. 查询可用模板(可选,用于了解可用模板)
python -m scripts/main templates 133 --name "Java微服务"

# 3. 创建流水线配置(遵循9步骤规范)
#    步骤1-7:交互式收集配置信息
#    步骤8:使用 save 命令保存流水线配置
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "新生成的UUID", "name": "我的Java流水线", "spaceId": 133, ...}'

# 4. 执行流水线(步骤9)
python -m scripts/main run \x3C新创建的pipeline_id>

注意:创建流水线必须严格遵循9步骤规范,包括:模板选择、代码源配置、任务节点配置、配置预览、保存和执行。

分步创建(高级用法)

# 仅创建配置,不执行(步骤1-8)
# 遵循9步骤规范的前8步,生成流水线配置后使用 save 命令保存
python -m scripts/main save --file pipeline-config.json

# 更新已创建的流水线配置(遵循6步骤规范)
# 遵循 [pipeline-update.md](references/pipeline-update.md) 的6步骤规范
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "现有pipelineId", "name": "更新后的名称", ...}'

# 执行已创建的流水线
python -m scripts/main run \x3Cpipeline_id>

模板使用流程说明

  1. 推荐使用完整交互式流程:遵循9步骤规范创建流水线
  2. 模板查询(可选):先通过 templates 命令查询可用模板,了解模板ID和配置
  3. 交互式创建:通过交互式向导收集配置信息,支持选择模板、配置代码源、配置任务节点
  4. 配置预览:创建过程中必须展示配置预览,供用户确认后再保存
  5. 自动执行:默认创建完成后自动执行流水线(步骤9),可根据需要跳过
  6. 更新配置:创建后如需修改,可遵循6步骤规范使用 save 命令更新配置

查询流水线详情

python -m scripts/main detail 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1

执行流水线

# 基本执行(使用默认配置)
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1

# 指定分支执行
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --branch feature/new-feature

# 指定执行的任务节点
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --tasks task-1,task-2

# 自动填充上次配置
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --auto-fill

# 非交互模式执行
python -m scripts/main run 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --non-interactive

查询执行记录

# 查询执行记录列表
python -m scripts/main list 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1

# 分页查询
python -m scripts/main list 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --page-num 1 --page-size 20

# 按状态搜索
python -m scripts/main list 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1 --type status --keyword success

查询执行详情

python -m scripts/main run-detail 22579

取消流水线

python -m scripts/main cancel 22579

创建流水线

# 创建流水线(遵循9步骤规范,使用 save 命令)
# 生成新的 pipelineId
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "新生成的UUID", "name": "我的流水线", "spaceId": 133, "stages": [...], "sources": [...]}'

# 如果需要指定任务数据
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "新生成的UUID", "name": "我的流水线", "spaceId": 133}' --task-data '[{"id": "task-001", "data": {...}}]'

# 从JSON文件创建
python -m scripts/main save --file pipeline-config.json

更新流水线

# 更新流水线(遵循6步骤规范,使用 save 命令)
# 保留原 pipelineId,更新需要修改的字段
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "现有pipelineId", "name": "新名称", "spaceId": 133, ...}'

# 从JSON文件更新
python -m scripts/main save --file updated-pipeline-config.json

# 同时更新任务数据
python -m scripts/main save --config '{"pipelineId": "现有pipelineId", "name": "新名称", "spaceId": 133}' --task-data '[{"id": "task-001", "data": {...}}]'

删除流水线

python -m scripts/main delete 4059831ef9ee41d3ad7d7c4c4be567b1

请求头

Header 说明 示例
X-User-Account 用户域账号 rfdai

API 接口列表

Base URL: /api/ai-bff/rest/openapi/pipeline

序号 功能 接口路径 方法
1 保存流水线 /save POST
2 手动执行流水线 /runByManual POST
3 获取流水线参数 /edit GET
4 取消流水线 /cancel POST
5 分页查询流水线执行记录 /queryPipelineWorkPage GET
6 查询流水线执行记录详情 /getPipelineWorkById GET
7 删除流水线 /delete POST
8 分页查询流水线 /queryPipelinePage POST
9 分页查询流水线模板 /queryPipelineTemplatePage POST
10 查询最近流水线执行记录 /queryLastestSelectedValueByField POST
11 查询流水线基本信息 /queryPipelineById GET
12 分页获取分支/标签列表 /getRepoBranchAndTagList POST
13 分页获取commit列表 /queryRepoCommitList POST
14 查询代码提交详情 /queryCommitDetail POST
15 获取镜像tag列表 /imageTags GET
16 获取包版本列表 /packageVersions GET
17 分页查询工作空间 /queryWorkspacePage POST

完整 API 文档请参考: pipeline_skill.md

流水线状态说明

状态码 状态名称 说明
100000 未执行 流水线初始状态
100001 等待中 等待执行资源
100002 执行中 正在执行
100004 成功 执行成功
100005 失败 执行失败
100006 已取消 用户取消

错误处理

常见错误

错误码 说明 解决方案
401 无API访问权限 联系管理员开通对应 API 权限
404 流水线不存在 检查流水线ID是否正确
429 请求过于频繁 降低请求频率

调试模式

执行时会打印详细的请求和响应信息:

============================================================
[Request] POST https://one-dev.iflytek.com/devops/api/ai-bff/rest/openapi/pipeline/runByManual
------------------------------------------------------------
Headers:
  X-User-Account: rfdai
------------------------------------------------------------
Body: {...}
============================================================

============================================================
[Response] Status: 200
------------------------------------------------------------
Response Body: {...}
============================================================

子功能文档

详细功能说明请参考 references/ 目录:

流水线核心操作

功能 参考文档
流水线创建 pipeline-create.md
流水线更新 pipeline-update.md
流水线执行 pipeline-run.md

任务节点管理

功能 参考文档
添加任务节点 pipeline-task-add.md
更新任务节点 pipeline-task-update.md
删除任务节点 pipeline-task-delete.md

查询与监控

功能 参考文档
工作空间列表查询 workspace-list.md
流水线模板列表查询 pipeline-template.md
流水线列表查询 pipeline-page.md
流水线详情查询 pipeline-detail.md
流水线执行记录查询 pipeline-list.md
流水线执行详情查询 pipeline-run-detail.md

其他操作

功能 参考文档
流水线删除 pipeline-delete.md
流水线取消 pipeline-cancel.md

注意事项

  1. 环境变量必填: 环境变量(DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT、DEVOPS_BFF_URL)均为必填,缺少任意一个将无法正常使用
  2. 域账号必填: domain_account 用于权限校验和操作审计
  3. 删除不可恢复: 删除操作不可恢复,请谨慎使用
  4. 取消限制: 取消操作只对正在执行的流水线有效(状态为 100001 或 100002)
  5. 执行权限: 执行流水线需要对应的 API 访问权限,无权限时返回 401
  6. 环境变量持久化: 建议将环境变量配置到 ~/.zshrc~/.bashrc 中,避免每次手动设置
  7. ID说明:
    • space_id / id(WorkSpaceVO):工作空间ID,用于查询流水线列表
    • pipeline_id / pipelineId:流水线ID,用于执行、查询详情等操作
    • pipeline_log_id / id(PipelineWorkVO):执行记录ID,用于查看执行详情、取消执行

更新日志

v1.2.0

  • 移除 AppKey 签名认证,简化认证流程
  • 仅需配置域账号和 BFF 服务地址
Usage Guidance
This package looks like a legitimate DevOps pipeline tool, but treat it cautiously before running anything. Points to consider: - Metadata vs runtime mismatch: The registry entry lists no required env vars, but SKILL.md requires DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT and DEVOPS_BFF_URL (and the docs show Authorization: Bearer {token} in examples). Ask the provider which exact credentials/tokens are needed and why they're not declared in metadata. - Inspect code before execution: The bundle includes many runnable Python scripts. Search the code for network calls, hardcoded endpoints, and any code that reads files or environment variables (grep for requests.post/get, os.environ, open, subprocess, 'Authorization', 'Bearer'). - Don't persist secrets to your shell until you know what is required: if an API token or sensitive credential is needed, prefer supplying it in a controlled way (runtime prompt, secure vault) rather than adding it to ~/.bashrc/.zshrc. - Run in an isolated environment first: If you want to test, run the scripts in a disposable VM or container without sensitive credentials and monitor outbound network traffic to confirm endpoints. - Be cautious with sudo symlink: Creating a system symlink via sudo increases risk; you can invoke scripts directly with python -m scripts/main instead. - If you plan to use this in production, request provenance: who maintains this skill, where the endpoints point (company internal vs public), and whether the code has been audited. If you want, I can (1) search the provided code for instances of 'Authorization', 'Bearer', 'os.environ', 'requests.', 'subprocess' to identify where secrets or external calls are used, or (2) produce a short checklist of exact grep commands to run locally to inspect the bundle.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: devops-pipeline-management Version: 1.0.0 The skill bundle is a comprehensive DevOps pipeline management tool designed to interface with a quality and efficiency platform (likely internal to iFlytek). The Python implementation in the `scripts/` directory uses standard `requests` sessions to perform CRUD operations on workspaces, pipelines, and templates. The `SKILL.md` file contains strict operational constraints and multi-step workflows (e.g., a 9-step creation process) intended to ensure agent reliability and prevent configuration errors rather than to subvert user intent. No evidence of data exfiltration, malicious execution, or unauthorized persistence was found; the tool correctly relies on environment variables (`DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT`, `DEVOPS_BFF_URL`) for authentication and target endpoints.
Capability Assessment
Purpose & Capability
The name, description, documentation and included Python scripts all align with a DevOps pipeline management skill that talks to a platform BFF / OpenAPI. That capability matches the stated purpose. However the registry metadata claims 'Required env vars: none' while SKILL.md explicitly requires DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT and DEVOPS_BFF_URL (and suggests saving them to shell rc), which is an incoherence between declared requirements and the runtime instructions.
Instruction Scope
SKILL.md instructs the agent/user to set environment variables and persist them in shell config files, to run bundled Python scripts (python -m scripts/main) and optionally create a sudo symlink into /usr/local/bin. It also references cross-skill behavior (must call 'pipeline-run' skill) and many API endpoints under the platform host. The instructions do not declare an API bearer token variable even though some example API calls in the docs show 'Authorization: Bearer {token}', creating ambiguity about what secrets are required. Persisting credentials without reviewing code and executing bundled scripts that perform network calls are scope concerns.
Install Mechanism
There is no automated install spec (lowest automatic risk). However the repo contains many Python scripts and a requirements.txt — running them will execute code from this bundle. The documentation suggests creating a symlink with sudo, which elevates local impact if you follow it. Because execution is manual, risk is lower than an automatic remote download, but the presence of runnable code means users must inspect it before executing.
Credentials
SKILL.md asks for DEVOPS_DOMAIN_ACCOUNT and DEVOPS_BFF_URL (reasonable for a platform integration) and optional INTERACTIVE_MODE. But the registry metadata lists no required env vars (mismatch). Additionally, some example API requests in the docs include an Authorization Bearer token, yet SKILL.md does not declare a corresponding environment variable (e.g., DEVOPS_API_TOKEN). This omission makes it unclear whether a sensitive bearer token or other credentials are needed by the scripts, which is disproportionate to what's declared.
Persistence & Privilege
The skill does not request always:true or other elevated platform privileges. It does recommend persisting environment variables to shell rc and optionally creating a system symlink with sudo — these are ordinary user actions but increase persistence and local impact if performed without code review. The skill does not appear to modify other skills or global agent configs.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install devops-pipeline-management
  3. After installation, invoke the skill by name or use /devops-pipeline-management
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
Initial release of the DevOps Pipeline Management skill. - Supports full lifecycle management of DevOps pipelines: workspace, pipeline, execution, and template management. - Enforces strict execution constraints, requiring adherence to detailed step-by-step subfunction documentation for all operations. - Provides commands for creating, querying, updating, deleting, and executing pipelines, as well as querying workspaces and templates. - Includes mandatory environment variable configuration and setup instructions. - Comprehensive guides and usage examples provided for typical workflows and command references.
Metadata
Slug devops-pipeline-management
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is Devops Pipeline Management?

Expert for DevOps pipeline management, handling the complete lifecycle of pipelines on the quality and efficiency platform. Core capabilities: 1) Workspace m... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 211 downloads so far.

How do I install Devops Pipeline Management?

Run "/install devops-pipeline-management" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is Devops Pipeline Management free?

Yes, Devops Pipeline Management is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does Devops Pipeline Management support?

Devops Pipeline Management is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created Devops Pipeline Management?

It is built and maintained by zzh (@zhaizhanhui); the current version is v1.0.0.

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