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deployment-automation

deployment-automation

github.com/qodex-aiクラウド・DevOps47127 回インストール43 週間前に更新
リポジトリ

deployment-automation について

Vercel の本番環境へのデプロイと、エラー修正を繰り返すためのスキルです。MCP の詳細ログを使って修正箇所を絞り、再デプロイします。

主な機能

  1. 01vercel --prod によるデプロイ
  2. 02MCP 経由でビルドログを取得
  3. 03デプロイエラーの分析と修正
  4. 04再デプロイと結果確認

活用シーン

  1. 01ビルド失敗の原因調査
  2. 02実行時や環境変数の問題の調査
  3. 03修正後の本番デプロイ再試行

MCP 対応

本番デプロイのエラー診断に使う詳細ログを、Vercel MCP ツールで取得するよう定めています。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/qodex-ai/ai-agent-skills --skill deployment-automation

インストール後、Claude Code で/deployment-automationを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Vercel 本番デプロイのループ

手順

自動エラー修正を伴う Vercel 本番環境へのデプロイを依頼された場合:

  1. 初回デプロイの試行

    • vercel --prod を実行して本番デプロイを開始します
    • デプロイが完了するまで待ちます
  2. エラーの検出と分析

    • 重要:Vercel MCP ツールを使って詳細なログを取得します:
      • MCP のログには、CLI の出力よりもはるかに詳細な情報が含まれています
    • ビルドログを分析して根本原因を特定します:
      • ビルドエラー(TypeScript、ESLint、コンパイル)
      • 実行時エラー
      • 環境変数の問題
      • 依存関係の問題
      • 設定の問題
    • 具体的なエラーメッセージを抽出します
  3. エラーの修正

    • 該当するエラーを解決するため、最小限かつ的を絞った修正を行います
  4. デプロイの再試行

    • 修正を適用した状態で vercel --prod を再度実行します
    • デプロイが成功するまで手順を繰り返します
  5. 成功の確認

    • デプロイが成功したら、以下を報告します:
      • デプロイ URL
      • 修正したすべてのエラー
      • 実施した変更の概要
    • 修正をコミット/プッシュするかどうかをユーザーに尋ねます

ループの終了条件

  • ✅ デプロイが成功する
  • ❌ 同じエラーが 5 回以上発生する(手動での対応を提案します)
  • ❌ ユーザーが停止を依頼する

ベストプラクティス

  • 大規模なリファクタリングではなく、段階的に修正します
  • 修正の際は、ユーザーのコードスタイルとパターンを維持します

フローの例

ユーザー:「本番環境にデプロイして、エラーがあれば修正してください」

  • Vercel MCP のビルドログをエラー情報の主な情報源として使用します
  • CLI の出力だけでは適切にエラーを診断できません
  • ログを取得する前に、必ずデプロイの完了を待ちます
  • API キーのように、エラーの解決にユーザーの入力が必要な場合は、すぐにユーザーに確認します

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