MCP HubMCP Hub
Volver a habilidades

deploy-to-vercel

pjt222
Actualizado 2 days ago
2 vistas
17
2
17
Ver en GitHub
Otroai

Acerca de

Esta habilidad despliega una aplicación Next.js en Vercel, gestionando la vinculación del proyecto, las variables de entorno y la configuración del despliegue. Se utiliza para despliegues iniciales, configurar despliegues de vista previa para solicitudes de extracción y configurar dominios personalizados. Los desarrolladores deben usarla cuando necesiten automatizar y gestionar un despliegue en Vercel listo para producción para su aplicación Next.js.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/deploy-to-vercel

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Documentación

Deploy to Vercel

部署 Next.js 應用於 Vercel,具生產配置。

適用時機

  • 首次部署 Next.js 應用
  • 為 pull request 設預覽部署
  • 配自定網域
  • 於生產管環境變數

輸入

  • 必需:可於本地成功建置之 Next.js 應用
  • 必需:GitHub 儲存庫(建議)或本地專案
  • 可選:自定網域
  • 可選:生產用之環境變數

步驟

步驟一:驗本地建置

npm run build

預期: 建置成功,無誤。

失敗時: 部署前修建置錯誤。常見:TypeScript 錯誤、缺失依賴、無效 import。

步驟二:裝 Vercel CLI

npm install -g vercel

預期: vercel 指令於全域可用,vercel --version 印已裝之版本。

失敗時: 若權限錯誤,用 sudo npm install -g vercel 或配 npm 用用戶本地前綴。以 node --version 驗 Node.js 已裝。

步驟三:連結並部署

# Login to Vercel
vercel login

# Deploy (first time: creates project)
vercel

# Follow prompts:
# - Set up and deploy? Y
# - Which scope? (select your account)
# - Link to existing project? N (for new projects)
# - Project name: my-app
# - Directory: ./
# - Override settings? N

預期: 生預覽 URL(如 https://my-app-xxx.vercel.app)。

失敗時:vercel login 失敗,查網路連接並試基於瀏覽器之認證。若部署失敗,檢視建置輸出之錯誤——Vercel 用乾淨環境,故所有依賴須於 package.json

步驟四:配環境變數

# Add environment variables
vercel env add DATABASE_URL production
vercel env add API_KEY production preview

# List environment variables
vercel env ls

或透過 Vercel 儀表板配:Project Settings > Environment Variables。

預期: vercel env ls 示所有必需之環境變數已為正確環境(production、preview、development)配置。

失敗時: 若變數於運行時未現,驗目標環境合(production 與 preview)。加變數後重部署——既有部署不自動採新變數。

步驟五:部署至生產

vercel --prod

預期: 生產 URL 可用(如 https://my-app.vercel.app)。

失敗時:vercel logs 或於 Vercel 儀表板查部署日誌。常見問題含生產環境中缺環境變數與建置指令異於本地設定。

步驟六:連結 GitHub 以自動部署(建議)

  1. https://vercel.com/new
  2. 匯入 GitHub 儲存庫
  3. Vercel 自動於此時部署:
    • 推至 main -> 生產部署
    • Pull request -> 預覽部署

預期: Vercel 儀表板示 GitHub 儲存庫已連,後續推至 main 自動觸發生產部署。

失敗時: 若儲存庫不現於匯入列表,查 Vercel GitHub 應用有儲存庫之存取權。往 GitHub Settings > Applications > Vercel 授權。

步驟七:配自定網域

vercel domains add my-domain.com

或透過儀表板:Project Settings > Domains。

依 Vercel 指示更 DNS 紀錄(通常為 CNAME 或 A 紀錄)。

預期: vercel domains ls 示自定網域已配,DNS 傳播後(可達 48 小時),網域解析至 Vercel 部署。

失敗時: 若網域示「Invalid Configuration」,驗 DNS 紀錄精確合 Vercel 之指示。以 dig my-domain.com 或線上 DNS 檢查器確認傳播。

步驟八:優化配置

vercel.json 以供高級設定:

{
  "framework": "nextjs",
  "regions": ["iad1"],
  "headers": [
    {
      "source": "/api/(.*)",
      "headers": [
        { "key": "Cache-Control", "value": "no-store" }
      ]
    }
  ]
}

預期: vercel.json 存於專案根目錄,次部署採該配置(於 Vercel 儀表板建置日誌可見)。

失敗時: 若配置被忽略,以 jq . vercel.jsonvercel.json 為有效 JSON。查 Vercel 文檔合框架版本,某些設定可能已遷至 next.config.ts

驗證

  • npm run build 於本地成功
  • 預覽部署運作且可達
  • 生產部署正確服務應用
  • 環境變數於生產可用
  • 自定網域解析(若已配)
  • GitHub 整合於推時觸發部署

常見陷阱

  • 於 Vercel 建置失敗而本地成功:Vercel 用乾淨環境。確所有依賴於 package.json,非僅於全域安裝。
  • 缺環境變數:變數須加於 Vercel,非僅於 .env.local。不同環境(production、preview、development)有分離之變數集。
  • Node.js 版本不符:於 Project Settings 或 package.json engines 欄設 Node.js 版本。
  • 大部署:Vercel 有大小限。用 .vercelignore 排除不必要之檔案。
  • API 路由超時:Vercel serverless 函數於 Hobby 方案有 10 秒超時。優化或升級。

相關技能

  • scaffold-nextjs-app - 建待部署之應用
  • setup-tailwind-typescript - 部署前配樣式
  • configure-git-repository - 自動部署整合之 Git 設定

Repositorio GitHub

pjt222/agent-almanac
Ruta: i18n/wenyan-lite/skills/deploy-to-vercel
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Habilidades relacionadas

llamaguard

Otro

LlamaGuard es el modelo de Meta de 7-8B parámetros para moderar las entradas y salidas de LLM en seis categorías de seguridad como violencia y discurso de odio. Ofrece una precisión del 94-95% y puede implementarse usando vLLM, Hugging Face o Amazon SageMaker. Utiliza esta skill para integrar fácilmente filtrado de contenido y barreras de seguridad en tus aplicaciones de IA.

Ver habilidad

cost-optimization

Otro

Esta Skill de Claude ayuda a los desarrolladores a optimizar los costes en la nube mediante el ajuste de tamaño de recursos, estrategias de etiquetado y análisis de gastos. Proporciona un marco para reducir los gastos en la nube e implementar una gobernanza de costes en AWS, Azure y GCP. Úsala cuando necesites analizar los costes de infraestructura, ajustar el tamaño de los recursos o cumplir con restricciones presupuestarias.

Ver habilidad

quantizing-models-bitsandbytes

Otro

Esta habilidad cuantiza LLMs a precisión de 8 o 4 bits utilizando bitsandbytes, logrando una reducción de memoria del 50-75% con pérdida mínima de precisión. Es ideal para ejecutar modelos más grandes en memoria GPU limitada o para acelerar la inferencia, admitiendo formatos como INT8, NF4 y FP4. La habilidad se integra con HuggingFace Transformers y permite entrenamiento QLoRA y optimizadores de 8 bits.

Ver habilidad

dispatching-parallel-agents

Otro

Esta Skill de Claude despliega múltiples agentes para investigar y solucionar 3 o más problemas independientes de forma concurrente. Está diseñada para escenarios que involucran fallos no relacionados que pueden resolverse sin estado compartido o dependencias. Su capacidad principal es la resolución paralela de problemas, asignando un agente por cada dominio problemático independiente para maximizar la eficiencia.

Ver habilidad