정보
이 스킬은 Next.js 애플리케이션을 Vercel에 배포하며, 프로젝트 연결, 환경 변수, 배포 구성을 처리합니다. 초기 배포, 풀 리퀘스트를 위한 프리뷰 배포 설정, 커스텀 도메인 구성에 사용됩니다. 개발자는 Next.js 앱의 프로덕션 준비가 완료된 Vercel 배포를 자동화하고 관리해야 할 때 이 스킬을 사용해야 합니다.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/deploy-to-vercelClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
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: 若 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: 以 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)
- 往 https://vercel.com/new
- 匯入 GitHub 儲存庫
- 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
建 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.json 驗 vercel.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.jsonengines 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
GitHub 저장소
Frequently asked questions
What is the deploy-to-vercel skill?
deploy-to-vercel is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform deploy-to-vercel-related tasks without extra prompting.
How do I install deploy-to-vercel?
Use the install commands on this page: add deploy-to-vercel to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does deploy-to-vercel belong to?
deploy-to-vercel is in the Other category, tagged ai.
Is deploy-to-vercel free to use?
Yes. deploy-to-vercel is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
연관 스킬
LlamaGuard는 폭력 및 혐오 발언 등 6가지 안전 범주에서 LLM 입력과 출력을 조정하기 위한 Meta의 70-80억 파라미터 모델입니다. 94-95% 정확도를 제공하며 vLLM, Hugging Face 또는 Amazon SageMaker를 사용해 배포할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 AI 애플리케이션에 콘텐츠 필터링 및 안전 가드레일을 손쉽게 통합하세요.
이 Claude Skill은 리소스 적정화, 태깅 전략, 지출 분석을 통해 개발자들이 클라우드 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. AWS, Azure, GCP에서 클라우드 비용을 절감하고 비용 거버넌스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 인프라 비용을 분석하거나, 리소스를 적정화하거나, 예산 제약을 충족해야 할 때 사용하세요.
이 Claude Skill은 스프레드, 오버/언더, 프로프 베트를 포함한 스포츠 베팅 시장을 분석합니다. 역사적 추이와 상황별 통계를 검토하여 가치 베트를 발견하고, 교육적 목적으로 실행 가능한 권장 사항이 담긴 구조화된 마크다운 결과를 제공합니다. 개발자는 이 기능을 스포츠 베팅 분석 도구에 활용할 수 있으며, 단순히 엔터테인먼트/교육 목적으로만 설계되었음을 유의해야 합니다.
이 스킬은 bitsandbytes를 사용하여 LLM을 8비트 또는 4비트 정밀도로 양자화하며, 최소한의 정확도 손실로 50-75%의 메모리 감소를 달성합니다. 제한된 GPU 메모리에서 더 큰 모델을 실행하거나 추론을 가속화하는 데 이상적이며, INT8, NF4, FP4와 같은 형식을 지원합니다. 이 스킬은 HuggingFace Transformers와 통합되어 QLoRA 학습 및 8비트 옵티마이저를 가능하게 합니다.
