deploy-to-vercel
О программе
Этот навык развертывает приложения Next.js на Vercel, управляя подключением проекта, переменными окружения и конфигурацией деплоя. Он полезен для начальных развертываний, настройки превью-деплоев для пул-реквестов и конфигурации пользовательских доменов. Ключевые возможности включают управление переменными окружения для продакшена и обеспечение успешных сборок перед деплоем.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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-vercelСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
name: deploy-to-vercel description: > 将 Next.js 应用程序部署到 Vercel。涵盖项目关联、环境变量、预览部署、 自定义域名及生产部署配置。适用于首次部署 Next.js 应用、为 Pull Request 设置预览部署、配置自定义域名,或管理 Vercel 生产环境变量。 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: web-dev complexity: basic language: TypeScript tags: vercel, deployment, nextjs, hosting, ci-cd locale: zh-CN source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: 2026-03-16
部署到 Vercel
将 Next.js 应用程序以生产配置部署到 Vercel。
适用场景
- 首次部署 Next.js 应用
- 为 Pull Request 设置预览部署
- 配置自定义域名
- 管理生产环境变量
输入
- 必需:本地构建成功的 Next.js 应用
- 必需:GitHub 仓库(推荐)或本地项目
- 可选:自定义域名
- 可选:生产环境变量
步骤
第 1 步:验证本地构建
npm run build
预期结果: 构建成功,无任何错误。
失败处理: 部署前修复构建错误。常见问题:TypeScript 错误、缺少依赖项、无效导入。
第 2 步:安装 Vercel CLI
npm install -g vercel
预期结果: vercel 命令全局可用,vercel --version 打印已安装版本。
失败处理: 如果出现权限错误,使用 sudo npm install -g vercel 或配置 npm 使用用户本地前缀。使用 node --version 验证 Node.js 已安装。
第 3 步:关联并部署
# 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
预期结果: 提供预览 URL(如 https://my-app-xxx.vercel.app)。
失败处理: 如果 vercel login 失败,检查网络连接并尝试基于浏览器的认证。如果部署失败,查看构建输出中的错误——Vercel 使用干净环境,所有依赖项必须在 package.json 中声明。
第 4 步:配置环境变量
# Add environment variables
vercel env add DATABASE_URL production
vercel env add API_KEY production preview
# List environment variables
vercel env ls
或通过 Vercel 控制台配置:项目设置 > 环境变量。
预期结果: vercel env ls 显示所有必需的环境变量,已针对正确的环境(生产、预览、开发)配置。
失败处理: 如果变量在运行时未出现,验证目标环境是否匹配(生产 vs 预览)。添加变量后重新部署——现有部署不会自动获取新变量。
第 5 步:部署到生产环境
vercel --prod
预期结果: 生产 URL 可用(如 https://my-app.vercel.app)。
失败处理: 使用 vercel logs 或在 Vercel 控制台中检查部署日志。常见问题包括生产环境缺少环境变量,以及构建命令与本地设置不同。
第 6 步:连接 GitHub 实现自动部署(推荐)
- 访问 https://vercel.com/new
- 导入您的 GitHub 仓库
- Vercel 将自动在以下时机部署:
- 推送到 main → 生产部署
- Pull Request → 预览部署
预期结果: Vercel 控制台显示已连接 GitHub 仓库,后续推送到 main 自动触发生产部署。
失败处理: 如果仓库未出现在导入列表中,检查 Vercel GitHub 应用是否有权访问该仓库。访问 GitHub 设置 > 应用程序 > Vercel 并授予访问权限。
第 7 步:配置自定义域名
vercel domains add my-domain.com
或通过控制台:项目设置 > 域名。
按照 Vercel 的指示更新 DNS 记录(通常是 CNAME 或 A 记录)。
预期结果: vercel domains ls 显示自定义域名已配置,DNS 传播后(最长 48 小时),域名解析到 Vercel 部署。
失败处理: 如果域名显示"配置无效",验证 DNS 记录与 Vercel 的指示完全匹配。使用 dig my-domain.com 或在线 DNS 检查工具确认传播。
第 8 步:优化配置
在项目根目录创建 vercel.json 进行高级设置:
{
"framework": "nextjs",
"regions": ["iad1"],
"headers": [
{
"source": "/api/(.*)",
"headers": [
{ "key": "Cache-Control", "value": "no-store" }
]
}
]
}
预期结果: vercel.json 保存在项目根目录,下次部署时采用该配置(在 Vercel 控制台构建日志中可见)。
失败处理: 如果配置被忽略,使用 jq . vercel.json 验证 JSON 是否合法。检查 Vercel 文档中您的框架版本,某些设置可能已移至 next.config.ts。
验证清单
-
npm run build在本地成功 - 预览部署可正常访问
- 生产部署正确提供应用服务
- 环境变量在生产中可用
- 自定义域名解析正常(如已配置)
- GitHub 集成在推送时触发部署
常见问题
- Vercel 构建失败但本地成功:Vercel 使用干净环境。确保所有依赖项在
package.json中,而非全局安装。 - 环境变量缺失:变量必须添加到 Vercel,而非仅在
.env.local中。不同环境(生产、预览、开发)有独立的变量集。 - Node.js 版本不匹配:在项目设置或
package.json的engines字段中设置 Node.js 版本。 - 部署体积过大:Vercel 有大小限制。使用
.vercelignore排除不必要的文件。 - API 路由超时:Vercel 免费套餐的无服务器函数超时为 10 秒。优化代码或升级套餐。
相关技能
scaffold-nextjs-app— 创建待部署的应用setup-tailwind-typescript— 部署前配置样式configure-git-repository— 自动部署集成的 Git 设置
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
