deploy-to-vercel
О программе
Этот навык автоматизирует развертывание приложения Next.js на Vercel, включая привязку проекта, настройку переменных окружения и конфигурацию деплоя. Он предназначен для первичного деплоя, настройки превью-деплоев для пул-реквестов и конфигурации пользовательских доменов. Используйте его для упрощения управления продакшен- и превью-окружениями на Vercel.
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
Deploy to Vercel
Next.js → Vercel w/ prod config.
Use When
- First-time Next.js deploy
- Preview deploys → PRs
- Custom domains
- Prod env vars
In
- Required: Next.js app builds locally
- Required: GitHub repo (rec) or local
- Optional: Custom domain
- Optional: Prod env vars
Do
Step 1: Verify local build
npm run build
→ Build OK, no errs.
If err: Fix build before deploy. Common: TS errs, missing deps, bad imports.
Step 2: Install Vercel CLI
npm install -g vercel
→ vercel cmd available, vercel --version works.
If err: Perm errs → sudo or user-local prefix. node --version.
Step 3: Link + deploy
# 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
→ Preview URL (e.g., https://my-app-xxx.vercel.app).
If err: vercel login fail → check net, try browser auth. Deploy fail → review build out. Clean env → all deps in package.json.
Step 4: Env vars
# Add environment variables
vercel env add DATABASE_URL production
vercel env add API_KEY production preview
# List environment variables
vercel env ls
Or dashboard: Project Settings > Environment Variables.
→ vercel env ls shows all vars in correct envs.
If err: Not at runtime → target env matches. Redeploy → existing deploys don't pick up new vars.
Step 5: Prod deploy
vercel --prod
→ Prod URL (e.g., https://my-app.vercel.app).
If err: vercel logs or dashboard. Common: missing prod env vars, build cmd diff from local.
Step 6: GitHub auto-deploy (rec)
https://vercel.com/new- Import GH repo
- Auto-deploy on:
- Push main → prod
- PR → preview
→ Dashboard shows repo connected, pushes trigger prod auto.
If err: Repo not in list → Vercel GH app access. GitHub Settings > Applications > Vercel.
Step 7: Custom domain
vercel domains add my-domain.com
Or dashboard: Project Settings > Domains. Update DNS per Vercel.
→ vercel domains ls shows configured, after propagation (≤48h) resolves.
If err: "Invalid Configuration" → DNS matches exactly. dig my-domain.com or DNS checker.
Step 8: Optimize config
vercel.json:
{
"framework": "nextjs",
"regions": ["iad1"],
"headers": [
{
"source": "/api/(.*)",
"headers": [
{ "key": "Cache-Control", "value": "no-store" }
]
}
]
}
→ vercel.json in root, next deploy picks up.
If err: Ignored → jq . vercel.json valid. Framework ver → some moved to next.config.ts.
Check
-
npm run buildOK locally - Preview deploy works
- Prod deploy serves app
- Env vars in prod
- Custom domain resolves (if config'd)
- GH integration triggers deploys
Traps
- Build fail Vercel not local: Clean env → all deps in
package.json, not just global - Env vars missing: Add to Vercel not
.env.local. Envs separate. - Node ver mismatch: Set in Project Settings or
package.jsonengines - Large deploys: Size limits.
.vercelignoreexcludes. - API timeout: Hobby plan 10s. Optimize or upgrade.
→
scaffold-nextjs-app— create app to deploysetup-tailwind-typescript— config styling pre-deployconfigure-git-repository— Git setup for auto-deploy
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.
