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olonok69/cursor_code_ml_engineer

現在のアプリをステージング環境にデプロイします。テストの実行、ビルド、人間による確認、ステージングデプロイスクリプトの実行、およびヘルススモークチェックを実施します。ユーザーがステージング環境へのデプロイを希望した場合に使用します(デモターゲット: ex_staging)。

cursor_code_ml_engineer とは?

このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursorなど)がアプリケーションを安全にステージング環境へデプロイするための反復可能なワークフローを提供します。主な特徴は、デプロイ前に自動テストとビルドを実施し、それらが失敗した場合は処理を停止すること、そして外部アクションや本番環境への影響を伴うデプロイの前に必ず人間の明示的な確認を求めるという安全ゲートを設けていることです。デモターゲットとして `ex_staging/` フォルダを使用し、実際のクラウドデプロイは行わず、ローカルサーバーを起動して `.staging-url` ファイルにURLを書き込みます。スモークチェックではそのURLに対して `GET /health` リクエストを行い、HTTP 200と `ok: true` のレスポンスを確認します。このスキルは、テスト合格、ビルド成功、人間の承認、そしてスモークチェック成功という一連のチェックポイントを通過した場合にのみデプロイが実行されるよう設計されており、本番環境に近いワークフローを安全に体験できます。

対応~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/olonok69/cursor_code_ml_engineer/tree/HEAD/.cursor/skills/deploy-staging

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ドキュメント

ステージング環境へのデプロイ

ステージング環境に安全にデプロイするための反復可能なフローです。 デモターゲット: ex_staging/ フォルダ(シミュレートされたローカルステージング — 実際のクラウドではありません)。

手順

  1. ターゲットに cd します(ex_staging または @ で指定されたパス)。
  2. ターゲットの Git ツリーを確認します: git status --porcelain -- .(そのフォルダから実行)または git status --porcelain -- ex_staging。 ターゲットにコミットされていない変更がある場合は、停止して警告します。(コースのモノレポ内の他のフォルダの汚れは、警告した上で無視してもかまいません。)
  3. テストを実行します: npm test。失敗した場合は、停止して出力を表示します。
  4. ビルドを実行します: npm run build。失敗した場合は、停止します。
  5. デプロイ前に人間の確認を求めます(本番環境での外部アクション/不可逆的操作)。 このチャットでユーザーから明示的な OK が出るまでデプロイを実行しないでください。
  6. OK が出たら: npm run deploy:staging(node scripts/deploy.mjs staging と同等)。
    • このデモでは、ローカルサーバーを起動し、.staging-url ファイルを書き込みます。
    • 実際のリポジトリでは、./scripts/deploy.sh staging またはご自身のパイプラインに置き換えてください。
  7. スモークチェック: .staging-url を読み取り、GET {url}/health を呼び出します(curl、Invoke-WebRequest、または fetch)。 HTTP 200 かつ ok: true である必要があります。
  8. 要約: デプロイした内容、URL、スモークチェックの結果を報告します。デモを停止するには npm run staging:stop を実行するよう伝えます。

ルール

  • 絶対に、テストが赤い状態やターゲットが汚れた状態でデプロイしないでください。
  • 絶対に、明示的な人間の要求/確認なしにデプロイしないでください(ハンドオフゲート)。
  • 各コマンドの実際の出力を常に表示してください。
  • このリポジトリでは staging.example.com を使用しないでください — スモークチェックは .staging-url のローカルURLに対して行います。

Individual skills in this repo

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