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Agent Skill · 开发

build-%26-deploy(build 26 部署)

用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组,区分本地测试与生产操作;涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时,应先确认影响范围。

build-%26-deploy 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,106。

总安装 4,060周安装 203GitHub Stars 4下载 2,459核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:build-%26-deploy(build 26 部署)
来源仓库:https://github.com/eyadsibai/ltk
仓库路径:skills/build-%26-deploy
安装命令:
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill 'Build & Deploy'
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill 'Build & Deploy'

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

build-%26-deploy 用于辅助云部署、容器化和基础设施管理,提供构建验证与发布策略支持。它涵盖预构建检查、环境变量设置、测试运行及部署后验证,确保流程安全可靠。使用时需明确目标环境、账号权限和资源组,区分本地测试与生产操作边界。安装前请确认仓库权限、维护状态,以及是否会删除资源、重启服务或修改网络配置。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/build-%26-deploy

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill 'Build & Deploy';命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

build-%26-deploy 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill 'Build & Deploy'。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

build-%26-deploy 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

build-%26-deploy 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

build-%26-deploy 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

build-%26-deploy 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,060 次,近一周安装 203 次,下载 2,459 次,GitHub 4 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

build-%26-deploy 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
build-%26-deploy

build 26 部署 · 本页

4,0604接触敏感数据未明确未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Build & Deploy

Comprehensive build and deployment skill for validation, CI/CD patterns, and deployment strategies.

Core Capabilities

Build Validation

Validate builds before deployment:

Pre-build checks:

  • Dependencies installed correctly
  • Environment variables set
  • Required services available
  • Configuration files valid

Build process:

# Python project
pip install -r requirements.txt
python -m pytest
python -m mypy src/
python -m build

# Node.js project
npm ci
npm run lint
npm run test
npm run build

Post-build validation:

  • Build artifacts exist
  • Artifact sizes reasonable
  • Version numbers correct
  • No development dependencies in production

CI/CD Patterns

Common continuous integration/deployment patterns:

GitHub Actions:

name: CI/CD Pipeline

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: '3.11'
      - run: pip install -r requirements.txt
      - run: pytest --cov=src

  build:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - run: docker build -t app:${{ github.sha }} .

  deploy:
    needs: build
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - run: echo "Deploy to production"

Pipeline stages:

  1. Lint: Code style and quality
  2. Test: Unit and integration tests
  3. Build: Create artifacts
  4. Security: Scan for vulnerabilities
  5. Deploy: Push to environment

Deployment Strategies

Choose appropriate deployment approach:

Rolling Deployment:

  • Gradual replacement of instances
  • Zero downtime
  • Easy rollback
  • Best for: Stateless services

Blue-Green Deployment:

  • Two identical environments
  • Instant switch between versions
  • Simple rollback
  • Best for: Critical services

Canary Deployment:

  • Small percentage gets new version
  • Gradual traffic increase
  • Risk mitigation
  • Best for: High-traffic services

Feature Flags:

  • Deploy code, enable separately
  • Gradual rollout to users
  • Quick disable if issues
  • Best for: New features

Pre-flight Checks

Validation before deployment:

Checklist:

[ ] All tests pass
[ ] Security scan clean
[ ] Build artifacts valid
[ ] Configuration correct
[ ] Database migrations ready
[ ] Dependencies compatible
[ ] Rollback plan documented
[ ] Monitoring configured
[ ] Team notified

Automated checks:

# Environment validation
./scripts/check-env.sh

# Database connectivity
./scripts/check-db.sh

# External service health
./scripts/check-services.sh

# Configuration validation
./scripts/validate-config.sh

Build Workflows

Local Build

For development and testing:

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements-dev.txt

# Run tests
pytest

# Build package
python -m build

Production Build

For deployment:

# Install production dependencies only
pip install -r requirements.txt

# Run production build
python -m build --wheel

# Verify artifact
ls dist/

Container Build

For containerized deployments:

# Multi-stage Dockerfile
FROM python:3.11-slim as builder

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip wheel --no-cache-dir --wheel-dir /wheels -r requirements.txt

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY --from=builder /wheels /wheels
RUN pip install --no-cache /wheels/*
COPY src/ ./src/
CMD ["python", "-m", "src.main"]

Deployment Workflows

GCP Cloud Run

# Build and push image
gcloud builds submit --tag gcr.io/PROJECT/APP

# Deploy to Cloud Run
gcloud run deploy APP \
  --image gcr.io/PROJECT/APP \
  --platform managed \
  --region us-central1 \
  --allow-unauthenticated

GCP Compute Engine

# Create instance template
gcloud compute instance-templates create APP-template \
  --machine-type=e2-medium \
  --image-family=debian-11 \
  --metadata-from-file=startup-script=startup.sh

# Update managed instance group
gcloud compute instance-groups managed rolling-action start-update APP-group \
  --version=template=APP-template

GCP Cloud Functions

# Deploy function
gcloud functions deploy FUNCTION_NAME \
  --runtime python311 \
  --trigger-http \
  --entry-point main \
  --source ./src

Environment Management

Environment Variables

Required variables:

# Application
APP_ENV=production
APP_DEBUG=false
APP_SECRET_KEY=<secret>

# Database
DATABASE_URL=postgresql://...
REDIS_URL=redis://...

# External Services
API_KEY=<key>

Validation:

required_vars = [
    'DATABASE_URL',
    'APP_SECRET_KEY',
    'API_KEY',
]

missing = [v for v in required_vars if not os.getenv(v)]
if missing:
    raise ValueError(f"Missing env vars: {missing}")

Configuration Management

Environment-specific configs:

config/
├── base.py       # Shared settings
├── development.py
├── staging.py
└── production.py

Loading pattern:

import os
env = os.getenv('APP_ENV', 'development')
config = importlib.import_module(f'config.{env}')

Rollback Procedures

Quick Rollback

# GCP Cloud Run
gcloud run services update-traffic APP \
  --to-revisions=PREVIOUS_REVISION=100

# Docker/Kubernetes
kubectl rollout undo deployment/APP

# Database (if migration failed)
python manage.py migrate APP PREVIOUS_MIGRATION

Rollback Checklist

[ ] Identify the issue
[ ] Notify stakeholders
[ ] Execute rollback command
[ ] Verify service health
[ ] Investigate root cause
[ ] Document incident

Monitoring Integration

Health Checks

@app.get("/health")
def health_check():
    return {
        "status": "healthy",
        "version": APP_VERSION,
        "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
    }

@app.get("/ready")
def readiness_check():
    # Check dependencies
    db_ok = check_database()
    cache_ok = check_redis()
    return {
        "ready": db_ok and cache_ok,
        "checks": {
            "database": db_ok,
            "cache": cache_ok
        }
    }

Deployment Metrics

Track after deployment:

  • Response times
  • Error rates
  • Resource utilization
  • Business metrics

Integration

Coordinate with other skills:

  • security-scanning skill: Pre-deploy security checks
  • test-coverage skill: Ensure adequate coverage
  • git-workflows skill: Tag releases, update changelog

平台分布

Codex

35.84%
按下载量换算881

Claude

28.54%
按下载量换算702

Cursor

18.78%
按下载量换算462

Gemini CLI

8.55%
按下载量换算210

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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