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Agent Skill · 开发

deployment-automation(部署自动化)

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。

deployment-automation 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 19,001。

总安装 303周安装 13GitHub Stars 3下载 106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:deployment-automation(部署自动化)
来源仓库:https://github.com/jmsktm/claude-settings
仓库路径:skills/deployment-automation
安装命令:
npx skills add https://github.com/jmsktm/claude-settings --skill deployment-automation
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/jmsktm/claude-settings --skill deployment-automation

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。

用于辅助云资源、部署、容器和基础设施的自动化任务。deployment-automation 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合检查配置、整理部署步骤、分析资源状态或生成排障思路。使用时需明确目标环境、账号权限和资源组,区分测试与生产操作。涉及删除或修改网络配置时,应先确认影响范围和安全风险。

安装前建议核对仓库维护状态及是否会触发命令执行或文件读写。

来源仓库内路径:skills/deployment-automation

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/jmsktm/claude-settings --skill deployment-auto…;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

deployment-automation 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/jmsktm/claude-settings --skill deployment-automation。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

deployment-automation 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。

deployment-automation 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。

deployment-automation 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。

deployment-automation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 303 次,近一周安装 13 次,下载 106 次,GitHub 3 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。

deployment-automation 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
deployment-automation

部署自动化 · 本页

3033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

Deployment Automation

Overview

Establish automated deployment pipelines that safely and reliably move applications across development, staging, and production environments with minimal manual intervention and risk.

When to Use

  • Continuous deployment to Kubernetes
  • Infrastructure as Code deployment
  • Multi-environment promotion
  • Blue-green deployment strategies
  • Canary release management
  • Infrastructure provisioning
  • Automated rollback procedures

Implementation Examples

1. Helm Deployment Chart

# helm/Chart.yaml
apiVersion: v2
name: myapp
description: My awesome application
type: application
version: 1.0.0

# helm/values.yaml
replicaCount: 3
image:
  repository: ghcr.io/myorg/myapp
  pullPolicy: IfNotPresent
  tag: "1.0.0"
service:
  type: ClusterIP
  port: 80
  targetPort: 3000
resources:
  requests:
    memory: "256Mi"
    cpu: "250m"
  limits:
    memory: "512Mi"
    cpu: "500m"
autoscaling:
  enabled: true
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10

2. GitHub Actions Deployment Workflow

# .github/workflows/deploy.yml
name: Deploy

on:
  push:
    branches: [main]
  workflow_dispatch:
    inputs:
      environment:
        description: 'Environment to deploy to'
        required: true
        default: 'staging'
        type: choice
        options:
          - staging
          - production

env:
  REGISTRY: ghcr.io
  IMAGE_NAME: ${{ github.repository }}

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    environment:
      name: ${{ github.event.inputs.environment || 'staging' }}
    permissions:
      contents: read
      packages: read

    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Determine target environment
        id: env
        run: |
          if [[ "${{ github.ref }}" == "refs/heads/main" ]]; then
            echo "environment=staging" >> $GITHUB_OUTPUT
          else
            echo "environment=staging" >> $GITHUB_OUTPUT
          fi

      - name: Setup kubectl
        uses: azure/setup-kubectl@v3
        with:
          version: 'latest'

      - name: Configure kubectl
        run: |
          mkdir -p $HOME/.kube
          echo "${{ secrets.KUBE_CONFIG }}" | base64 -d > $HOME/.kube/config
          chmod 600 $HOME/.kube/config

      - name: Deploy with Helm
        run: |
          helm repo add myrepo ${{ secrets.HELM_REPO_URL }}
          helm repo update

          helm upgrade --install myapp myrepo/myapp \
            --namespace ${{ steps.env.outputs.environment }} \
            --create-namespace \
            --values helm/values-${{ steps.env.outputs.environment }}.yaml \
            --set image.tag=${{ github.sha }} \
            --wait \
            --timeout 5m

      - name: Verify deployment
        run: |
          kubectl rollout status deployment/myapp \
            -n ${{ steps.env.outputs.environment }} \
            --timeout=5m

3. ArgoCD Deployment

# argocd/myapp-app.yaml
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: myapp
  namespace: argocd
spec:
  project: default

  source:
    repoURL: https://github.com/myorg/helm-charts
    targetRevision: HEAD
    path: myapp
    helm:
      releaseName: myapp
      values: |
        image:
          tag: v1.0.0

  destination:
    server: https://kubernetes.default.svc
    namespace: production

  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
    syncOptions:
      - CreateNamespace=true
    retry:
      limit: 5
      backoff:
        duration: 5s
        factor: 2
        maxDuration: 3m

5. Blue-Green Deployment

#!/bin/bash
# Deploy green, run tests, switch traffic
helm upgrade --install myapp-green ./chart --set version=v2.0.0 --wait
kubectl run smoke-test --image=postman/newman --rm -- run tests/smoke.json

if [ $? -eq 0 ]; then
  kubectl patch service myapp -p '{"spec":{"selector":{"version":"v2.0.0"}}}'
  echo "✅ Traffic switched to green"
else
  helm uninstall myapp-green
  exit 1
fi

Best Practices

✅ DO

  • Use Infrastructure as Code (Terraform, Helm)
  • Implement GitOps workflows
  • Use blue-green deployments
  • Implement canary releases
  • Automate rollback procedures
  • Test deployments in staging first
  • Use feature flags for gradual rollout
  • Monitor deployment health
  • Document deployment procedures
  • Implement approval gates for production
  • Version infrastructure code
  • Use environment parity

❌ DON'T

  • Deploy directly to production
  • Skip testing in staging
  • Use manual deployment scripts
  • Deploy without rollback plan
  • Ignore health checks
  • Use hardcoded configuration
  • Deploy during critical hours
  • Skip pre-deployment validation
  • Forget to backup before deploy
  • Deploy from local machines

Deployment Checklist

# Pre-deployment verification
- [ ] Run tests in staging
- [ ] Verify database migrations
- [ ] Check infrastructure capacity
- [ ] Review changelog
- [ ] Verify rollback plan
- [ ] Notify stakeholders
- [ ] Monitor error rates
- [ ] Prepare rollback script

Resources

平台分布

Codex

36.22%
按下载量换算38

Claude

29.64%
按下载量换算31

Cursor

20.86%
按下载量换算22

Gemini CLI

10.05%
按下载量换算11

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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