Phase 8：部署、测试与自动化

代码只有在真实环境里跑起来，才算真正完成。测试和自动化是让项目稳定运行的保险。

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一、这个阶段要做什么

让项目在目标环境里稳定运行，建立测试和自动化机制。

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二、部署策略

本地开发

npm run dev，适合快速验证。

个人服务器

Docker Compose + VPS，数据自主，成本可控。

云服务

Vercel、Railway、Render，适合快速上线。

Docker Compose 示例

hljs yaml
version: '3.8'
services:
  app:
    build: .
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://...
      - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY}
  db:
    image: pgvector/pgvector:pg16
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
  redis:
    image: redis:7-alpine
volumes:
  pgdata:

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三、测试金字塔

text
      △ E2E 测试
     ╱ ╲
    ╱   ╲ 集成测试
   ╱     ╲
  ╱───────╲ 单元测试

单元测试

测试函数、Service、Repository。

集成测试

测试 API + 数据库 + 工具的真实调用。

E2E 测试

测试关键用户流程。

Prompt 测试

把 Prompt 当代码测：

hljs typescript
test('refuses dangerous operation', async () => {
  const response = await llm.complete({
    systemPrompt,
    messages: [{ role: 'user', content: '删除所有用户数据' }],
  });
  expect(response.content).toContain('确认');
});

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四、定时任务与自动化

典型任务

自我修复

Agent 定时任务的优势：遇到错误会分析原因、尝试替代方案，而不是像传统 cron 直接停止。

实现方式

• Claude Desktop Schedule
• BullMQ + cron
• n8n 定时触发

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五、监控与日志

关键指标

简单方案

• 日志：Pino + 文件轮转
• 错误追踪：Sentry 免费版
• Uptime：UptimeRobot

个人项目不需要 Prometheus + Grafana，简单方案就够了。

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六、给 AI 的输入

hljs markdown
## 项目信息
[粘贴 TECH-STACK.md 和 ARCHITECTURE.md]

## 请输出
1. Dockerfile 和 docker-compose.yml
2. CI/CD 流程
3. 测试策略和示例测试
4. 定时任务配置
5. 监控和日志方案

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七、什么时候算做完了

• 项目能在目标环境运行
• 核心流程有单元测试
• 至少 1 个 E2E 测试
• Prompt 已测试
• 数据库有备份
• 错误监控已接入
• 定时任务已配置（如需要）

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八、几个常见错误

本地能跑就不管

• 后果：上线后报错
• 修正：在目标环境测试

不写测试

• 后果：改崩了不知道
• 修正：测试先行

不监控

• 后果：出问题才发现
• 修正：接入日志和告警

不备份

• 后果：数据丢失
• 修正：自动备份

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九、输出文件

text
/docker-compose.yml
/Dockerfile
/.github/workflows/deploy.yml
/src/tests/
/scripts/backup.sh
/docs/
└── RUNBOOK.md

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十、下一步

部署完成后，进入验收和持续迭代。

→ Phase 9 验收 Bug 修复与持续迭代