| name | ci-cd-pipeline-builder |
| description | Construtor de Pipeline CI/CD — gera pipelines pragmáticos a partir de sinais detectados do stack do projeto, com estágios de lint, test, build e deploy, e suporte a GitHub Actions e GitLab CI. |
| agents | ["claude-code"] |
CI/CD Pipeline Builder
Nível: PODEROSO
Categoria: Engenharia
Domínio: DevOps / Automação
Visão Geral
Use esta skill para gerar pipelines CI/CD pragmáticos a partir de sinais detectados do stack do projeto, não de suposições. Ela se concentra em geração rápida de baseline, verificações repetíveis e estágios de implantação com consciência de ambiente.
Capacidades Principais
- Detectar linguagem/runtime/ferramental a partir dos arquivos do repositório
- Recomendar estágios de CI (
lint, test, build, deploy)
- Gerar pipelines iniciais para GitHub Actions ou GitLab CI
- Incluir estratégia de cache e matrix com base no stack detectado
- Emitir saída de detecção legível por máquina para automação
- Manter a lógica do pipeline alinhada com lockfiles e comandos de build do projeto
Quando Usar
- Inicializando CI para um novo repositório
- Substituindo arquivos de pipeline copiados e frágeis
- Migrando entre GitHub Actions e GitLab CI
- Auditando se os passos do pipeline correspondem ao stack atual
- Criando um baseline reproduzível antes do hardening personalizado
Workflows Principais
1. Detectar Stack
python3 scripts/stack_detector.py --repo . --format text
python3 scripts/stack_detector.py --repo . --format json > detected-stack.json
Suporta entrada via stdin ou arquivo --input para payloads de análise offline.
2. Gerar Pipeline a Partir da Detecção
python3 scripts/pipeline_generator.py \
--input detected-stack.json \
--platform github \
--output .github/workflows/ci.yml \
--format text
Ou de ponta a ponta diretamente do repo:
python3 scripts/pipeline_generator.py --repo . --platform gitlab --output .gitlab-ci.yml
3. Validar Antes do Merge
- Confirme que os comandos existem no projeto (
test, lint, build).
- Execute o pipeline gerado localmente quando possível.
- Garanta que secrets/variáveis de ambiente necessários estejam documentados.
- Mantenha os jobs de deploy limitados por branches/ambientes protegidos.
4. Adicionar Estágios de Implantação com Segurança
- Comece apenas com CI (
lint/test/build).
- Adicione deploy de staging com contexto de ambiente explícito.
- Adicione deploy de produção com gate/aprovação manual.
- Mantenha comandos de rollout/rollback explícitos e auditáveis.
Interfaces dos Scripts
python3 scripts/stack_detector.py --help
- Detecta sinais de stack a partir dos arquivos do repositório
- Lê entrada JSON opcional de stdin/
--input
python3 scripts/pipeline_generator.py --help
- Gera YAML GitHub/GitLab a partir do payload de detecção
- Escreve para stdout ou
--output
Armadilhas Comuns
- Copiar um pipeline Node para repos Python/Go
- Habilitar jobs de deploy antes de ter testes estáveis
- Esquecer chaves de cache de dependência
- Executar builds matrix caros para cada branch trivial
- Faltam proteções de branch em torno de jobs de deploy para produção
- Hardcodear secrets no YAML em vez de usar stores de secret do CI
Melhores Práticas
- Detecte o stack primeiro, depois gere o pipeline.
- Mantenha o baseline gerado sob controle de versão.
- Adicione uma otimização por vez (cache, matrix, jobs divididos).
- Exija CI verde antes dos jobs de implantação.
- Use ambientes protegidos para credenciais de produção.
- Regenere o pipeline quando o stack mudar significativamente.
Referências
Heurísticas de Detecção
O detector de stack prioriza sinais determinísticos de arquivo sobre heurísticas:
- Lockfiles determinam a preferência do gerenciador de pacotes
- Manifestos de linguagem determinam famílias de runtime
- Comandos de script (se presentes) conduzem comandos de lint/test/build
- Scripts ausentes acionam comandos placeholder conservadores
Estratégia de Geração
Comece com um pipeline mínimo e confiável:
- Checkout e configuração do runtime
- Instalar dependências com estratégia de cache
- Executar lint, test, build em passos separados
- Publicar artefatos somente após verificações bem-sucedidas
Depois adicione comportamento avançado (builds matrix, scans de segurança, gates de deploy).
Notas de Decisão de Plataforma
- GitHub Actions para integração estreita com o ecossistema GitHub
- GitLab CI para SCM + CI integrados em ambientes auto-hospedados
- Mantenha uma fonte canônica de pipeline por repo para reduzir drift
Lista de Verificação de Validação
- O YAML gerado é analisado com sucesso.
- Todos os comandos referenciados existem no repo.
- A estratégia de cache corresponde ao gerenciador de pacotes.
- Secrets necessários estão documentados, não embutidos.
- Regras de branch/ambiente protegido correspondem à política da organização.
Orientação de Escala
- Divida jobs longos por estágio quando o tempo de execução exceder 10 minutos.
- Introduza matrix de teste somente quando a compatibilidade realmente exigir.
- Separe jobs de deploy de jobs de CI para manter o feedback rápido.
- Rastreie duração do pipeline e instabilidade como métricas de primeira classe.
