部署AI助手

解决什么问题

部署环节出问题时，最浪费时间的往往不是执行报错，而是需求说不清、方案没依据、排查没方向。团队在 部署、安全、Git、dev 这类场景里反复遇到三类困扰：

• 意图模糊：一句「帮我在部署方面...」没有环境、目标和约束，拿到的方案只能靠猜。
• 建议空泛：通用助手给出不带上下文的步骤清单，落到具体项目上经常无法直接执行。
• 边界不清：问题超出部署范畴时，得不到明确的拒绝说明，反而被硬凑一个答案。

@kunlungrowth/kg-dev60-026（部署AI助手）就是针对这些点设计的。它不负责替代开发者的决策，而是把「要解决什么」和「该参考什么」梳理清楚，再给出可以落地的建议。

核心能力与工作流程

技能围绕 dev 领域的部署需求展开，默认覆盖 部署、安全、Git 等触发场景。当用户提出部署相关咨询、求助或工具需求时，它会按四个步骤推进：

1. 理解需求：解析用户的具体诉求，识别环境、目标与约束条件。
2. 分析生成：基于需求构造针对性方案，而不是套用固定模板。
3. 组织结果：把方案整理成结构清晰的输出，便于直接阅读和执行。
4. 输出建议：给出专业、实用的建议，并标注必要的参考来源。

在互操作层面，输入是用户的明确需求，输出是针对性解决方案。技能强调标注参考，方便开发者回溯方案依据。

适用边界与注意点

• 需求要具体：技能会在信息不足时礼貌追问。模糊描述往往只能换来模糊建议，建议带上项目类型、部署目标和已有约束。
• 范围有限：超出部署相关范畴的问题会被明确说明，不会硬凑答案。使用前先判断问题是否落在 部署、安全、Git 这些触发词覆盖的场景内。
• 建议需验证：输出结果是参考而非免检结论。任何涉及生产环境的 Git 变更或安全配置，都应在测试环境验证后再落地。
• 不含具体工具链承诺：技能不会凭空生成不存在的部署命令或内部机制，只提供思路与方向层面的建议。