Componentes para empacotar, publicar e manter software a correr em produção.
O código funciona na máquina de quem o escreveu e o problema começa logo a seguir. O Dockerfile cresceu sem ninguém o rever, o ficheiro de workflow foi copiado de outro projeto e já ninguém explica metade das linhas, publicar continua a ser um ritual manual à sexta-feira e, quando alguma coisa falha em produção, os logs estão espalhados por três sítios diferentes. É este trabalho que separa uma aplicação que existe de uma aplicação que se mantém a funcionar.
Os componentes desta página atacam essa parte concreta. Há agentes que leem o repositório e escrevem o pipeline, skills que explicam como reduzir o tamanho de uma imagem ou quando reverter uma publicação, comandos que montam monitorização de uma vez, conetores MCP que ligam o Claude Code ao registo do Terraform e aos painéis do Grafana, e uma automação que vigia o estado dos deployments. O efeito prático é menos configuração escrita de memória e mais decisões verificadas.
Escolha pelo problema que tem hoje e não pela lista toda. Quem ainda publica à mão ganha mais com um gerador de workflows e com regras de deployment seguro. Quem já tem infraestrutura descrita em código ganha mais com revisão antes do apply. Quem já passou uma noite a apagar fogos ganha mais com observabilidade e SLOs. Quatro a seis componentes bem escolhidos chegam para cobrir um projeto inteiro.
22 componentes escolhidos à mão, de 4 ângulos diferentes.
Tudo o que acontece entre o commit e a versão pronta a publicar: workflows, testes automáticos, ambientes e a decisão de quando avançar.
Bom ponto de partida quando ainda não existe nada montado, porque cobre num só conjunto de instruções pipelines, automação de infraestrutura, contentorização e plataformas cloud (AWS, GCP, Azure).
Competência abrangente de DevOps para CI/CD, automatização de infraestrutura, contentorização e plataformas cloud (AWS, GCP, Azure). Inclui setup de p
Para equipas que já libertam versões mas com demasiada fricção no processo, este agente desenha e otimiza pipelines de CI/CD e estratégias de automatização do deployment.
Usa este agente ao desenhar, construir ou otimizar pipelines de CI/CD e estratégias de automatização de deployment. Especificamente:\ \ \ Contexto: Um
Gera workflows do GitHub Actions a partir da descrição do que precisa: testes, linting, análise de segurança, builds de Docker, automação de lançamentos e tarefas agendadas.
Usar quando o utilizador pretender criar, gerar ou configurar um workflow do GitHub Actions. Trata de pipelines de CI/CD, testes, deployment, linting,
Útil quando o pipeline já existe e o que falta é mantê-lo, com suporte multi-ambiente, estratégias de deployment e leitura do estado das execuções recentes.
Gerir e automatizar a configuração do pipeline de CI/CD com GitHub Actions, suporte multi-ambiente e estratégias de deployment
Vocacionado para fluxos GitOps e para depurar deployments falhados, com um objetivo declarado que resume bem a intenção: tornar cada publicação aborrecida e fiável.
Especialista em DevOps para pipelines de CI/CD, depuração de deployments e fluxos de trabalho de GitOps focados em tornar os deployments simples e fiá
Ensina critérios de decisão em vez de scripts para copiar, incluindo verificação e estratégias de rollback. Ajuda quando cada pessoa da equipa publica de maneira diferente.
Princípios de deployment em produção e tomada de decisão. Workflows de deployment seguros, estratégias de rollback e verificação. Ensina a pensar, não
Empacotar a aplicação e fazê-la correr de forma repetível, do Dockerfile até ao cluster.
Trata builds multi-stage, otimização e segurança de imagens e orquestração com Docker Compose, ou seja, a origem habitual das queixas sobre imagens pesadas e builds lentos.
Especialista em contentorização Docker com conhecimento profundo de builds multi-stage, otimização de imagens, segurança de contentores, orquestração
Faz sentido quando o projeto já passou para Kubernetes e é preciso desenhar, configurar ou diagnosticar clusters e workloads em ambiente de produção.
Use este agent quando precisar de desenhar, implementar, configurar ou resolver problemas em clusters e workloads Kubernetes em ambientes de produção.
A escolha para quem publica com receio: prioriza rollouts e rollbacks seguros, predefinições de segurança e verificação operacional depois de cada alteração.
Especialista em Kubernetes focado em SRE, priorizando fiabilidade, rollouts/rollbacks seguros, predefinições de segurança e verificação operacional pa
Quando a mesma aplicação corre em vários ambientes, orienta a criação e a organização de Helm charts com templates reutilizáveis em vez de manifestos duplicados.
Orientação abrangente para criar, organizar e gerir Helm charts para empacotamento e deploy de aplicações Kubernetes.
Descrever servidores, redes e serviços geridos em ficheiros versionados, e decidir a arquitetura que está por trás disso.
Cobre as partes de Terraform onde as coisas costumam correr mal: módulos, gestão de estado, configuração de providers, workspaces e deteção de drift.
Especialista em Terraform e Infraestrutura como Código. Utilize PROATIVAMENTE para módulos Terraform, gestão de estado, melhores práticas de IaC, conf
Serve para rever alterações antes do apply, com atenção à segurança do estado, privilégio mínimo e disciplina de plan/apply. Combina com o agente anterior num fluxo de dois passos.
Agente focado em Terraform que revê e cria alterações de IaC mais seguras com ênfase na segurança do estado, privilégio mínimo, padrões de módulos, de
Conetor que liga a assistência às APIs do Terraform Registry, o que evita escrever de memória nomes e versões de providers e módulos.
O Terraform MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) que proporciona uma integração perfeita com as APIs do Terraform Registry, permitind
Para as decisões que ficam acima do ficheiro de configuração: estratégias multi-cloud, planeamento de migrações, recuperação de desastre e otimização de custos.
Use este agente quando precisar de desenhar, avaliar ou otimizar a arquitetura de infraestrutura cloud à escala. Invoque ao desenhar estratégias multi
Se o projeto vive na Vercel, cobre configuração da plataforma, edge functions, middleware e as estratégias de publicação próprias desse ambiente.
Especialista em funcionalidades da plataforma Vercel, edge functions, middleware e estratégias de deployment. Use PROATIVAMENTE para deployments na Ve
O que precisa depois do deploy: lançamentos sem interrupção, métricas e alertas, e um método para as horas em que alguma coisa falha.
Monta a comutação entre duas versões com validação de saúde e rollback automático, indicado para serviços que não podem aceitar janelas de indisponibilidade.
Implementar estratégia de blue-green deployment com comutação zero-downtime, validação de health e rollback automático
Trata a monitorização como infraestrutura: recolha de métricas, agregação de logs, distributed tracing, sistemas de alerta e painéis de desempenho.
Especialista em infraestrutura de monitorização e observabilidade. Use PROATIVAMENTE para recolha de métricas, sistemas de alerta, agregação de logs,
Bom arranque para projetos sem nada instalado, porque deteta o que já existe no repositório e configura métricas, logs, tracing e alertas de uma vez.
Configurar monitorização e observabilidade abrangentes com métricas, logging, tracing e alertas
Liga o Claude Code aos painéis e à monitorização do Grafana, em instância própria ou no Grafana Cloud, para consultar o estado sem trocar de ferramenta.
Um servidor Model Context Protocol para interagir com dashboards e monitorização do Grafana. Suporta tanto instâncias do Grafana auto-hospedadas como
Pensado para o momento em que produção falha: análise de logs, investigação de falhas de deployment e análise de causa raiz.
Especialista em resolução de problemas em produção e resposta a incidentes. Usa PROATIVAMENTE para depurar (debug) problemas, análise de logs, falhas
Quando o problema deixa de ser um incidente isolado e passa a ser falta de objetivos, ajuda a definir SLIs e SLOs, gerir orçamentos de erro e reduzir trabalho manual repetitivo.
Utilize este agente quando precisar de estabelecer ou melhorar a fiabilidade do sistema através da definição de SLOs, gestão de orçamentos de erro e a
Automação que reage aos comandos de deploy e vigia o estado das publicações na Vercel, avisando em caso de falha de build ou degradação de desempenho.
Monitorize o estado de implementação, as taxas de erro e as métricas de desempenho, enviando notificações para implementações falhadas ou degradação d
Cada categoria vive num sítio próprio. Agentes e skills são ficheiros markdown em .claude/agents/ e .claude/skills/, dentro do repositório ou na pasta pessoal ~/.claude. Comandos ficam em .claude/commands/ e são invocados com uma barra e o nome, por exemplo /ci-pipeline. Conetores MCP, como o do Terraform e o do Grafana, são entradas de configuração com o comando a executar e as variáveis de ambiente, incluindo URL e token de acesso. Automações são blocos de hooks nas definições, ligados a eventos de utilização de ferramentas. Para trabalho de equipa, vale a pena instalar ao nível do projeto, para que a configuração acompanhe o repositório, e manter as credenciais fora dos ficheiros versionados.
Uma sequência que funciona na prática: a skill de Docker prepara a imagem, o gerador de GitHub Actions escreve o workflow que a constrói e testa, o especialista de Terraform descreve a infraestrutura e o revisor de IaC valida o plano antes do apply, o comando de blue-green trata da troca de versão sem indisponibilidade e a configuração de observabilidade instala métricas e alertas. Quando um alerta dispara, o agente de troubleshooting entra para análise de logs e causa raiz, e o agente de SRE fecha o ciclo, transformando o incidente em SLOs e em menos trabalho manual. Comece por dois ou três passos desta cadeia e acrescente conforme a necessidade real.
Estes componentes escrevem configuração e sugerem comandos, mas não substituem revisão humana. Leia o YAML e o HCL gerados antes de os aplicar, corra sempre o plan do Terraform e confirme o que vai ser destruído, e faça o primeiro teste num ambiente de staging. Os conetores MCP pedem tokens: crie contas de serviço com as permissões mínimas e guarde os valores em variáveis de ambiente, nunca no ficheiro de configuração. As automações executam comandos por si, por isso perceba exatamente o que disparam antes de as ativar. E mantenha o princípio simples de sempre: publique cedo no dia, com alguém disponível para reverter.
Não. Boa parte das escolhas serve projetos que correm num servidor único ou numa plataforma gerida: a skill de Docker, o gerador de GitHub Actions, as regras de deployment seguro e a configuração de observabilidade não dependem de cluster nenhum. Os componentes de Kubernetes e de Helm só compensam quando o projeto já usa orquestração, caso contrário acrescentam complexidade sem retorno.
Encontrar a causa raiz: stack traces, logs, incidentes e fugas de memória.
Componentes para escrever, correr e avaliar testes com o Claude Code.
Auditar código, encontrar vulnerabilidades e travar segredos antes do commit.
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