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ci-cd-pipeline

Configurar pipeline CI/CD adaptado al proyecto. Activar cuando el usuario quiera configurar CI, crear GitHub Actions, configurar GitLab CI, montar un pipeline de despliegue, automatizar tests o implementar integracion continua.

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Atualizado há 4 meses

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Configurar pipeline CI/CD

Resumen

Este skill genera la configuración de un pipeline de integración y despliegue continuo adaptado al stack y la plataforma del proyecto. El pipeline automatiza las verificaciones de calidad (lint, tests, seguridad) y el despliegue, eliminando pasos manuales propensos a error.

Un buen pipeline es rápido (feedback en minutos, no en horas), fiable (no falla aleatoriamente) y seguro (no expone secretos ni permite despliegues sin verificación).

Proceso

  1. Detectar la plataforma de CI/CD. Consultar el stack detectado en la configuración de Alfred para adaptar el pipeline al lenguaje, framework y herramientas del proyecto. Identificar dónde se ejecutará el pipeline:
  • GitHub Actions: .github/workflows/.
  • GitLab CI: .gitlab-ci.yml.
  • Bitbucket Pipelines: bitbucket-pipelines.yml.
  • CircleCI: .circleci/config.yml.
  • Jenkins: Jenkinsfile.

Si no hay preferencia, recomendar GitHub Actions por su ecosistema y facilidad de uso.

  1. Definir los stages del pipeline. El orden estándar es:

| Stage | Propósito | Falla si... | |-------|-----------|-------------| | Lint | Verificar estilo y errores estáticos | Hay errores de linter | | Test | Ejecutar tests unitarios e integración | Algún test falla | | Build | Compilar/construir el artefacto | La build falla | | Security | Escanear vulnerabilidades | Hay CVE críticos o altos | | Deploy | Desplegar al entorno objetivo | El despliegue falla |

  1. Configurar caché de dependencias. Evitar descargar las mismas dependencias en cada ejecución:
  • Node.js: cachear node_modules con key basada en package-lock.json.
  • Python: cachear el directorio de pip con key basada en requirements.txt.
  • Rust: cachear target/ y el directorio de cargo.
  1. Gestionar secretos. Los secretos (tokens, contraseñas, API keys) nunca van en el código:
  • Usar el sistema de secretos de la plataforma (GitHub Secrets, GitLab Variables, etc.).
  • Referenciar como variables de entorno en el pipeline.
  • Documentar qué secretos son necesarios y dónde se configuran.
  1. Configurar triggers. Definir cuándo se ejecuta el pipeline:
  • Push a ramas principales (main, develop): pipeline completo.
  • Pull requests: lint + test + build (sin deploy).
  • Tags de versión: pipeline completo con deploy a producción.
  1. Configurar notificaciones de fallo. El equipo debe enterarse rápidamente cuando algo falla:
  • Notificación a Slack, email o similar cuando un stage falla.
  • Indicar qué stage falló y enlace al log.
  1. Configurar estrategia de deploy. Según el entorno:
  • Staging: deploy automático en cada merge a develop.
  • Producción: deploy manual o automático en cada tag de versión, según la preferencia del equipo.
  1. Documentar el pipeline. Añadir un comentario en el fichero de configuración explicando cada stage y cómo añadir nuevos pasos.

Criterios de éxito

  • El pipeline cubre lint, test, build, security y deploy.
  • Las dependencias se cachean para acelerar la ejecución.
  • Los secretos se gestionan vía variables de entorno de la plataforma, no en el código.
  • Los triggers están configurados para PRs, pushes y tags.
  • Hay notificaciones de fallo configuradas.
  • El fichero de configuración está documentado con comentarios.

Que NO hacer

  • No crear pipelines sin paso de tests. Un pipeline sin verificación automática no aporta confianza; simplemente automatiza despliegues potencialmente rotos.
  • No guardar secretos en el código del pipeline. Los tokens, contraseñas y API keys se gestionan exclusivamente a través del sistema de secretos de la plataforma (GitHub Secrets, GitLab Variables, etc.), nunca en texto plano en el fichero de configuración.
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