用途：将容器化的 Juicebox AI 分析集成服务部署到生产环境，通过 Docker 构建镜像并连接 Juicebox API，用于管理数据集、运行 AI 分析、获取结构化洞察。触发词为“deploy juicebox”“juicebox production deploy”。
主要能力：提供多阶段 Docker 构建（node:20-slim，先构建再运行，使用非 root 用户 app，暴露 3000 端口）；通过环境变量配置 JUICEBOX_API_KEY、JUICEBOX_BASE_URL、JUICEBOX_WORKSPACE_ID、LOG_LEVEL、PORT、NODE_ENV；内置 /health 健康检查端点，调用 Juicebox /datasets 接口验证 API 连通性与数据集可用性，失败返回 503；支持滚动更新以实现零停机部署。
使用方式：构建镜像 docker build -t juicebox-integration:latest .；运行 docker run -d --name juicebox-integration -p 3000:3000 -e JUICEBOX_API_KEY -e JUICEBOX_BASE_URL -e JUICEBOX_WORKSPACE_ID juicebox-integration:latest；验证 curl -s http://localhost:3000/health | jq .；滚动更新时构建新标签、停止并删除旧容器后以新镜像启动。
适用场景：需要将 Juicebox 数据集与 AI 分析能力以服务形式部署，并对外提供实时分析结果的集成场景。
限制与前置条件：需已批准的部署变更、密钥引用、沙箱工作区、源/目标允许列表、合成测试夹具及经过测试的回滚产物。常见错误包括 401（密钥无效或过期）、403（工作区访问被拒）、404（数据集或分析 ID 不存在）、429（超出速率限制，需指数退避与批量请求）、分析超时（大数据集需增大超时或改用异步分析端点轮询）。部署流程要求先构建测试、部署到预发验证健康与数据最小化、单沙箱金丝雀发布、分阶段推广并保留回滚引用，输出不含联系人、丰富数据与密钥的部署回执。具体收费、价格与平台支持信息暂未提供。