用途
cmd-productionize 是一个用于将开发中的应用转化为生产就绪部署的 AI 技能。它面向需要将代码从开发状态推进到可上线状态的场景，通过系统化、有条理的分析、改进和部署准备来完成这一过程。该技能支持多种框架和部署目标。
主要能力
该技能的核心能力包括：
- 框架自动检测：根据项目文件（如 pubspec.yaml、package.json、requirements.txt、go.mod 等）自动识别所使用的框架。
- 代码库分析：对项目结构、依赖和模式进行架构审查，并执行全面的生产就绪审计，识别硬编码值、缺失的错误处理、性能瓶颈、安全漏洞、缓存缺失、API 分页问题、UI/UX 与无障碍问题、速率限制、离线支持、数据验证、内存泄漏、跨平台兼容性、第三方服务依赖等潜在问题。
- 实现改进：系统化地执行改进，涵盖配置与环境（环境配置、功能开关、密钥安全、配置验证）、性能与可靠性（缓存、错误处理与重试、网络请求优化、加载状态与离线处理、状态持久化）、用户体验（加载指示、错误提示、无障碍改进、边界测试）以及代码质量（日志与监控、测试覆盖、技术债清理、文档注释）。
- 框架专属优化：针对 Flutter、React/Next.js、Node.js、Python 等框架提供特定的最佳实践优化建议。
- 文档编写：生成生产就绪的文档，包括 README 结构、部署清单、API 文档、故障排除指南和性能优化说明。
- 部署准备：针对 TestFlight、Google Play、Web 部署（Vercel/Netlify/AWS）、容器部署（Docker/Kubernetes）等目标提供部署准备步骤。
- 质量保证清单：提供完成前的检查清单，确保配置、错误处理、缓存、性能、安全、文档、部署流程、监控和用户体验等各方面均已覆盖。
- 主动问题分析与后续步骤：在完成后主动提出用户可能未考虑到的生产问题，并提供按优先级排列的可执行后续步骤清单。
使用方式
该技能通过命令调用，支持以下使用模式：
/cmd-productionize：自动检测框架，进行通用生产准备。/cmd-productionize flutter testflight：为 Flutter 应用准备 TestFlight 部署。/cmd-productionize react vercel：为 React 应用准备 Vercel 部署。/cmd-productionize nodejs docker：为 Node.js 应用准备 Docker 部署。/cmd-productionize python heroku：为 Python 应用准备 Heroku 部署。/cmd-productionize vue netlify：为 Vue 应用准备 Netlify 部署。
工作流程包括：初始分析与规划、代码库分析、实现、框架专属优化、文档编写、部署准备、质量保证检查、主动问题分析与后续步骤。
适用场景
适用于需要将开发中的应用推进到生产环境的开发者，尤其是使用 Flutter、React、Vue、Node.js、Python、Go 等框架，并计划部署到 TestFlight、Google Play、Vercel、Netlify、AWS、Docker、Kubernetes、Heroku 等平台的场景。
限制
该技能强调质量优先于速度，要求系统化、彻底地执行各阶段任务，因此可能耗时较长。其效果依赖于 AI 对代码库的理解和框架知识的准确性。具体功能、收费、价格、平台支持等细节以官方资料为准，本介绍未提供的信息暂未提供。