Migrate Wizard

Migrate Wizard

AI Studio プロジェクトを本番環境にワンパスでマイグレーションするオーケストレーター。各スキルを順番に実行し、必要な設定は最初にまとめて聞く。

Overview

このスキルは以下の6ステップを自動検出・一括実行する:

Step 3 の代替: Vercel デプロイパス (デプロイ先=Vercel 選択時のみ)

ナレッジスキル (直接実行ステップではなく、フロー実行時に参照される):

When to Use

• User says "本番に移行して", "migrate to production", "ワンパスでマイグレーション"
• AI Studio で作ったプロジェクトを初めて本番化する
• 複数のスキルを個別に呼ぶのが面倒なとき

When NOT to use:

• 特定のステップだけ実行したい → 個別スキルを直接使う
• 開発環境のセットアップだけ → setup-dev-environment を使う

Phase 0: Prerequisites Check

最初に実行環境を確認する。 以下のツールの存在と認証状態をチェック:

出力フォーマット:

=== Environment Check ===

✓ git       installed
✓ gcloud    authenticated (project: my-project-123)
✓ firebase  installed (v13.x)
✓ gh        authenticated (user: TakuroFukamizu)
✓ npm       installed (v20.x)
△ docker    not found — Dockerfile is generated but cannot validate locally
✗ terraform not found — will ask about IaC choice

→ Proceeding. Missing tools affect remote operations only;
  manual commands will be listed in the summary.

判定ルール:

• git がない → 中止。git --version が失敗したらエラーメッセージを出して終了。
• gcloud 認証済み → フル自動化モード (Cloud Run): GCP プロジェクト設定、API 有効化、Cloud Run デプロイ、Secret Manager、IAM 設定をすべて自動実行。
• gcloud 未認証 → ファイル生成モード (Cloud Run): IaC ファイルと CI/CD 設定を生成し、リモート操作は手動コマンドとして Phase 5 Summary に集約。
• その他のツールが不在 → 続行。影響を受けるステップは graceful degrade。

Vercel パスは vercel と gcloud の組み合わせで 3 モード:

Phase 3 の Plan Presentation と Phase 5 の Summary はこのモードに応じて表示を切り替える。

CLI 認証の推奨: 未認証のツールがある場合、以下を表示:

⚠ 認証すると、インフラ構築からデプロイまで自動化できます。
  今すぐ認証しますか？

  gcloud: gcloud auth login [推奨]
  vercel: vercel login [Vercel 選択時に必要]

  (a) はい — 認証を実行
  (b) いいえ — ファイル生成のみで進める (デプロイは手動)

Phase 1: Auto-Detect

プロジェクトのファイルと状態をスキャンし、各ステップの完了状況を判定する。

検出手順

以下を順番に実行:

1. firebase-applet-config.json を読む (存在すれば)

   • projectId を抽出 → gen-lang-client-* パターンなら AI Studio プロジェクトとして記録
   • apiKey フィールドの値を確認 → AIzaSy で始まるなら「未サニタイズ」
   • firestoreDatabaseId, appId も記録 (後続ステップで使用)

2. CLAUDE.md の存在と内容を確認

   • ファイルが存在し、## Architecture または ## Tech Stack セクションを含む → Step 0 完了
   • 存在しない or 空 → Step 0 未完了

3. apiKey サニタイズ状態を確認

   • firebase-applet-config.json に AIzaSy で始まる apiKey がない → Step 1 完了 (の条件1)
   • Gemini 実使用を検出 (export-from-ai-studio スキルの検出手順に従う):
     • ソースコードで Gemini SDK import または GEMINI_API_KEY 実使用を検索
     • 使用あり: .env.example に GEMINI_API_KEY を含む → Step 1 完了 (の条件2)
     • 使用なし: .env.example に GEMINI_API_KEY がない + Gemini 依存が package.json にない → Step 1 完了 (の条件2)
   • Gemini 使用の有無を gemini_used: boolean として記録し、後続ステップ (Step 3.5, Step 5) に渡す
   • 条件が満たされていない → Step 1 未完了

4. リポジトリ状態を確認

   • .git ディレクトリが存在する
   • git remote -v でリモートが設定されている
   • .gitignore に以下が含まれている: .env, .env.local, service-account*.json
   • README.md が存在しセットアップ手順を含む
   • すべて満たす → Step 2 完了。一部欠ける → Step 2 部分完了 (不足分のみ実行)

5. 卒業状態を確認 (Cloud Run パスの場合)

   • Dockerfile が存在する
   • infra/terraform/ or infra/pulumi/ or infra/scripts/ のいずれかが存在する
   • .github/workflows/deploy.yml (または類似の CD workflow) が存在する
   • firebase.json が存在する
   • すべて存在 → Step 3 完了。一部のみ → Step 3 部分完了 (不足分のみ生成)
   • 存在する Dockerfile のベースイメージが検出した runtime と一致するか確認。不一致なら警告。

   Vercel パスの場合の追加チェック:

   • .vercel/ ディレクトリが存在するか → vercel link 済みかどうか
   • vercel.json が存在するか
   • next.config.ts または next.config.js に output: 'standalone' が含まれていないことの確認 (Vercel では不要)

6. 監視状態を確認

   • package.json の dependencies に @sentry/node or sentry-sdk or dd-trace が含まれる
   • サーバーエントリポイント (server.ts, server.js, main.py) に Sentry/Datadog 初期化コードがある
   • 両方あれば完了。dependencies のみ → 部分完了。なければ未完了。

7. セキュリティ状態を確認

   • gcloud が認証済みの場合 — 以下の 4項目すべて を確認:
     • gcloud iam service-accounts list --project=PROJECT_ID → デフォルト compute SA 以外の専用 SA が存在するか
     • gcloud secrets list --project=PROJECT_ID → Secret Manager にシークレットが格納されているか
     • gcloud services api-keys list --project=PROJECT_ID → API Key にリファラー制限が設定されているか
     • gcloud billing budgets list --billing-account=BILLING_ACCOUNT → Budget alert が存在するか
     • 4項目すべて OK → 完了。一部のみ → 部分完了 (不足項目のみ実行)。
     • 注意: SA + Secret Manager が存在しても、API Key 制限や Budget alert がなければ Step 5 は部分実行が必要。
   • gcloud 未認証の場合:
     • unconfirmed (実行推奨) として扱う

8. AI Studio 既存インフラの検出 (gcloud 認証済みの場合のみ)

   • firebase-applet-config.json の projectId を使って:
     • gcloud run services list --project=PROJECT_ID → 既存 Cloud Run サービス
     • gcloud firestore databases list --project=PROJECT_ID → 既存 Firestore DB
   • 検出結果を記録し、Phase 2 で表示

出力フォーマット

=== Migration Status ===

✓ Step 0  analyze-and-document      — CLAUDE.md detected
✗ Step 1  export-from-ai-studio     — apiKey not sanitized, .env.example missing
△ Step 2  repo-initializer-google   — .git exists / .gitignore missing .env entry
✗ Step 3  graduate-from-ai-studio   — Dockerfile missing, no IaC, no CI/CD
?  Step 4  monitoring-sentry-datadog — unconfirmed (recommend execution)
?  Step 5  security-hardening-gcp    — unconfirmed (recommend execution)

AI Studio infrastructure detected:
  Project: gen-lang-client-0a1b2c3d
  Cloud Run: ai-studio-app (asia-northeast1)
  Firestore: (default) database

→ Steps 1, 2 (partial), 3, 4, 5 will be executed

記号凡例:

• ✓ = 完了 (スキップ)
• △ = 部分完了 (不足分のみ実行)
• ✗ = 未完了 (フル実行)
• ? = 未確認 (実行推奨)

Phase 2: Intake Questions

未完了ステップが必要とする入力を1回のメッセージでまとめて質問する。完了済みステップの質問は表示しない。

重要: 質問の表示条件は「どのステップが未完了か」ではなく「後続ステップが必要とする入力があるか」で判定する。 例えば Step 3 が完了済みでも Step 5 が未完了なら、Firebase プロジェクト情報 (Q1) は聞く必要がある (既存インフラの hardening に必要)。

質問一覧

=== Migration Configuration ===

以下の質問に回答してください:

--- デプロイ先 ---

Q0. デプロイ先を選択してください:
  (a) Cloud Run [GCP完結、コンテナベース]
  (b) Vercel [Next.js最適化、git-push-to-deploy]
  (c) Railway [コンテナ、長時間処理向け] ← 将来拡張予定 (現在は選択不可)

--- デプロイ・インフラ設定 ---

  ▼ デプロイ先 = Cloud Run の場合:

Q1. Firebase プロジェクト:
  (a) 新規作成 [推奨: 完全独立した本番環境]
  (b) AI Studio の既存プロジェクトを継続 (gen-lang-client-xxxxx)
  ← gen-lang-client-xxxxx で Cloud Run, Firestore が検出されました

Q2. IaC ツール:
  (a) Terraform [推奨: エコシステムが最も充実]
  (b) Pulumi (TypeScript) [プロジェクトと同じ言語]
  (c) gcloud + firebase CLI スクリプト [最もシンプル、追加ツール不要]

Q3. GCP リージョン: [asia-northeast1] ← Enter でデフォルト

Q3.5. GCP プロジェクト ID:              ← gcloud 認証済みの場合のみ
  現在のプロジェクト: my-project-123
  (a) このプロジェクトを使う
  (b) 別のプロジェクト ID を入力: ________
  (c) 新規プロジェクトを作成: ________

  ▼ デプロイ先 = Vercel の場合:

Q1-V. Firebase プロジェクト:
  (a) 新規作成 [推奨: 完全独立した本番環境]
  (b) AI Studio の既存プロジェクトを継続 (gen-lang-client-xxxxx)

Q2-V. Vercel project name: [プロジェクト名を入力]

Q3-V. Vercel scope (team名 or personal): [スコープ名を入力]

--- 監視 ---

Q4. 監視ツール:
  (a) Sentry [エラートラッキング]
  (b) Datadog [APM + メトリクス]
  (c) 両方
  (d) スキップ

--- セキュリティ ---

Q5. セキュリティ強化:
  (a) 実行する [推奨]
  (b) スキップ

表示条件

追加条件:

• Q1/Q1-V で既存プロジェクト選択 AND gcloud 認証済み → 既存インフラの情報 (Cloud Run URL, Firestore DB) を自動取得
• Q2 で terraform/pulumi 選択 AND 未インストール → 「選択したツールのインストールが別途必要です」と注記
• Q0 で Vercel 選択 AND vercel CLI 未インストール → 「vercel CLI のインストールが必要です: npm i -g vercel」と注記
• Q4 = スキップ → Step 4 を丸ごとスキップ
• Q5 = スキップ → Step 5 を丸ごとスキップ

Step 2 (repo-initializer-google) の入力について:

• .git が存在しない場合のみ、プロジェクト名を追加で質問する
• .git が既にある場合は .gitignore / README の補完のみで、追加質問なし

Phase 3: Plan Presentation

Phase 2 の回答を元に実行計画を表示。ユーザーの y で実行開始。

Cloud Run パス (gcloud 認証済み = フル自動化):

=== Migration Plan ===

Target: Cloud Run (asia-northeast1) / Terraform / Sentry
GCP Project: my-project-123
Firebase: New project
Automation: FULL (gcloud ✓ / firebase ✓)

Step 1  export-from-ai-studio
        → firebase-applet-config.json apiKey サニタイズ
        → Firebase init コード → 環境変数注入に変更
        → .env.example 生成

Step 2  repo-initializer-google (部分実行)
        → .gitignore: .env, service-account*.json 追加
        → README: セットアップ手順追記

Step 3  graduate-from-ai-studio [ファイル生成]
        → Dockerfile + .dockerignore (Node.js multi-stage)
        → infra/terraform/ (main.tf, variables.tf, outputs.tf, terraform.tfvars.example)
        → .github/workflows/deploy.yml (Workload Identity Federation)
        → firebase.json + .firebaserc + firestore.indexes.json
        → .env.example 更新

Step 3.5  cloud-run-deploy [GCP 自動構築 + デプロイ] ★
        → GCP API 有効化 (Cloud Run, Artifact Registry, Secret Manager)
        → Artifact Registry リポジトリ作成
        → Secret Manager にシークレット格納
        → 専用 SA 作成 + IAM 設定
        → Cloud Run に初回デプロイ
        → Firebase ルール・インデックスをデプロイ

Step 4  monitoring-sentry-datadog
        → npm install @sentry/node
        → Sentry 初期化コード挿入 (server.ts)
        → Gemini API メトリクス追加

Step 4.5  再デプロイ [自動実行] ★
        → gcloud run deploy (監視コードを本番に反映)

Step 5  security-hardening-gcp [自動実行] ★
        → Firebase API Key リファラー制限
        → Budget alert 設定
        → Cloud Audit Logs 確認

★ = gcloud で自動実行 (認証済み)
実行しますか？ (y/n)

Cloud Run パス (gcloud 未認証 = ファイル生成モード):

Automation: FILE GENERATION ONLY (gcloud ✗)
Step 3.5 は省略。Step 5 はコード改善のみ。
GCP 操作は手動コマンドとして Summary に記載。

Vercel パス (vercel 認証済み = フル自動化):

=== Migration Plan ===

Target: Vercel / Sentry
Vercel Project: my-app (scope: my-team)
Firebase: Existing project (gen-lang-client-xxxxx)
Automation: FULL (vercel ✓ / gcloud ✓)

Step 1  export-from-ai-studio
        → firebase-applet-config.json apiKey サニタイズ
        → Firebase init コード → 環境変数注入に変更
        → .env.example 生成

Step 2  repo-initializer-google (部分実行)
        → .gitignore: .env 追加
        → README: セットアップ手順追記

Step 3a  vercel-nextjs-config [ファイル生成]
        → next.config.ts: output: 'standalone' を除去 (存在する場合)
        → vercel.json 生成 (headers, rewrites 等)

Step 3b  vercel-link [自動実行] ★
        → vercel link --project my-app --scope my-team --yes

Step 3c  vercel-env [自動実行] ★
        → GEMINI_API_KEY, NEXT_PUBLIC_FIREBASE_* を Vercel 環境変数に設定
        → .env.local / .env の値を自動読み取り

Step 3d  vercel-deploy [自動実行] ★
        → vercel deploy (プレビュー) → 動作確認 → vercel deploy --prod (本番)

Step 3e  vercel-firebase-auth-domain [自動実行] ★
        → Firebase Auth authorized domains に Vercel URL を追加

Step 4  monitoring-sentry-datadog
        → npm install @sentry/nextjs
        → Sentry 初期化コード挿入
        → Gemini API メトリクス追加

Step 4.5  再デプロイ [自動実行] ★
        → vercel deploy --prod (監視コードを本番に反映)

Step 5  security-hardening-gcp [自動実行] ★
        → Secret Manager 移行 (gcloud 認証済みの場合)
        → Firebase API Key リファラー制限
        → Budget alert 設定

★ = CLI で自動実行 (認証済み)
実行しますか？ (y/n)

Vercel パス (PARTIAL: vercel ✓ / gcloud ✗):

Automation: PARTIAL (vercel ✓ / gcloud ✗)
Step 3a-3d は自動実行。
Step 3e (Firebase Auth domain) と Step 5 は gcloud 未認証のため手動コマンドを Summary に記載。

Vercel パス (FILE-GEN: vercel ✗):

Automation: FILE GENERATION ONLY (vercel ✗)
Step 3a のみ実行 (ファイル生成)。Step 3b-3e は手動コマンドとして Summary に記載。

完了済みステップは表示しない。 スキップしたステップ (Q4/Q5 でスキップ選択) も表示しない。

Phase 4: Sequential Execution

承認後、各ステップを順番に実行する。

実行プロトコル

各ステップについて以下を行う:

1. スキルの SKILL.md を読み込む — skills/<skill-name>/SKILL.md を Read で読む
2. スキルの検出/分析フェーズを実行 — Phase 1 の結果をキャッシュとして活用
3. スキルの質問/承認フェーズをスキップ — Phase 2 で回答済みの設定をそのまま使用
4. スキルの生成フェーズを実行 — SKILL.md の手順に従ってファイルを生成
5. 進捗を報告 — 生成したファイルをリスト表示

各ステップの実行詳細

Step 0: analyze-and-document (未完了の場合のみ)

• skills/analyze-and-document/SKILL.md を Read
• Phase 1 (自動スキャン) → Phase 3 (CLAUDE.md 生成) を実行
• Phase 2 (ユーザー確認) は最小限: 検出結果を表示し、重大な誤りがなければ自動で進める

Step 1: export-from-ai-studio (未完了の場合のみ)

• skills/export-from-ai-studio/SKILL.md を Read
• skills/vercel-ai-studio-export/SKILL.md を Read — AI Studio エクスポートの構造理解のためナレッジ参照
• firebase-applet-config.json の apiKey をプレースホルダーに置換
• Firebase 初期化コードを環境変数注入に変更
• Gemini 実使用を検出 — プロジェクト全体 (src/, server.ts, api/, lib/ 等。node_modules/, *.config.* 除く) で Gemini SDK import + GEMINI_API_KEY 実使用を検索。未使用なら:
  • package.json から Gemini SDK 依存を削除
  • vite.config.ts から GEMINI_API_KEY expose を削除
  • .env.example から GEMINI_API_KEY を除外
• .env.example を生成/更新 (Gemini 使用時のみ GEMINI_API_KEY を含む)
• 言語は package.json (Node.js) or requirements.txt (Python) から自動検出

Step 2: repo-initializer-google (未完了/部分完了の場合)

• skills/repo-initializer-google/SKILL.md を Read
• Phase 1 で検出した不足項目のみ実行:
  • .gitignore に不足エントリがあれば追加
  • README にセットアップ手順がなければ追記
  • .git がなく gh が使える場合: リポ作成 + 初回 push
  • .git があるが remote がない場合: remote 追加のみ

Step 3: graduate-from-ai-studio (未完了/部分完了の場合 / デプロイ先=Cloud Run のみ)

• skills/graduate-from-ai-studio/SKILL.md を Read
• Phase 2 の回答を渡す:
  • Firebase project strategy → Q1 の回答
  • IaC tool → Q2 の回答
  • GCP region → Q3 の回答
• SKILL.md の Phase 1 (分析) は wizard の Phase 1 結果を使用
• SKILL.md の Phase 2, 3 (質問, 承認) をスキップ
• SKILL.md の Phase 3.5 (apiKey サニタイズ) は Step 1 で実行済みならスキップ
• SKILL.md の Phase 4 (ファイル生成) を実行
• 部分完了の場合: 不足ファイルのみ生成

Step 3.5: cloud-run-deploy — GCP インフラ構築 + 初回デプロイ (デプロイ先=Cloud Run AND gcloud 認証済みの場合のみ)

このステップが Cloud Run パスの「手動作業」を自動化する核心。 Step 3 で生成したファイルを使い、gcloud コマンドで実際に GCP 上にインフラを構築しデプロイする。

• skills/cloud-run-deploy/SKILL.md を Read
• 前提: Step 3 で Dockerfile, IaC ファイル, firebase.json が生成済み
• GCP project ID: Q3.5 の回答を使用

重要: gcloud config set project は使用禁止。 vercel-gcp-project-identification スキルの規則に従い、すべてのコマンドで --project=PROJECT_ID を明示する。AI Studio の gen-lang-client-* プロジェクトとユーザーの作業用プロジェクトを取り違えるリスクを防ぐため。

実行手順:

1. Q1 = 新規の場合: gcloud projects create PROJECT_ID + firebase projects:addfirebase PROJECT_ID
2. API 有効化: gcloud services enable run.googleapis.com artifactregistry.googleapis.com secretmanager.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com iam.googleapis.com --project=PROJECT_ID
3. Artifact Registry リポジトリ作成: gcloud artifacts repositories create SERVICE --repository-format=docker --location=REGION --project=PROJECT_ID
4. Secret Manager にシークレット格納 (Gemini 使用時のみ):
   • gemini_used = true の場合: echo -n "VALUE" | gcloud secrets create gemini-api-key --data-file=- --project=PROJECT_ID (.env / .env.local から値を読み取り、なければユーザーに確認)
   • gemini_used = false の場合: gemini-api-key シークレットの作成をスキップ
   • FIREBASE_API_KEY 等、Gemini 以外のシークレットは常に作成する
5. 専用 SA 作成: gcloud iam service-accounts create SERVICE-sa --project=PROJECT_ID
6. IAM 設定: gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=serviceAccount:SERVICE-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com --role=roles/secretmanager.secretAccessor (+ roles/datastore.user)
7. Cloud Run デプロイ:
   • gemini_used = true: gcloud run deploy SERVICE --source . --region REGION --service-account SERVICE-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com --set-secrets="GEMINI_API_KEY=gemini-api-key:latest" --allow-unauthenticated --project=PROJECT_ID
   • gemini_used = false: gcloud run deploy SERVICE --source . --region REGION --service-account SERVICE-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com --allow-unauthenticated --project=PROJECT_ID (--set-secrets に GEMINI_API_KEY を含めない)
8. Firebase デプロイ: firebase deploy --only firestore:rules,firestore:indexes --project=PROJECT_ID (firebase CLI がある場合)
9. デプロイ確認: gcloud run services describe SERVICE --region REGION --project=PROJECT_ID --format='value(status.url)' → curl SERVICE_URL/health

gcloud 未認証の場合: Step 3.5 は丸ごとスキップ。上記コマンドを Summary の手動作業リストに集約。

Step 3 (Vercel パス): デプロイ先=Vercel の場合のみ実行 — graduate-from-ai-studio の代わりに以下の Sub-Step を順番に実行する:

Step 3a: vercel-nextjs-config

• skills/vercel-nextjs-config/SKILL.md を Read
• next.config.ts / next.config.js を確認:
  • output: 'standalone' が存在する場合は除去 (Vercel では不要)
  • Vercel 向け最適化設定を追加
• vercel.json を生成 (headers, rewrites, functions 設定等)
• SKILL.md の手順に従ってファイルを生成/更新

Step 3b: vercel-link

• skills/vercel-link/SKILL.md を Read
• Q2-V (Vercel project name) と Q3-V (Vercel scope) の回答を使用
• vercel link --project <project-name> --scope <scope> を実行
• .vercel/ ディレクトリが既に存在する場合は再リンクの要否を確認

Step 3c: vercel-env (vercel 認証済みの場合は自動実行)

• skills/vercel-env/SKILL.md を Read
• Step 1 で確認した環境変数 (GEMINI_API_KEY, NEXT_PUBLIC_FIREBASE_* 等) を Vercel 環境変数に設定
• .env.example の内容を参照して必要な変数を特定
• vercel 認証済みの場合: .env / .env.local から値を自動読み取り、vercel env add で設定。値が見つからない変数はユーザーに確認。
• vercel 未認証の場合: 設定コマンドを Summary に集約

Step 3d: vercel-deploy (vercel 認証済みの場合は自動実行)

• skills/vercel-deploy/SKILL.md を Read
• vercel 認証済みの場合:
  1. vercel deploy でプレビューデプロイを実行
  2. プレビュー URL を取得・表示
  3. vercel deploy --prod で本番デプロイを実行
  4. 本番 URL を取得・記録 (Step 3e で使用)
• vercel 未認証の場合: デプロイコマンドを Summary に集約

Step 3e: vercel-firebase-auth-domain

• skills/vercel-gcp-project-identification/SKILL.md を Read — ナレッジ参照: Q1-V で選択した Firebase プロジェクトに対応する GCP プロジェクト ID を正確に特定するため
• skills/vercel-firebase-auth-domain/SKILL.md を Read
• Step 3d で取得した本番 URL (例: my-app.vercel.app) を Firebase Auth の authorized domains に追加
• gcloud 認証済みの場合: Firebase Console API または gcloud CLI で直接設定
• gcloud 未認証の場合: 手動設定コマンドを Summary に集約

Step 4: monitoring-sentry-datadog (未完了/未確認 AND スキップ未選択の場合)

• skills/monitoring-sentry-datadog/SKILL.md を Read
• Q4 の回答に基づいて Sentry / Datadog / 両方を設定
• SDK インストール (npm install or pip install)
• サーバーエントリポイントに初期化コード挿入
• .env.example に DSN/API key を追加
• DSN/API key の値自体はユーザーが後で設定 → Summary の手動作業に含める

Step 4.5: 再デプロイ (Step 4 で監視コードを追加した場合 AND CLI 認証済みの場合)

Step 3.5 / 3d でデプロイした後に Step 4 で Sentry/Datadog コードを追加しているため、本番に反映するには再デプロイが必要。

• Cloud Run パス (gcloud 認証済み): gcloud run deploy SERVICE --source . --region REGION --project=PROJECT_ID (SA + secrets 設定は既存を引き継ぐ)
• Vercel パス (vercel 認証済み): vercel deploy --prod
• CLI 未認証の場合: Summary の手動作業に「監視コード追加後の再デプロイ」として記載
• Step 4 をスキップした場合: Step 4.5 も丸ごとスキップ

Step 5: security-hardening-gcp (未完了/未確認 AND スキップ未選択の場合)

• skills/security-hardening-gcp/SKILL.md を Read
• gcloud 認証済みの場合 — 以下を自動実行:
  • Cloud Run パス: Step 3.5 で SA + Secret Manager 設定済みなので重複しない。Step 5 は以下に集中:
    • Firebase API Key リファラー制限
    • Budget alert 設定
    • Cloud Audit Logs 確認
  • Vercel パス: SA は不要。以下を実行:
    • Secret Manager 移行 (GEMINI_API_KEY 等を Secret Manager にバックアップ)
    • Firebase API Key リファラー制限 (Vercel ドメインを許可リストに含める)
    • Budget alert 設定
  • Q1 で既存プロジェクト選択 → 既存インフラに対して hardening
  • Q1 で新規プロジェクト選択 → 新規構成でセキュア設計
• gcloud 未認証の場合:
  • コード内のセキュリティ改善のみ実行
  • リモート操作コマンドを Summary に集約

エラーハンドリング

ファイル操作系 (続行可能):

• ファイル生成の失敗 → エラーを表示し、そのステップをスキップして次へ進む。Summary で未完了として報告。
• 既存ファイルとの衝突 → 上書き前に diff を表示し、マージするか確認する。これが実行中対話の一つ。
• npm install / pip install の失敗 → 警告を出して続行。Summary に手動インストールコマンドを記載。

CLI コマンド系 (副作用あり — 失敗分類に応じて対応):

共通ルール:

1. 致命的失敗: 依存する後続ステップをすべてスキップ。ユーザーに即座に通知し、続行するか確認する。
2. 高/中の失敗: エラーを表示し、依存しないステップは続行。失敗ステップを Summary に ⚠ FAILED として記載し、手動復旧コマンドを提供。
3. 部分的に成功した状態: Summary に「部分構築状態」セクションを追加し、何が完了して何が未完了かを明示。例: 「SA は作成済みだが Cloud Run デプロイは未完了」
4. すべての失敗で: 失敗コマンドの stderr を Summary に含め、原因の特定を支援する。

進捗表示フォーマット

Cloud Run パス (フル自動化モード):

[1/7] export-from-ai-studio ...
      ✓ firebase-applet-config.json apiKey → プレースホルダー化
      ✓ src/lib/firebase.ts → 環境変数注入に変更
      ✓ .env.example 生成

[2/7] repo-initializer-google (部分実行) ...
      ✓ .gitignore 更新 (.env, service-account*.json 追加)
      ✓ README.md セットアップ手順追記
      — GitHub repo 作成: スキップ (既存)

[3/7] graduate-from-ai-studio [ファイル生成] ...
      ✓ Dockerfile + .dockerignore
      ✓ infra/terraform/ (4 files)
      ✓ .github/workflows/deploy.yml
      ✓ firebase.json + .firebaserc + firestore.indexes.json
      ✓ .env.example 更新

[4/7] cloud-run-deploy [GCP 自動構築] ...
      ✓ GCP API 有効化 (run, artifactregistry, secretmanager, cloudbuild, iam)
      ✓ Artifact Registry リポジトリ作成
      ✓ Secret Manager: gemini-api-key 作成
      ✓ SA 作成: SERVICE-sa@PROJECT.iam.gserviceaccount.com
      ✓ Cloud Run デプロイ: https://SERVICE-xxxxx-an.a.run.app
      ✓ Firebase デプロイ: firestore rules + indexes

[5/8] monitoring-sentry-datadog ...
      ✓ npm install @sentry/node
      ✓ Sentry 初期化コード挿入 (server.ts)
      ✓ Gemini API メトリクス追加

[6/8] 再デプロイ (監視コード反映) ...
      ✓ gcloud run deploy SERVICE --project=PROJECT_ID ...
      ✓ 再デプロイ完了

[7/8] security-hardening-gcp [自動実行] ...
      ✓ Firebase API Key リファラー制限設定
      ✓ Budget alert 作成: $50/月
      ✓ Cloud Audit Logs 確認: 有効

[8/8] デプロイ確認 ...
      ✓ Health check: https://SERVICE-xxxxx-an.a.run.app/health → 200 OK

Cloud Run パス (ファイル生成モード):

Step 3.5 (cloud-run-deploy) はスキップ。
Step 5 はコード内改善のみ。GCP 操作は Summary に手動コマンドとして記載。

Vercel パス (フル自動化モード):

[1/8] export-from-ai-studio ...
      ✓ firebase-applet-config.json apiKey → プレースホルダー化
      ✓ src/lib/firebase.ts → 環境変数注入に変更
      ✓ .env.example 生成

[2/8] repo-initializer-google (部分実行) ...
      ✓ .gitignore 更新 (.env 追加)
      ✓ README.md セットアップ手順追記

[3a/8] vercel-nextjs-config [ファイル生成] ...
      ✓ next.config.ts: output: 'standalone' を除去
      ✓ vercel.json 生成

[3b/8] vercel-link [自動実行] ...
      ✓ vercel link --project my-app --scope my-team --yes
      ✓ .vercel/project.json 生成

[3c/8] vercel-env [自動実行] ...
      ✓ GEMINI_API_KEY: .env.local から読み取り → 設定完了
      ✓ NEXT_PUBLIC_FIREBASE_API_KEY: 設定完了
      ✓ NEXT_PUBLIC_FIREBASE_PROJECT_ID: 設定完了

[3d/8] vercel-deploy [自動実行] ...
      ✓ vercel deploy → https://my-app-xxxx.vercel.app (プレビュー)
      ✓ vercel deploy --prod → https://my-app.vercel.app (本番)

[3e/8] vercel-firebase-auth-domain [自動実行] ...
      ✓ GCP プロジェクト特定: gen-lang-client-0a1b2c3d
      ✓ Firebase Auth authorized domains に my-app.vercel.app を追加

[6/9] monitoring-sentry-datadog ...
      ✓ npm install @sentry/nextjs
      ✓ Sentry 初期化コード挿入
      ✓ Gemini API メトリクス追加

[7/9] 再デプロイ (監視コード反映) ...
      ✓ vercel deploy --prod
      ✓ https://my-app.vercel.app 更新完了

[8/9] security-hardening-gcp [自動実行] ...
      ✓ Firebase API Key リファラー制限 (my-app.vercel.app 追加)
      ✓ Budget alert 設定

[9/9] デプロイ確認 ...
      ✓ https://my-app.vercel.app → 200 OK

Phase 5: Summary & Next Steps

全ステップ完了後、生成ファイル一覧と手動作業リストを表示する。

出力フォーマット

Cloud Run パス (フル自動化モード):

=== Migration Complete ===

デプロイ先: Cloud Run (asia-northeast1)
サービス URL: https://SERVICE-xxxxx-an.a.run.app
Health check: 200 OK

生成・変更したファイル:
  (Step 1-3 のファイルリスト)

GCP 構築済み:
  ✓ API 有効化, Artifact Registry, Secret Manager, SA + IAM
  ✓ Cloud Run デプロイ完了
  ✓ Firebase rules + indexes デプロイ完了
  ✓ API Key リファラー制限, Budget alert 設定済み

⚠ 残りの手動作業 (CI/CD 用):
  1. Workload Identity Federation 設定:
     https://github.com/google-github-actions/auth#workload-identity-federation

  2. GitHub Secrets 設定:
     gh secret set WIF_PROVIDER --body "..."
     gh secret set WIF_SERVICE_ACCOUNT --body "SERVICE-sa@PROJECT.iam.gserviceaccount.com"
     gh secret set GCP_PROJECT_ID --body "PROJECT"

  3. 監視の認証情報:
     gh secret set SENTRY_DSN --body "https://xxx@sentry.io/yyy"

  4. API Key ローテーション (推奨):
     apiKey が git history に残っている場合、Google Cloud Console で再発行

  5. CI/CD 初回テスト:
     git push origin main → GitHub Actions が自動デプロイ

=== Next: Development Environment ===
→ 「開発環境セットアップして」 or 「setup dev environment」

Cloud Run パス (ファイル生成モード):

gcloud 未認証のため、GCP 操作は手動コマンドとして記載:
  1. gcloud auth login
  2. gcloud services enable run.googleapis.com ... --project=PROJECT_ID
  3. gcloud artifacts repositories create SERVICE --project=PROJECT_ID ...
  4. gcloud secrets create gemini-api-key --project=PROJECT_ID ...
  5. gcloud iam service-accounts create SERVICE-sa --project=PROJECT_ID
  6. gcloud run deploy SERVICE --project=PROJECT_ID ...
  7. firebase deploy --only firestore --project=PROJECT_ID
  ※ 全コマンドで --project= を明示 (gcloud config set project は使わない)
  (+ WIF, GitHub Secrets, 監視, API Key ローテーション)

Vercel パス (フル自動化モード):

=== Migration Complete ===

デプロイ先: Vercel
本番 URL: https://my-app.vercel.app
プレビュー URL: https://my-app-xxxx.vercel.app

生成・変更したファイル:
  (Step 1-3e のファイルリスト)

Vercel 構築済み:
  ✓ プロジェクトリンク完了
  ✓ 環境変数設定完了 (5 件)
  ✓ 本番デプロイ完了
  ✓ Firebase Auth authorized domains 更新済み

GCP セキュリティ (gcloud 認証済みの場合):
  ✓ Firebase API Key リファラー制限 (my-app.vercel.app 追加)
  ✓ Budget alert 設定済み

⚠ 残りの手動作業:
  1. Sentry DSN の設定:
     vercel env add SENTRY_DSN

  2. 本番デプロイの確認:
     https://my-app.vercel.app が正常に動作しているか確認

  3. API Key ローテーション (推奨):
     apiKey が git history に残っている場合、Google Cloud Console で再発行

  4. カスタムドメイン設定 (任意):
     Vercel Dashboard → Project → Settings → Domains

  5. Git 連携 (任意):
     Vercel Dashboard で GitHub repo と連携 → push で自動デプロイ

=== Next: Development Environment ===
→ 「開発環境セットアップして」 or 「setup dev environment」

Vercel パス (PARTIAL: vercel ✓ / gcloud ✗):

Vercel 構築済み:
  ✓ プロジェクトリンク, 環境変数, デプロイ完了

⚠ gcloud 未認証のため、以下は手動:
  1. Firebase Auth authorized domain に Vercel URL を追加:
     gcloud auth login
     curl -X PATCH ... (vercel-firebase-auth-domain スキル参照)
  2. Firebase API Key リファラー制限:
     gcloud services api-keys update KEY_ID --project=PROJECT_ID ...
  3. Budget alert 設定:
     gcloud billing budgets create --billing-account=... --project=PROJECT_ID
  (+ Sentry DSN, API Key ローテーション)

Vercel パス (FILE-GEN: vercel ✗):

vercel 未認証のため、Vercel 操作は手動コマンドとして記載:
  1. npm i -g vercel && vercel login
  2. vercel link --project PROJECT --scope SCOPE --yes
  3. vercel env add GEMINI_API_KEY
  4. vercel deploy && vercel deploy --prod
  5. Firebase Auth authorized domains に Vercel URL を追加
  (+ 監視, API Key ローテーション)

手動作業リストの動的生成ルール

Cloud Run パス:

Vercel パス:

Common Mistakes

• CLI 未認証のまま進む → ファイル生成モードになり、インフラ構築・デプロイが全部手動になる。Phase 0 で gcloud auth login / vercel login を強く推奨。
• Step 0 (CLAUDE.md) なしで進む → Step 3 のフレームワーク検出精度が下がる。CLAUDE.md があると情報が補完される。
• 既存ファイルの衝突で「上書き」を安易に選ぶ → 既にカスタマイズされた Dockerfile や workflow を壊す可能性。diff を確認すること。
• WIF と GitHub Secrets を設定しない → フル自動化モードでも CI/CD は WIF (Cloud Run) / Git 連携 (Vercel) がないと自動デプロイにならない。
• apiKey ローテーションを忘れる → git history に残った apiKey は取り消せない。Google Cloud Console で再発行が必要。
• Secret の値確認を忘れる → Step 3.5 / 3c で .env / .env.local から値を自動読み取りするが、ファイルがない場合は空の値が設定される。事前に値があることを確認。
• Vercel で output: 'standalone' を残す → Vercel では不要で、ビルドエラーの原因になる。Step 3a で自動除去するが、手動でも確認すること。
• Step 4.5 の再デプロイ失敗を見逃す → 監視コード追加後の再デプロイが失敗すると、本番に監視が反映されない。エラーが出たら Summary の手動作業を確認。