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brightdata-prod-checklist

Bright Data連携の本番投入前に、利用許可、データ管理、信頼性、コスト、監視、障害対応と切り戻しの証拠を確認し、段階導入の可否を判断します。

原文原文の説明を見る

Gate a Bright Data integration for production with authorization, reliability, cost, data, and rollback evidence. Use when promoting a proxy, Browser API, scraper, snapshot, or delivery workload. Trigger with: "production checklist for Bright Data", "approve this Bright Data rollout", "review a Bright Data release".

jeremylongshore/tons-of-skills-marketplaceスター 2,884(GitHub 2,884 + cccskills 0)

実行スコア未検証

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こんなときに便利

本番投入前のBright Data連携を確認したいとき
失敗試験とカナリア条件を決めたいとき
昇格可否と切り戻しの根拠を記録したいとき

日本語での紹介

できること

Bright Data連携を本番環境へ進める前に、承認済みの利用計画と実際の設定が一致しているかを確認します。対象、取得項目、利用サービス、ゾーン、配信先に未承認のものがないか、データの受領者や保持方針が決まっているかを点検します。シークレット管理、環境分離、送信先制限、リダイレクト拒否、処理量の上限、負荷調整、ログの秘匿、重複処理などの制御も確認対象です。認証失効、アクセス拒否、レート制限、提供側の障害、スナップショットの失敗や期限切れ、スキーマ不一致、配信重複、下流サービス停止などの失敗試験を整理し、制限付きのカナリア導入で指標と切り戻しの証拠を確認して、判定を記録します。

こんなときに便利

プロキシ、Browser API、スクレイパー、スナップショット、配信処理を本番へ昇格させる前のレビューに向いています。接続確認だけで判断せず、データ品質やコスト、担当者の承認、障害時の復旧手順まで揃っているか確認したいときに使えます。

使い方の例

「Bright Data連携の本番チェックリストを作って」
「このリリース候補を本番投入前にレビューして」
「カナリア導入と切り戻しの判定条件を整理して」

注意点

承認済みのBright Dataアカウントまたはオフライン用のテストデータ、最新のBright Data資料、公開データを収集する正当な目的が必要です。このスキルは本番設定やトラフィックを変更しません。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI（OpenAI Codex）が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル（2）

SKILL.md3.5 KB
references/official-docs.md687 B

SKILL.md（原文）

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Bright Data Production Readiness Gate

Overview

Make production promotion a fail-closed evidence decision. A green connectivity test is insufficient without target authorization, schema and data controls, secret ownership, backpressure, observability, and a tested rollback.

Prerequisites

A release candidate tied to an approved workload manifest
Staging results for success and documented failure classes
Named service, data, security, finance, and rollback owners

Instructions

Step 1: Validate authority

Read approvals and Grep runtime configuration for unlisted targets, fields, products, zones, or delivery destinations. Verify public-data scope and recipient and retention decisions.

Step 2: Validate controls

Confirm secret-manager binding, environment isolation, egress allowlists, redirect denial, byte, record, and job ceilings, adaptive backpressure, redacted telemetry, and idempotent processing.

Step 3: Exercise failure paths

Write or Edit tests for revoked credentials, policy 403, 429, provider 5xx, snapshot failure or expiry, malformed schema, oversized delivery, duplicate delivery, and downstream outage.

Step 4: Canary and decide

Run a bounded approved canary through the deployment workflow. Compare authorization, success, error, latency, cost, and data-quality thresholds; promote only with a rollback receipt.

Tool Discipline

Use Read and Grep for release-evidence inspection. Use Write and Edit for missing tests, manifests, runbooks, and the decision record. This skill does not change production credentials, zones, traffic, or delivery destinations.

Output

Pass or fail matrix for authority, safety, reliability, cost, and data
Canary metrics and explicit promotion decision
Rollback trigger, procedure, owner, and proof

Examples

Release one worker with a low job and byte ceiling and an approved test target. Promote only after duplicate delivery, policy denial, secret redaction, schema quarantine, and rollback drills all produce their expected receipts.

Error Handling

Failure	Meaning	Response
A required owner has not approved	Release authority is incomplete	Keep the candidate staged
Rollback depends on an untested old zone	Recovery is speculative	Run the rollback drill before promotion
Canary produces unexpected fields	Data contract drifted	Quarantine results and fail the gate

Resources

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