yolo
Lovableのデプロイメントを自動化し、設定に基づいて検証テストを実行し、git push後に自動デプロイを行うためのSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Browser automation skill for Lovable deployments. Activates when: - yolo_mode: on in CLAUDE.md - Running /deploy-edge or /apply-migration commands - After git push when auto_deploy: on (automatic detection) - Any mention of "yolo mode", "automate Lovable", "browser automation" Automatically navigates to Lovable.dev and submits deployment prompts. Runs verification tests based on configuration. Auto-deploys after git push when enabled.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Lovableのデプロイメントを自動化し、設定に基づいて検証テストを実行し、git push後に自動デプロイを行うためのSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o yolo.zip https://jpskill.com/download/6036.zip && unzip -o yolo.zip && rm yolo.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/6036.zip -OutFile "$d\yolo.zip"; Expand-Archive "$d\yolo.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\yolo.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
yolo.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
yoloフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Yoloモード自動化スキル
このスキルは、Claudeのブラウザ自動化機能を使用して、Lovableのデプロイメントワークフローを自動化します。
アクティブ化のタイミング
このスキルは、以下の状況でアクティブになります。
- CLAUDE.mdでYoloモードが有効になっている場合 (
yolo_mode: on) - ユーザーがデプロイメントコマンドを実行する場合:
/deploy-edge- Edge関数のデプロイ/apply-migration- データベースマイグレーションの適用
- mainへのgit push後 (
auto_deploy: onの場合):- バックエンドファイルの変更を自動的に検出
- 手動コマンドなしでデプロイメントをトリガー
- ユーザーがyolo自動化について言及する場合:
- "use yolo mode"
- "automate the Lovable prompt"
- "submit this to Lovable automatically"
- "browser automation"
パフォーマンス最適化
モデル選択(ハイブリッドアプローチ)
最適な速度と信頼性を得るために、タスクごとに異なるモデルを使用します。
Haikuを使用するケース:
- refを使用した要素のクリック(シンプルで決定論的)
- フォーム入力操作 (
form_inputツール呼び出し) - キー入力とシンプルなナビゲーション
- 待機/ポーリング操作
findツールによるシンプルな要素検索
Sonnetを使用するケース:
- ナビゲーション後の初期ページ理解
- エラー検出とリカバリの判断
- Lovableの応答から成功/失敗を解析
- 予期せぬ事態が発生した場合の次のステップの決定
- 複雑なページ状態分析
これが重要な理由:
- Haikuはシンプルな操作で3〜5倍高速です
- Sonnetは複雑な推論においてより高い信頼性を提供します
- ハイブリッドアプローチは、速度と正確さの両方で最高のパフォーマンスを発揮します
ツールの優先順位
常にこれらのツールを優先します:
- 要素の位置特定にはスクリーンショットよりも
findとread_page - 入力値にはクリック+タイプよりも
form_input - クリックには座標よりも
refパラメータ - スクリーンショットベースの監視よりもDOMポーリング
詳細な実装については、references/automation-workflows.mdを参照してください。
コア機能
1. 自動検出
yoloモードが有効な場合、Lovableプロンプトが必要なタイミングを自動的に検出します。
Edge関数のデプロイ:
supabase/functions/内のファイルが変更された場合- 変更がコミットされ、
mainにプッシュされた場合 - デプロイメントプロンプトが生成されます
マイグレーションの適用:
supabase/migrations/に新しいファイルがある場合- 変更がコミットされ、
mainにプッシュされた場合 - マイグレーションプロンプトが生成されます
完全な検出基準については、references/detection-logic.mdを参照してください。
1.5. Git Push後の自動デプロイ (NEW)
auto_deploy: onが有効な場合、Claudeはgit pushが成功した後、バックエンドの変更を自動的に検出してデプロイします。
トリガー: git push origin mainの成功
検出:
- プッシュで変更されたファイルを分析
supabase/functions/またはsupabase/migrations/の変更を確認- バックエンドファイルが見つかり、かつauto_deployが有効な場合 → 自動化をトリガー
フロー:
git push origin main [成功]
↓
Claudeがバックエンドファイルの変更を検出
↓
チェック: yolo_mode: on AND auto_deploy: on
↓
🤖 "自動デプロイ: バックエンドの変更を検出しました。デプロイを開始します..."
↓
ブラウザ自動化を実行
↓
検証テストを実行
↓
デプロイメントの概要を表示
グレースフルフォールバック: 自動デプロイが何らかの理由で失敗した場合:
- 明確なエラーメッセージを表示
- フォールバックとして手動プロンプトを提供
- ユーザーをブロックしない
完全な実装については、references/post-push-automation.mdを参照してください。
2. ブラウザ自動化ワークフロー
デプロイメントが必要な場合:
-
Lovableにナビゲート
- CLAUDE.mdから
lovable_urlを読み取る - ブラウザを開き、プロジェクトにナビゲート
- 必要に応じてログインを処理
- CLAUDE.mdから
-
プロンプトを送信
- チャット入力要素を特定
- 生成されたLovableプロンプトを入力
- メッセージを送信し、送信を確認
-
応答を監視
- Lovableの応答を待機
- 成功インジケーターを確認
- エラーまたは警告を検出
- 3分後にタイムアウト
詳細なブラウザ自動化手順については、references/automation-workflows.mdを参照してください。
3. テストと検証
デプロイメントが成功した後、yolo_testing設定に基づいてテストを実行します。
yolo_testing: onの場合 (デフォルト):
- レベル1: 基本的な検証(Lovable経由でログを確認)
- レベル2: コンソールエラーチェック(本番URLを監視)
- レベル3: 機能テスト(エンドポイント/クエリをテスト)
yolo_testing: offの場合:
- すべてのテストをスキップ
- Lovableの応答からデプロイメントの成功のみを確認
完全なテストワークフローについては、references/testing-procedures.mdを参照してください。
4. デバッグモード
yolo_debug: onの場合、詳細な出力を提供します。
🐛 DEBUG: Browser Automation
Step 1: Navigating to Lovable
URL: https://lovable.dev/projects/abc123
Wait for: Page load complete
✅ Success (1.2s)
Step 2: Locating chat interface
Selector: textarea[data-testid="chat-input"]
Wait for: Element interactable
✅ Found (0.3s)
Step 3: Typing prompt
Text: "Deploy the send-email edge function"
✅ Typed (0.5s)
Step 4: Submitting
Action: Press Enter
✅ Submitted (0.1s)
Step 5: Monitoring response
Watching for: New message from assistant
Timeout: 180s
✅ Response received (4.2s)
Response content:
"I'll deploy the send-email edge function now..."
[full response text]
Success keywords detected: ['deploy', 'function']
No error keywords found
CLAUDE.mdでの設定
このスキルは、CLAUDE.mdから以下のフィールドを読み取ります。
## Yolo Mode Configuration (Beta)
- **Status**: on
- **Auto-Deploy**: on
- **Deployment Testing**: on
- **Auto-run Tests**: off
- **Debug Mode**: off
- **Last Updated**: 2025-01-03 10:30:00
設定オプション:
- Status: yoloモード全体を有効/無効にします
- Auto-Deploy: git push後に自動デプロイします(手動コマンドは不要です)
- Deployment Testing: デプロイ後に検証テストを実行します
- Auto-run Tests: git push後にプロジェクトのテストスイートを実行します
- Debug Mode: 詳細な自動化ログを表示します
そして、プロジェクト概要から:
- **Lovable Project URL**: https://lovable.dev/projects/abc123
- **Production URL**: https://my-app.lovable.app
ユーザー通知
進捗状況の更新
自動化中にリアルタイムの進捗状況を表示します。
標準モード(デバッグオフ):
🤖 Yoloモード: 📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Yolo Mode Automation Skill
This skill automates Lovable deployment workflows using Claude's browser automation capabilities.
When to Activate
This skill should be active when:
- Yolo mode is enabled in CLAUDE.md (
yolo_mode: on) - User runs deployment commands:
/deploy-edge- Edge function deployment/apply-migration- Database migration application
- After git push to main (if
auto_deploy: on):- Automatically detect backend file changes
- Trigger deployment without manual command
- User mentions yolo automation:
- "use yolo mode"
- "automate the Lovable prompt"
- "submit this to Lovable automatically"
- "browser automation"
Performance Optimization
Model Selection (Hybrid Approach)
For optimal speed + reliability, use different models for different tasks:
Use Haiku for:
- Clicking elements using refs (simple, deterministic)
- Form input operations (
form_inputtool calls) - Key presses and simple navigation
- Waiting/polling operations
- Simple element finding with
findtool
Use Sonnet for:
- Initial page understanding after navigation
- Error detection and recovery decisions
- Parsing Lovable's responses for success/failure
- Deciding next steps when something unexpected happens
- Complex page state analysis
Why this matters:
- Haiku is 3-5x faster for simple operations
- Sonnet provides better reliability for complex reasoning
- Hybrid approach gives best of both: speed + accuracy
Tool Preferences
Always prefer these tools:
findandread_pageover screenshots for element locationform_inputover click + type for input valuesrefparameters over coordinates for clicking- DOM polling over screenshot-based monitoring
See references/automation-workflows.md for detailed implementation.
Core Functionality
1. Auto-Detection
When yolo mode is enabled, automatically detect when Lovable prompts are needed:
Edge Function Deployment:
- Files in
supabase/functions/modified - Changes committed and pushed to
main - Deployment prompt generated
Migration Application:
- New files in
supabase/migrations/ - Changes committed and pushed to
main - Migration prompt generated
See references/detection-logic.md for complete detection criteria.
1.5. Auto-Deploy After Git Push (NEW)
When auto_deploy: on is enabled, Claude automatically detects and deploys backend changes after a successful git push:
Trigger: Successful git push origin main
Detection:
- Analyze files changed in the push
- Check for
supabase/functions/orsupabase/migrations/changes - If backend files found AND auto_deploy enabled → trigger automation
Flow:
git push origin main [succeeds]
↓
Claude detects backend file changes
↓
Check: yolo_mode: on AND auto_deploy: on
↓
🤖 "Auto-deploy: Backend changes detected, starting deployment..."
↓
Execute browser automation
↓
Run verification tests
↓
Show deployment summary
Graceful Fallback: If auto-deploy fails for any reason:
- Show clear error message
- Provide manual prompt as fallback
- Never block the user
See references/post-push-automation.md for complete implementation.
2. Browser Automation Workflow
When a deployment is needed:
-
Navigate to Lovable
- Read
lovable_urlfrom CLAUDE.md - Open browser and navigate to project
- Handle login if needed
- Read
-
Submit Prompt
- Locate chat input element
- Type the generated Lovable prompt
- Submit and confirm message sent
-
Monitor Response
- Wait for Lovable's response
- Check for success indicators
- Detect errors or warnings
- Timeout after 3 minutes
See references/automation-workflows.md for detailed browser automation steps.
3. Testing & Verification
After successful deployment, run tests based on yolo_testing setting:
If yolo_testing: on (default):
- Level 1: Basic verification (check logs via Lovable)
- Level 2: Console error checking (monitor production URL)
- Level 3: Functional testing (test endpoints/queries)
If yolo_testing: off:
- Skip all testing
- Only confirm deployment success from Lovable response
See references/testing-procedures.md for complete testing workflows.
4. Debug Mode
When yolo_debug: on, provide verbose output:
🐛 DEBUG: Browser Automation
Step 1: Navigating to Lovable
URL: https://lovable.dev/projects/abc123
Wait for: Page load complete
✅ Success (1.2s)
Step 2: Locating chat interface
Selector: textarea[data-testid="chat-input"]
Wait for: Element interactable
✅ Found (0.3s)
Step 3: Typing prompt
Text: "Deploy the send-email edge function"
✅ Typed (0.5s)
Step 4: Submitting
Action: Press Enter
✅ Submitted (0.1s)
Step 5: Monitoring response
Watching for: New message from assistant
Timeout: 180s
✅ Response received (4.2s)
Response content:
"I'll deploy the send-email edge function now..."
[full response text]
Success keywords detected: ['deploy', 'function']
No error keywords found
Configuration in CLAUDE.md
The skill reads these fields from CLAUDE.md:
## Yolo Mode Configuration (Beta)
- **Status**: on
- **Auto-Deploy**: on
- **Deployment Testing**: on
- **Auto-run Tests**: off
- **Debug Mode**: off
- **Last Updated**: 2025-01-03 10:30:00
Configuration options:
- Status: Enable/disable yolo mode entirely
- Auto-Deploy: Auto-deploy after git push (no manual command needed)
- Deployment Testing: Run verification tests after deployments
- Auto-run Tests: Run project test suite after git push
- Debug Mode: Show verbose automation logs
And from Project Overview:
- **Lovable Project URL**: https://lovable.dev/projects/abc123
- **Production URL**: https://my-app.lovable.app
User Notifications
Progress Updates
Show real-time progress during automation:
Standard Mode (debug off):
🤖 Yolo mode: Deploying send-email edge function
⏳ Step 1/8: Navigating to Lovable project...
⏳ Step 2/8: Waiting for GitHub sync...
✅ Step 3/8: Sync verified - Lovable has latest code
✅ Step 4/8: Located chat interface
✅ Step 5/8: Submitted prompt
⏳ Step 6/8: Waiting for Lovable response...
✅ Step 7/8: Deployment confirmed
⏳ Step 8/8: Running verification tests...
✅ Step 8/8: All tests passed
Debug Mode (debug on): Include detailed logs with timing, selectors, and full responses.
Deployment Summary
After automation completes:
## Deployment Summary
**Operation:** Edge Function Deployment
**Function:** send-email
**Status:** ✅ Success
**Duration:** 45 seconds
**Automation Steps:**
1. ✅ Navigated to Lovable
2. ✅ Submitted deployment prompt
3. ✅ Received deployment confirmation
**Verification Tests:** (if testing enabled)
1. ✅ Basic verification: Deployment logs show no errors
2. ✅ Console check: No errors at production URL
3. ✅ Functional test: Function endpoint responds (200 OK)
**Production Status:**
- Function is live and responding
- No errors detected
- Ready for use
💡 Yolo mode is enabled. I'll continue automating deployments.
Run `/yolo off` to disable.
Error Handling
All automation failures fall back gracefully to manual prompts:
Common Errors
Browser automation not available:
❌ Browser automation unavailable
Yolo mode requires the Claude in Chrome extension.
Install: https://chrome.google.com/webstore/detail/claude/...
Docs: https://docs.claude.com/claude/code-intelligence/browser-automation
Fallback - run this prompt manually in Lovable:
📋 "Deploy the send-email edge function"
Login required:
🔐 Please log in to Lovable
The browser opened to your Lovable project, but you're not logged in.
Please log in and I'll retry automatically.
Or run this prompt manually:
📋 "Deploy the send-email edge function"
UI element not found:
❌ Could not locate Lovable chat interface
The Lovable UI may have changed since this plugin was created.
Fallback - run this prompt manually in Lovable:
📋 "Deploy the send-email edge function"
💡 Please report this issue at:
https://github.com/10kdigital/lovable-claude-code/issues
Timeout:
⏱️ Lovable hasn't responded after 3 minutes
The operation may still be processing.
Please check Lovable manually to verify status.
Prompt that was submitted:
📋 "Deploy the send-email edge function"
Deployment failed:
❌ Deployment failed in Lovable
Error from Lovable:
[captured error message]
Suggested fixes:
- Check function code for syntax errors
- Verify required secrets are set in Cloud → Secrets
- Review function logs in Lovable
Would you like me to:
1. Review the function code for issues
2. Check if secrets are documented in CLAUDE.md
3. Show you how to access logs in Lovable
Graceful Degradation
When automation fails:
- Capture error details
- Show user-friendly error message
- Provide manual prompt as fallback
- Suggest troubleshooting steps
- Offer to disable yolo mode if errors persist
Never fail silently - always inform user and provide manual options.
Integration with Other Commands
/deploy-edge
When yolo mode is on, /deploy-edge automatically triggers browser automation:
[... existing deploy-edge logic ...]
## Deployment Execution
1. Check yolo mode status from CLAUDE.md
2. If `yolo_mode: on`:
- Activate yolo skill
- Execute browser automation workflow
- Run tests based on `yolo_testing` setting
- Report results
3. If `yolo_mode: off`:
- Show manual prompt (current behavior)
- Suggest enabling yolo mode
/apply-migration
Same pattern as deploy-edge for migration workflows.
/yolo
The /yolo command controls this skill:
/yolo on- Enables skill by settingyolo_mode: on/yolo off- Disables skill- Accepts flags:
--testing,--no-testing,--debug
Beta Status & Limitations
Beta Warning
Yolo mode is in beta - users should be aware:
✅ What works well:
- Automated prompt submission
- Basic deployment verification
- Error handling with manual fallback
⚠️ Known limitations:
- Requires Claude in Chrome extension
- Lovable UI changes may break automation
- Testing adds 1-3 minutes per deployment
- User must be logged into Lovable
- Only works for edge functions and migrations (not tables, RLS, etc.)
When to Recommend Yolo Mode
✅ Good for:
- Frequent deployments (saves time)
- Users comfortable with browser automation
- Development workflows (fast iteration)
❌ Not ideal for:
- One-off deployments (manual is faster)
- Production deployments requiring extra review
- Users without Chrome extension
- Environments without browser access
Future Enhancements
Not yet implemented, but could be added:
-
Batch operations
- Deploy multiple edge functions at once
- Apply multiple migrations in sequence
-
Rollback support
- Detect deployment failures
- Offer to rollback via Lovable
-
Monitoring mode
- Periodically check logs
- Alert on new errors
-
Custom test scripts
- User-defined test payloads
- Stored in CLAUDE.md
-
Broader operation support
- Table creation
- RLS policies
- Storage buckets
Reference Files
This skill uses these reference documents:
-
references/automation-workflows.md- Browser automation step-by-step
- Lovable UI navigation
- Element selectors and wait conditions
-
references/detection-logic.md- When to trigger automation
- File change detection
- Integration with commands
-
references/post-push-automation.md(NEW)- Auto-deploy after git push
- Graceful fallback handling
- User notification templates
-
references/testing-procedures.md- Level 1: Basic verification
- Level 2: Console checking
- Level 3: Functional testing
Quick Reference
Check if Yolo Mode is Active
1. Read CLAUDE.md
2. Look for "Status: on" in Yolo Mode Configuration
3. If not found or "off", yolo mode is disabled
Check if Auto-Deploy is Enabled
1. Read CLAUDE.md
2. Check both "Status: on" AND "Auto-Deploy: on"
3. Both must be enabled for auto-deploy to trigger
Execute Automation
1. Confirm yolo_mode is on
2. Load automation-workflows.md
3. Execute navigation → submit → monitor workflow
4. Run tests if yolo_testing is on
5. Report results
Auto-Deploy After Git Push
1. Git push succeeds
2. Check for backend file changes (supabase/functions/, supabase/migrations/)
3. If changes found AND auto_deploy enabled:
- Trigger automation automatically
- Show: "🤖 Auto-deploy: Backend changes detected..."
4. If auto_deploy disabled:
- Show notification only
- Suggest running /deploy-edge or /apply-migration
Handle Errors
1. Try automation
2. If fails, capture error
3. Show error + manual fallback prompt
4. Never block user - always provide manual option
5. Suggest troubleshooting based on error type
This skill enables hands-free Lovable deployments while maintaining safety through manual fallbacks and comprehensive testing.