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yolo

Lovableのデプロイ作業を自動化し、ブラウザ操作や検証テストを効率的に実行する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

一言でいうと

Lovableのデプロイ作業を自動化し、ブラウザ操作や検証テストを効率的に実行する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。

⚠️ 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. 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. 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. 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\

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。

  1. CLAUDE.mdでYoloモードが有効になっている場合 (yolo_mode: on)
  2. 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
  3. 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
  4. 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findread_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:

  1. プッシュで変更されたファイルを分析
  2. supabase/functions/またはsupabase/migrations/の変更を確認
  3. 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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:

  1. Yolo mode is enabled in CLAUDE.md (yolo_mode: on)
  2. User runs deployment commands:
    • /deploy-edge - Edge function deployment
    • /apply-migration - Database migration application
  3. After git push to main (if auto_deploy: on):
    • Automatically detect backend file changes
    • Trigger deployment without manual command
  4. 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_input tool calls)
  • Key presses and simple navigation
  • Waiting/polling operations
  • Simple element finding with find tool

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:

  • find and read_page over screenshots for element location
  • form_input over click + type for input values
  • ref parameters 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:

  1. Analyze files changed in the push
  2. Check for supabase/functions/ or supabase/migrations/ changes
  3. 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:

  1. Navigate to Lovable

    • Read lovable_url from CLAUDE.md
    • Open browser and navigate to project
    • Handle login if needed
  2. Submit Prompt

    • Locate chat input element
    • Type the generated Lovable prompt
    • Submit and confirm message sent
  3. 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:

  1. Capture error details
  2. Show user-friendly error message
  3. Provide manual prompt as fallback
  4. Suggest troubleshooting steps
  5. 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 setting yolo_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:

  1. Batch operations

    • Deploy multiple edge functions at once
    • Apply multiple migrations in sequence
  2. Rollback support

    • Detect deployment failures
    • Offer to rollback via Lovable
  3. Monitoring mode

    • Periodically check logs
    • Alert on new errors
  4. Custom test scripts

    • User-defined test payloads
    • Stored in CLAUDE.md
  5. Broader operation support

    • Table creation
    • RLS policies
    • Storage buckets

Reference Files

This skill uses these reference documents:

  1. references/automation-workflows.md

    • Browser automation step-by-step
    • Lovable UI navigation
    • Element selectors and wait conditions
  2. references/detection-logic.md

    • When to trigger automation
    • File change detection
    • Integration with commands
  3. references/post-push-automation.md (NEW)

    • Auto-deploy after git push
    • Graceful fallback handling
    • User notification templates
  4. 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.