到了第 23 天，專案已經順利部署到雲端、具備自動化測試、版本控管與智慧 log 系統。

但真實世界的挑戰，往往從「上線之後」才正式開始。

程式可能在使用者操作下出現邊界錯誤，伺服器負載可能波動，前端載入速度也可能因流量變化而延遲。

這時候，我們需要的不只是開發工具，而是一個能幫你「看守、分析、修復」的 AI 助理。

今天，我們要讓 Cursor 成為你的 DevOps 夥伴，自動監控系統健康狀態、分析效能瓶頸，甚至協助生成修正 PR。

🧭 一、上線後的挑戰 — 讓 AI 幫你監控

部署完不代表結束，而是進入新的階段：維運 (Operations)。

傳統上，開發者需要：

• 手動檢查伺服器日誌
• 開啟多個監控平台觀察流量變化
• 分析錯誤發生的趨勢

而現在，我們只需要讓 Cursor 整合監控工具，AI 就能幫你自動完成這些工作。

⚙️ 二、整合監控工具 — Sentry、Stackdriver、Vercel Analytics

🧩 1. Sentry — 捕捉錯誤與使用者端異常

Sentry 是最常見的前後端錯誤監控工具之一。

在 Next.js 中，只需要幾行程式即可完成整合：

// pages/_app.tsx
import * as Sentry from "@sentry/nextjs";

Sentry.init({
  dsn: process.env.NEXT_PUBLIC_SENTRY_DSN,
  tracesSampleRate: 1.0,
});

接著，在 GitHub Secrets 或 GCP Secret Manager 中設定：

NEXT_PUBLIC_SENTRY_DSN=<你的DSN>

💡 Cursor 技巧

你可以直接在 Cursor 中輸入：

幫我整合 Sentry 到 Next.js 專案中，並自動建立環境變數設定。

它會替你生成完整設定檔與 TypeScript 型別檢查。

☁️ 2. GCP Stackdriver — 伺服器端效能與健康監控

如果你的後端或 API 架設在 Google Cloud，Stackdriver（現稱 Cloud Monitoring）能提供詳細的 CPU、記憶體與延遲資訊。

Cursor 可以幫你設定監控腳本，例如：

gcloud monitoring dashboards create --config-from-file=monitor.json

或自動生成 GCP API 調用程式，透過 @google-cloud/logging SDK 收集日誌。

甚至你可以輸入：

幫我設定一個 GCP Monitoring 腳本，每 5 分鐘回報 API 延遲到 Discord webhook。

Cursor 會直接幫你生成 Node.js cron 任務並整合通知機制。

📊 3. Vercel Analytics — 即時前端效能

如果你的專案部署在 Vercel，可以開啟 Vercel Analytics 觀察前端載入速度與使用者行為。

Cursor 甚至能讀取分析結果（Lighthouse 或 Web Vitals 報告），並主動生成優化建議。

🧠 三、讓 Cursor 幫你分析效能瓶頸

你可以這樣請 Cursor：

「分析目前 Next.js 專案的效能瓶頸，列出可優化的元件或 API。」

Cursor 會自動根據：

• Lighthouse 報告

• Sentry 堆疊追蹤 (Stack trace)

• Log 系統的平均回應時間

  生成一份 AI 效能診斷報告。

範例輸出：

🚩 問題：pages/dashboard.tsx 首次載入時間過長（4.2s）
原因：在 client-side 執行 fetch，導致額外 API round-trip。
建議：改用 getServerSideProps 並預先載入資料。

這樣的報告，不只是文字建議，Cursor 還能直接幫你生成修改 PR。

🔁 四、自動修復與效能提升

當 Cursor 偵測到錯誤（例如 Sentry 報告 API 500 錯誤），

你可以讓它自動建立分支、修復程式並生成 PR。

例如：

「為 Error: Cannot read properties of undefined 建立修正 PR，並附上單元測試。」

Cursor 會：

1. 建立分支 fix/runtime-error-undefined
2. 修復對應程式碼
3. 自動生成 __tests__ 測試檔
4. 提交 PR 並附上修正說明

這樣就完成從「監控 → 修正 → 測試 → 部署」的自動化閉環。

🧩 五、AI DevOps 實踐 — 自動生成健康報告

最後，你可以讓 Cursor 定期輸出一份「系統健康報告」。

提示範例：

「根據最近一週的 Log、Sentry 錯誤、GCP CPU 使用率，生成一份健康報告。」

AI 會整理成可視化摘要，例如：

🩺 系統健康摘要（10/1–10/7）
- 前端錯誤率：0.8%
- API 平均延遲：240ms
- 錯誤熱點：/api/article/[id]
- 改善建議：增加快取層（Redis）或 API 層防護

這樣你不需要人工檢查報表，Cursor 就能讓 AI 自動監控與分析整體健康度。

🎯 結語 — 讓 AI 看守你的系統

到 Day 23，我們正式踏入了「AI DevOps」時代。

Cursor 不再只是幫你寫程式，而是能主動協助：

• 監控效能
• 分析問題
• 修復錯誤
• 優化部署

你只需要提供「想要知道什麼」，AI 就能替你完成「該如何做」。

這不只是省時，而是讓開發者回到真正有價值的工作：創造與思考。