GitDiagram
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
Wait for production to clear each deploy, and read the evidence when a release fails.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 15일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
이 메시지를 Claude 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 Claude에 MCP server DeployAngel을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "deployangel": { "command": "uvx", "args": [ "deployangel", "mcp" ], "env": { "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) DEPLOYANGEL_API_TOKEN에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 DeployAngel의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --versionMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"deployangel": {
"command": "uvx",
"args": [
"deployangel",
"mcp"
],
"env": {
"DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
DeployAngel을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 DeployAngel을 쓰고 있다고 하거나 답에 DeployAngel 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 DeployAngel에 연결할 수 없어요
DeployAngel는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
A · DeployAngel에 연결되는 앱 쓰기
B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
이 메시지를 Claude Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 Claude Code에 MCP server DeployAngel을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): claude mcp add --scope user deployangel --env DEPLOYANGEL_API_TOKEN=your-value -- uvx deployangel mcp 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) DEPLOYANGEL_API_TOKEN에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 DeployAngel의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --versionMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
claude mcp add --scope user deployangel --env DEPLOYANGEL_API_TOKEN=your-value -- uvx deployangel mcpEnter 전에 “your-value”를 내 키로 바꾸세요
키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
DeployAngel이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
DeployAngel을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 DeployAngel을 쓰고 있다고 하거나 답에 DeployAngel 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
이 메시지를 Cursor 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 Cursor에 MCP server DeployAngel을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "deployangel": { "command": "uvx", "args": [ "deployangel", "mcp" ], "env": { "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) DEPLOYANGEL_API_TOKEN에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 DeployAngel의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --versionMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.
DeployAngel 설정에서 DEPLOYANGEL_API_TOKEN가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
DeployAngel을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 DeployAngel을 쓰고 있다고 하거나 답에 DeployAngel 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
이 메시지를 VS Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 VS Code에 MCP server DeployAngel을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "servers": { "deployangel": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "deployangel", "mcp" ], "env": { "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) DEPLOYANGEL_API_TOKEN에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 DeployAngel의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --versionMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.
DeployAngel 설정에서 DEPLOYANGEL_API_TOKEN가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
DeployAngel을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 DeployAngel을 쓰고 있다고 하거나 답에 DeployAngel 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Claude Code
claude mcp add --scope user deployangel --env DEPLOYANGEL_API_TOKEN=your-value -- uvx deployangel mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"deployangel": {
"command": "uvx",
"args": [
"deployangel",
"mcp"
],
"env": {
"DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"deployangel": {
"command": "uvx",
"args": [
"deployangel",
"mcp"
],
"env": {
"DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"deployangel": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"deployangel",
"mcp"
],
"env": {
"DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}DEPLOYANGEL_API_TOKEN 비밀 필수 env설명은 아직 영어 원문입니다.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 16일 점검
레지스트리 이름이 도메인 deployangel.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
코드 마지막 변경: 어제
MIT 사용
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
OSV.dev에 deployangel@0.1.31 항목이 없습니다
이 버전의 패키지 자체만 확인하며 모든 의존성은 아닙니다 · 확인 2026년 11월 15일
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: DEPLOYANGEL_API_TOKEN
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 어제 변경됐고, 최신 버전(0.1.31)은 어제 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise
같은 카테고리, 다른 제작자, 명령 확인 완료. 공식이 먼저, 그다음 스타 순.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.
Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.
Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
The DeployAngel agent for Django, FastAPI, Starlette, and Flask, with Celery and RQ jobs. It watches what your app does in production and reports one small aggregated payload per process per minute. DeployAngel uses that to verify every deployment, and to tell you (or your coding agent) when a release is cleared and you can stop watching it.
Requires Python 3.10 or later. The package has no dependencies of its own.
pip install deployangel
Set this in production, for every process (web servers and job workers alike):
DEPLOYANGEL_TOKEN=da_live_... # an ingestion token with the telemetry scope
On Heroku, the DeployAngel add-on sets it for you.
Supports Django 4.2 or later.
# settings.py
INSTALLED_APPS = [
"deployangel.django", ]
That's all. The app puts DeployAngel's middleware at the top of MIDDLEWARE (list it yourself to place it), records requests under WSGI and ASGI, and instruments Celery when it's installed. Reporting is on when DEBUG is off.
Supports FastAPI 0.100 and Starlette 0.27 or later.
import deployangel.fastapi
app = FastAPI() deployangel.fastapi.init(app) # deployangel.starlette.init(app) for Starlette
Call it where the app is created, before it serves requests.
Supports Flask 2.3 or later.
import deployangel.flask
app = Flask(name) deployangel.flask.init_app(app)
Supports Celery 5.3 or later. In Django it's automatic. Elsewhere, call init where the Celery app is created, so worker processes start the agent:
import deployangel.celery
app = Celery("shop") deployangel.celery.init(app)
Supports RQ 1.16 or later. Run workers with DeployAngel's worker class:
rq worker -w deployangel.rq.Worker # or deployangel.rq.SimpleWorker
python manage.py rqworker --worker-class deployangel.rq.Worker # django-rq
RQ runs each job in a forked process that exits as soon as the job ends, so the worker records each job after it finishes, from what RQ saved in Redis. That includes a failed job's traceback, but not the exception of an attempt RQ retries.
The agent must know which release it's running. It finds it in this order:
DEPLOYANGEL_REVISION (the commit SHA) and DEPLOYANGEL_RELEASE_VERSION, if you set themheroku labs:enable runtime-dyno-metadata and heroku labs:enable runtime-dyno-build-metadata; both take effect on the next deployKAMAL_VERSIONRENDER_GIT_COMMITFLY_IMAGE_REF. Fly.io sets no commit, so pass one in for commit-level change tracking (ENV DEPLOYANGEL_REVISION=$GIT_SHA in the Dockerfile, with --build-arg GIT_SHA=$(git rev-parse HEAD))RAILWAY_GIT_COMMIT_SHA, or RAILWAY_DEPLOYMENT_IDSOURCE_COMMIT. Dokku: GIT_REVREVISION file in the app's rootHEAD names, read from .git in the app's root or up to 3 directories above it, without running git. This covers servers deployed by git pull, Fabric, or Ansiblecode: and the first 12 characters of the hash of the file digests the agent already sends (below), with no commit. The same code gives the same fingerprint, so a redeploy of unchanged code isn't a new release. It's computed in the background when the reporter starts, not at boot, and needs file digests on. Without a commit DeployAngel still shows which files changed in a release, but not its commits and pull requests, so the agent logs a warning: set DEPLOYANGEL_REVISION when you canFor other Docker deploys, bake the commit into the image: deployangel install docker adds ARG GIT_SHA and ENV DEPLOYANGEL_REVISION=$GIT_SHA to the end of your Dockerfile, where it doesn't invalidate cached layers, and you build with --build-arg GIT_SHA=$(git rev-parse HEAD). On DigitalOcean App Platform, set DEPLOYANGEL_REVISION: ${_self.COMMIT_HASH} in the app spec.
GET /users/ /, GET /items/{item_id}), never the raw path. At most 100 routes are sent per payload; the rest are folded into __other__.deployangel_published_at, the time they were sent.Payment failed for Jane Doe is sent as it is. If your app's messages might hold personal or health data, turn messages off.DEPLOYANGEL_FILE_DIGESTS=false.It does not send request bodies, parameters, headers, cookies, SQL, logs, or user data.
enable-threads = true).python bench/overhead.py measures this. On an Apple M-series laptop with Python 3.14, recording a request adds about 1.7 µs, and with every route, job, checkpoint, and exception list at its cap the agent holds under 1 MB (0.73 MB at peak), including an hour (60) of unsent minutes.
Environment variables are enough for most apps. In Django, settings go in a DEPLOYANGEL dict; elsewhere, call deployangel.configure before init:
# settings.py
DEPLOYANGEL = { "environments": ["production", "staging"], # default: production only }
deployangel.configure(environments=["production", "staging"])
The agent reports in the environments listed. Python frameworks don't name an environment, so it's DEPLOYANGEL_ENVIRONMENT if set, otherwise development when the framework's debug mode is on and production when it's off. DEPLOYANGEL_ENABLED=true|false forces reporting on or off anywhere. DEPLOYANGEL_URL overrides the API endpoint (default https://api.deployangel.com).
File paths are relative to the app's root, the working directory by default (on Heroku and in most containers, the repository's root). Set DEPLOYANGEL_ROOT if your processes start somewhere else.
Critical flows (for example sign-up or password reset) are always listed in clearance reports:
DEPLOYANGEL = {
"critical_flows": {"password_reset": ["POST /password-reset/", "job:accounts.tasks.send_reset_email"]}, }
Health checks aren't recorded: load balancers and uptime monitors call them all the time and they always answer fast, so they would make your app look busier and healthier than its real pages. The agent recognizes django-health-check, django-alive, and django-watchman wherever they're mounted, and any route at a conventional path (/up, /health, /healthz, /healthcheck, /health_check, /livez, /readyz, /statusz, /ping, /ht, /alive). If yours is somewhere else, list it the way the dashboard shows it. HEAD requests to it are left out too:
DEPLOYANGEL = {"ignored_routes": ["GET /status/"]}
To send exceptions without any message, only their class, fingerprint, and stack frames:
DEPLOYANGEL = {"exception_messages": False} # or DEPLOYANGEL_EXCEPTION_MESSAGES=false
Grouping, new-exception detection, and verdicts work the same, since the fingerprint never uses the message. You lose the message text in the dashboard, notifications, and AI investigation.
Exceptions your code catches aren't seen. To report one for context (handled exceptions never fail a release):
try:
sync_inventory() except UpstreamError as error: deployangel.notify(error)
DeployAngel expects declared recurring tasks on schedule. It reads Celery Beat's beat_schedule (crontabs, and intervals, which repeat from when Beat starts) in the zone Celery uses, and, when django_celery_beat is installed, its enabled periodic tasks. Solar schedules aren't read, and neither are RQ's schedulers, whose jobs live only in Redis. DeployAngel also learns recurring jobs from their history.
Work that something outside the app starts on a schedule, such as cron, Heroku Scheduler, or a Kubernetes CronJob, is invisible to Celery Beat. Declare it by the name it runs under, with a cron line or words like "every day at 4am", in the server's time zone unless you add one ("0 3 * * * America/New_York"):
DEPLOYANGEL = {
"recurring_jobs": { "shop.tasks.send_receipts": "0 3 * * *", # a Celery or RQ task "manage.py send_invoices": "every day at 4am", # python manage.py send_invoices "nightly import": "30 2 * * *", # deployangel.task("nightly import") }, }
"manage.py " is recorded with no code change. with deployangel.task("nightly import"):
run_import()
@deployangel.task("nightly import") def run_import(): ...
django-crontab's CRONJOBS setting is read automatically when django_crontab is installed: each job is expected on its schedule in the server's zone, and its runs are recorded with no change to the job (a job that calls call_command is recorded as manage.py ).
Errors and latency don't catch work that silently stops happening. Count the business events that matte