一句话定义
FDE 的部署交付，就是借助 AI 工具把 AI 生成或人工修正后的项目，从“我电脑上能跑”推进到“任何被授权的人都能通过链接使用，并且出问题能定位、修复和回滚”。
部署包含哪些工作
构建与运行时
让 AI 工具运行并解释 Vite/Astro/Next 的 build，确认项目不依赖本机缓存、临时文件或开发服务器。
托管平台
用 AI 工具辅助判断 Vercel、Netlify、Cloudflare Pages、服务器或对象存储的适配性，理解静态站、SSR、Serverless API 的基本差异。
环境变量与密钥
让 AI 工具检查 API Key、数据库地址、模型 Provider、回调地址是否正确进入平台环境变量，而不是写死在前端代码中。
接口与数据连接
让 AI 工具根据日志和请求结果判断前端 API、数据库、模型服务、文件存储或第三方工具是否连接成功。
域名与访问控制
让 AI 工具协助梳理正式域名、HTTPS、路径规则、登录限制、测试入口和必要的基础鉴权清单。
日志、监控与回滚
会把构建日志、运行日志、错误堆栈交给 AI 工具解释；保留可回滚版本，避免线上改坏后无法恢复。
FDE 部署验收清单
- 生产构建通过，线上 URL 能直接打开。
- 核心用户流程可完成：输入、处理、输出、异常状态都可验证。
- API、数据库、模型调用和第三方工具在生产环境可用。
- 环境变量没有泄露到浏览器源码或公开仓库。
- 移动端、桌面端、慢网络、空数据和错误输入都有基本处理。
- README 写清本地运行、生产部署、环境变量、已知限制和回滚方式。
- 分享图和 SEO 只是上线检查的一小部分，用于链接传播预览，不等于部署。
常见部署类型
Static
静态前端 Demo
适合展示页、工具原型、纯前端计算和课程项目。重点是 build 输出、路由、资源路径和域名。
API
带 Serverless API 的工具
适合 Agent、报告生成、数据库读写和模型调用。重点是环境变量、超时、日志和错误回退。
Ops
企业交付包
除了链接，还要给 README、测试清单、演示脚本、权限说明、风险边界和复盘报告。