主要观点：

• 大型单体仓库的 CI/CD 具有挑战性，但通过合适的技术和工具可使其更高效。
• 介绍了在单体仓库中实现可扩展的 CI/CD 模式，如受影响的构建、管道矩阵、增量工作流等。
• 探讨了 AI 辅助的 CI 管道，包括智能测试选择、基于 Copilot 的 YAML 片段和失败根因建议等。
• 提及了未来的发展方向，如大型语言模型在 Terraform 计划中的应用等。
• 强调了远程缓存在大规模中的重要性，以及边缘部署在 CI/CD 中的复杂性和最佳实践。
• 指出 CI 不仅可以部署代码，还可以部署基础设施，如使用 Terraform 等工具。
• 提供了生产就绪的 CI/CD checklist，包括运行受影响的构建和测试、远程缓存等。

关键信息：

• 单体仓库的优势：代码重用、原子更改、一致的工具和代码质量，但带来了可扩展性、测试范围和部署等挑战。
• 可扩展的 CI/CD 模式：受影响的构建、管道矩阵、增量工作流。
• AI 辅助的 CI 管道工具：如基于 CodeQL 和 LLM 的智能测试选择、Copilot 提供的 YAML 片段、LLM 解析失败日志等。
• 未来发展：大型语言模型在 Terraform 中的应用、编码代理检测失败等。
• 远程缓存的作用：提高 CI 效率，减少总管道时间。
• 边缘部署的复杂性：后端 API 部署、边缘函数编译和 CDN 部署等。
• 基础设施部署在 CI 中的步骤：运行 Terraform fmt 和 validate、创建计划等。
• 生产就绪的 CI/CD checklist 内容。

重要细节：

• Nx、TurboRepo 等工具可用于分析提交中的更改并仅构建/测试受影响的模块。
• 管道矩阵可并行化作业，加快工作速度。
• 实现模块级缓存可节省时间和减少冗余步骤。
• 大型语言模型可生成和验证 Terraform 计划。
• 编码代理可检测失败的测试和代码差异并打开 PR 修复。
• 远程缓存工具如 Nx Cloud 和 TurboRepo Remote Cache 可共享构建结果。
• 边缘部署需注意路径结构和分离生产构建/部署工作流。
• CI 可同时部署代码和基础设施，如更新 Lambda 函数和内存分配。
• 生产就绪的 CI/CD checklist 包含多个方面的内容。
• 对于各种问题的解答，如确定受 PR 影响的包、缓存设置、AI 在不同 CI 平台的应用等。