triggerdotdev/trigger.dev：README 來源編輯指南

triggerdotdev/trigger.dev 的 README 將專案描述為「Trigger.dev , build and deploy fully‑managed AI agents and workflows」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「About Trigger.dev」下寫到：Trigger.dev is the open-source platform for building AI workflows in TypeScript. Long-running tasks with retries, queues, observability, and elastic scaling.。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「The platform designed for building AI agents」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：Durability, retries & queues: Build rock solid agents and AI applications using our durable tasks, retries, queues and idempotency.。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Long-running without timeouts: Execute your tasks with absolutely no timeouts, unlike AWS Lambda, Vercel, and other serverless platforms.。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「Write tasks in your codebase」等段落。可確認的線索包括：Create tasks where they belong: in your codebase. Version control, localhost, test and review like you're already used to.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： README 没有给出可直接复制的安装命令。 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「About Trigger.dev」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Deployment」段落提到：Use our SDK to write tasks in your codebase. There's no infrastructure to manage, your tasks automatically scale and connect to our cloud. Or you can always self-host.。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：True runtime freedom: Customize your deployed tasks with system packages , run browsers, Python scripts, FFmpeg and more.。