[Slurm] София Филиппова, Виктор Ведмич → ИИ в работе DevOps-инженера (2026)

Меньше рутины, быстрее релизы, выше эффективность.
Практика в живом формате и настройка агентов под ваши задачи.

49ч практики из 55ч
Вы сразу внедряете AI в пайплайны, алерты и деплои

Ключевые AI-технологии
Разберете RAG, MCP, Claude Code, облачные модели и AI-агентов на практических кейсах

Готовый результат
3+ рабочих сценария с применением ИИ (чат-бот, автоматизация с помощью low-code платформы, анализ инцидентов)

Интеграция под DevOps-процессы
n8n, Claude Code, OpenCode, мониторинги и алерты

На курсе вы не просто изучите теорию, а научитесь настраивать ИИ-инструменты под ваши задачи:

• Подключите LLM в облаке через openrouter
• Внедрите автоматизации на n8n
• Соберете ИИ-чатбота с кастомным RAG для вашей документации
• Настроите AI CLI для ваших проектов, научитесь писать скиллы и инструкции для агентов

Этот курс — ваше решение, если вы:

• DevOps/SRE инженер
  который хочет автоматизировать рутину, стандартизировать работу с AI и наконец-то снизить нагрузку на дежурства (on-call)
• Автор CI/CD пайплайнов
  который погряз в причесывании или переписывании CI/CD
• Тимлид или техлид
  который видит перспективу в автоматизации процессов команды с помощью AI
• Разработчик или QA-инженер
  который ищет готовые AI-инструменты под свои конкретные задачи: от написания кода до тестирования

Ваш результат за 8 недель на курсе:

• Настроите AI-воркфлоу для обработки алертов и ведения документации
• Научитесь подключать облачные модели и соберете ИИ-бота с кастомным RAG, который отвечает на вопросы по вашей базе знаний
• Создадите эффективный claude. md для своего проекта и напишете скиллы для ваших задач
• Соберёте собственный DevOps-агент под свою работу

Программа

Основы работы LLM и промпт-инжиниринг

• Как работают LLM: токены, предсказание, контекстное окно
• Базовые техники промпт-инжиниринга
• Подключение внешних AI-провайдеров
• Настройка AI-CLI инструментов
• Демонстрации применения AI в DevOps-задачах

LLM и безопасность

• Причины уязвимости LLM в инженерных системах
• Типовые угрозы: инъекции, overalliance, незащищенный промпт
• OWASP Top-10 for LLM
• Защитные меры

Low-Code Automation (n8n)

• Архитектура n8n и ключевые компоненты
• Создание AI-расширенных workflow
• Интеграция AI-моделей
• Подключение Telegram-бота как DevOps-интерфейса
• Автоматизация сбора логов и анализа ошибок

Claude Code/OpenCode — старт

• Настройка Claude Code
• Архитектура и доступные инструменты
• Создание CLAUDE.md для своего проекта

МСР в действии

• Принципы работы MCP
• Готовые MCP серверы
• Конфигурация серверов для разных окружений
• Создание своего MCP сервера на TypeScript или Python

RAG: базовые принципы сборки

• Архитектура RAG
• Кейсы применения RAG в DevOps
• Построение RAG-пайплайна на n8n на внутренних данных

Агенты и Скиллы

• Task tool для делегирования задач субагентам
• Создание кастомных агентов для специфических задач
• Skills (slash commands) для повторяющихся workflows
• Настройка Hooks для автоматизации

Demo-Day: AI DevOps Pipeline

• Создание своего агента с интеграцией
• Claude Code / OpenCode с настроенным контекстом
• MCP серверы для интеграций
• Кастомного агента для вашего стека
• Skill для автоматизации рутины
• n8n workflow или RAG-бот

Тариф Запись потока

• Доступ к записям синхронных встреч прошлого потока (20.04.2026). Каждая видеозапись длится примерно 1,5 часа
• Доступ к дополнительным материалам
• Практические задания

ИСТОЧНИК

СКАЧАТЬ