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
Вы находитесь на странице товара «София Филиппова, Виктор Ведмич → ИИ в работе DevOps / Slurm - инженера».
Это материал 2026 года.
В магазине Coursx.net данный материал доступен за
179 рублей.
Обучающий курс входит в рубрику «Программирование».
Другие материалы автора «София Филиппова, Виктор Ведмич → ИИ в работе DevOps»
можно найти через поиск по сайту.
