ИИ в работе DevOps-инженера

Курс «ИИ в работе DevOps-инженера» — практическое обучение для DevOps, SRE, тимлидов, разработчиков и QA, которые хотят использовать LLM, AI-агентов, RAG, MCP, n8n, Claude Code и OpenCode для автоматизации рутины, ускорения релизов, анализа инцидентов и улучшения CI/CD-процессов.

Что вы получите на курсе

• Ключевые AI-технологии для DevOps: LLM, RAG, MCP, Claude Code, OpenCode, облачные модели и AI-агенты на практических кейсах.
• Готовые рабочие сценарии: чат-бот, low-code автоматизация, анализ инцидентов, AI-воркфлоу для инженерных задач.
• Интеграция под DevOps-процессы: n8n, OpenRouter, Claude Code, OpenCode, мониторинги, алерты и внутренние базы знаний.

Чему вы научитесь

На курсе вы не просто разберёте теорию, а настроите ИИ-инструменты под реальные DevOps-задачи и собственный рабочий стек.

• Подключите LLM в облаке через OpenRouter.
• Внедрите автоматизации на n8n для повторяющихся инженерных процессов.
• Соберёте ИИ-чатбота с кастомным RAG для вашей документации и базы знаний.
• Настроите AI CLI для проектов и научитесь писать инструкции для агентов.
• Создадите CLAUDE.md для своего проекта.
• Разработаете скиллы и команды для автоматизации типовых DevOps-операций.
• Соберёте собственного DevOps-агента под задачи команды или продукта.

Кому подойдёт курс

DevOps и SRE-инженерам

Курс поможет автоматизировать рутину, стандартизировать работу с AI-инструментами и снизить нагрузку на дежурства, on-call и разбор инцидентов.

Авторам CI/CD-пайплайнов

Вы научитесь использовать ИИ для анализа, улучшения и сопровождения CI/CD, а также для ускорения работы с конфигурациями, ошибками и документацией.

Тимлидам и техлидам

Курс подойдёт тем, кто хочет внедрить AI в процессы команды: от автоматизации типовых задач до создания внутренних ассистентов и инженерных воркфлоу.

Разработчикам и QA-инженерам

Вы получите практические AI-инструменты для написания кода, тестирования, анализа ошибок, подготовки документации и работы с проектным контекстом.

Ваш результат за 8 недель

• Настроите AI-воркфлоу для обработки алертов и ведения документации.
• Научитесь подключать облачные модели и использовать их в DevOps-задачах.
• Соберёте ИИ-бота с кастомным RAG, который отвечает на вопросы по вашей базе знаний.
• Создадите эффективный CLAUDE.md для своего проекта.
• Напишете скиллы и инструкции для повторяющихся инженерных сценариев.
• Соберёте собственного DevOps-агента под свой стек и рабочие процессы.

Программа курса

1. Основы работы LLM и промпт-инжиниринг

• Как работают LLM: токены, предсказание, контекстное окно.
• Базовые техники промпт-инжиниринга для инженерных задач.
• Подключение внешних AI-провайдеров.
• Настройка AI CLI-инструментов.
• Демонстрации применения AI в DevOps, SRE и CI/CD.

2. LLM и безопасность

• Почему LLM могут быть уязвимы в инженерных системах.
• Типовые угрозы: prompt injection, избыточное доверие к модели, незащищённый промпт.
• OWASP Top 10 for LLM Applications.
• Защитные меры при внедрении AI в DevOps-процессы.

3. Low-Code Automation на n8n

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

4. Claude Code и OpenCode: старт

• Настройка Claude Code для рабочих проектов.
• Архитектура инструментов и доступные возможности.
• Создание CLAUDE.md для собственного проекта.
• Работа с проектным контекстом и инженерными задачами.

5. MCP в действии

• Принципы работы MCP.
• Готовые MCP-серверы для интеграций.
• Конфигурация серверов для разных окружений.
• Создание собственного MCP-сервера на TypeScript или Python.

6. RAG: базовые принципы сборки

• Архитектура RAG и основные компоненты.
• Кейсы применения RAG в DevOps и SRE.
• Построение RAG-пайплайна на n8n.
• Работа с внутренними данными, документацией и базами знаний.

7. Агенты и скиллы

• Task tool для делегирования задач субагентам.
• Создание кастомных агентов для специфических DevOps-задач.
• Skills и slash commands для повторяющихся workflows.
• Настройка hooks для автоматизации рутины.

8. Demo Day: AI DevOps Pipeline

Финальный практический блок, где вы собираете собственный AI DevOps Pipeline и демонстрируете рабочий сценарий для своего стека.

• Агент с интеграциями под ваши задачи.
• Claude Code или OpenCode с настроенным контекстом.
• MCP-серверы для подключений и автоматизации.
• Кастомный агент для вашего DevOps-стека.
• Skill для автоматизации повторяющейся рутины.
• n8n workflow или RAG-бот для работы с внутренними данными.

Практические проекты

Во время обучения вы соберёте несколько прикладных решений, которые можно адаптировать под реальные процессы команды.

• ИИ-чатбот с RAG для внутренней документации.
• Автоматизация DevOps-задач на n8n.
• AI-воркфлоу для анализа инцидентов и алертов.
• DevOps-агент для работы с вашим стеком, репозиториями и инженерным контекстом.

Тариф «Запись потока»

• Доступ к записям синхронных встреч потока от 20.04.2026.
• Каждая видеозапись длится примерно 1,5 часа.
• Доступ к дополнительным материалам курса.
• Практические задания для самостоятельной отработки навыков.

Почему этот курс полезен DevOps-инженеру

ИИ уже помогает инженерам быстрее разбирать инциденты, анализировать логи, документировать изменения, улучшать CI/CD и снижать объём ручной работы. На этом курсе вы научитесь внедрять AI не абстрактно, а в конкретные процессы: алерты, пайплайны, базы знаний, внутренние инструменты и ежедневные задачи команды.

Частые вопросы

Нужно ли уметь программировать?

Базовые инженерные навыки будут полезны. В программе есть работа с TypeScript или Python для создания MCP-сервера, но основной фокус сделан на практическое применение AI в DevOps-процессах.

Подойдёт ли курс, если я уже использую ChatGPT или Claude?

Да. Курс поможет перейти от разовых запросов к системному использованию LLM, RAG, AI-агентов, n8n, Claude Code и OpenCode в рабочих процессах.

Можно ли применять материалы курса в своей команде?

Да. Практические задания и итоговые проекты рассчитаны на адаптацию под ваши пайплайны, документацию, мониторинги, алерты и внутренние DevOps-процессы.