Slurm (Слёрм), Виктор Ведмич, Софья Филиппова | ИИ в работе DevOps-инженера (2026) PCRec [RU]

• DevOps и SRE-инженеры, желающие автоматизировать рутину и снизить нагрузку на дежурства.
  
• Авторы CI/CD-пайплайнов, стремящиеся ускорить работу с конфигурациями и ошибками.
  
• Тимлиды и техлиды, планирующие внедрить AI в процессы команды.
  
• Разработчики и QA-инженеры, которым нужны AI-инструменты для кода, тестирования и документации.

• Базовое понимание DevOps-практик (CI/CD, мониторинг, контейнеризация).
  
• Опыт работы с командной строкой и системами контроля версий (Git).
  
• Желание разбираться в возможностях LLM и AI-агентов для инженерных задач.

• Подключать LLM в облаке через OpenRouter.
  
• Внедрять автоматизации на n8n для повторяющихся инженерных процессов.
  
• Собирать ИИ-чатбота с кастомным RAG для документации и базы знаний.
  
• Настраивать AI CLI для проектов и писать инструкции для агентов.
  
• Создавать CLAUDE.md для своего проекта.
  
• Разрабатывать скиллы и команды для автоматизации типовых DevOps-операций.
  
• Собирать собственного DevOps-агента под задачи команды или продукта.

Курс полностью ориентирован на практическое применение ИИ в DevOps-процессах. Вы не просто изучите теорию, а настроите инструменты под реальные задачи: от обработки алертов и анализа инцидентов до автоматизации CI/CD и создания внутренних AI-ассистентов. Программа охватывает ключевые технологии — LLM, RAG, MCP, Claude Code, OpenCode, n8n и облачные модели — и позволяет собрать собственного DevOps-агента под ваш стек.

Обучение построено на практических кейсах: вы создадите чат-бота с RAG, low-code автоматизации, AI-воркфлоу для инженерных задач и полноценный AI DevOps Pipeline. Особое внимание уделяется безопасности LLM и интеграции с существующими инструментами команды.

• Основы работы LLM и промпт-инжиниринг
  
  • Как работают LLM: токены, предсказание, контекстное окно.
    
  • Базовые техники промпт-инжиниринга для инженерных задач.
    
  • Подключение внешних AI-провайдеров и настройка AI CLI.
    
  • Демонстрации применения AI в DevOps, SRE и CI/CD.
  
  
• LLM и безопасность
  
  • Уязвимости LLM в инженерных системах.
    
  • Prompt injection, избыточное доверие к модели, незащищённый промпт.
    
  • OWASP Top 10 for LLM Applications и защитные меры.
  
  
• Low-Code Automation на n8n
  
  • Архитектура n8n и создание AI-расширенных workflow.
    
  • Интеграция AI-моделей и подключение Telegram-бота как DevOps-интерфейса.
    
  • Автоматизация сбора логов и анализа ошибок.
  
  
• Claude Code и OpenCode: старт
  
  • Настройка Claude Code для рабочих проектов.
    
  • Создание CLAUDE.md и работа с проектным контекстом.
  
  
• MCP в действии
  
  • Принципы работы MCP и готовые MCP-серверы.
    
  • Конфигурация серверов для разных окружений.
    
  • Создание собственного MCP-сервера на TypeScript или Python.
  
  
• RAG: базовые принципы сборки
  
  • Архитектура RAG и кейсы применения в DevOps и SRE.
    
  • Построение RAG-пайплайна на n8n и работа с внутренними данными.
  
  
• Агенты и скиллы
  
  • Task tool для делегирования задач субагентам.
    
  • Создание кастомных агентов и Skills/slash commands.
    
  • Настройка hooks для автоматизации рутины.
  
  
• Demo Day: AI DevOps Pipeline
  
  • Финальный практический блок: сборка полноценного AI-воркфлоу для DevOps-задач.

• Команда slurm.io — практикующие DevOps-инженеры и эксперты по автоматизации, имеющие опыт внедрения AI-решений в производственные процессы. Авторы курса специализируются на LLM, RAG, MCP и интеграции AI-инструментов в CI/CD.

Внедрение ИИ в DevOps перестаёт быть экспериментом и становится конкурентным преимуществом. Курс даёт системный подход к использованию LLM, агентов и автоматизаций, позволяя сократить рутину, ускорить релизы и повысить надёжность процессов. Вы получите не просто набор инструментов, а готовые сценарии, которые можно сразу применить в своей команде. После обучения вы сможете собрать собственного DevOps-агента, который возьмёт на себя рутинные задачи и поможет быстрее реагировать на инциденты.