Защитный слой для командной строки, который перехватывает опасные команды от пользователей и AI-агентов и запрашивает подтверждение перед выполнением.
VersusControl/devops-ai-guidelines
Бесплатная коллекция учебных маршрутов, руководств и командных рекомендаций по применению AI в DevOps — от первых инструментов до проектирования AI-инфраструктуры, распространяемая по лицензии MIT.
- Звёзды
- 1,553
- Форки
- 394
- Открытые issues
- 1
- Последний коммит
- 28 дней назад
Что это?
В этом репозитории собраны учебные материалы для DevOps-инженеров, которые хотят использовать AI в работе. Здесь представлен план обучения на 18 месяцев — от DevOps-инженера до архитектора AI-инфраструктуры. Он разделён на три этапа и содержит ссылки на отдельные руководства: например, по созданию MCP-серверов на Go с Kubernetes, AI-агентов на Go и LangChain, агента мониторинга SRE, который учится распознавать нормальное поведение системы, и управлению проектами с помощью AI и OpenClaw.
Помимо учебного маршрута, здесь есть материалы для команд и отдельных специалистов: план безопасного внедрения AI в организации, набор готовых промптов для повседневных задач DevOps, руководство по подготовке к собеседованиям с вопросами о DevOps и AI, а также советы, как ускорить подготовку к сертификации AWS с помощью AI-инструментов. В нескольких примерах показано, как AI-ассистенты создают инфраструктуру AWS по запросам на естественном языке.
Материалы написаны на английском языке. Проект спонсируется Versus Incident — проектом для управления инцидентами от тех же мейнтейнеров.
Ключевые возможности
- 01Поэтапный план обучения на 18 месяцев: от DevOps-инженера до архитектора AI-инфраструктуры
- 02Руководства по созданию MCP-серверов на Go и Kubernetes
- 03Учебные материалы по созданию AI-агентов на Go и LangChain
- 04Агент мониторинга SRE, который сообщает о неожиданных проблемах
- 05План безопасного внедрения AI в команде и набор промптов для повседневных задач DevOps
Сценарии использования
- DevOps-инженеру, которому нужен структурированный путь к использованию AI в операционной работе
- Тимлиду, который разрабатывает рекомендации по безопасному использованию AI в инженерной команде
- Инженеру, готовящемуся к сертификации AWS или собеседованию по DevOps и AI
- Тому, кто создаёт AI-агента для мониторинга или реагирования на инциденты
Быстрый старт
- 1
Прочитайте руководство «10 AI-промптов для DevOps», чтобы сразу повысить продуктивность
- 2
Используйте руководство по сертификации AWS, чтобы ускорить изучение AWS с помощью ИИ
- 3
Подготовьтесь к собеседованиям по DevOps, связанным с ИИ, с помощью руководства по собеседованиям в сфере ИИ
Темы
Частые вопросы
- Что такое devops-ai-guidelines?
- Бесплатная коллекция учебных маршрутов, руководств и командных рекомендаций по применению AI в DevOps — от первых инструментов до проектирования AI-инфраструктуры, распространяемая по лицензии MIT. В этом репозитории собраны учебные материалы для DevOps-инженеров, которые хотят использовать AI в работе. Здесь представлен план обучения на 18 месяцев — от DevOps-инженера до архитектора AI-инфраструктуры. Он разделён на три этапа и содержит ссылки на отдельные руководства: например, по созданию MCP-серверов на Go с Kubernetes, AI-агентов на Go и LangChain, агента мониторинга SRE, который учится распознавать нормальное поведение системы, и управлению проектами с помощью AI и OpenClaw.
- devops-ai-guidelines можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- devops-ai-guidelines распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- devops-ai-guidelines всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в devops-ai-guidelines — 24 сент. 2026 г..
- Для чего можно использовать devops-ai-guidelines?
- DevOps-инженеру, которому нужен структурированный путь к использованию AI в операционной работе Тимлиду, который разрабатывает рекомендации по безопасному использованию AI в инженерной команде Инженеру, готовящемуся к сертификации AWS или собеседованию по DevOps и AI Тому, кто создаёт AI-агента для мониторинга или реагирования на инциденты
- Как установить devops-ai-guidelines?
- Прочитайте руководство «10 AI-промптов для DevOps», чтобы сразу повысить продуктивность Используйте руководство по сертификации AWS, чтобы ускорить изучение AWS с помощью ИИ Подготовьтесь к собеседованиям по DevOps, связанным с ИИ, с помощью руководства по собеседованиям в сфере ИИ
- Где скачать devops-ai-guidelines?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/VersusControl/devops-ai-guidelines
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Самостоятельно размещаемый AI-агент на Go, который круглосуточно работает на вашем компьютере, автоматически создаёт недостающие инструменты и предоставляет их Claude Code и другим агентам через MCP.
Коллекция из более чем 80 готовых к запуску примеров AI-агентов на Python с использованием uAgents от Fetch.ai: LLM, MCP, A2A, платежи и мультиагентные сценарии.
Поддерживаемый сообществом набор готовых инструментов для AI-агентов Strands: работа с файлами и shell, веб-поиск, память, AWS и многое другое.
Фреймворк на Python для создания, масштабирования и развёртывания AI- и ML-процессов — от прототипов в ноутбуках до production-оркестраторов.
Open-source облачная платформа, объединяющая локальные KVM- и bare-metal-серверы, vSphere и множество публичных облаков через единый набор API.