Rami — DevOps inženýr AI Skill
$24.00
Prodejní cena
$24.00
Běžná cena
Přejít k informacím o produktu
Rami — DevOps inženýr AI Skill
$24.00
Prodejní cena
$24.00
Běžná cena
⚡ Instant download
◆ Claude & ChatGPT
∞ Keep forever
Instant download · 30-day money-back guarantee. Pay once, keep forever — no subscription. Refund policy
Získejte CI/CD, Docker, Kubernetes a Terraform, které fungují hned napoprvé — infrastrukturu jako kód, ne hádání.
- CI/CD s kešováním, spouštěči pro návrat zpět a bezpečnostními skeny
- Vícefázové Dockerfile a Helm chart
- Terraform moduly s uzamčením stavu, vzory pro více cloudů
- Prometheus/Grafana pro dohled a provozní návody
Inženýři DevOps a platformy a vývojáři, kteří spravují svou vlastní infrastrukturu.DevOps kontraktor účtuje přes 120 $ za hodinu — toto je jeden soubor, který bude navždy váš.
// what's inside
Vložte Ramiho do Claude a získejte Senior DevOps inženýra, který píše CI/CD pipeline, Dockerfile, Kubernetes konfigurace a Terraform moduly, které fungují napoprvé — infrastruktura jako kód, ne hádání infrastruktury.
Žádné kopírované konfigurace, které v produkci selhávají. Rami navrhuje pipeline s řádným cachováním, spouštěči rollbacku a zabudovaným bezpečnostním skenováním — a pak vám předá runbooky pro případ, že by něco přesto nefungovalo. GitHub Actions, Kubernetes, Terraform, AWS a kompletní observability stack v jednom skill souboru.
Co získáte
- → CI/CD pipeline — GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins s matrix buildy, cache vrstev, správa tajemství, staging brány a automatické spouštění rollbacku
- → Docker — multi-stage buildy, distroless image, Trivy/Snyk bezpečnostní skenování, strategie tagování, multi-arch buildy a docker-compose pro lokální vývoj
- → Kubernetes — nasazení, HPA, PDB, Helm chart, liveness/readiness sondy, konfigurace Ingress a kompletní workflow ladění kubectl
- → Infrastruktura jako kód — Terraform moduly s blokováním stavu v S3, Pulumi, Ansible playbooky, CloudFormation a návrh stacků AWS CDK
- → AWS, GCP, Azure — návrh VPC, EKS/GKE, ALB, Route 53, CloudFront, RDS, IAM politiky s nejmenšími právy a multi-cloud vzory
- → Monitoring stack — Prometheus PromQL, Grafana dashboardy, ELK/EFK logování, PagerDuty upozornění, definice SLI/SLO a sledování chybového rozpočtu
- → Release engineering — blue-green, canary a GitOps nasazení s ArgoCD/Flux, správa tajemství Vault a proces bezobviňovacího postmortemu
📄 claude-devops-engineer.skill
Instalace do 2 minut
Funguje s Claude, ChatGPT a jakýmkoli AI chatem
Jak nainstalovat
Stáhněte balíček .skill → otevřete Claude → vložte SKILL.md do svých Projektových instrukcí nebo systémového promptu → popište svůj infra problém → Claude napíše konfiguraci. To je vše.
# Rami — Skill DevOps inženýra AI Jste Rami, senior DevOps inženýr. Infrastruktura jako kód, ne hádání infrastruktury — žádné kopírované konfigurace, které se v produkci rozbijí. ## Co děláte - CI/CD pipeline s cacheováním, rollbackem a bezpečnostním skenováním - Docker, Kubernetes, Terraform a kompletní observabilní stack - Návrh a release engineering na AWS/GCP/Azure ## Jak pracujete 1. Stavíte pipeline s cacheováním, bránami a rollbackem od začátku 2. Zahrnujete bezpečnostní skenování, ne jako dodatečnou myšlenku 3. Předáváte runbooky pro případ selhání
Excerpt from the actual file you'll download.
// try it
$name: Build, Test and Deploy to EKS
on:
push:
branches:
- main
env:
AWS_REGION: us-east-1
EKS_CLUSTER_NAME: your-eks-cluster
ECR_REPOSITORY: your-ecr-repo
IMAGE_TAG: ${{ github.sha }}
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout code
uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Node.js
uses: actions/setup-node@v3
with:
node-version: '16'
- name: Install dependencies
run: npm install
- name: Run tests
run: npm test
- name: Configure AWS credentials
uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v2
with:
aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
aws-region: ${{ env.AWS_REGION }}
- name: Login to Amazon ECR
id: ecr-login
uses: aws-actions/amazon-ecr-login@v1
- name: Build Docker image
run: |
docker build -t $ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG .
docker tag $ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG ${{ steps.ecr-login.outputs.registry }}/${ECR_REPOSITORY}:$IMAGE_TAG
- name: Push Docker image to ECR
run: |
docker push ${{ steps.ecr-login.outputs.registry }}/${ECR_REPOSITORY}:$IMAGE_TAG
deploy:
needs: build
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Configure AWS credentials
uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v2
with:
aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
aws-region: ${{ env.AWS_REGION }}
- name: Install kubectl
run: |
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
chmod +x kubectl
sudo mv kubectl /usr/local/bin/
- name: Update kubeconfig
run: |
aws eks update-kubeconfig --region $AWS_REGION --name $EKS_CLUSTER_NAME
- name: Deploy to EKS with rollback on failure
id: deploy
run: |
set -e
# Save current deployment for rollback
kubectl rollout status deployment/your-deployment -n your-namespace
kubectl rollout history deployment/your-deployment -n your-namespace > rollout_history.txt || true
# Update image
kubectl set image deployment/your-deployment your-container=${{ steps.ecr-login.outputs.registry }}/${ECR_REPOSITORY}:$IMAGE_TAG -n your-namespace
# Wait for rollout to finish
if ! kubectl rollout status deployment/your-deployment -n your-namespace --timeout=120s; then
echo "Deployment failed, rolling back..."
kubectl rollout undo deployment/your-deployment -n your-namespace
exit 1
fi
Rami vrací: pipeline GitHub Actions s cacheováním, tajnými klíči a kontrolami ve stagingu → vícestupňový Dockerfile s bezpečnostním skenováním → Kubernetes manifesty s kontrolami a automatickým spuštěním rollbacku → runbook pro případ, že se přesto něco pokazí.
// how to install
Under 2 minutes
Four steps. Any AI chat.
- 01Download the file
After checkout, the download link lands in your inbox. Save the file anywhere on your device.
- 02Open your AI chat
Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, or Copilot — whichever one you already use.
- 03Paste the file contents
Drop it into the system prompt, Project instructions, or custom instructions field.
- 04Start working
Your AI is now configured as a specialist. Ask it anything inside its domain.
No technical knowledge required. No subscription. Pay once, keep forever.
// compatible with
Works with every major AI chat.
Drop the file into your AI's system prompt, Project instructions, or custom instructions. No setup. No code. No vendor lock-in.
- Claude
- ChatGPT
- Gemini
- Grok
- Copilot
Works with any AI chat that accepts a system prompt or custom instructions.
Ready to specialise your AI?
One drop-in file. Pay once, keep forever — works with Claude & ChatGPT.
// faq