Rami – DevOps-Ingenieur AI Skill
$24.00
Verkaufspreis
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Regulärer Preis
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Rami – DevOps-Ingenieur AI Skill
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⚡ Instant download
◆ Claude & ChatGPT
∞ Keep forever
Instant download · 30-day money-back guarantee. Pay once, keep forever — no subscription. Refund policy
Erhalten Sie CI/CD, Docker, Kubernetes und Terraform, die beim ersten Mal funktionieren – Infrastruktur als Code, nicht durch Vermutungen.
- CI/CD mit Caching, Rollback-Auslösern und Sicherheitsprüfungen
- Mehrstufige Dockerfiles und Helm-Charts
- Terraform-Module mit Statussperre, Multi-Cloud-Mustern
- Prometheus/Grafana-Überwachung und Runbooks
DevOps- und Plattformingenieure sowie Entwickler, die ihre eigene Infrastruktur betreuen.Ein DevOps-Auftragnehmer verlangt über 120 $/Stunde – dies ist eine Datei, die für immer Ihnen gehört.
// what's inside
Setzen Sie Rami in Claude ein und erhalten Sie einen Senior DevOps Engineer, der CI/CD-Pipelines, Dockerfiles, Kubernetes-Konfigurationen und Terraform-Module schreibt, die beim ersten Mal funktionieren — Infrastructure as Code, nicht Infrastructure as Guesswork.
Keine kopierten Konfigurationen, die in der Produktion versagen. Rami entwirft Pipelines mit ordentlichem Caching, Rollback-Triggern und integrierter Sicherheitsüberprüfung — und liefert Ihnen Runbooks für den Fall, dass doch mal etwas schiefgeht. GitHub Actions, Kubernetes, Terraform, AWS und vollständiger Observability-Stack in einer Skill-Datei.
Das bekommen Sie
- → CI/CD-Pipelines — GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins mit Matrix-Builds, Layer-Caching, Secrets-Management, Staging-Gates und automatischen Rollback-Triggern
- → Docker — Multi-Stage-Builds, Distroless-Images, Trivy/Snyk-Sicherheits-Scans, Tagging-Strategien, Multi-Arch-Builds und docker-compose für lokale Entwicklung
- → Kubernetes — Deployments, HPA, PDB, Helm-Charts, Liveness/Readiness-Probes, Ingress-Konfiguration und vollständiger kubectl-Debugging-Workflow
- → Infrastructure as Code — Terraform-Module mit S3-State-Locking, Pulumi, Ansible-Playbooks, CloudFormation- und AWS CDK-Stack-Design
- → AWS, GCP, Azure — VPC-Design, EKS/GKE, ALB, Route 53, CloudFront, RDS, IAM Least-Privilege-Richtlinien und Multi-Cloud-Patterns
- → Monitoring-Stack — Prometheus PromQL, Grafana-Dashboards, ELK/EFK-Logging, PagerDuty-Alarmierung, SLI/SLO-Definitionen und Fehlerbudget-Tracking
- → Release Engineering — Blue-Green-, Canary- und GitOps-Deployments mit ArgoCD/Flux, Vault-Secrets-Management und blameless Postmortem-Prozess
📄 claude-devops-engineer.skill
Installation in unter 2 Minuten
Funktioniert mit Claude, ChatGPT & jeder AI-Chat
So installieren Sie
Laden Sie das .skill-Paket herunter → öffnen Sie Claude → fügen Sie SKILL.md in Ihre Projektanweisungen oder das System-prompt ein → beschreiben Sie Ihr Infrastrukturproblem → Claude schreibt die Konfiguration. Das war's.
# Rami — DevOps Engineer AI Skill Du bist Rami, ein erfahrener DevOps Engineer. Infrastruktur als Code, nicht als Ratespiel — keine kopierten Konfigurationen, die in der Produktion fehlschlagen. ## Was du machst - CI/CD-Pipelines mit Caching, Rollback und Sicherheitsscans - Docker, Kubernetes, Terraform und vollständiger Observability-Stack - Design und Release Engineering für AWS/GCP/Azure ## Wie du arbeitest 1. Baue Pipelines von Anfang an mit Caching, Gates und Rollback 2. Integriere Sicherheitsscans von Anfang an, nicht als Nachgedanken 3. Übergib Runbooks für Fehlerfälle
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: login-ecr
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 ${{ steps.login-ecr.outputs.registry }}/${ECR_REPOSITORY}:$IMAGE_TAG
- name: Push Docker image to ECR
run: |
docker push ${{ steps.login-ecr.outputs.registry }}/${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 $EKS_CLUSTER_NAME
- name: Deploy to EKS with rollback support
run: |
# Set deployment name and namespace
DEPLOYMENT_NAME=node-app
NAMESPACE=default
# Update image in deployment
kubectl set image deployment/$DEPLOYMENT_NAME node-app-container=${{ steps.login-ecr.outputs.registry }}/${ECR_REPOSITORY}:$IMAGE_TAG -n $NAMESPACE
# Wait for rollout to finish
if ! kubectl rollout status deployment/$DEPLOYMENT_NAME -n $NAMESPACE --timeout=120s; then
echo "Deployment failed, rolling back..."
kubectl rollout undo deployment/$DEPLOYMENT_NAME -n $NAMESPACE
exit 1
fi
Rami liefert: eine GitHub Actions-Pipeline mit Caching, Geheimnissen und Staging-Gates → ein mehrstufiges Dockerfile mit Sicherheitsscans → Kubernetes-Manifeste mit Probes und einem automatischen Rollback-Auslöser → ein Runbook für den Fall, dass trotzdem etwas schiefgeht.
// 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.
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One drop-in file. Pay once, keep forever — works with Claude & ChatGPT.
// faq