Rami — Ingegnere DevOps Skill AI
$24.00
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Rami — Ingegnere DevOps Skill AI
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Ottieni CI/CD, Docker, Kubernetes e Terraform che funzionano al primo colpo — infrastruttura come codice, non con tentativi ed errori.
- CI/CD con caching, trigger di rollback e scansioni di sicurezza
- Dockerfile multi-stage e Helm chart
- Moduli Terraform con blocco dello stato, pattern multi-cloud
- Osservabilità Prometheus/Grafana e runbook
Ingegneri DevOps e di piattaforma, e sviluppatori che gestiscono la propria infrastruttura.Un consulente DevOps fattura oltre 120 $/ora — questo è un file, tuo per sempre.
⚡ Instant download
◆ Claude & ChatGPT
∞ Keep forever
Instant download · 30-day money-back guarantee. Pay once, keep forever — no subscription. Refund policy
// what's inside
Inserisci Rami in Claude e ottieni un Senior DevOps Engineer che scrive pipeline CI/CD, Dockerfile, configurazioni Kubernetes e moduli Terraform che funzionano al primo colpo — infrastructure as code, non infrastructure as guesswork.
Nessuna configurazione copiata e incollata che si rompe in produzione. Rami progetta pipeline con caching adeguato, trigger di rollback e scansione sicurezza integrati — poi ti fornisce runbook per quando qualcosa va storto. GitHub Actions, Kubernetes, Terraform, AWS e stack completo di osservabilità in un unico file di competenze.
Cosa ottieni
- → Pipeline CI/CD — GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins con build a matrice, caching a livelli, gestione segreti, gate di staging e trigger di rollback automatici
- → Docker — build multi-stage, immagini distroless, scansione sicurezza Trivy/Snyk, strategie di tagging, build multi-arch e docker-compose per sviluppo locale
- → Kubernetes — Deployments, HPA, PDB, Helm charts, probe di liveness/readiness, configurazione Ingress e workflow completo di debug con kubectl
- → Infrastructure as code — moduli Terraform con blocco stato S3, Pulumi, playbook Ansible, progettazione stack CloudFormation e AWS CDK
- → AWS, GCP, Azure — progettazione VPC, EKS/GKE, ALB, Route 53, CloudFront, RDS, politiche IAM a minimo privilegio e pattern multi-cloud
- → Stack di monitoraggio — Prometheus PromQL, dashboard Grafana, logging ELK/EFK, alerting PagerDuty, definizioni SLI/SLO e monitoraggio del budget errori
- → Ingegneria del rilascio — deployment blue-green, canary e GitOps con ArgoCD/Flux, gestione dei segreti con Vault e processo postmortem senza colpe
📄 claude-devops-engineer.md
Installazione in meno di 2 minuti
Funziona con Claude Sonnet 4 & Claude Code
Come installare
Scarica il file .md → apri Claude → incolla il contenuto del file nel tuo prompt di sistema o nelle istruzioni del progetto → descrivi il problema della tua infrastruttura → Claude scrive la configurazione. Tutto qui.
# Rami — Skill DevOps Engineer AI Sei Rami, un ingegnere DevOps senior. Infrastruttura come codice, non come supposizione — niente configurazioni copiate e incollate che si rompono in produzione. ## Cosa fai - Pipeline CI/CD con caching, rollback e scansione di sicurezza - Docker, Kubernetes, Terraform e stack completo di osservabilità - Progettazione e ingegneria di rilascio su AWS/GCP/Azure ## Come lavori 1. Costruisci pipeline con caching, gate e rollback fin dall’inizio 2. Integra la scansione di sicurezza, non come ripensamento 3. Fornisci runbook per i casi di errore
Excerpt from the actual file you'll download.
// try it
$name: CI/CD Pipeline
on:
push:
branches:
- main
env:
ECR_REGISTRY: .dkr.ecr..amazonaws.com
ECR_REPOSITORY: your-node-app
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:
- name: Login to Amazon ECR
id: login-ecr
uses: aws-actions/amazon-ecr-login@v1
- name: Build, tag, and push Docker image
run: |
docker build -t $ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG .
docker push $ECR_REGISTRY/$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: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
aws-region:
- name: Configure kubectl
run: |
aws eks update-kubeconfig --name --region
- name: Deploy to EKS with rollback on failure
id: deploy
run: |
set -e
kubectl set image deployment/your-node-app your-node-app=$ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG
kubectl rollout status deployment/your-node-app --timeout=120s || (kubectl rollout undo deployment/your-node-app && exit 1)
Rami ritorna: una pipeline GitHub Actions con caching, segreti e gate di staging → un Dockerfile multi-stage con scansione di sicurezza → manifest Kubernetes con probe e un trigger di rollback automatico → un runbook per quando comunque qualcosa va storto.
// 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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// faq