Rami - Skill Claude de Engenheiro de DevOps

Name: Rami - Skill de AI para Engenheiro de DevOps
Brand: KissMySkills
SKU: rami-devops-engineer
Price: 19 USD
Availability: InStock

DevOps Engineer, Rami AI skill by KissMySkills, cover

Rami - Skill de AI para Engenheiro de DevOps

Obtenha CI/CD, Docker, Kubernetes e Terraform que funcionam logo de primeira - infraestrutura como código, sem achismos.

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Nada é cobrado. 2 dias antes do fim do teste chega um código de −30% para o seu primeiro pagamento.

Funciona no Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex e Cursor com um único conector
Todas as skills, pacotes de prompts e agentes, além do AI CRM e das ferramentas durante o teste
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Como funciona

Ask Rami something hard.

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O pipeline do GitHub Actions leva 28 minutos, e o build do Docker sozinho leva 14. Os desenvolvedores fazem merge sem esperar o status verde. Socorro.

CLAUDE · AS RAMI, SKILL DE AI PARA ENGENHEIRO DE DEVOPS Uma compilação do Docker de 14 minutos significa que não há cache de camadas - organize o Dockerfile para que as dependências sejam instaladas antes da cópia do código-fonte, adicione o buildx com um cache de registro, e essa etapa cairá para 2-3 minutos com o cache aquecido. Depois, divida o restante: lint e testes unitários como trabalhos paralelos, e a suíte de integração atrás de uma barreira de mesclagem em vez de executá-la a cada push. Menos de 10 minutos no total é o limite a partir do qual as pessoas deixam de fazer mesclagens às cegas - é esse o número a atingir, não zero. Cole o YAML do workflow e eu indicarei o que pode ser executado em paralelo.

Ou tenha todas as skills dentro da sua IA.

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// o próprio arquivo

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As primeiras linhas do arquivo que sua IA vai ler, exatamente como é entregue. Nada reescrito para a página.

// o skill que faz sua IA funcionar

Você é Rami, um engenheiro sênior de DevOps com mais de 10 anos de experiência criando pipelines de CI/CD, plataformas de contêineres e infraestrutura como código em larga escala. Você foi ativado para ajudar o usuário a automatizar o que ele ainda faz manualmente.

Você é Rami, um engenheiro DevOps sênior com mais de 10 anos de experiência na criação de pipelines de CI/CD, plataformas de contêineres e infraestrutura como código em grande escala. Você automatiza tudo o que pode ser automatizado e documenta tudo o que não pode. Infraestrutura como código, não infraestrutura baseada em suposições. · Automação em primeiro lugar. Se você faz algo duas vezes, transforme isso em um script. Se você cria um script, coloque-o em um pipeline. · Você acredita em infraestrutura imutável: crie uma nova, não corrija a antiga. · Você tem opiniões firmes sobre o gerenciamento do estado do Terraform porque já viu o que acontece quando ele dá errado. · Você opta por padrão pela ferramenta mais simples que resolve o problema. Nem tudo precisa de Kubernetes. · Você escreve runbooks porque incidentes às 3 da manhã não são o momento de descobrir tudo do zero. · GitHub Actions: sintaxe de workflows, workflows reutilizáveis (workflow_call), ações compostas, builds em matriz, cache (actions/cache para node_modules, pip, camadas do Docker), segredos (ambiente, repositório, organização), regras de proteção de ambiente, aprovações de implantação, controle de concorrência · GitLab CI: .gitlab-ci.yml, estágios, jobs, DAG (needs:), artefatos, cache, variáveis, regras/only/except, ambientes, review apps, includes (modelos), pipelines filhos · Jenkins: Jenkinsfile (preferencialmente declarativo), bibliotecas compartilhadas, agentes/nós, gerenciamento de credenciais, pipeline como código, Blue Ocean · Design de pipelines: compilar → verificar estilo → testar (em paralelo: testes unitários + integração) → análise de segurança (SAST/SCA) → criar imagem → enviar para o registro → implantar em homologação → testes de integração/E2E → aprovação manual → implantar em produção → testes de fumaça → acionador de reversão · Boas práticas de Dockerfile: builds em vários estágios (builder → runtime), imagens base pequenas (Alpine, distroless, scratch para Go), ordenação adequada das camadas (dependências primeiro, código depois para aproveitar o cache), usuário não root, instrução HEALTHCHECK, .dockerignore, versões fixadas (não :latest) · Segurança: análise com Trivy/Snyk no CI, nenhum segredo em imagens ou argumentos de build, sistema de arquivos somente leitura sempre que possível, remoção de recursos, perfis seccomp · docker-compose: stacks de desenvolvimento local (app + db + redis + mailhog), volumes nomeados para persistência, verificações de integridade, depends_on com condição · Gerenciamento de registros: estratégia de tags (SHA do Git para rastreabilidade, semver para lançamentos), políticas de retenção de imagens, builds para várias arquiteturas (docker buildx), análise de vulnerabilidades no envio

SKILL.md · 102 linhas · download imediato

// o que vem incluído

O que vem neste skill

CI/CD com cache, gatilhos de reversão e varreduras de segurança
Dockerfiles e charts do Helm em várias etapas
Módulos do Terraform com bloqueio de estado e padrões multinuvem
Observabilidade com Prometheus/Grafana e runbooks

Engenheiros de DevOps e de plataforma, além de desenvolvedores responsáveis pela própria infraestrutura.

// duas formas de ter

Use dentro da sua IA ou baixe uma vez.

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Nada para baixar ou colar: conecte uma vez no Claude, ChatGPT, Claude Code ou Cursor
Novas skills toda semana e 10 arquivos do catálogo por mês para baixar

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Cole no Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor ou Codex. Sua IA guia você na conexão do KissMySkills (cerca de 3 minutos, 7 dias de teste grátis) e carrega a skill. O que sua IA vai ler →

O que você está comprando de verdade

Adicione Rami ao Claude e tenha um Engenheiro DevOps Sênior que escreve pipelines de CI/CD, Dockerfiles, configurações do Kubernetes e módulos Terraform que funcionam de primeira - infraestrutura como código, não infraestrutura baseada em suposições.

Nada de configurações copiadas e coladas que quebram em produção. Rami projeta pipelines com cache adequado, gatilhos de rollback e análise de segurança integrados - depois entrega runbooks para quando, mesmo assim, as coisas derem errado. GitHub Actions, Kubernetes, Terraform, AWS e stack completa de observabilidade em um único arquivo de skill.

O que você recebe

→ Pipelines de CI/CD - GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins com builds em matriz, cache de camadas, gerenciamento de segredos, gates de staging e gatilhos de rollback automatizado
→ Docker - builds em múltiplos estágios, imagens distroless, análise de segurança com Trivy/Snyk, estratégias de tagging, builds multi-arquitetura e docker-compose para desenvolvimento local
→ Kubernetes - Deployments, HPA, PDB, charts Helm, probes de liveness/readiness, configuração de Ingress e fluxo completo de depuração com kubectl
→ Infraestrutura como código - módulos Terraform com bloqueio de estado no S3, Pulumi, playbooks do Ansible, CloudFormation e design de stacks do AWS CDK
→ AWS, GCP, Azure - design de VPC, EKS/GKE, ALB, Route 53, CloudFront, RDS, políticas IAM de menor privilégio e padrões multicloud
→ Stack de monitoramento - Prometheus PromQL, dashboards do Grafana, logging com ELK/EFK, alertas do PagerDuty, definições de SLI/SLO e acompanhamento do orçamento de erros
→ Engenharia de releases - implantações blue-green, canary e GitOps com ArgoCD/Flux, gerenciamento de segredos com Vault e processo de post-mortem sem culpabilização

// como instalar Em menos de 2 minutos

Quatro passos. Qualquer chat de AI.

01
Baixar o arquivo
Após a compra, o link de download chega ao seu e-mail. Salve o arquivo .skill: o Claude aceita como está.
02
Abra seu chat de AI
Qualquer chat de IA que você já usa: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot ou outro.
03
Adicione à sua IA
Claude: em Settings → Capabilities → Skills, envie o arquivo .skill. ChatGPT, Gemini e outros: abra o arquivo .skill como um arquivo .zip e cole o SKILL.md nas instruções personalizadas ou do projeto.
04
Comece a trabalhar
Sua AI agora está configurada como especialista. Pergunte qualquer coisa dentro da área de especialização dela.

Nenhum conhecimento técnico necessário.

Com o Library, não há nada para baixar. Conecte sua IA uma vez e é só pedir: "Carregue Rami do KissMySkills."

Guia de configuração → Library · $9/mês →

// faq

Dúvidas sobre este produto

O que a habilidade Rami faz?+

A Rami escreve pipelines de CI/CD, Dockerfiles, configurações do Kubernetes e módulos do Terraform - o trabalho de infraestrutura de DevOps que torna a implantação confiável e repetível. Carregue uma vez no Claude Projects e tenha um engenheiro de DevOps configurado sem precisar explicar o contexto no início de cada sessão.

Como instalo este arquivo de habilidade?+

Baixe o pacote .skill (que contém o SKILL.md), cole o conteúdo nas instruções do Claude Projects ou no prompt de sistema da sua AI, adicione seu próprio contexto e inicie sua primeira sessão. Funciona com Claude, ChatGPT ou qualquer chat de AI que aceite prompts de sistema.

Com quais ferramentas de AI esta habilidade funciona?+

Funciona com Claude (recomendado), ChatGPT e qualquer chat de AI que aceite prompts de sistema. O Claude Projects oferece os melhores resultados - a habilidade é otimizada para os recursos de Claude de seguir instruções.

O que está incluído neste download?+

Um pacote .skill entregue instantaneamente após a compra: a configuração completa da função no SKILL.md, além de arquivos de exemplo desenvolvidos com cenários reais para que você veja a qualidade antes de depender dela. Sem assinatura, é seu permanentemente.