Курс «ИИ в работе DevOps-инженера» — практическое обучение для DevOps, SRE, тимлидов, разработчиков и QA, которые хотят использовать LLM, AI-агентов, RAG, MCP, n8n, Claude Code и OpenCode для автоматизации рутины, ускорения релизов, анализа инцидентов и улучшения CI/CD-процессов.
Что вы получите на курсе
- Ключевые AI-технологии для DevOps: LLM, RAG, MCP, Claude Code, OpenCode, облачные модели и AI-агенты на практических кейсах.
- Готовые рабочие сценарии: чат-бот, low-code автоматизация, анализ инцидентов, AI-воркфлоу для инженерных задач.
- Интеграция под DevOps-процессы: n8n, OpenRouter, Claude Code, OpenCode, мониторинги, алерты и внутренние базы знаний.
Чему вы научитесь
На курсе вы не просто разберёте теорию, а настроите ИИ-инструменты под реальные DevOps-задачи и собственный рабочий стек.
- Подключите LLM в облаке через OpenRouter.
- Внедрите автоматизации на n8n для повторяющихся инженерных процессов.
- Соберёте ИИ-чатбота с кастомным RAG для вашей документации и базы знаний.
- Настроите AI CLI для проектов и научитесь писать инструкции для агентов.
- Создадите
CLAUDE.md для своего проекта. - Разработаете скиллы и команды для автоматизации типовых DevOps-операций.
- Соберёте собственного DevOps-агента под задачи команды или продукта.
Кому подойдёт курс
DevOps и SRE-инженерам
Курс поможет автоматизировать рутину, стандартизировать работу с AI-инструментами и снизить нагрузку на дежурства, on-call и разбор инцидентов.
Авторам CI/CD-пайплайнов
Вы научитесь использовать ИИ для анализа, улучшения и сопровождения CI/CD, а также для ускорения работы с конфигурациями, ошибками и документацией.
Тимлидам и техлидам
Курс подойдёт тем, кто хочет внедрить AI в процессы команды: от автоматизации типовых задач до создания внутренних ассистентов и инженерных воркфлоу.
Разработчикам и QA-инженерам
Вы получите практические AI-инструменты для написания кода, тестирования, анализа ошибок, подготовки документации и работы с проектным контекстом.
Ваш результат за 8 недель
- Настроите AI-воркфлоу для обработки алертов и ведения документации.
- Научитесь подключать облачные модели и использовать их в DevOps-задачах.
- Соберёте ИИ-бота с кастомным RAG, который отвечает на вопросы по вашей базе знаний.
- Создадите эффективный
CLAUDE.md для своего проекта. - Напишете скиллы и инструкции для повторяющихся инженерных сценариев.
- Соберёте собственного DevOps-агента под свой стек и рабочие процессы.
Программа курса
1. Основы работы LLM и промпт-инжиниринг
- Как работают LLM: токены, предсказание, контекстное окно.
- Базовые техники промпт-инжиниринга для инженерных задач.
- Подключение внешних AI-провайдеров.
- Настройка AI CLI-инструментов.
- Демонстрации применения AI в DevOps, SRE и CI/CD.
2. LLM и безопасность
- Почему LLM могут быть уязвимы в инженерных системах.
- Типовые угрозы: prompt injection, избыточное доверие к модели, незащищённый промпт.
- OWASP Top 10 for LLM Applications.
- Защитные меры при внедрении AI в DevOps-процессы.
3. Low-Code Automation на n8n
- Архитектура n8n и ключевые компоненты.
- Создание AI-расширенных workflow.
- Интеграция AI-моделей в автоматизации.
- Подключение Telegram-бота как DevOps-интерфейса.
- Автоматизация сбора логов и анализа ошибок.
4. Claude Code и OpenCode: старт
- Настройка Claude Code для рабочих проектов.
- Архитектура инструментов и доступные возможности.
- Создание
CLAUDE.md для собственного проекта. - Работа с проектным контекстом и инженерными задачами.
5. MCP в действии
- Принципы работы MCP.
- Готовые MCP-серверы для интеграций.
- Конфигурация серверов для разных окружений.
- Создание собственного MCP-сервера на TypeScript или Python.
6. RAG: базовые принципы сборки
- Архитектура RAG и основные компоненты.
- Кейсы применения RAG в DevOps и SRE.
- Построение RAG-пайплайна на n8n.
- Работа с внутренними данными, документацией и базами знаний.
7. Агенты и скиллы
- Task tool для делегирования задач субагентам.
- Создание кастомных агентов для специфических DevOps-задач.
- Skills и slash commands для повторяющихся workflows.
- Настройка hooks для автоматизации рутины.
8. Demo Day: AI DevOps Pipeline
Финальный практический блок, где вы собираете собственный AI DevOps Pipeline и демонстрируете рабочий сценарий для своего стека.
- Агент с интеграциями под ваши задачи.
- Claude Code или OpenCode с настроенным контекстом.
- MCP-серверы для подключений и автоматизации.
- Кастомный агент для вашего DevOps-стека.
- Skill для автоматизации повторяющейся рутины.
- n8n workflow или RAG-бот для работы с внутренними данными.
Практические проекты
Во время обучения вы соберёте несколько прикладных решений, которые можно адаптировать под реальные процессы команды.
- ИИ-чатбот с RAG для внутренней документации.
- Автоматизация DevOps-задач на n8n.
- AI-воркфлоу для анализа инцидентов и алертов.
- DevOps-агент для работы с вашим стеком, репозиториями и инженерным контекстом.
Тариф «Запись потока»
- Доступ к записям синхронных встреч потока от 20.04.2026.
- Каждая видеозапись длится примерно 1,5 часа.
- Доступ к дополнительным материалам курса.
- Практические задания для самостоятельной отработки навыков.
Почему этот курс полезен DevOps-инженеру
ИИ уже помогает инженерам быстрее разбирать инциденты, анализировать логи, документировать изменения, улучшать CI/CD и снижать объём ручной работы. На этом курсе вы научитесь внедрять AI не абстрактно, а в конкретные процессы: алерты, пайплайны, базы знаний, внутренние инструменты и ежедневные задачи команды.
Частые вопросы
Нужно ли уметь программировать?
Базовые инженерные навыки будут полезны. В программе есть работа с TypeScript или Python для создания MCP-сервера, но основной фокус сделан на практическое применение AI в DevOps-процессах.
Подойдёт ли курс, если я уже использую ChatGPT или Claude?
Да. Курс поможет перейти от разовых запросов к системному использованию LLM, RAG, AI-агентов, n8n, Claude Code и OpenCode в рабочих процессах.
Можно ли применять материалы курса в своей команде?
Да. Практические задания и итоговые проекты рассчитаны на адаптацию под ваши пайплайны, документацию, мониторинги, алерты и внутренние DevOps-процессы.
