AI в DevOps

Основы LLM и промпт-инжиниринг

Как работают LLM: токены, предсказание, контекстное окно. Базовые техники промпт-инжиниринга. Подключение внешних ИИ-провайдеров. Настройка ИИ-CLI инструментов. Демонстрации применения ИИ в DevOps-задачах.

Безопасность LLM

Причины уязвимости LLM в инженерных системах. Типовые угрозы: инъекции, overalliance, незащищенный промпт. OWASP Top-10 for LLM. Защитные меры.

Claude Code и MCP

Настройка Claude Code. Архитектура и доступные инструменты. Создание CLAUDE.md для своего проекта. Принципы работы MCP. Готовые MCP серверы. Конфигурация серверов для разных окружений. Создание своего MCP сервера на TypeScript или Python.

RAG и автоматизация

Архитектура RAG. Кейсы применения RAG в DevOps. Построение RAG-пайплайна на n8n на внутренних данных. Task tool для делегирования задач субагентам. Создание кастомных агентов для специфических задач. Skills (slash commands) для повторяющихся workflows. Настройка Hooks для автоматизации.

Онлайн (Live)

• Ведущий инженер компании-партнера Microsoft (5+ лет в бэкенд-разработке на Python и Node.js, опыт интеграций LLM)
• Эксперт с 10+ лет в DevOps и системной архитектуре (Kubernetes, GitOps, IaC, CI/CD, GenAI и MLOps)

• Подключение LLM в облаке через OpenRouter
• Создание ИИ-чатбота с кастомным RAG
• Настройка ИИ CLI для проектов
• Написание скиллов и инструкций для агентов
• Промпт-инжиниринг
• Обеспечение безопасности LLM (защита от инъекций, OWASP Top-10)
• Настройка и использование Claude Code
• Создание и конфигурация MCP-серверов (TypeScript/Python)
• Построение RAG-пайплайнов на n8n
• Создание кастомных ИИ-агентов и субагентов
• Автоматизация рутины с помощью Hooks и Skills

• DevOps-инженеры
• Системные архитекторы
• Бэкенд-разработчики (Python, Node.js)
• Специалисты, внедряющие GenAI и MLOps в компании

5+ лет в бэкенд-разработке на Python и Node.js (указано в описании спикера/контекста, но формальных требований к студенту в тексте нет, кроме понимания DevOps-процессов)