Як керувати інфраструктурою за допомогою LLM: підхід TDD
Скільки часу ви витрачаєте на написання Terraform під жорсткі вимоги після реверс-інжинірингу інфраструктури? Досить робити це вручну.
Запрошуємо на вебінар, де ми покажемо, як перекласти цю рутину на штучний інтелект. Завдяки підходу TDD та одному зручному Claude Skill ШІ сам писатиме, валідуватиме та виправлятиме код Terraform, поки він не стане ідеальним.
У програмі:
- Теорія: проєктування ШІ-архітектури на базі TDD. Чому дати LLM «простір» для помилок і самовиправлення набагато ефективніше, ніж намагатися отримати ідеальний код з першого промпту.
- Практика (демо): спостерігаємо наживо, як Claude Skill проходить повний цикл TDD: від читання написаних людиною тестів і генерації HCL до аналізу помилок та ітеративного самовиправлення, доки пайплайн не стане «зеленим».
- Q&A: відкрита дискусія та відповіді на ваші запитання.
Приєднуйтеся!
Спікер
ПАВЛО ФАБУЛЯК
Senior Systems Engineer
Павло є DevOps-інженером і ментором. Понад 5 років будує інфраструктуру під мікросервіси в будь-яких клаудах — насамперед AWS, використовуючи Terraform, Kubernetes і GitOps. Має відповідні сертифікації (CKA, Terraform Associate, CGOA) і любить, коли інфраструктура описана кодом, протестована і повністю контрольована.
Останнім часом його головний фокус змістився в бік AI Platform Engineering та MLOps. Він займається тим, що об'єднує класичні DevOps-практики зі світом ШІ: розгортає та оптимізує інференс для LLM (від SageMaker до self-hosted рішень на vLLM з витисканням максимуму з GPU), будує пайплайни для тестування AI-агентів та проєктує власні автономні інженерні AI-системи.