Конференция для инженеров и всех, кто должен понимать инженеров

ChatGPT: декларативная автоматизация

Применение ИИ в Devops

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Как генерировать не пару кусочков Terraform из ChatGPT и потом переписывать половину предложенного чатом, а сгенерировать всю инфраструктуру проекта. Про переменные и ресурсы при генерации, а также что еще нужно будет поменять в своем мышлении и подходах. Плюс best practices.

Целевая аудитория

DevOps-инженеры.

Тезисы

1) Критерии автоматизируемой архитектуры в проектах:
* Как можно определить, что в проекте присутствует архитектура, почему это важно для автоматизации и сколько архитектур нужно проекту?
* Почему необходимо устранить всякую неопределенность в архитектуре перед началом написания/генерации кода ее автоматизации?
* Что такое изолированные модули в автоматизации, зачем это нужно и как влияет на работу с ChatGPT?
2) Требования к коду для оптимальной работы с ChatGPT:
* Какие атрибуты качества кода автоматизации необходимо учитывать и можно ли сгенерировать с помощью ChatGPT хороший код?
3) Эффективная постановка задачи для ChatGPT:
* Какие ключевые атрибуты ресурсов необходимы для их развертывания, являются они константами или переменными?
* Какие стратегии следует применять в ситуациях, когда кажется необходимым использовать переменные?
* Какие ключевые элементы следует учитывать при формулировке запросов к ChatGPT для получения эффективного и точного кода?
4) Бест практис в постановке задач для ChatGPT и не только.

Варвара Подольская

Независимый эксперт

Работает в IТ более десяти лет — с тех пор, как ей было 16, в основном с удаленными командами. За это время успела побыть и системным администратором, и системным инженером, и девопсом, и даже проектным менеджером.

Независимый эксперт

.

Видео