Как я сделал себе девопса из папки и текстового файла У меня десктоп на Ubuntu. Свежее ядро, видеокарта NVIDIA, Wayland — в общем, всё то, что периодически ломается. И я не девопс. Я аналитик, который хочет, чтобы система просто работала. Недавно у меня опять отвалилось переключение языка (а когда что-то ломается, я не терплю, а чиню). Раньше я бы два часа гуглил, копировал команды с StackOverflow, ломал что-нибудь ещё – и в итоге починил бы, но не понял как. А через месяц всё заново, потому что ничего не записал. В этот раз я сделал по-другому (после 10 раз общения с ИИ без контекста, конечно же). Что я сделал Создал папку devops/ и один файл — CLAUDE.md. Это инструкция для Claude Code (AI-агент, который работает в терминале). Вот суть: # Система - OS: Ubuntu 25.04, ядро 6.14 - GPU: RTX 5070 Ti, драйвер 570 - Сервисы: Docker, PostgreSQL, Nginx # Правила - Перед началом – прочитай логи из logs/ - Каждое действие логируй в logs/ - Не трогай конфиги без бэкапа - После фикса – проверь, что не сломал другое Всё. Это вся "архитектура". Как это работает Запускаю Claude Code в этой папке. Он читает CLAUDE.md – и узнает: какая система, что стоит, что чинили раньше. Далее сообщаю о проблеме: "раскладка крашит сессию, почини". Агент: 🔸 Читает логи – видит, что месяц назад уже была проблема с раскладкой 🔸 Диагностирует – выполняет команды, смотрит конфиги 🔸 Фиксит – перед опасными командами спрашивает подтверждение 🔸 Записывает всё в лог: # 2025-02-15: Переключение раскладки Проблема: после обновления GNOME 48 сессия падает Диагностика: input-sources пустой, ошибки extension Решение: пересоздал input-sources, отключил расширение Проверка: переключил 50 раз — не крашится В следующий раз агент не начинает с нуля. Читает историю, не тратит время на тупиковые решения. Знакомо? Если убрать слово "Linux" – это ровно то, чем мы занимаемся как аналитики: 🔸 CLAUDE.md – это AS-IS системы 🔸 Он же – ТЗ для исполнителя (агента) 🔸 logs/ – журнал решений, тот же changelog 🔸 Вся папка – инструкция для повторяемого процесса Обычно мы описываем чужие системы для чужих исполнителей. А тут – свою систему для своего агента. Что может пойти не так Агент выполняет команды с правами твоего пользователя. Если ты не понимаешь, что он делает – ты не делегируешь, а играешь в рулетку. Что я делаю: 🔸 Читаю команды перед подтверждением – rm -rf точно замечу 🔸 Храню папку в git: если наломает дров – откачусь 🔸 sudo-команды подтверждаю вручную – вижу, что агент хочет сделать с правами суперпользователя И побочный эффект, которого не ожидал: чем чаще читаешь, что делает агент – тем больше сам разбираешься. Я не учил systemd специально. Но после десятка сессий уже понимаю, что такое systemctl restart и зачем journalctl -xe. Делегирование не отупляет – оно учит, если не жмёшь "подтвердить" с закрытыми глазами. Выводы 🔸 Не обязательно быть экспертом – достаточно уметь описать контекст, поставить задачу и организовать процесс так, чтобы знания не терялись 🔸 Это тот же навык, который мы используем в аналитике – просто направленный на другую задачу 🔸 AI-агент без контекста – гугл с автодополнением. С контекстом и историей – младший коллега, который помнит прошлый спринт 🔸 Делегировать – значит описать, проконтролировать и залогировать Всего лишь папка, текстовый файл и привычка записывать. Это не рокет-сайенс. Но работает точно лучше, чем "загуглю и как-нибудь починю". А что вы делегируете AI-агентам кроме кода и текстов? Любопытно узнать самый неожиданный кейс) @analyst_exe