AI DevOps：使用 Terraform 和 Claude 代码实现 AWS 自动化

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：所有级别 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |持续时间：36 场讲座 ( 3h 47m )

你将学到什么

• 在 AI 协助下使用 Terraform 构建 AWS 基础设施（Claude Code）
• 使用 AI 工作流程生成、审查和改进 Terraform 代码
• 设置并使用 MCP 实现 Terraform + AWS 自动化
• 设计带有护栏和验证的安全 AI 部署管道
• 使用 AI 挂钩、技能和子代理实现基础架构工作流程自动化
• 将 AI 支持的评论和自动化集成到 GitHub Actions 中
• 使用 AI 工具分析基础设施的安全性、成本和最佳实践

本课程专为希望使用 Terraform、AWS、GitHub 和 Claude Code 构建现代 AI 驱动的基础设施工作流程的 DevOps 工程师、云工程师和架构师而设计。

如今，基础设施不再只是手动编写。该行业正在转向人工智能辅助开发，工程师使用智能工具生成、审查和管理基础设施，同时仍然保持完全控制和安全。

在本课程中，您将学习如何结合Terraform、AWS 和 AI（Claude Code）来构建更快、更安全且更具可扩展性的真实 DevOps 工作流程。

本课程遵循实用的分步方法，从环境设置到高级自动化模式。每个概念都是亲自实践的，而不仅仅是解释。

您将在本课程中学到什么

• 如何使用AI（Claude Code）生成和改进Terraform代码
• 如何使用配置文件构建和控制 AI 输出
• Terraform 基础知识和现实世界的基础设施模式
• AWS 基础知识：IAM、S3、EC2、网络和安全组
• 设置 Terraform 远程状态和安全部署工作流程
• MCP（模型上下文协议），用于将 AI 与 Terraform 和 AWS 集成
• 使用挂钩和技能构建可重用的人工智能工作流程
• 设计用于 Terraform 实施和审查的子代理
• 应用护栏来防止不安全的基础设施变更
• 自动化基础设施检查（安全性、成本、最佳实践）
• 将 AI 集成到 GitHub Actions 中以实现自动化 PR 审核和部署

是什么让这门课程与众不同

本课程重点介绍人工智能如何在真实的 DevOps 工作流程中实际使用，而不仅仅是演示或简单的提示示例。

您将构建一个完整的人工智能辅助基础设施管道，包括：

• 代码生成
• 验证和审查
• 安全部署
• 使用 GitHub 实现自动化

最后，您将拥有一个可以在实际项目或公司环境中重复使用的工作设置。

主要功能

• 分步实践实施
• 真实的 DevOps 工作流程，而不是简化的演示
• 清晰且结构化的解释
• 以生产为导向的方法
• 关注安全性、自动化和可扩展性

要求

• 对 IT 或云概念的基本了解
• 无需具备 AWS、Terraform 或 AI 经验

为什么参加这门课程

通过学习本课程，您将学习如何利用 AI 更快地工作，同时保持对基础架构的完全控制。

人工智能不会取代您的技能，而是将成为您的助手 – 帮助您编写 Terraform、审查更改和自动化工作流程。

您将能够设计人工智能驱动的 DevOps 管道，以反映现代工程团队当今的发展方式。

对于想要保持行业领先地位、减少重复性工作并使用最新工具构建生产就绪基础设施的工程师来说，本课程是理想的选择。