Ops
用了一个月,终于找到点写 AI Agent 的思路
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1. 不断尝试落地 AI 应用端 基于对运维的认知,我开发了一个开源的运维工具 https://github.com/shaowenchen/ops 。 Ops 工具将运维操作划分为脚本执行、文件分发两类,而运维对象主机和 Kubernetes 集群分别都实现了这两种运维操作。 Ops 对外提供的能力有,Ops Cli 命令行终端,Ops Server 服务端 API 接口,Ops Controller 集群

Ops 新增 Server 及 UI 服务
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1. 什么是 Ops 项目 我在之前的文章中介绍过一个常用的 Ops 工具。 Ops 的设计理念在于,运维工具的核心在于文本分发和脚本执行,实现了这两种能力就能够满足运维的功能诉求。 目前我主要的运维对象是 Host 主机、Kubernetes 集群,因此在 OpsObject 层实现了 Host 和 Cluster 对象,分别

我在给 Ops 工具写 Copilot
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1. 什么是 Ops 工具 https://www.chenshaowen.com/ops/ 是我日常运维最频繁使用的工具之一。 运维机器,我可以复用之前的脚本,批量进行操作。 运维集群,我可以复用之前的脚本,不用登录节点也可以操作机器。 如果遇到新的运维问题,我会马上编写 Task Yaml 对操作进行固化,方便下一次复用。 Ops 的核心操作是

文档工具化 - Ops 工具
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1. 什么是文档工具化 文档工具化,工具产品化,是我之前博文中反复提过的一个口号。 好的文档,不如好用的工具。一个脚本、一条命令,比阅读文档更加直接,更能快速解决问题。同时,有很多文档会让读者对知识产生眩晕,在急于解决问题的窗口期无法补全知识体系的