Ollama, LangChain, LangGraph 및 RAG를 사용한 AI 기반 DevOps 인시던트 어시스턴트 — 멀티 에이전트 워크플로우로 Kubernetes, Docker 및 CI/CD 로그를 로컬에서 분석합니다.
이 스킬은 Ollama를 로컬 LLM 백엔드로 사용하고 LangChain, LangGraph, RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 결합하여 완전한 프라이빗 AI 기반 DevOps 인시던트 어시스턴트를 구축합니다. 개발자와 SRE 엔지니어가 Kubernetes, Docker, CI/CD 파이프라인(예: Jenkins, GitLab CI)에서 생성된 방대한 양의 로그를 로컬 환경에서 안전하게 분석하고 문제를 진단할 수 있도록 지원합니다. 멀티 에이전트 워크플로우를 통해 각 에이전트가 특정 로그 유형이나 작업(예: 로그 수집, 컨텍스트 검색, 추론 요약)을 전담하여 처리하므로 복잡한 인시던트를 효율적으로 해결할 수 있습니다. 주요 사용 사례로는 장애 대응, 로그 기반 이상 징후 탐지, 포스트모템 분석 등이 있으며, 모든 데이터가 로컬에서 처리되므로 민감한 인프라 정보가 외부로 유출되지 않습니다.
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Ollama, LangChain, LangGraph 및 RAG를 사용한 AI 기반 DevOps 인시던트 어시스턴트 — 멀티 에이전트 워크플로우로 Kubernetes, Docker 및 CI/CD 로그를 로컬에서 분석합니다.
출처: https://github.com/PS-Yesha-Jagad/ai-devops-assistant
매일 awesomeskills.dev 에이전트 스킬 헌트 중 발견됨.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.