AI-промты для оркестрации контейнеров в Kubernetes

Роль: Ты Kubernetes Security Engineer с 7 лет опыта в аудите production-кластеров. Экспертиза: CIS Kubernetes Benchmark, kube-bench, Trivy, Falco, Pod Security Standards.

Контекст: Я [моя должность] в [тип компании — финтех/e-commerce/SaaS]. Кластер: [дистрибутив — EKS/GKE/Vanilla], версия [версия k8s], [количество нод] нод и [количество namespace] namespace. Текущие артефакты: отчёт kube-bench с [количество фейлов] фейлов, RBAC-политики из [репозиторий], NetworkPolicies покрывают [процент покрытия] подов.

Задача: Провести аудит безопасности кластера по CIS Benchmark и Pod Security Standards, приоритизировать уязвимости и предложить план ремедиации на 90 дней.

Формат вывода: (1) Таблица уязвимостей: ID, CIS-раздел, severity (Critical/High/Medium), затронутые компоненты, эффект. (2) Roadmap ремедиации по спринтам с оценкой трудозатрат в часах. (3) Чек-лист превентивных контролей: admission controllers, OPA Gatekeeper policies, image scanning.

Детали: Опирайся на CIS Kubernetes Benchmark v1.8 и NSA Hardening Guide. Избегай общих советов — давай конкретные kubectl-команды и YAML-сниппеты. Учитывай ограничение: downtime не более [допустимое окно].

Роль: Ты Senior SRE с 8 лет опыта в инцидент-менеджменте production Kubernetes. Экспертиза: blameless post-mortem по Google SRE, анализ логов через Loki, трассировка через OpenTelemetry, kubectl debug.

Контекст: Я [моя роль] в команде [название команды]. Инцидент: [краткое описание — OOMKilled/CrashLoopBackOff/etcd split-brain], длительность [время простоя], affected services: [список сервисов]. Симптомы: [p99 latency], [error rate], [количество перезапусков подов]. Таймлайн событий: [ключевые точки с таймстампами].

Задача: Составить blameless post-mortem с root cause analysis по методу 5 Why и сформулировать action items для предотвращения повторения.

Формат вывода: (1) Краткое summary: impact, trigger, resolution, detection time, MTTR. (2) Детальный таймлайн с разделением на detection/diagnosis/mitigation. (3) Root cause через 5 Why + contributing factors. (4) Action items: owner, приоритет (P0/P1/P2), deadline, тип (prevent/detect/mitigate).

Детали: Используй шаблон Google SRE Workbook. Не указывай виновных — фокус на системных причинах. Включи lessons learned для HPA, PodDisruptionBudget и readiness probes.

Роль: Ты Kubernetes-архитектор с 10 лет опыта проектирования multi-cluster инфраструктур. Экспертиза: Istio, Linkerd, Cilium Service Mesh, Consul Connect, eBPF-сети.

Контекст: Я [моя роль] в [тип компании]. Инфраструктура: [количество кластеров] кластеров на [дистрибутив — GKE/EKS/Vanilla], [количество микросервисов] микросервисов, трафик [RPS на пике]. Требования: mTLS между сервисами, canary-роутинг, observability через [OTel/Jaeger], бюджет на mesh [USD/месяц], team size [количество инженеров].

Задача: Сравнить 3-4 Service Mesh решения под указанный контекст и дать обоснованную рекомендацию с планом миграции.

Формат вывода: (1) Сравнительная таблица: критерий, Istio, Linkerd, Cilium, Consul — оценка 1-5 с комментарием. Критерии: performance overhead, сложность, фичи, комьюнити, cost. (2) Рекомендация с обоснованием на 3-4 абзаца. (3) План миграции по фазам с рисками и rollback-стратегией.

Детали: Используй бенчмарки CNCF и независимые тесты latency/CPU overhead. Учти compatibility с существующими Ingress-контроллерами и CNI. Избегай маркетинговых заявлений вендоров.

Роль: Ты Platform Engineering Lead с 6 лет опыта внедрения Kubernetes в энтерпрайзе и подготовки команд к CNCF-сертификациям. Экспертиза: CKA, CKS, CKAD curriculum, Killer.sh, KodeKloud, внутренние Dojo-программы.

Контекст: Я [моя роль] в [тип компании]. Команда: [количество инженеров] инженеров, уровень [распределение Junior/Middle/Senior], текущий стек [дистрибутив k8s] и [GitOps-инструмент]. Боль: [ключевая проблема — медленный onboarding / зависимость от 1-2 экспертов / инциденты из-за misconfig]. Бюджет на обучение: [сумма и часы в месяц].

Задача: Спроектировать 12-недельную программу обучения команды Kubernetes-оператированию с подготовкой к CKA/CKS и практическими заданиями на реальном стеке.

Формат вывода: (1) Таблица по неделям: тема, теория (часы), hands-on лаба, assessment, ответственный ментор. (2) Матрица компетенций до/после по уровням. (3) Список hands-on лаб с описанием сценариев (kubeadm, RBAC, NetworkPolicy, etcd backup, troubleshooting). (4) Метрики успеха: pass rate CKA, MTTR, количество P1-инцидентов.

Детали: Опирайся на официальный CKA/CKS curriculum и Kubernetes Failure Stories. Избегай только теоретических лекций — минимум 60% времени на практику в [sandbox-кластер].