Nutze Claude Code sicher und effizient für IaC, Kubernetes-Operations und automatisierte Workflows.
Platform Engineers bauen die Infrastruktur, auf der alles andere läuft – und KI verändert, wie diese Arbeit funktioniert. Terraform-Module schreiben, Kubernetes-Manifeste reviewen, CI/CD-Pipelines debuggen oder Runbooks automatisieren: Generative KI-Tools wie Claude Code, Github Copilot und OpenAI Codex können dabei echte Arbeit abnehmen. Nicht als blinder Autopilot – sondern als Werkzeug, das den Unterschied zwischen einem erfahrenen und einem unerfahrenen Operator sichtbar macht.
Teams, die Claude Code produktiv nutzen, berichten von konkreten Verschiebungen: Cluster-Troubleshooting, das früher 20 Minuten Terminal-Tab-Switching bedeutete, läuft in einem einzigen Gespräch. Runbooks entstehen automatisch aus Incident-Notizen. IaC-Reviews werden konsequenter, weil Claude Code immer dieselben Konventionen kennt – vorausgesetzt, man hat sie ihm beigebracht.
In diesem eintägigen Training lernen Platform Engineers, wie sie agentengestützte Tools (wie beispielsweise Claude Code, GitHub Copilot, OpenCode) sicher und produktiv in ihren Alltag integrieren: vom IaC-Workflow über Pipeline-Automatisierung bis zur Incident-Analyse. Genauso wichtig wie die Anwendungsfälle: das Verständnis der aktuellen Grenzen und der Leitplanken, die verhindern, dass ein KI-Agent im schlimmsten Fall terraform destroy auf der Produktion ausführt.
Dieses Training in zwei Ausprägungen und wird im Voraus konkret mit den Interessenten besprochen:
IaC FokusKubernetes Ökosystem- verstehen, wie agentengesteuerte Werkzeug funktionieren – und warum es ein anderes Paradigma ist als klassische KI-Assistenten.
- können aktuelle Technologien und Best Practices (wie AGENTS.md, Skills, MCP) als Team-Standard einrichten, damit KI-Unterstützung konsistent, sicher und nachvollziehbar bleibt.
- setzen agentic Tools gezielt für Platform Engineering ein: generieren, reviewen, refactoren – mit kritischer Qualitätsprüfung statt blindem Vertrauen.
- können CI/CD-Pipelines und Automatisierungs-Scripts mit KI-Unterstützung erstellen, debuggen und dokumentieren.
- kennen die konkreten Risiken und Leitplanken für den KI-Einsatz in Infrastruktur-Umgebungen.
- verlassen den Workshop mit einem einsatzbereiten Team-KI-Blueprint (AGENTS.md, Skills-Definition, Governance-Regeln) – direkt übertragbar auf ihre eigene Plattform, mit einem priorisierten Plan für die nächsten Schritte.
- Platform Engineers, DevOps Engineers, SREs und Cloud Engineers, die KI sicher und produktiv in ihre tägliche Infrastrukturarbeit integrieren möchten.
- Teams, die bereits mit Copilot oder ChatGPT experimentieren und nun strukturierte, sichere Nutzung im IaC- und Pipeline-Kontext etablieren wollen.
- Platform Engineers, DevOps Engineers, SREs und Cloud Engineers, die KI sicher und produktiv in ihre tägliche Infrastrukturarbeit integrieren möchten.
- Teams, die bereits mit Copilot oder ChatGPT experimentieren und nun strukturierte, sichere Nutzung im IaC- und Pipeline-Kontext etablieren wollen.
- CHF 1100 / Person für ein Tag
- Gruppen von 8-20 Personen
- Kann auch für GitHub Copilot und andere Tools customized werden
- Inklusive Unterlagen, vorbereiteter Lab-Umgebung mit Claude Code Setup und API-Key
- Vor dem Training: Fragebogen zur bestehenden Toolchain und zu spezifischen Use-Cases – damit Beispiele optimal auf euren Tech-Stack abgestimmt werden können
- Inhalte können auf plattformspezifische Toolchains angepasst werden (AWS, Azure, GCP, On-Premises)
- Rabatt ab 12 Personen
Trainingsinhalt
Unsere Trainings bestehen aus abwechslungsreichen Präsentationen und hands-on Labs, um deren Inhalt auf spannende Art und Weise zu übermitteln. Gerne nehmen wir in Absprache auch Bezug auf eure Infrastruktur und passen Beispiele an euren Tech-Stack an.
Das Training kombiniert kurze Impuls-Inputs mit praktischen Übungen anhand realer Infrastruktur-Szenarien. Ein dediziertes Sicherheitsmodul zeigt anhand eines dokumentierten Produktions-Incidents, welche Leitplanken beim KI-Einsatz in Infrastruktur-Umgebungen zwingend notwendig sind – und warum Auto-Approve auf destruktive Befehle kein theoretisches Risiko ist.
Vormittag – Einführung, CLAUDE.md & IaC mit KI
- Einordnung: Was Claude Code kann – und was (noch) nicht. Realistische Erwartungen statt Hype.
- Claude Code Setup & Grundlagen: CLI, Agentic Loop, CLAUDE.md als Team-Fundament.
- Ausprägung IaC: KI für Terraform/OpenTofu: Module generieren, reviewen, Drift analysieren – mit Terraform MCP Server für aktuelle Provider-Dokumentation.
- Ausprägung Kubernetes: KI für Kubernetes: YAML-Manifeste, Helm Charts, CrashLoopBackOff-Diagnose, OOM-Analyse.
Nachmittag – Pipelines, Sicherheit & Teamfahrplan
- KI für CI/CD: GitHub Actions / GitLab Pipelines und GitOps Setup (ArgoCD/Flux) mit KI erstellen und debuggen.
- Scripting & Runbooks: Automatisierung und Dokumentation mit KI-Unterstützung.
- Sicherheitsleitplanken: Read vs. Write, Blast Radius, warum Auto-Approve auf destruktive Befehle gefährlich ist – anhand eines realen Produktions-Incidents.
- MCP Server Ökosystem: Terraform MCP (HashiCorp), Kubernetes MCP, Argocd MCP, cloud-spezifische Erweiterungen.
- Teamfahrplan: Priorisierung, Governance, nächste Schritte.
In Kooperation mit incratec
Die incratec GmbH begleitet Unternehmen umfassend bei der KI-Nutzung: von der Strategie, über Beschaffung, Einführung und Entwicklung von KI-Lösungen bis zum Training.
incratec GmbH
