Мене постійно питають, якими AI-інструментами я користуюсь. Тож ось чесна відповідь — той самий AI-стек для DevOps-інженера, до якого я реально тягнуся щодня. Без спонсорів, без реклами. З чесними позначками: що працює, що переоцінене, а що я тихо перестав відкривати.

Я обслуговую інфраструктуру на 500+ VM і 62 Azure-підписках. AI для мене — це не демка на конференції, а те, що живе в терміналі, редакторі й у плануванні. Ось хто за що відповідає.

Cursor — робоча конячка

Бі́льшість дня — це Cursor. Terraform-модулі, Bicep, PowerShell. Пишу перших рядків двадцять, щоб задати напрямок, а далі він дописує сам. Я все одно ревʼю кожен рядок, але ревʼю — це інша втома, ніж писати з нуля. Швидше. І менше дурних одруківок.

Цифри реальні. Раніше Terraform-модуль — це 45 хвилин писанини. Зараз — 10 хвилин ревʼю. Це не маркетинг, це мій звичайний понеділок.

Claude — партнер у мисленні

Для серйозних речей — Claude. Спроєктувати шлях міграції. Зрозуміти, чому запит у моніторингу тихо втрачає дані. Прикинути, як розбити деплой по банківських change window. Я вивалюю йому весь контекст — обмеження, регуляторику, структуру команди, що ми вже пробували. І це як брейншторм із тим, хто не втомлюється й іноді ловить те, що я проґавив.

Минулого разу він підсвітив проблему з cardinality, через яку створилося б 500 000 унікальних time-series. У проді розгрібати це було б дорого й болісно. Упіймати таке до деплою — саме той важіль, який я й хочу від AI.

Дебаг теж змінився. Раніше зубодробильний баг у Kubernetes — це дві години гуглення. Тепер — 30 хвилин гіпотез під моїм керуванням. Рішення досі за мною, але я вже не сам на сам із рядком пошуку.

GitHub Copilot — рутина

Copilot — для нудного. Tab-tab-tab. Імена змінних. Патерни, які я писав сто разів. Нічого гламурного, та й не треба. Він просто прибирає тертя з тих шматків роботи, які ніколи й не були складними.

ChatGPT — для інфри вже ні

ChatGPT я перестав використовувати для інфраструктури. Занадто загальний. Видає щось на вигляд правильне, але він не знає ні твоїх naming conventions, ні compliance-правил. Якось я вбив пів дня на дебаг виводу, який був «формально вірним», але не потрапляв у наші патерни Terraform-модулів. Для текстів загалом — ок. Для інфри з реальними обмеженнями — він зʼїв більше часу, ніж заощадив.

Головний інсайт — AI замінює друк, а не мислення

Ось до чого я дійшов не одразу: AI замінює друк, а не мислення.

Документацію я раніше терпіти не міг. Тепер вона генериться з коду, а я правлю на ясність. Чудово. Але архітектура? Її досі проєктую я. Компроміси? Рішення досі за мною. Відповідальність, коли прод падає о другій ночі? Теж моя.

Жоден із цих інструментів не скаже мені, що ось ця конкретна команда нервує через деплої в понеділок. Жоден не вирішить, що деплой варто відкласти, бо change window надто вузьке. Жоден нічого не відчує, коли падає прод. Це судження лишається за мною.

Підступ, якого немає в демо

Заголовок «у 5 разів продуктивніше» — правда. Але з пасткою: AI пришвидшує тебе в усьому, зокрема й у помилках. Пʼятикратна швидкість без ревʼю — це пʼятикратна шкода. Інженер, який користується AI з головою, обходить і пуриста, який до нього не торкається, і сліпого адепта, який котить у прод усе, що йому видали.

Чесне «до і після» мого тижня:

  • Terraform-модуль: 45 хвилин писати → 10 хвилин ревʼю
  • Дебаг Kubernetes: 2 години гуглити → 30 хвилин гіпотез
  • Документація: ненависна рутина → генериться з коду, правлю на ясність

Коду я видаю більше й швидше. А рішення забирають рівно стільки ж, скільки й завжди. Виявилося, це два абсолютно різні навички — і другий досі і є робота.

То що реально ставити?

Якщо потрібна точка старту: Cursor — на щоденний IaC, Claude — на складні міркування й архітектуру, Copilot — на автодоповнення. Загальний чат-бот — повз усе, що стосується твоїх naming conventions і compliance. І тестуй кожен інструмент на своїх реальних пайплайнах, а не на іграшковому репозиторії. Єдиний вердикт, що має вагу, — від твоєї власної інфраструктури.

Починай сьогодні. Користуйся AI. Але мозок не вимикай.