【赵渝强老师】AI for Docker & Kubernetes（K8s）

AI for Docker & K8s 课程简介

📖 课程概述

本课程为AI Agent + Docker & Kubernetes 容器云实战课程，主打大模型智能体Skill能力 + 容器技术实操，不只是单纯讲解Docker、K8s理论知识，而是教会学员如何利用AI大模型作为助手，编写Agent Skill技能，让AI辅助完成容器的日常运维、排错、配置编写、环境管理工作。

⚠️ 特别提示：本课程不会从零完整讲解Docker与K8s全套基础系统知识。如果学员对Docker、Kubernetes基础薄弱，建议先行学习赵渝强老师《Docker+Kubernetes容器实战派》打好基础，再来学习本套AI增强实战课程。

课程采用开源终端AI编程智能体 OpenCode，对接DeepSeek大模型，把AI Agent Skill作为核心工具；结合真实虚拟机实验环境，完整演示如何让大模型帮助我们完成Docker镜像/容器管理、网络与持久化配置、K8s Pod、控制器、Service、存储、安全、Helm应用管理等日常运维工作。

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🎯 适合学习人群

1. 已经有一定Docker、K8s容器基础，想要借助AI大模型提升容器运维效率的运维工程师、云原生开发人员；
2. 想要学习Agent Skill开发，掌握AI智能体工具封装方法的技术人员；
3. 云原生、容器方向从业者，希望把大模型融入日常运维工作流；
4. 后端开发、DevOps工程师，想要利用AI自动生成Dockerfile、K8s YAML配置文件，减少重复编码；
5. 对OpenCode、MCP协议、Agent工具调用感兴趣的技术爱好者。

✨ 课程核心亮点

1. AI Agent Skill实战：完整讲解Agent Skill原理、目录结构、SKILL.md规范，手把手编写可直接运行的容器运维技能包；
2. 真实可复现实验环境：提供Docker & K8s实验虚拟机，所有案例均可动手实操；
3. OpenCode+DeepSeek落地：完整演示OpenCode部署、API‑Key配置、模型接入全流程；
4. AI辅助容器全流程：由大模型完成查询容器信息、生成Dockerfile、生成K8s YAML、资源限制配置、网络排错、存储配置等真实工作场景；
5. 兼顾理论+Demo案例：既有原理讲解，又提供大量可复用Demo，包含Docker镜像容器、网络持久化、K8s Pod生命周期、控制器、Service、PV/PVC、安全、Helm；
6. 持续迭代更新：课程后续会持续迭代更新更多容器运维相关Agent Skill，拓展更多AI自动化场景。

🛠 软件实验环境说明

环境项	版本/说明
AI Agent工具	OpenCode（开源终端AI编程智能体）
大模型	DeepSeek V4 Pro
实验虚拟机	内置Docker、Kubernetes环境

OpenCode官方网站：https://opencode.ai/

讲师：赵渝强

20年以上IT行业从业经历，清华大学计算机软件工程专业毕业。曾任京东大学大数据学院院长，Oracle中国有限公司高级技术顾问；阿里云官方认证讲师；华为官方认证讲师。

曾任职BEA、甲骨文、摩托罗拉等世界500强企业，担任高级软件架构师、咨询顾问。精通大数据、各类数据库、容器云技术、中间件、Java开发技术，著有《Kafka进阶》《Docker+Kubernetes容器实战派》《MySQL数据库进阶实战》《PostgreSQL数据库实战派》等多本技术书籍。

📚 课程完整大纲

第01章 AI Agent Skill快速入门

• 大模型Agent Skill基础
  • 什么是Agent Skill
  • Skill核心特点与优势
  • Skill典型目录结构、SKILL.md核心文件规范
  • Skill使用完整示例：Agent思考规划 → 调用Skill执行任务 → 返回结果
• 编写和使用Agent Skill
  • 实战Demo1：编写获取员工信息Skill
  • 实战Demo2：Java代码审查Skill完整演示

第02章 准备实验环境

• 导入Docker&K8s实验虚拟机，验证环境可用性
• OpenCode安装与基础使用
• DeepSeek大模型平台账号、API Key申请配置
• 开发第一个容器相关Skill：获取Docker服务状态
• 使用课程配套Docker & K8s Skill技能包

第03章 Docker基础入门

• Docker简介与四大核心组件（客户端、守护进程、镜像、容器）
• Docker体系架构原理
• 实战：调用大模型Agent Skill，一键验证本机Docker运行环境信息

第04章 Docker的镜像和容器

• Docker镜像原理：分层文件系统
• Dockerfile完整语法结构（基础镜像、维护信息、镜像操作指令、启动指令）
• 实战：AI生成完整Dockerfile案例（CentOS7+JDK8+Tomcat8部署Web应用）
• Docker容器基础概念、容器生命周期操作
• Linux CGroup原理，容器CPU、内存资源限制
• 实战：大模型输出容器资源限制创建命令

第05章 Docker的网络和数据持久化

• Docker网络原理、bridge/host/none三种原生网络
• 实战：Agent Skill获取本机Docker网络信息
• 容器数据持久化方案：Data Volumes数据卷、Data Volume Containers数据卷容器
• 实战：AI生成容器挂载宿主机目录实现持久化命令

第06章 Kubernetes基础

• Kubernetes(K8s)发展背景、核心能力
• K8s完整体系架构：Master节点组件、Node节点组件、ETCD数据库
• 实战：使用Agent获取K8s集群组件状态、集群资源对象统计信息

第07章 Kubernetes的Pod

• Pod核心概念，Pod内业务容器、pause基础容器、init初始化容器
• Pod完整生命周期（Pending → Running → Succeeded/Failed）
• Pod重启策略、三类健康检查探针：livenessProbe存活探针、readinessProbe就绪探针、startupProbe启动探针
• Pod调度策略 nodeName / nodeSelector
• Pod资源requests请求与limits限制
• Pod镜像拉取策略（Always / IfNotPresent / Never）与镜像拉取故障排查
• K8s配置管理：ConfigMap明文配置、Secret敏感配置（stringData与data区别）
• 实战：AI生成各类Pod YAML配置文件

第08章 Kubernetes的Controller控制器

• 控制器解决的业务场景：业务扩缩容、节点故障自动重建Pod
• 主流控制器详解：Deployment、DaemonSet、Job、CronJob、StatefulSet
• 应用发布策略：滚动部署、蓝绿部署、金丝雀（灰度）部署
• 实战：大模型辅助实现金丝雀升级方案

第09章 Kubernetes的服务Service

• Service核心作用：固定访问入口、负载均衡、服务发现，Service与Pod标签选择器原理
• Service四种类型：ClusterIP、NodePort、LoadBalancer、ExternalName
• 实战：AI生成NodePort类型Nginx服务完整YAML

第10章 Kubernetes的持久化存储

• 容器无状态带来的数据丢失问题，K8s数据卷生命周期
• 存储卷分类：节点存储、网络存储、临时存储，HostPath实战
• 持久卷PV(PersistentVolume)：集群存储资源，管理员侧
• 持久卷声明PVC(PersistentVolumeClaim)：用户存储资源申请
• PV与PVC的关系、回收策略、访问模式

第11章 Kubernetes的安全认证

课程后续更新内容

第12章 使用Helm管理Kubernetes

课程后续更新内容

注：课程会持续更新，不断扩充更多AI Agent Skill实战案例。PPT课件附件请使用WPS打开。

🎓 你能学到什么

完成本课程学习之后，你将具备以下能力：

1. 理解AI Agent与Skill的工作原理，读懂并编写标准SKILL.md技能文件；
2. 掌握OpenCode工具的完整使用，能够对接DeepSeek等主流大模型；
3. 能够设计、开发面向Docker & K8s运维场景的自定义Agent Skill；
4. 借助AI大模型自动生成Dockerfile、容器操作命令、Kubernetes各类YAML配置；
5. 学会利用AI辅助完成容器环境信息采集、故障排查、配置校验；
6. 理解云原生运维结合大模型的工作流，将AI能力融入DevOps日常工作。