4个案例让我喜欢上 AI 直接运维

这篇笔记总结了近两个月使用 Claude Code CLI 处理日常运维工作的 4 个案例。
我选择了个人感觉能突出 AI 知识广度、效率、准确性且不涉及业务数据安全的几个例子分享。
内容总览
- SSH 登录操作服务器
- 根据文档执行 Linux 系统初始化、内核优化、服务安装，最后生成 Skill。
- 英伟达 GPU 显卡驱动安装
- 通过二进制日志恢复 MySQl 删除的数据
让 AI 自己做决策部署服务，比如中间件、数据库对 AI 来说是很简单的事情，唯一需要考虑的就是规范性。例如部署方式、数据持久化、密码安全要求、是否做性能优化、后期可维护性等等。
AI 直接运维核心是人类提出一个目标后：AI 自行操作 ---> AI 获取执行结果 ---> AI 根据结果判断下一步操作 ---> 如此往复循环 ---> 直至达到人类提出的目标结束

环境说明

我使用的是 Claude Code ，还有其他的辅助编程智能体，比如 Codex ，使用方式都相同。

个人笔记本：MacbookAir M1（需要能连接世界互联网）
Claude Code CLI 工具
Claude Code 账号
服务器系统 Ubuntu 22.04

例1 SSH 免密登录

AI 智能体无法执行交互操作，如果要让 AI 去登录服务器操作，就需要配置笔记本到服务器的免密登录（在 AI 之前这也是推荐安全的登录方式）。

3761791-20260407132122118-52957073

配置免密登录

命令行配置免密登录

ssh-copy-id user@host

也可以使用脚本，工具等批量配置免密登录，这个相对灵活。

Skill编写

Skill 使用可以看 Claude Code CLI 使用技巧（干货总结）：https://www.cnblogs.com/keepriding/p/19839809

因为我平时使用笔记本自带的终端工具登录服务器，所以把服务器的用户名和 IP 都写在了子文件中，放在了不同目录，以此来进行分类。如果只免密登录，Skill --- 下面的说明内容只保留最后一条并稍作修改，即 使用方法: ssh user@host command 即可免密执行服务器命令

编辑 SKILL.md
shn@shndeMacBook-Air skills % cat ~/.claude/skills/ssh/SKILL.md

name: ssh 免密码登录服务器
description: 这是免密登录各类服务器的方法
---
- 在 ~/.ssh/config.d 配置了可以免密登录服务器的信息,以不同的目录划分服务器,保持了一种树状结构,可以使用 tree ~/.ssh/config.d 查看
- 子配置文件命名是描述性的，可以大概理解出这台服务器主要功能,并且包含了对应的 IP
- 子配置文件内容中的 Host 字段严格按照对应的服务器 IP 命名
- 使用方法: ssh `Host` command 即可免密执行服务器命令

实际效果

提示词：把 xxx.regkey 文件传到火山云测试环境的41服务器/data/nginx-download

微信图片_20260428142014_923_7-redacted_dot_app

可以看到，AI 加载了 ssh 这个 Skill，并且成功将文件传输到了指定服务器的指定目录。
因为我使用目录管理不同的服务器 ssh 登录信息的子配置文件，且目录、子配置文件命名都具有 IP+功能描述，所以我提示“火山云测试环境的 41 服务器”这类模糊性描述，AI 就能根据发现的 Skill 查到具体的IP地址。
直接把服务器具体 IP 给 AI 会更加准确。
后续再排查问题时，就可以将问题描述或者截图给 AI ，让其登录服务器排查或者查看日志。

AI 运维宪法

通过 CLAUDE.md 给 AI 约定一些必须遵守的事项，这样每次与其交流时，就不用再重复这些内容
CLAUDE.md 使用可以看 Claude Code CLI 使用技巧（干货总结）：https://www.cnblogs.com/keepriding/p/19839809

编写 CLAUDE.md
shn@shndeMacBook-Air ~ % cat ~/.claude/CLAUDE.md

## 语言
使用简体中文

## 运维习惯
### 部署与问题排查
- 拿到一个新环境部署项目时，先查看磁盘挂载情况。如果有独立的数据盘，就把服务部署到独立的数据盘。如果没有，再部署到 / 系统下。
- 没有给出明确的环境信息的时候，排查问题或者部署的时候，先查看是否安装了 Docker 或者 Kubernetes。
- 如果使用 Docker 部署服务，要使用 Docker Compose。如果只是测试，用完就删除，可以使用 docker 命令行。
- 查找到服务后，启停时，优先查看是否有 YAML 文件或者脚本，验证脚本或 YAML 文件和正在运行的程序是否对应，如果没有再通过其他方式启停。
- 修改重要的配置文件前进行备份，备份的文件有时间戳，例如: /etc/fstab-2025-08-08
- 目录、文件命名尽量见名知意。减少无法理解的缩写命名，除非单词非常长。

例2 AI 执行部署文档

在人工运维中，积累很多的笔记文档，通用性比较强的，可以把文档给到 AI ，让其登录服务器执行，并且最后根据实际执行结果写成 Skill ，方便以后调用。

系统初始化

个人文档示例

这是以前根据个人习惯总结的 Ubuntu 系统初始化步骤
基础配置

配置时间同步

*/5 * * * * /usr/sbin/ntpdate time2.aliyun.com &>/dev/null

设置时区

timedatectl set-timezone Asia/Shanghai

关闭防火墙

ufw status
systemctl stop ufw
systemctl disable ufw

安装docker

首先，更新软件包索引，并且安装必要的依赖软件，来添加一个新的 HTTPS 软件源：

sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common

将清华 Docker 版本库的 GPG 密钥添加到系统中

curl -fsSL https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

添加国内 Docker 镜像源 这条命令会自动检测你的系统版本（$(lsb_release -cs)），避免版本不匹配的问题

echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

```
sudo apt update
```
查看可以安装的docker
```
 apt-cache madison docker-ce
```

安装指定版本docker

#apt -y install docker-ce=5:27.5.1-1~ubuntu.20.04~focal
apt -y install docker-ce=5:28.5.2-1~ubuntu.22.04~jammy

docker version #查看版本

启动docker

systemctl start docker
systemctl enable docker

如果不想用 sudo 来执行 docker 命令,需要将该用户加入docker组中

然后退出重新登录及可使用docker
```
sudo usermod -aG docker ${USER}
```

优化docker日志配置

cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://huecker.io",
    "https://dockerhub.timeweb.cloud",
    "https://noohub.net"
  ],
  "live-restore": true,
  "default-ulimits": {
    "nofile": {
      "Name": "nofile",
      "Hard": 65536,
      "Soft": 65536
    }
  },
  "data-root": "/data/docker",
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {
    "max-size": "200m",
    "max-file": "3",
    "labels": "production_status",
    "env": "os,customer"
  }
}
EOF

重启：systemctl daemon-reload && systemctl restart docker

配置history

vim /etc/profile

# 内存中保留 10000 条
export HISTSIZE=10000
# 文件中永久保存 10000 条
export HISTFILESIZE=10000
# (可选) 增加时间戳格式（您之前配过的）
export HISTTIMEFORMAT="{\"TIME\":\"%F %T\",\"IP\":\"$(ip a | grep -E '192.168|172' | head -1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1)\",\"LI\":\"$(who -u am i 2>/dev/null| awk '{print $NF}'|sed -e 's/[()]//g')\",\"LU\":\"$(who am i|awk '{print $1}')\",\"NU\":\"${USER}\",\"CMD\":\""

生效：source /etc/profile

系统优化

内核参数调优 (Kernel / Sysctl)。针对高并发服务（Java 微服务、Nginx、Redis、AI 推理），Linux 默认参数往往太保守。

vim /etc/sysctl.conf

# 1. 扩大文件句柄上限 (解决 Too many open files)
# 注意：这是系统级硬上限，配合 docker ulimit 使用
fs.file-max = 2097152

# 2. 开启 TCP 连接复用 (解决大量 TIME_WAIT 问题)
# 适用于高并发 API 服务
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30

# 3. 调整 Swap 使用策略
# 生产环境尽量少用 swap，除非内存真的爆了 (默认是 60，建议改为 10 或 1)
# 对于 K8s/Java 应用，Swap 导致 GC 卡顿比 OOM 更难受
vm.swappiness = 10

# 4. 增加连接队列长度 (防止突发流量被拒绝)
net.core.somaxconn = 32768
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 16384

# 5. 内存映射区上限
vm.max_map_count = 2000000

sysctl -p 生效

系统资源限制 (Limits)

vim /etc/security/limits.conf

# 适用于所有普通用户
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
* soft nproc 65535
* hard nproc 65535

# 显式适用于 root 用户
root soft nofile 65535
root hard nofile 65535
root soft nproc 65535
root hard nproc 65535

验证：

# 查看软限制 (Soft Limit) - 也就是当前生效的值
ulimit -n

# 查看所有限制 (包括硬限制 Hard Limit)
ulimit -a

AI 执行文档

给 AI 提示词：在桌面有一个基础环境配置的 markdown 文档，你读一下，然后到服务器上去执行一下里面的步骤

截屏2026-05-13 13.37.31

此处省略中间 AI 执行过程......

最后执行完的输出信息：

截屏2026-05-13 13.40.01

执行的效果很好，接着给 AI 提示词：写成一个SKILL
截屏2026-05-13 13.42.26

截屏2026-05-13 13.43.35-redacted_dot_app

例3 英伟达驱动安装

要安装驱动的是一个安装了 RTX 4090（48GB）的工作站，安装了 Ubuntu 22.04 系统。
安装并非一路顺风，而是在安装过程中根据安装程序的报错提示设置环境，所以让 AI 自己安装，自己查看报错，根据报错自己修正配置是效率最高的。

安装过程

让 AI 把我电脑上的 NVIDIA-Linux-x86_64-580.126.09.run 驱动安装程序上传到服务器，然后执行安装脚本。执行过程中 AI 提示需要在微星主板 BIOS 中关掉 Secure Boot，这个它无法操作，所以让它复原环境，等我修改好 BIOS 后再重新执行安装程序。

截屏2026-05-13 14.59.25
执行过程省略......
截屏2026-05-13 15.03.11

接着，进入 BIOS 关闭 Secure Boot，启动工作站，让 AI 重新执行安装程序。
截屏2026-05-13 15.05.10
过程省略......

最后，让它生成部署文档
截屏2026-05-13 15.07.34

NVIDIA Container Toolkit

可以选择使用已有的文档让 AI 根据实际情况执行、修正并生成 Skill，也可以什么都不约束，直接让 AI 自行安装，最后生成部署文档。以此类推，其他服务也可以如此。

例4 MySQl 数据恢复

背景：开发过程中，删除了几十条 MySQL 表中的数据，想要把这几十条数据恢复回来。

解决方法：查找到最新的二进制文件，然后下载到本地电脑，将数据给 AI 。AI 自行下载 MySQL 官方的查看二进制文件的客户端工具，找到 DELETE 删除记录。把表结构提供给 AI ，AI 就可以反向生成 INSERT 语句

截屏2026-05-13 15.48.54

期间 AI 会进行交互操作，确认一些问题点（一直以来，这一点最让我佩服。人总有考虑不周全的情况，描述不清楚的地方，而优秀的 AI 智能体仿佛有生命一样，它会产生疑问并向你确认）

截屏2026-05-13 15.54.14-redacted_dot_app-redacted_dot_app

在我没有告知 AI 表名时，它依旧根据自己的分析，找到了目标表的名称。

接着进行了一些交互确认，并且提供了表结构给 AI

中间过程省略......

最后 AI 反向生成了 INSERT 语句到文件中。到数据库中执行即可。
截屏2026-05-13 16.05.11-redacted_dot_app

posted @ 2026-05-13 18:03 清葵雨露阅读(96) 评论(0) 收藏举报

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4个案例让我喜欢上 AI 直接运维

4个案例让我喜欢上 AI 直接运维

环境说明

例1 SSH 免密登录

配置免密登录

Skill编写

实际效果

AI 运维宪法

例2 AI 执行部署文档

系统初始化

个人文档示例

AI 执行文档

例3 英伟达驱动安装

安装过程

NVIDIA Container Toolkit

例4 MySQl 数据恢复

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