OpenKlo
Начать
AI-помощник Docker/SSH: автоматизация развёртывания и конфигурации

Развёртывание: AI пулит код, собирает Docker image, деплоит на серверы

Агент автоматизирует deploy workflow: слушает git push, собирает Docker image (или использует pre-built), тестирует локально в контейнере, деплоит на production SSH, запускает миграции, проверяет health. Интегрируется с GitHub Actions, Kubernetes, SSH серверами. От 1 490 ₽/мес.

Запустить AI-помощник Docker/SSH: автоматизация развёртывания и конфигурации
366k+⭐ OpenClaw на GitHub
<5минут до запуска

Звучит знакомо?

Что съедает ваше время

Deploy медленный и ручной: нужно ssh на сервер, pull код, docker build, docker run, проверить что работает, слишком много шагов

Нет automation: каждый раз someone вручную делает одно и то же, risk человеческих ошибок (забыл миграцию, неправильный порт)

Откаты сложные: если deploy сломал — как откатиться? Нет быстрого способа

Staging отличается от prod: test в staging прошли, но в prod сломалось, нет пре-deploy проверок

Возможности

Что умеет ваш AI-агент

Сборка Docker image и registry push

Когда git push на main → агент: clone repo, docker build (используя Dockerfile), собирает image, тегирует (с версией/commit hash), push на Docker Hub/GHCR. Automated CI/CD.

Локальное тестирование в контейнере

Перед деплоем на prod агент запускает image локально: docker run -it, проверяет что приложение стартует, endpoints respond, health checks pass. Все ок → можно продолжать.

SSH deploy и запуск миграций

Агент SSH на prod сервер, pull image, docker stop старый контейнер, docker run новый, запускает db migrations (если нужны), обновляет configuration (env vars, configs). Sequential steps, с rolling restart.

Health check и fallback

После deploy агент проверяет: приложение live? Метрики нормальны? Если что-то не так → может автоматически откатиться на старый image. Если ок → считает успешным.

Логирование и след deploy'а

Агент сохраняет: какой image был деплоен, когда, по какому коммиту, результат (успех/fallback). История всех deployment'ов для audit и быстрого анализа что сломалось.

Работает с вашими инструментами

GitHub
GitHub Actions
Docker Hub
SSH/Linux servers
Kubernetes
Slack
Как это работает

Запустите за несколько шагов

1

Git push и trigger

Developer push'ит изменения на main (или any watched branch). Вебхук от GitHub → агент видит сразу, начинает workflow.

2

Сборка Docker image

Агент: clone repo, docker build (используя Dockerfile в repo), собирает image, тегирует с commit hash (e.g. app:abc123def45), push'ит на registry (Docker Hub или GHCR).

3

Локальное тестирование

Агент запускает image локально: docker run -d --name test-app -p 3000:3000 app:abc123def45, проверяет: HTTP 200 на /health, логи без errors, контейнер не crashed. Если ok → continue.

4

Deploy на production

Агент SSH на prod сервер, pull новый image, запускает: docker pull app:abc123def45, docker stop app-old, docker run -d --name app (новый контейнер), запускает миграции (db migration script если нужна).

5

Health check и notification

Агент мониторит новый контейнер 60 секунд: HTTP 200, метрики, логи. Если ok → отправляет в Slack 'Deploy успешен (abc123, v1.2.3)'. Если ошибка → автоматический rollback на старый image + alert.

FAQ

Часто задаваемые вопросы

Да. Вместо SSH + docker run можно kubectl apply -f deployment.yaml (с новым image тегом). Агент может автоматически обновить manifest и apply. Если Helm используется → можно helm upgrade.

Связанные страницы

devops-engineerbackend-engineerAI-помощник при инцидентах: быстрая диагностика и план действийAI-помощник GitHub: автоматизация PR, CI/CD, issues и releases

Хотите OpenClaw — но без DevOps?

OpenKlo — managed-хостинг оригинального OpenClaw. Тот же агент, но в браузере за 3 минуты.

Создать AI-агента за 3 минуты

Оплата в рублях · Все топовые модели включены · Меняйте тариф в любой момент