CLI tool to generate terraform files from existing infrastructure (reverse Terraform). Infrastructure to Code

一套覆盖 Linux、Kubernetes、AWS、Terraform 等主题的 DevOps 练习题与面试题库，帮运维和 SRE 系统刷题、准备面试。

用 Python、Go、TypeScript 等常用编程语言编写基础设施即代码，统一管理 AWS、Azure、GCP 和 Kubernetes 资源，省去学习专用 DSL 的成本。

一个由 10 个微服务组成的云原生示例应用，演示如何在 Kubernetes 上用 Istio 和 gRPC 搭建、部署并观测完整的多服务系统。

1200 多个开箱即用的 Bash 脚本，覆盖 AWS、GCP、Kubernetes、Docker、CI/CD、数据库和代码检查等日常运维场景，省去重复造轮子。

用声明式配置在 AWS、GCP 等云上自动化创建、升级和管理生产级 Kubernetes 集群，省去手工搭建和运维的麻烦。

Ship AI Agents to Google Cloud in minutes, not months. Production-ready templates with built-in CI/CD, evaluation, and o…

静态扫描基础设施即代码、容器镜像和开源包，在构建阶段提前发现云配置错误与安全漏洞，避免上线后出问题。

一份覆盖 DevSecOps 全流程的资源大全，汇总云安全、CI/CD、容器与自动化等领域的工具、实践和参考资料，适合搭建安全开发流程时按图索骥。

在 Docker 里跑 Android 模拟器，支持 noVNC 网页操作、录屏和 MCP 服务，方便在 CI 或云端做自动化测试与 AI 代理控制。

面向 AI/ML 工作流的 Python 编排框架，用装饰器写 DAG，支持本地到 Kubernetes、多云部署，并带实验追踪和成本优化。

用聊天方式让 AI 直接绘制和编辑 draw.io 图表，提供网页版、桌面版和 MCP 服务器，可接入 Claude Code、Cursor 等编码工具。

把 Gemini 直接搬进终端的开源 AI 智能体，在命令行里就能对话、调用 MCP 服务并完成编码任务。

基于 Kubernetes 构建的云原生控制平面，用声明式 API 统一编排多云基础设施，把云资源当作 K8s 对象来管理。

把分散在多家云上的 GPU 资源统一调度成一台「AI 超算」，自动选最便宜的可用算力跑训练、微调和推理任务，省去手动比价与跨云管理。

用 Python 以代码优先的方式构建、评测和部署复杂 AI Agent 的开源工具包，让开发者对 Agent 行为有更强的灵活性和控制力。

基于 Kubernetes 的云原生机器学习平台，把训练、流水线编排、模型服务和 Notebook 开发统一到容器化集群里，解决 MLOps 各环节割裂、难以规模化调度的问题。