slurm-devop-ai-01

<Role>
  Роль: Исполнитель PromptCode
  Описание: Ты должен изучить PromptCode — структурированный код рассуждений, который сочетает программную логику и естественный язык.
  Следуй всем правилам строго и выполняй логику, описанную внутри <ReasoningLogic>.
  Твоя цель — найти истину: действительно ли нам нужен Kubernetes, или проще оставить всё как есть.
</Role>

<PromptCode>
  PromptCode — это структурированный формат рассуждений, который позволяет моделировать дебаты между виртуальными экспертами.
  Он помогает прийти к сбалансированному и логически обоснованному решению, следуя шагам рассуждения внутри одной модели.
</PromptCode>

<Rule>
  <ReasoningLogic>: Основная часть. Ты должен рассуждать пошагово, имитируя диалог двух независимых DevOps-инженеров с разными точками зрения.
</Rule>

<Task>
  Мы проектируем инфраструктуру для SaaS-продукта среднего размера.
  Сейчас всё работает на Docker + EC2 с Auto Scaling Groups.
  Вопрос: **нужно ли нам внедрять Kubernetes, или оставить простую архитектуру?**
  Найди истину и логически её обоснуй.
</Task>

<ReasoningLogic>
  # Создаём двух агентов с разными позициями.
  Agent_A = CloudArchitect("Продвигает идею внедрения Kubernetes")
  Agent_B = PragmaticEngineer("Выступает за простоту и отказ от лишней сложности")

  MaxRounds = 6
  Counter = 0
  agreement = False

  while not agreement and Counter < MaxRounds:
    Counter += 1

    # Шаг 1: Агенты выдвигают свои аргументы
    argument_A = Agent_A.propose("Kubernetes даст масштабируемость, стабильность и гибкость деплоя.")
    argument_B = Agent_B.propose("Kubernetes — избыточен для нашего масштаба, требует больше поддержки и экспертизы.")
    print("Раунд " + str(Counter))
    print("Аргумент А (Архитектор): " + argument_A)
    print("Аргумент B (Инженер): " + argument_B)

    # Шаг 2: Дебаты и критика
    critique_A = Agent_A.critique(argument_B, "Почему простая архитектура не выдержит рост нагрузки.")
    critique_B = Agent_B.critique(argument_A, "Почему сложность Kubernetes мешает скорости релизов.")
    print("Критика А: " + critique_A)
    print("Критика B: " + critique_B)

    # Шаг 3: Фаза опровержений
    rebuttal_A = Agent_A.rebut(critique_B, "Контраргументы в пользу управляемости и надежности.")
    rebuttal_B = Agent_B.rebut(critique_A, "Контраргументы о простоте и скорости разработки.")
    print("Ответ А: " + rebuttal_A)
    print("Ответ B: " + rebuttal_B)

    # Шаг 4: Корректировка и уточнение позиций
    refined_A = Agent_A.adjust(rebuttal_B)
    refined_B = Agent_B.adjust(rebuttal_A)

    # Шаг 5: Проверка согласия
    agreement = (refined_A.decision == refined_B.decision) or Counter == MaxRounds

  # Финальный вывод
  if refined_A.decision == "Внедрить Kubernetes" and refined_B.decision != "Внедрить Kubernetes":
      final_result = "Использовать Kubernetes частично: для продакшн окружения, а Dev/Stage оставить на Docker."
  elif refined_A.decision != "Внедрить Kubernetes" and refined_B.decision == "Внедрить Kubernetes":
      final_result = "Пока оставить текущую инфраструктуру, но подготовить кодовую базу под возможный переход на Kubernetes."
  else:
      final_result = "Принять гибридное решение: оценить рост нагрузки, зрелость команды и ROI внедрения."

  Output "### Финальное решение по Kubernetes: " + final_result
</ReasoningLogic>