TKE with AI Copilot¶

本模块介绍如何利用 AI 能力增强 TKE 的使用体验，让 AI 成为你的 K8s 全栈运维助手。

核心理念¶

AI Coding 不应该只是"写代码"，而是从编码到部署到运维的全链路能力增强。

• AI on TKE = 在 TKE 上运行 AI 工作负载（AI 是工作负载）
• TKE with AI Copilot = 用 AI 管理 TKE（AI 是运维助手）

学习目标¶

• 了解 AI Agent 如何与 TKE 集成
• 使用自然语言查询和管理 K8s 集群
• 一句话部署应用到 TKE（静态页面、复杂应用）
• 借助 AI 进行智能运维和排障（日志查看、问题诊断）
• 使用 RBAC 多租户管理为团队分配权限

章节列表¶

TKE Skill v2.0 能力概览¶

TKE Skill 通过两个 CLI 工具提供完整的云原生运维能力：

• tke_cli.py — 腾讯云 API 操作（集群管理、TCR 镜像仓库）
• k8s_cli.py — Kubernetes 集群内操作（资源管理、Pod 操作、Helm 部署、RBAC 租户管理）

📋 TKE 集群管理¶

帮我查一下广州地域的 TKE 集群
获取集群 cls-xxx 的 kubeconfig

☸️ K8s 资源操作¶

帮我查看 default 命名空间的 Pod 状态
查看 my-app Pod 的日志
执行进入 my-app Pod 的 shell

🚀 一句话部署应用¶

帮我部署一个"你好，猴哥"静态页面到 TKE 集群
帮我把本地项目打包成镜像并部署到 TKE

AI 将自动完成： - 编写 Deployment、Service、ConfigMap 等 YAML - 执行 kubectl apply 部署资源 - 设计架构方案（如 Nginx + Sidecar 模式解决 ARM/x86 兼容问题）

🔧 智能运维排障¶

帮我检查 my-app 为什么部署失败
分析 Pod 状态、查看日志、排查问题原因

AI 将自动完成： - 分析 Pod 状态和事件 - 查看容器日志 - 诊断问题根因并给出修复建议

⛵ Helm 包管理¶

帮我用 Helm 安装 nginx，3 副本，开启等待
帮我列出所有已安装的 Helm Release

🐳 TCR 镜像仓库¶

帮我查看广州地域的 TCR 实例
创建一个镜像仓库 my-app

🔐 多租户 RBAC 管理¶

一句话为团队成员创建权限：

帮我创建一个账号 team-frontend，权限级别 developer，可以访问 frontend 命名空间
帮我生成 team-frontend 的安装 Prompt

AI 将自动创建： - ServiceAccount - Role（基于预定义模板：readonly/developer/admin） - RoleBinding

并可生成一键安装 Prompt，发给租户直接使用。

开始学习¶

TKE Skill 详细介绍

使用场景指南