Nuphos

Hey Product Hunt 👋 我是 Yuanlin，Zeabur 的创始人，现在在打造 Nuphos。

Nuphos 的起点是我们从构建 Zeabur 中学到的一件事。

我们曾经把 Zeabur 的方向描述为“你的 AI DevOps 工程师”。

但最后我们意识到：

PaaS 是让你去适应它的规则，而 DevOps 工程师会适应你们团队的基础设施。

他们会学习你们已有的系统，在你们的权限范围内工作，并遵循你们团队的运作方式。

AI DevOps 工程师也应该如此。

Nuphos 是一个 AI 原生的 DevOps 工作空间，它把智能体带入你们团队已经在运行的基础设施中，同时你仍然保留控制权。

我们团队不到 10 个工程师，跨 8+ 个云环境、20+ 个 Kubernetes 集群和 10,000+ 台主机运作。我们早就在生产环境里使用编码智能体和终端智能体，它们的能力出乎意料地强。

难的不是让智能体去跑 kubectl 或查看日志，而是围绕操作本身的一切：它用的是谁的权限？它能改什么？谁批准的？到底改了什么？Nuphos 就是围绕这些构建的。

有了 Nuphos，你可以连接现有的 AWS、GCP、Kubernetes 和可观测性技术栈，智能体默认只读，写操作需要审批，并且上下文和审计记录会与团队共享。

你可以用你自己的基础设施来试，或者直接用我们首页上的在线演示，不用注册。

🎁 使用优惠码 PH100OFF，首月免费使用 Nuphos。

👉 有问题或者想关注我们在做什么？加入我们的 Discord：https://nuphos.ai/dc

另外，我很想听听正在跑生产环境的朋友们的想法：

什么样的体验才会让 AI 感觉像是你们团队里真正的 DevOps 工程师，而不仅仅是另一个 AI 智能体？

运行 kubectl 或者查看日志并不是难点，这个观点真的让我印象深刻。我们早就知道智能体能执行命令。真正的挑战是团队能否在生产环境中信任它们。权限、审批，以及清晰的变更记录，才是把一个有能力的智能体变成工程团队真正能一起协作的对象的关键。恭喜发布！

很有意思的思路。Nuphos 如何随着时间学习团队基础设施的上下文？比如，它能学会内部的 runbook、历史故障和团队特有的运维惯例吗？

能理解你的基础设施并排查生产问题的智能体是一个很有潜力的方向。共享工作空间这个角度让它显得特别实用。恭喜发布！

问题：这里的理想客户是谁？你们是为谁解决这个问题的？最适合哪种客户？

智能体 DevOps 才是正道！！！我讨厌读原始事件。