Infrastruktura pod kontrolą.
Wiedza, wysyłana.
Dziennik zmiany branży na tech, teraz w stronę DevOps i platform engineeringu — Azure, automatyzacja i narzędzia AI, których używam po drodze — pisany tak, jak naprawdę pracuję: w commitach, PR-ach i statusach.
o mnie
Michał Zawadzki
Career-changed into tech, two years into a System Engineer role on Azure — now leaning into DevOps, automation, and applied AI. Still figuring a lot of it out, and this is where I write it down as I go.
Kafelki monitoringu
3/3 w trakcieDevOps
operationalCI/CD, GitHub Actions, infrastructure-as-code — staram się, żeby wdrażanie było mniej stresujące, pipeline po pipeline.
uczę się w praktyceAzure
operationalTo, czego faktycznie dotykam na co dzień: whitelisting IP, projektowanie sieci, Terraform, ćwiczenia disaster recovery — wciąż uczę się niuansów tego wszystkiego.
2 lata doświadczeniaAI
operationalEksperymentuję z Claude i narzędziami LLM do automatyzacji, skryptów i małych wewnętrznych narzędzi.
modele: claudeWybrane projekty
zobacz wszystkie →LifeOS — samodzielnie hostowany asystent AI
Osobisty asystent AI, który buduję dla siebie: backend w FastAPI za botem na Telegramie i małą aplikacją webową w React, przełączający się między lokalnym modelem Ollama a OpenRouter w zależności od zadania.
- ›Obsługuje cele, kalendarz i budżet przez rozmowę, z wejściem/wyjściem głosowym i integracją z Google Calendar.
- ›Samodzielnie hostowany na klastrze k3s w Oracle Cloud, przygotowanym w Terraformie, z CI/CD wdrażającym przy każdym pushu do main — zaczęło się jako skrzynka WSL2 w domu, teraz działa jako cold-standby na wypadek rollbacku, zamiast być wyłączona.
- ›Własna domena (lifeos.michalzawadzki.dev) oparta na rekordzie DNS w Cloudflare zarządzanym przez Terraform — zaimportowanym z ręcznie utworzonego wpisu do IaC zamiast zostawiać go nieudokumentowanym, DNS-only/bez proxy, żeby wyzwanie HTTP-01 cert-managera i streaming SSE/głosowy aplikacji nie przechodziły przez dodatkową warstwę proxy.
Własny pipeline publikacji tej strony
Merge posta w Markdown do main uruchamia deploy, a strona sama publikuje się na LinkedIn z linkiem zwrotnym — bez ręcznego kopiowania i wklejania.
- ›GitHub Actions ogarnia cały flow: build, deploy, czekanie na żywy URL, a potem publikację na LinkedIn przez oficjalne REST API.
- ›Sprawdzanie deployu wcześniej tylko odpytywało o status 200 — co przechodziłoby nawet dla nieodświeżonego cache'a. Teraz dodatkowo potwierdza, że tytuł posta faktycznie pojawia się w treści odpowiedzi, zanim publikacja ruszy dalej, z testami jednostkowymi pilnującymi tej logiki.
- ›Wszystko jest wersjonowane i przechodzi normalny pull request, tak jak każda inna zmiana na tej stronie — CI odpala typecheck, pełny zestaw testów jednostkowych i produkcyjny build przy każdym pushu.