- Beobachtbarkeit für eine Person
- Community-Support
- Pipeline-/Funktionsprotokolle
- Funktionsaufruf-Spuren
- Pipeline-Cache-Sichtbarkeit
- Pre-Push-Sichtbarkeit
- Verlauf der Ausführung 1 Monat
- Github-Checks-Integration
Dagger LLM
Dagger LLM integriert fortschrittliche große Sprachmodelle direkt in Dagger, sodass Entwickler und DevOps-Ingenieure schnell containerisierte Pipelines mit einfachem Englisch erstellen, ändern und Fehler beheben können. Durch die Interpretation von Benutzereingaben automatisiert es Boilerplate-Aufgaben, schlägt Optimierungen vor und generiert Pipeline-Code in vertrauten CI/CD-Syntaxen. Es beschleunigt die Pipeline-Erstellung, verbessert die Zusammenarbeit im Team und reduziert manuelle Konfigurationsfehler über Docker, Kubernetes und Cloud-native Workflows hinweg.
KI-Plattformen & Frameworks
KI-Speichersysteme
Workflow-Automatisierung
Textgenerierung
#DevOps-Tools mit KI
#CI/CD-Automatisierung
#Programmierung in natürlicher Sprache
#Pipeline-Optimierung
#KI-gestützte Codegenerierung
#mehrsprachiger DevOps-Support
#Debugging-Hilfstools
#Team-Kollaborationssoftware
#Container-Bereitstellungslösungen
#automatisches Konfigurationsmanagement
#beste Pipeline-Praktiken
#Tools für kontinuierliche Integration
#kontinuierliche Bereitstellungslösungen
#Refactoring-Hilfe
#Software-Entwicklungslebenszyklus
#technische Dokumentationswerkzeuge
#agile DevOps
#Cloud-Bereitstellungsstrategien
#Entwicklungsteamproduktivität
#Innovation in DevOps
...
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Dagger LLM integriert fortschrittliche große Sprachmodelle direkt in Dagger, sodass Entwickler und DevOps-Ingenieure schnell containerisierte Pipelines mit einfachem Englisch erstellen, ändern und Fehler beheben können. Durch die Interpretation von Benutzereingaben automatisiert es Boilerplate-Aufgaben, schlägt Optimierungen vor und generiert Pipeline-Code in vertrauten CI/CD-Syntaxen. Es beschleunigt die Pipeline-Erstellung, verbessert die Zusammenarbeit im Team und reduziert manuelle Konfigurationsfehler über Docker, Kubernetes und Cloud-native Workflows hinweg.
KI-Plattformen & Frameworks
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- Telegram Group BotTGDesk ist ein All-in-One Telegram-Gruppen-Bot zum Erfassen von Leads, zur Steigerung der Interaktion und zum Wachstum von Communities.
- FlowithFlowith ist ein Canvas-basierter agentischer Arbeitsbereich, der kostenloses 🍌Nano Banana Pro und andere effektive Model
- PippitSteigern Sie Ihre Inhaltserstellung mit den leistungsstarken KI-Tools von Pippit!
- Wollo.aiWollo ermöglicht es dir, mit fortschrittlicher, emotionaler AI-Technologie AI-Charaktere zu erstellen, zu entdecken und mit ihnen zu chatten.
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- VoxDeckKI-Präsentations-Tool, das die visuelle Revolution anführt
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Flowith ist ein Canvas-basierter agentischer Arbeitsbereich, der kostenloses 🍌Nano Banana Pro und andere effektive Model
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Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.
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Qoder ist ein KI-gestützter Coding-Assistent, der Planung, Codierung und Tests für Softwareprojekte automatisiert.
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SharkFoto ist eine leistungsstarke All-in-One KI-Plattform zur effizienten Erstellung und Bearbeitung von Videos, Bildern und Musik.
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GLM Image kombiniert hybride autoregressive und Diffusionsmodelle, um hochauflösende KI-Bilder mit außergewöhnlicher Textrendering-Qualität zu erzeugen.
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Gobii ermöglicht Teams, rund um die Uhr autonome digitale Arbeitskräfte zu erstellen, um Webrecherche und Routineaufgaben zu automatisieren.
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PXZ.ai ist eine All-in-One KI-Plattform, die Werkzeuge zur Erstellung von Bildern, Videos, Stimmen, Texten und Chats anbietet.
yesTool.ai
All-in-One AI‑Plattform zur Erstellung von Videos, Musik und Bildern – keine technischen Kenntnisse erforderlich.
Avoid.so
Avoid.so bietet fortschrittliche KI-Humanisierungs-Technologie, um KI-Erkennungsalgorithmen nahtlos zu umgehen.
Chatronix
LLM-Aggregator, der mehrere KI-Modelle auf einer Plattform für Vergleich, Integration und Automatisierung verbindet.
Z Image Turbo AI
Z Image Turbo ist ein superschneller KI-Bildgenerator, der atemberaubende fotorealistische Kunst erzeugt.
EaseUS VoiceWave
Kostenloser, leistungsstarker Sprachwechsler für kreativen Ausdruck offline und online.
Was ist Dagger LLM?
Dagger LLM ist eine Suite KI-gestützter Funktionen, die modernste große Sprachmodelle nutzt, um die Entwicklung von DevOps-Pipelines zu vereinfachen. Nutzer beschreiben gewünschte CI/CD-Flows in natürlicher Sprache, und Dagger LLM übersetzt diese Eingaben in vollständige Pipeline-Definitionen, unterstützt mehrere Sprachen und Frameworks. Es bietet Echtzeit-Codevorschläge, Optimierungsempfehlungen und kontextbezogene Anpassungen. Mit integrierter Intelligenz für Debugging und Refactoring können Teams schnell Pipelines iterieren, bewährte Praktiken durchsetzen und Konsistenz in komplexen containerbasierten Deployments wahren.
Wer wird Dagger LLM verwenden?
- Softwareentwickler
- DevOps-Ingenieure
- Site Reliability Engineers (SREs)
- Plattformingenieure
- Qualitätssicherungsteams
Wie verwendet man Dagger LLM?
- Schritt 1: Installieren Sie die Dagger-CLI und Ihr bevorzugtes SDK (Go, Python, TypeScript).
- Schritt 2: Aktivieren Sie die LLM-Funktion, indem Sie `features.llm: true` in Ihrer Dagger-Konfiguration hinzufügen.
- Schritt 3: Authentifizieren Sie sich bei Ihrem LLM-Anbieter, indem Sie die API-Schlüssel-Umgebungsvariable setzen.
- Schritt 4: Führen Sie `dagger llm generate "Erstelle eine CI-Pipeline für Node.js-Tests"` im Projektstamm aus.
- Schritt 5: Überprüfen Sie den generierten Pipeline-Code und geben Sie Folgeaufforderungen zur Verfeinerung ein.
- Schritt 6: Commiten Sie die finalisierte Pipeline-Definition und integrieren Sie sie in Ihren CI/CD-Workflow.
Plattform
- web
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Dagger LLM
Die Hauptfunktionen
- Natürliche Sprach-Pipeline-Generierung
- KI-gesteuerte Code-Vorschläge und Snippets
- Pipeline-Optimierungsempfehlungen
- Kontextbezogenes Debugging
- Unterstützung mehrerer Frameworks und Sprachen
Die Vorteile
- Beschleunigt die Erstellung von CI/CD-Pipelines
- Reduziert manuelle Konfigurationsfehler
- Verbessert die Team-Zusammenarbeit und Dokumentation
- Setzt bewährte Praktiken automatisch durch
- Passt sich an sich entwickelnde Deployment-Umgebungen an
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Dagger LLM
- Erstellen Sie neue CI/CD-Pipelines mit einfachen englischen Eingaben
- Refaktorisieren und optimieren Sie bestehende Pipeline-Definitionen
- Automatisieren Sie Test-Workflows über Docker und Kubernetes
- Onboarden Sie neue Teammitglieder mit automatisch generierten Pipeline-Dokumentationen
- Beheben Sie Fehler bei Builds mit KI-gestützten Debugging-Tools
Vor- und Nachteile von Dagger LLM
Vorteile
Native Integration großer Sprachmodelle für KI-Arbeitsabläufe
Unterstützt automatische Erkennung und Nutzung von Umgebungstools durch LLM
Agentenschleife zur iterativen Aufgabenerfüllung bis zum Erfolg
Mehrsprachige SDK-Unterstützung (Go, Python, TypeScript)
Unterstützt eine Reihe beliebter LLM-Modelle verschiedener Anbieter
Echtzeit-Beobachtbarkeit mit End-to-End-Tracking von Prompts und Tool-Aufrufen
MCP-Unterstützung für Modulkonsum als native MCP-Server
Nachteile
Unterstützung für die Verbindung zu externen MCP-Servern kommt bald
Kann aufgrund fortgeschrittener Umgebung und Funktionsdefinitionen eine Lernkurve haben
Preise von Dagger LLM
| Hat einen kostenlosen Plan | YES |
|---|---|
| Details zur kostenlosen Probeversion | 2-wöchige Testversion für den Team-Plan |
| Preismodell | Kostenlose Testversion |
| Ist eine Kreditkarte erforderlich | No |
| Bezahlt ab | 50 USD |
| Hat einen Lebenszeitplan | No |
| Abrechnungsfrequenz | Monatlich |
Details des Preisplans
Individual
0 USDTeam
50 USD- Beobachtbarkeit und Modulfreigabe für bis zu 10 Benutzer
- E-Mail-Support
- Pipeline-/Funktionsprotokolle
- Funktionsaufruf-Spuren
- Pipeline-Cache-Sichtbarkeit
- Pre-Push-Sichtbarkeit
- Verlauf der Ausführung 1 Jahr
- Modul-Insights
- Modulkatalog
- Github-Checks-Integration
Enterprise
- Unternehmensvertrauen und Support für Teams, die Dagger im großen Stil betreiben
- Kontakt für Preise und Support
- SSO
- Managed Single-Tenant-Bereitstellung
- 24/7 Premium-Support
FAQs zu Dagger LLM
Unternehmensinformationen zu Dagger LLM
Analytik von Dagger LLM
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
14.3k
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:02:42
Seiten pro Besuch
2.36
Absprungrate
31.06%
Oct 2025 - Dec 2025 Gesamttraffic
Geografie
Top 5 Regionen
United States
33.34%
France
14.86%
India
12.32%
Netherlands
8.34%
Brazil
7.99%
Oct 2025 - Dec 2025 Worldwide Desktop Only
Verkehrsquellen
Direct
40.02%
Search
27.11%
Referrals
25.27%
Social
6.33%
Paid Referrals
1.00%
Mail
0.10%
Oct 2025 - Dec 2025 Desktop Only
Dagger LLM Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Dagger LLM?
- GitHub Copilot for DevOps
- GitLab Auto DevOps
- CircleCI AI Assistant
- Amazon CodeCatalyst
- Azure DevOps AI Pipelines
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