- Observabilidad para uno
- Soporte comunitario
- Registros de Pipeline/Función
- Trazas de llamadas a funciones
- Visibilidad del caché del pipeline
- Visibilidad previa al push
- Historial de ejecución de 1 mes
- Integración con Github Checks
Dagger LLM
Dagger LLM integra modelos avanzados de lenguaje grande directamente en Dagger, permitiendo a desarrolladores e ingenieros de DevOps generar, modificar y solucionar problemas en pipelines contenedorizados rápidamente usando inglés sencillo. Al interpretar las indicaciones del usuario, automatiza tareas repetitivas, sugiere optimizaciones y genera código de pipeline en sintaxis familiar de CI/CD. Acelera la creación de pipelines, mejora la colaboración entre equipos y reduce errores de configuración manual en flujos de trabajo nativos de Docker, Kubernetes y en la nube.
Plataformas y frameworks de IA
Sistemas de memoria de IA
Automatización de flujo de trabajo
Generación de texto
#herramientas de DevOps AI
#automatización CI/CD
#Programación en lenguaje natural
#optimización de pipelines
#generación de código AI
#soporte multilingüe en DevOps
#herramientas de asistencia para depuración
#software para colaboración en equipo
#soluciones de despliegue en contenedores
#gestión de configuración automatizada
#mejores prácticas de pipeline
#herramientas de integración continua
#soluciones de entrega continua
#asistencia para refactorización
#ciclo de vida del desarrollo de software
#herramientas de documentación técnica
#DevOps ágil
#estrategias de despliegue en la nube
#productividad del equipo de desarrollo
#innovaciones en DevOps
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Dagger LLM integra modelos avanzados de lenguaje grande directamente en Dagger, permitiendo a desarrolladores e ingenieros de DevOps generar, modificar y solucionar problemas en pipelines contenedorizados rápidamente usando inglés sencillo. Al interpretar las indicaciones del usuario, automatiza tareas repetitivas, sugiere optimizaciones y genera código de pipeline en sintaxis familiar de CI/CD. Acelera la creación de pipelines, mejora la colaboración entre equipos y reduce errores de configuración manual en flujos de trabajo nativos de Docker, Kubernetes y en la nube.
Plataformas y frameworks de IA
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Generación de texto
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#DevOps ágil
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#productividad del equipo de desarrollo
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Destacados
¿Qué es Dagger LLM?
Dagger LLM es un conjunto de funciones potenciado por IA que aprovecha modelos de lenguaje de última generación para simplificar el desarrollo de pipelines de DevOps. Los usuarios describen los flujos de CI/CD deseados en lenguaje natural, y Dagger LLM traduce estas indicaciones en definiciones completas de pipelines, soportando múltiples lenguajes y frameworks. Ofrece sugerencias de código en tiempo real, recomendaciones de optimización y ajustes contextuales. Con inteligencia incorporada para debugging y refactorización, los equipos pueden iterar rápidamente sobre los pipelines, aplicar mejores prácticas y mantener la coherencia en despliegues complejos basados en contenedores.
¿Quién usará Dagger LLM?
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de DevOps
- Ingenieros de confiabilidad del sitio (SREs)
- Ingenieros de plataforma
- Equipos de aseguramiento de la calidad
¿Cómo usar Dagger LLM?
- Paso 1: Instala la CLI de Dagger y tu SDK preferido (Go, Python, TypeScript).
- Paso 2: Habilita la función LLM añadiendo `features.llm: true` a tu configuración de Dagger.
- Paso 3: Autentícate con tu proveedor de LLM configurando la variable de entorno con la clave API.
- Paso 4: Ejecuta `dagger llm generate "Crear un pipeline de CI para pruebas en Node.js"` en la raíz de tu proyecto.
- Paso 5: Revisa el código generado del pipeline y proporciona indicaciones adicionales para refinarlo.
- Paso 6: Confirma la definición final del pipeline e intégralo en tu flujo de trabajo de CI/CD.
Plataforma
- web
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Dagger LLM
Las características principales
- Generación de pipelines en lenguaje natural
- Sugerencias y fragmentos de código impulsados por IA
- Recomendaciones para optimización de pipelines
- Asistencia de depuración consciente del contexto
- Soporte para múltiples frameworks y lenguajes
Los beneficios
- Acelera la creación de pipelines CI/CD
- Reduce errores de configuración manual
- Mejora la colaboración y documentación del equipo
- Impone automáticamente mejores prácticas
- Se adapta a entornos de despliegue en evolución
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Dagger LLM
- Escenario de nuevos pipelines CI/CD con indicaciones en lenguaje sencillo
- Refactorización y optimización de definiciones existentes de pipelines
- Automatización de flujos de prueba en Docker y Kubernetes
- Incorporación de nuevos miembros al equipo con documentación de pipelines generada automáticamente
- Solución de errores en construcciones fallidas con depuración asistida por IA
Ventajas y desventajas de Dagger LLM
Ventajas
Integración nativa de modelos de lenguaje grande para flujos de trabajo de IA
Soporta descubrimiento y uso automático de herramientas de entorno por LLM
Bucle de agente que permite completar tareas iterativamente hasta el éxito
Soporte SDK multilingüe (Go, Python, TypeScript)
Soporta una variedad de modelos LLM populares de varios proveedores
Observabilidad en tiempo real con trazado de extremo a extremo de prompts y llamadas a herramientas
Soporte MCP para consumo de módulos como servidores MCP nativos
Desventajas
El soporte para conexión a servidores MCP externos llegará pronto
Puede tener una curva de aprendizaje debido a definiciones avanzadas de entorno y funciones
Precios de Dagger LLM
| Cuenta con plan gratuito | YES |
|---|---|
| Detalles de la prueba gratuita | Prueba de 2 semanas para el plan Team |
| Modelo de precios | Prueba gratuita |
| ¿Se requiere tarjeta de crédito? | No |
| Pagado a partir de | 50 USD |
| Cuenta con plan de por vida | No |
| Frecuencia de facturación | Mensual |
Detalles del plan de precios
Individual
0 USDTeam
50 USD- Observabilidad y compartición de módulos para hasta 10 usuarios
- Soporte por correo electrónico
- Registros de Pipeline/Función
- Trazas de llamadas a funciones
- Visibilidad del caché del pipeline
- Visibilidad previa al push
- Historial de ejecución de 1 año
- Insights del módulo
- Catálogo de módulos
- Integración con Github Checks
Enterprise
- Confianza y soporte a nivel empresarial para equipos que ejecutan Dagger a escala
- Contactar para precios y soporte
- SSO
- Despliegue gestionado de inquilino único
- Soporte premium 24/7
FAQs sobre Dagger LLM
Información de la Compañía Dagger LLM
Análisis de Dagger LLM
Visitas a lo Largo del Tiempo
Visitas Mensuales
14.3k
Duración Promedio de Visita
00:02:42
Páginas por Visita
2.36
Tasa de Rebote
31.06%
Oct 2025 - Dec 2025 Todo el Tráfico
Geografía
Top 5 Regiones
United States
33.34%
France
14.86%
India
12.32%
Netherlands
8.34%
Brazil
7.99%
Oct 2025 - Dec 2025 Global Solo de Escritorio
Fuentes de Tráfico
Direct
40.02%
Search
27.11%
Referrals
25.27%
Social
6.33%
Paid Referrals
1.00%
Mail
0.10%
Oct 2025 - Dec 2025 Solo de Escritorio
Reseñas de Dagger LLM
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Dagger LLM?
- GitHub Copilot for DevOps
- GitLab Auto DevOps
- CircleCI AI Assistant
- Amazon CodeCatalyst
- Azure DevOps AI Pipelines
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