AI & Security

28/06/2026

https://youtu.be/Y7WkgK3CAYU?is=FwgAa6R6mPoYEGM8

Docker and Its security best practices

🚀 Master Docker for Cloud Engineers, DevOps Engineers, DevSecOps En...

26/06/2026

https://youtu.be/6l2HGtCLJCM?is=1Y_Lf_mLSADh7QLo
DevSecOps

My DevSecOps Journey – Real experience, tools and Journey

26/06/2026

https://youtu.be/F-j8EIw5ihM?is=41zPR6sV4RAVZx95
Agentic AI into Security

As AI evolves into active, autonomous agents, securing them against...

02/06/2026

Code repo တစ်ခုမှာ မရှိမဖြစ် ထည့်လာရမယ့် Claude.md နဲ့ Skill.md file အကြောင်း။ 🗂️

ကျနော်တို့တွေရဲ့ Repo တိုင်း အတော်များများမှာ
Readme file လေးတွေ ထည့်ရေးလေ့ရှိကြတယ်။

အဲ့သလိုပဲဗျ Agentic Development အတွက်
CLAUDE.md file ကလည်း
Prompt Lever တခု အနေနဲ့ Session တိုင်းရဲ့ အစမှာ Context ထဲ အလိုအလာက် ထည့်ပေးလာပါပီ။

Claude Code မှာ
/init နဲ့ စပြီး သွသူ auto-generated လုပ်ပေးမှာပါ။

Recommended Structure
• Project Context (တစ်ပိုဒ်)
• Essential Commands
• Code Style (Claude မှန်းဆမရတဲ့ စည်းမျဉ်းသာ)
• Patterns (၁-၂ ဥပမာ)
• Anti-patterns

Hierarchical အလုပ်လုပ်ပုံ

Mega-file တစ်ခုထက် ဖိုင်တွဲတိုင်းမှာ လည်း သီးသန့် CLAUDE.md ထားတာ ပိုကောင်းပါတယ်။

Monorepo/CLAUDE.md → System overview, Team structure
~/.claude/CLAUDE.md → Personal preferences, Global instructions
Repo/CLAUDE.md → Architecture, Migration plans
frontend/CLAUDE.md → UI patterns, Component library
backend/CLAUDE.md → API design, Service architecture

နောက်တစ်ခု

SKILL.md ဆိုတာ

2025 နောက်ပိုင်းမှာ Anthropic စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး
OpenAI, Google, Cursor, JetBrains အပါ 16+ Platform တွေ ထောက်ခံလာတဲ့ ရိုးရိုး Markdown ဖိုင်တစ်ခုပါ။

→ Context မကြီးပဲ လိုအပ်တဲ့ အချိန်မှာ လိုအပ်တဲ့ Skill ကိုပဲ သုံးနိုင်တယ်။

ဥပမာ Skills:
* PR Review
* Pre Checklist
* Testing (unit, code quality)
* Deployment
* Database Migration
* Security Audit
* Security Sensitive Code
* Performance Optimization

Skill.md ကိုလည်း Agent က လိုတဲ့ Skill ကို အလိုအလျောက် ရယူနိုင်လာပါပီ။

01/06/2026

ကျနော်တို့ AI ကို စ, မလေ့လာခင်
ပထမ Foundation ကို နားလည်ထားဖို့ လိုတယ်။

လူတစ်ယောက် အနေနဲ့ဆိုရင်တောင် ကောင်းမွန်တဲ့ ဦးနှောက်ရှိရုံနဲ့ မလုံလောက်ဘူး။
ခန္ဓာကိုယ် နဲ့ကြွက်သား တွေ အားနည်းနေရင် ဦးနှောက်က အလုပ်မလုပ်နိုင်ဘူး။

အဲ့လိုပဲ AI လောကမှာ ဆိုရင်
GPU Nodes တွေ မရှိရင် LLM တွေ ကောင်းကောင်းမလည်ပတ်နိုင်ဘူး

Kubernetes + Autoscaling မရှိရင် အသုံးပြုသူ များလာပီး traffic handle မလုပ်နိုင်တာကြောင့် ပျက်သွားနိုင်တယ်

Observability + Monitoring မရှိရင်လည်း ဘယ်နေရာမှာ ပြဿနာရှိနေလဲ မသိနိုင်ဘူး

CI/CD Pipelines မရှိရင် codeတွေ မြန်မြန် မတင်နိုင်ဘူး

ဒီ Mental Model အရတောဘ့

၁. အပေါ်ဆုံး Layer → AI Application & Workflow (The Brain)

ဒါက AI ရဲ့ ဉာဏ်ရည် အစိတ်အပိုင်းပေါ့
⚫️ Agent Core (Logic) → တွေးခေါ်မှုနဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချတဲ့ ဗဟိုချက်။
⚫️ Context Window (Memory) → လက်ရှိ စကားဝိုင်း ကိုမှတ်မိနေတဲ့ မှတ်ဉာဏ်။
⚫️ Tool Use (Capabilities) → ရှာဖွေမှု၊ ကုဒ်ရေးမှု၊ API စတဲ့ ကိရိယာတွေ သုံးနိုင်စွမ်း။
⚫️ Spec & Plan (Intent) → ရည်ရွယ်ချက်နဲ့ အစီအစဉ် ချမှတ်မှု။

ဒီ အပေါ်က ဦးနှောက်တစ်ခုလုံးကို “YOU” (User Intent) က ထိန်းချုပ်ပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချပေးရတာမျိုးပါ။

၂. အောက်ဆုံး Layer → Platform Infrastructure (The Foundation)

ဒါက AI ဦးနှောက်ကို ထောက်ပံ့ပေးနေတဲ့ ခန္ဓာကိုယ် ပါ။
မရှိရင် ဦးနှောက်က အလုပ်မလုပ်နိုင်ပါ။

🔴Automation (Pipelines) → CI/CD အလိုအလျောက် လုပ်ငန်းစဉ်များ။
🔴 Feature Management (Flags) → Features တွေ အသစ်သစ် ထပ်ထည့်ခြင်းမျိုး။
🔴 Core Services (Infrastructure) → Kubernetes, Database, Networking, Monitoring , IaC etc,
🔴 Deployment (Pipelines) → Code Delivery
🔴 Applications in Production → တကယ်အသုံးပြုနေသော Applications

အဲ့ layer နှစ်ခုလုံး ကောင်းမှ ကောင်းမွန်တဲ့ AI System ရမှာပေါ့။

31/05/2026

ကျနော့်ရုံးမှာ A2A (Agent-to-Agent) Task လေး implement လုပ်ရင်း
လေ့လာဖြစ်တဲ့ Basic လေးတွေ sharing လုပ်ခွင့်ပြပါဗျ။

AI agent တစ်ခုတည်း အလုပ်လုပ်မဲ့အစား
agents များစွာ အချင်းချင်း ပြန်လှန် ဆက်သွယ်ပီး
ရှုပ်ထွေးသော tasks/ problems များကို ဖြေရှင်းပေးတာမျိူးပါ။

ပြောရရင်
multi-agent AI system ပေါ့။ 🤖🤖

Agent တစ်ခုရဲ့ အလုပ်ကို
နောက် agent တစ်ခုနဲ့ စစ်ဆေး၊ ပြင်ဆင်၊ loop ပတ်ပီး နှစ်ဦးနှစ်ဖက် ကျေနပ်မှုရတဲ့အထိ ဆောင်ရွက်တာကိုပြောချင်တာပါဗျ။ (ပိုနားလည် လွယ်အောင် အောက်ကပုံလေးနဲ့ တကွ ကြည့်ပါဗျ။ )

နောက်တစ်ခုကတော့
Agents တွေ တပြိုင်နက်တည်း (parallel) မတူညီသော tasks တွေကို တူတူ တည်ဆောက်ကြပီး ပြန်ပေါင်းစည်း တာမျိုးပေါ့ဗျာ။