Seminar OpenRelik – Intensivseminar: Entwicklung, Automatisierung und KI

Das fünftägige Intensivseminar bündelt API, CLI, Worker-Entwicklung, Workflow-Automatisierung, Tests, Observability sowie sichere KI-, LLM- und MCP-Integration. Entwickelt wird eine vollständige Erweiterungskette von der Anforderung bis zur kontrollierten produktionsnahen Abnahme.

Inhaltsübersicht

1. Zielsetzung und Kompetenzziele
2. Zielgruppe und Voraussetzungen
3. Didaktischer Aufbau
4. Gebündelte Themenfelder
5. Seminarinhalte mit schrittweisen Praxisaufträgen
6. Praxisübungen
7. Methodik

Zielsetzung

Das Seminar verbindet fachliche Einordnung, geführte Demonstrationen und eigenständige Arbeit am System. Jeder Themenblock führt von der Planung über die kontrollierte Ausführung bis zur Prüfung und Dokumentation. Damit entstehen nicht nur Bedienkenntnisse, sondern reproduzierbare Arbeitsweisen für den Einsatz im DFIR-Umfeld.

Kompetenzziele

• API und CLI für robuste DFIR-Automatisierungen einsetzen
• einen isolierten OpenRelik-Worker entwerfen, implementieren und testen
• Worker in komplexe Workflows und Templates integrieren
• KI- und MCP-Funktionen mit Datenschutz-, Freigabe- und Qualitätskontrollen absichern

Zielgruppe

Softwareentwickler, DFIR-Engineers, Automatisierungsverantwortliche, Plattformentwickler und technische Architekten.

Voraussetzungen

Sichere Python- und Git-Kenntnisse, Erfahrung mit Docker, HTTP/JSON und automatisierten Tests. Grundkenntnisse von Celery sind hilfreich.

Didaktischer Aufbau

Fünf Tage sind erforderlich, weil die zusammengefassten Entwicklungsthemen eine echte Implementierung, automatisierte Tests, API-Integration, Workflow-Orchestrierung, Telemetrie, KI-Sicherheitskontrollen und eine abschließende End-to-End-Abnahme umfassen. Die Lernabschnitte bauen aufeinander auf; nach jeder Demonstration folgt eine angeleitete Umsetzung, anschließend eine eigenständige Prüfung anhand definierter Qualitätskriterien. Fehlerbilder und Grenzfälle werden bewusst einbezogen, damit Entscheidungen im späteren Betrieb nachvollziehbar bleiben.

Gebündelte Themenfelder

Dieses Intensivformat fasst die folgenden Einzel- und Kompaktthemen in einem durchgängigen Lernpfad zusammen. Überschneidungen werden konsolidiert, während die praktischen Kernaufgaben und Qualitätskontrollen erhalten bleiben.

• OpenRelik – API, CLI und Automatisierung – 2 Tage
• OpenRelik – Core-Worker integrieren und sicher betreiben – 2 Tage
• OpenRelik – KI-, LLM- und MCP-Integration – 2 Tage
• OpenRelik – Worker entwickeln und testen – 3 Tage
• OpenRelik – Workflow-Design und Templates – 2 Tage

Seminarinhalte

Modul 1: Tag 1: API- und CLI-Modell

Die Entwicklungsarbeit beginnt mit einem präzisen Verständnis von Ressourcen, Authentifizierung und Ausführungszuständen.

1. Schritt 1: Dateien, Ordner, Workflows, Templates und Tasks über API und CLI erkunden.
2. Schritt 2: Authentifizierung und Konfiguration sicher von der Programmlogik trennen.
3. Schritt 3: Status-, Fehler- und Paginierungsverhalten in kleinen Clients abbilden.

Praxisauftrag: Entwicklung eines Diagnose- und Inventarisierungsskripts.

Modul 2: Tag 1: Robuste Automatisierung

Skripte werden idempotent, beobachtbar und wiederanlauffähig gestaltet.

1. Schritt 1: Vorbedingungen und eindeutige Ressourcenauswahl implementieren.
2. Schritt 2: Retry, Backoff, Zeitlimit und Abbruchlogik nach Fehlerklasse einbauen.
3. Schritt 3: Maschinenlesbare Logs und Abschlussberichte erzeugen.

Praxisauftrag: Automatisierter Artefakt-Intake mit Fehlerpfaden.

Modul 3: Tag 2: Worker-Design

Eine fachliche Analysefunktion wird in einen klar begrenzten Worker überführt.

1. Schritt 1: Eingaben, Parameter, Ausgaben und Fehlerklassen spezifizieren.
2. Schritt 2: Task-Schnittstelle und Worker-Metadaten definieren.
3. Schritt 3: Ressourcen-, Sicherheits- und Dateitypgrenzen dokumentieren.

Praxisauftrag: Designreview für den im Kurs entwickelten Worker.

Modul 4: Tag 2: Implementierung und lokale Ausführung

Der Worker wird mit den gemeinsamen Bibliotheken, klarer Dateiverarbeitung und kontrollierten Outputs implementiert.

1. Schritt 1: Projektstruktur und Abhängigkeiten reproduzierbar einrichten.
2. Schritt 2: Tasklogik mit sicherer Eingabevalidierung und Ergebnisregistrierung entwickeln.
3. Schritt 3: Container und Queue-Konfiguration für lokale Tests bereitstellen.

Praxisauftrag: Implementierung eines funktionsfähigen Analyseworkers.

Modul 5: Tag 3: Tests und Qualitätssicherung

Unit-, Integrations- und Fehlerpfadtests sichern Verhalten und Ergebnisformat.

1. Schritt 1: Testartefakte und erwartete Outputs definieren.
2. Schritt 2: Fachliche Kernlogik unabhängig von der Task-Schicht testen.
3. Schritt 3: Container-, Queue- und End-to-End-Test automatisieren.

Praxisauftrag: Aufbau einer reproduzierbaren Testsuite.

Modul 6: Tag 3: Workflow- und Template-Integration

Der neue Worker wird mit bestehenden Komponenten zu wiederverwendbaren Pipelines verbunden.

1. Schritt 1: Abhängigkeiten und Parallelisierungsoptionen bestimmen.
2. Schritt 2: Parameterübergabe und Ergebnisbeziehungen in der Workflow-Struktur prüfen.
3. Schritt 3: Template-Varianten für unterschiedliche Anwendungsfälle erstellen.

Praxisauftrag: Integration des Workers in einen mehrstufigen Workflow.

Modul 7: Tag 4: Observability für Entwicklung

Logs, Metriken und Traces erleichtern Fehleranalyse und Leistungsbewertung.

1. Schritt 1: Korrelationskennungen durch API, Task und Worker führen.
2. Schritt 2: Messpunkte für Laufzeit, Fehler, Dateimenge und Queue-Wartezeit definieren.
3. Schritt 3: Telemetry-Daten zur Diagnose eines Testfehlers nutzen.

Praxisauftrag: Instrumentierung und Diagnose des Kursworkers.

Modul 8: Tag 4: KI- und LLM-Integration

Generative Funktionen werden nur mit klarer Datenklassifikation, Prompt-Kontrolle und menschlicher Prüfung eingesetzt.

1. Schritt 1: Zulässige und unzulässige Artefaktklassen festlegen.
2. Schritt 2: Prompts, Kontextumfang und Ausgabeformat versionierbar gestalten.
3. Schritt 3: Qualitäts-, Datenschutz- und Freigabekontrollen in den Ablauf integrieren.

Praxisauftrag: Entwurf eines abgesicherten LLM-gestützten Analyseschritts.

Modul 9: Tag 5: MCP und automatisierte Werkzeuge

Über MCP können OpenRelik-Werkzeuge in kontrollierte KI- und Agentenabläufe eingebunden werden.

1. Schritt 1: Werkzeugumfang und Berechtigungsgrenzen eines MCP-Szenarios definieren.
2. Schritt 2: Eingaben und Seiteneffekte einzelner Tools begrenzen und protokollieren.
3. Schritt 3: Bestätigungspunkte für risikoreiche Operationen und Ergebnisprüfung festlegen.

Praxisauftrag: Aufbau eines kontrollierten Tool-Workflows im Labor.

Modul 10: Tag 5: End-to-End-Abnahme

Die Erweiterungskette wird von Intake über Worker und Workflow bis zur Automatisierung und Telemetrie geprüft.

1. Schritt 1: Bereitstellung in einer sauberen Umgebung reproduzieren.
2. Schritt 2: Normal-, Grenz-, Fehler- und Sicherheitsfälle ausführen.
3. Schritt 3: Dokumentation, Freigabe, Versionierung und Rollback vervollständigen.

Praxisauftrag: Technische Abnahme und Präsentation der entwickelten Lösung.

Praxisübungen

• Entwicklung eines eigenen Workers mit automatisierter Testsuite
• API-/CLI-Automatisierung und Integration in Workflow-Templates
• Abgesicherter KI-/MCP-Anwendungsfall mit Telemetrie und End-to-End-Abnahme

Methodik

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar mit Live-Demonstrationen, geführten Konfigurations- und Analyseschritten, eigenständigen Laboraufgaben sowie strukturierten Reviews verbunden. Für jede Übung werden Ausgangslage, Arbeitsschritte, erwartete Kontrollpunkte und typische Fehlerbilder festgelegt. Die verwendeten Beispiele sind so aufgebaut, dass sie als Vorlage für interne Standards, Checklisten und Testfälle weiterverwendet werden können.