workflow-orchestration-patterns

Présentation de la skill workflow-orchestration-patterns

La skill workflow-orchestration-patterns vous aide à concevoir des workflows durables et tolérants aux pannes pour des systèmes distribués, notamment si vous utilisez ou évaluez Temporal. Elle convient surtout aux ingénieurs et aux agents IA qui travaillent sur des processus métier multi-étapes, des transactions distribuées, des jobs longue durée, des approbations, des flows de provisioning et l’orchestration de services où les retries, la reprise et la compensation comptent.

À quoi sert réellement cette skill

Utilisez la skill workflow-orchestration-patterns quand votre vrai problème n’est pas « écrire du code async », mais « modéliser un processus qui survit aux pannes, aux redémarrages et aux longues attentes sans perdre d’état ». Elle se concentre sur les choix d’architecture qui cassent en premier : frontières workflow/activité, déterminisme, gestion d’état et compensation type saga.

Qui devrait l’installer

Cette skill est particulièrement adaptée pour :

• Ingénieurs backend qui conçoivent des workflows Temporal
• Équipes qui migrent des chaînes cron/jobs fragiles vers une orchestration durable
• Sessions de design système assistées par IA pour des flows de commande, réservation, approbation ou provisioning
• Architectes qui décident si un processus doit être orchestré par workflow

Ce qui la distingue d’un prompt backend générique

Un prompt classique peut produire du code « workflow-like » mais rater les contraintes propres à Temporal. La workflow-orchestration-patterns skill est plus utile parce qu’elle pousse les bonnes questions de design dès le départ :

• Cette étape doit-elle être un workflow ou une activité ?
• Le processus a-t-il besoin d’une logique de compensation ?
• Va-t-on rencontrer de longues attentes, des retries ou des échecs partiels ?
• La logique proposée est-elle assez déterministe pour une exécution workflow ?

Cela change davantage la qualité du design que le style de code.

Meilleurs jobs-to-be-done

Privilégiez workflow-orchestration-patterns for Workflow Automation quand vous devez :

• Coordonner plusieurs services avec des garanties de reprise
• Reprendre après crash sans réparation manuelle
• Modéliser des flows d’approbation ou riches en timeouts
• Concevoir des transactions distribuées avec compensation plutôt que verrouillage DB
• Séparer la logique d’orchestration durable du travail à effets de bord

Quand cette skill n’est pas adaptée

N’installez pas workflow-orchestration-patterns pour simplement encapsuler des endpoints CRUD simples ou des flows courts et stateless de type request/response. Ce n’est pas non plus la bonne skill pour des pipelines batch/data ou des systèmes de streaming temps réel, où d’autres outils et patterns sont plus adaptés.

Comment utiliser la skill workflow-orchestration-patterns

Installer la skill workflow-orchestration-patterns

Si vous utilisez le pattern Skills CLI du repo, installez-la avec :

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill workflow-orchestration-patterns

Ensuite, invoquez-la dans votre workflow IA en nommant la skill et en décrivant un problème d’orchestration concret, pas une demande vague de « code Temporal ».

Lisez ce fichier en premier

Commencez par :

• plugins/backend-development/skills/workflow-orchestration-patterns/SKILL.md

Cette skill est autonome. Il n’y a ni scripts d’aide ni dossiers de référence associés, donc l’essentiel de la valeur se trouve dans les conseils de design de SKILL.md.

Savoir quel input la skill attend

La qualité de l’usage de workflow-orchestration-patterns dépend fortement de la description du processus que vous fournissez. Donnez au modèle :

• L’objectif métier
• Les étapes dans l’ordre
• Quelles étapes touchent des systèmes externes
• Les attentes en matière d’échec et de retry
• Les fenêtres de timeout
• Les exigences de compensation
• Les points d’attente ou d’approbation humaine
• Les hypothèses d’idempotence
• Les contraintes d’échelle et de latence

Sans cela, la sortie restera générique.

Transformer un objectif vague en prompt exploitable

Prompt faible :

« Design a Temporal workflow for orders. »

Prompt plus fort :

« Use the workflow-orchestration-patterns skill to design a Temporal workflow for order fulfillment. Steps: reserve inventory, authorize payment, create shipment, send confirmation. Inventory and payment are separate external services. If shipment creation fails after payment succeeds, define compensation. Orders may wait up to 48 hours for fraud review. We need resumability, retry guidance, workflow/activity boundaries, and determinism cautions. »

Cette version fournit assez de structure pour produire une architecture, pas des conseils flous.

Demander explicitement la séparation workflow vs activité

L’une des principales raisons d’utiliser workflow-orchestration-patterns est d’éviter de mélanger logique d’orchestration et effets de bord. Dans votre prompt, demandez au modèle de classer chaque étape en :

• Workflow logic
• Activity
• Signal/query
• Child workflow
• Compensation step

Cela force un design plus clair et réduit l’une des erreurs de modélisation Temporal les plus fréquentes.

L’utiliser tôt dans le design, pas seulement après le code

Cette skill apporte le plus de valeur avant l’implémentation. Utilisez-la pour structurer :

• Les frontières du processus
• La propriété des retries
• Le design des timeouts
• Les transitions d’état
• La stratégie de compensation
• Le comportement d’attente longue

Si vous attendez après l’écriture du code, la skill devient un outil de revue plutôt qu’un accélérateur de design.

Demander des vérifications de déterminisme

Les systèmes de workflow à la Temporal sanctionnent le non‑déterminisme caché. Lorsque vous utilisez la sortie de workflow-orchestration-patterns install dans des projets réels, demandez au modèle de vérifier :

• Randomness
• Current time usage
• Network calls inside workflows
• Direct DB access from workflow code
• Mutable global state
• Versioning risks during workflow evolution

C’est là que la skill a plus de valeur pratique qu’un prompt d’architecture standard.

Demander les chemins d’échec, pas seulement le happy path

Un bon prompt workflow-orchestration-patterns guide doit inclure « show failure branches ». Demandez explicitement :

• Retries per step
• Non-retryable failures
• Compensation ordering
• Timeout handling
• Dead-letter or manual intervention points
• Resume behavior after worker restart

Si vous ne demandez que le happy path, vous passez à côté de la raison d’être de l’orchestration.

Modèle de prompt सुझéré

Utilisez une structure comme celle-ci :

• “Use the workflow-orchestration-patterns skill.”
• “Goal: [business process].”
• “Steps: [ordered list].”
• “External side effects: [APIs, DBs, queues, emails, payments].”
• “Long waits: [yes/no, duration, why].”
• “Failure rules: [what must retry, what must compensate, what can fail permanently].”
• “Output format: workflow/activity split, saga design, state model, determinism risks, and implementation notes.”

Parcours pratique de lecture du repo

Parce que le repo n’expose que SKILL.md pour cette skill, un parcours rapide est :

1. Lisez la section “When to Use Workflow Orchestration”.
2. Lisez la section “When NOT to Use”.
3. Concentrez-vous sur la décision workflow vs activity.
4. Puis examinez les conseils de résilience et de compensation.

Cette séquence vous aide à évaluer l’adéquation avant de passer aux détails d’implémentation.

À quoi doit ressembler une bonne sortie

Un bon résultat de workflow-orchestration-patterns usage doit vous donner :

• Une frontière d’orchestration claire
• Le placement de chaque étape en workflow ou activité
• Un modèle de compensation si nécessaire
• Un traitement explicite des timeouts et des retries
• Les contraintes de déterminisme clairement signalées
• Les cas où Temporal est le mauvais outil

Si la sortie se limite à « here is a sample workflow », demandez un raisonnement d’architecture, pas plus de code.

FAQ sur la skill workflow-orchestration-patterns

Est-ce que workflow-orchestration-patterns est réservée aux utilisateurs de Temporal ?

Principalement, oui. Les concepts peuvent se transférer à d’autres systèmes de workflow durable, mais la skill est clairement optimisée pour les principes d’orchestration de type Temporal, comme les workflows déterministes et la séparation entre orchestration et effets de bord.

Cette skill est-elle adaptée aux débutants ?

Oui, si vous comprenez déjà les APIs, les retries et les pannes des systèmes distribués. Ce n’est pas un tutoriel complet sur Temporal, mais c’est utile pour apprendre les décisions qui comptent le plus avant d’écrire du code de workflow.

En quoi est-ce лучше que demander des exemples Temporal à une IA ?

Les prompts génériques se concentrent trop sur la syntaxe et pas assez sur les frontières d’orchestration. La workflow-orchestration-patterns skill est plus précieuse quand vous avez besoin de décisions de design durables, de logique de compensation et d’un jugement « ce process doit-il même être un workflow ? ».

Quand ne faut-il pas utiliser workflow-orchestration-patterns ?

À éviter pour :

• Simple CRUD endpoints
• Short stateless API handlers
• Pure ETL or batch pipelines
• Real-time stream processing
• Problems with no meaningful retry/resume/compensation need

Est-ce que cela aide pour les patterns de saga ?

Oui. C’est l’une des raisons les plus claires d’utiliser workflow-orchestration-patterns for Workflow Automation. Si votre process traverse plusieurs services et ne peut pas s’appuyer sur une transaction ACID unique, demandez à la skill de proposer une séquence de compensation et une politique d’échec.

Cette skill va-t-elle générer du code prêt pour la production ?

Pas à elle seule. Elle est surtout utile comme aide à l’architecture et à la formulation de prompts. Utilisez-la pour produire la structure du workflow, les frontières et les plans de gestion des échecs, puis implémentez avec votre SDK et les standards du repo.

Comment améliorer la skill workflow-orchestration-patterns

Donner des détails étape par étape

La manière la plus rapide d’améliorer les sorties de workflow-orchestration-patterns est de remplacer les labels métier abstraits par des étapes concrètes. « Onboard customer » est faible. « Create account, verify email, wait for KYC, provision tenant, send welcome email » est fort.

Nommer les effets de bord et les responsabilités

Indiquez à la skill quelles étapes appellent des systèmes externes et qui en est propriétaire. Par exemple :

• Payment gateway
• Shipping API
• Internal inventory service
• Human review queue

Cela aide le modèle à placer les effets de bord dans des activités et à éviter une logique workflow dangereuse.

Spécifier les règles de compensation en amont

Si une logique d’annulation existe, dites-le explicitement. Exemple :

• If payment succeeds and inventory reservation fails, refund payment
• If account provisioning succeeds but policy binding fails, deprovision account

Cela produit des designs de saga bien meilleurs que de demander la compensation après un premier brouillon.

Inclure le comportement de temps et d’attente

Les longues attentes sont une raison majeure d’utiliser l’orchestration. Dites à la skill si votre process attend des minutes, des jours ou des mois, et ce qui doit se passer en cas de timeout, d’escalade ou d’annulation. Cela change réellement le design proposé.

Demander les cas limites dès la première passe

Pour améliorer la sortie du workflow-orchestration-patterns guide, demandez les cas limites immédiatement :

• duplicate requests
• partial success
• external service outage
• retry exhaustion
• manual approval timeout
• workflow cancellation

Cela évite une réponse superficielle centrée sur le happy path.

Échec courant : sur-orchestrer un travail simple

Une erreur fréquente est d’utiliser la skill sur des processus qui n’ont pas besoin d’une orchestration durable. Si la sortie semble plus lourde que le problème, demandez au modèle de justifier pourquoi Temporal est nécessaire plutôt que des appels de services directs ou un modèle de job async plus simple.

Échec courant : frontières de workflow floues

Si le résultat mélange logique métier, appels API et persistance, demandez à la skill de réécrire le design sous forme de tableau avec les colonnes step, type, retry policy, timeout, compensation, et determinism concerns.

Itérer de l’architecture à l’implémentation

La bonne pratique est un workflow en deux passes :

1. Utilisez workflow-orchestration-patterns pour l’architecture et la modélisation des échecs.
2. Ensuite, demandez un scaffolding d’implémentation spécifique au SDK de votre stack.

Cela garde la première réponse centrée sur la justesse et la seconde sur la structure du code.

Demander une analyse des tradeoffs

Si vous hésitez, demandez à la skill de comparer :

• Temporal workflow vs direct service orchestration
• Saga compensation vs synchronous transaction
• Single workflow vs child workflows
• Activity retries vs application-level retries

Les analyses de tradeoffs sont souvent plus utiles pour la décision que des exemples de code.

Améliorer les sorties avec des contraintes réelles

La meilleure expérience workflow-orchestration-patterns install et d’usage vient quand vous fournissez les contraintes que les équipes omettent souvent :

• regulatory or audit needs
• exactly-once expectations
• acceptable duplicate side effects
• throughput targets
• human intervention rules
• deployment/versioning concerns

Ces détails font passer la réponse de conseils d’orchestration génériques à un design réellement exploitable.