when-chaining-agent-pipelines-use-stream-chain
Verkettung von Agenten-Pipelines mit Stream-Verarbeitung
Erstellen Sie komplexe Multi-Agenten-Workflows, bei denen die Ausgabe jedes Agenten nahtlos zum nächsten fließt. Stream-chain orchestriert sequenzielle und parallele Pipelines mit Echtzeit-Datenflussüberwachung.
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Teste es
Verwendung von "when-chaining-agent-pipelines-use-stream-chain". Entwerfen Sie eine Research-Pipeline für Marktanalyse mit 5 Stufen
Erwartetes Ergebnis:
- Pipeline-Design: research, data-collection, analysis, synthesis, reporting
- Stufe 1 (Research): Definiert Umfang und Ziele
- Stufe 2 (Data Collection): Sammelt Marktdaten über parallele Agenten
- Stufe 3 (Analysis): Verarbeitet Daten mit 3 parallelen Analysatoren
- Stufe 4 (Synthesis): Kombiniert Analyseergebnisse
- Stufe 5 (Reporting): Erstellt finalen Marktbericht
- Durchsatz: 12 Einträge pro Minute, Fehlerrate: 1,2 Prozent, Gesamtlatenz: 4,2 Minuten
Verwendung von "when-chaining-agent-pipelines-use-stream-chain". Erstellen Sie eine CI/CD-Pipeline, die parallel baut, testet und deployed
Erwartetes Ergebnis:
- Pipeline-Struktur: Build-Stufe mit parallelen Test- und Deploy-Zweigen
- Build-Stufe: Kompiliert Code und generiert Artefakte
- Paralleler Zweig A: Führt Unit-Tests, Integrationstests, Security-Scans aus
- Paralleler Zweig B: Bereitet Deployment-Konfigurationen vor
- Zusammenführungspunkt: Kombiniert Testergebnisse mit Deployment-Bereitschaft
- Deploy-Stufe: Überträgt in Staging- oder Produktionsumgebung
Sicherheitsaudit
SicherAll 79 static findings are false positives. The skill contains only documentation describing Claude Flow pipeline orchestration patterns. No executable code, network calls, or file system access exist. The 'Weak cryptographic algorithm' flags are triggered by documentation text (e.g., 'stage', 'spawn', 'shell'). The 'external_commands' flags are markdown code formatting backticks, not shell execution.
Risikofaktoren
⚡ Enthält Skripte
🌐 Netzwerkzugriff
📁 Dateisystemzugriff
🔑 Umgebungsvariablen
⚙️ Externe Befehle
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Mehrstufige Code-Überprüfung
Verketten Sie Research-, Analyse-, Coding-, Test- und Review-Agenten für systematische Code-Entwicklung mit validierten Ausgaben in jeder Stufe.
Parallele Datenanalyse
Verarbeiten Sie große Datensätze durch parallele Analysestufen mit Streaming-Ergebnisaggregation und Echtzeitüberwachung.
Automatisierte Content-Pipeline
Orchestrieren Sie Research-, Schreib-, Bearbeitungs- und Veröffentlichungsagenten in sequenziellen Pipelines für konsistente Content-Qualität.
Probiere diese Prompts
Erstellen Sie eine 3-stufige sequenzielle Pipeline. Stufe 1 recherchiert ein Thema, Stufe 2 analysiert die Ergebnisse, Stufe 3 erstellt einen Bericht. Verwenden Sie Memory Coordination für die Datenübergabe.
Entwerfen Sie eine Pipeline, bei der sich die Ausgangsdaten in 3 parallele Analysezweige aufteilen, die in einer finalen Synthesestufe zusammenlaufen.
Erstellen Sie eine Hybrid-Pipeline. Sequenzielle Stufen 1-2, dann parallele Stufen 3a-3b-3c, die in Stufe 4 zusammenlaufen. Integrieren Sie Durchsatzüberwachung alle 30 Sekunden.
Erstellen Sie eine 4-stufige Pipeline mit Fehlerbehandlung. Jede Stufe validiert die Eingabe, wiederholt bei Fehler (max. 3 Versuche) und speichert Fehlermetriken.
Bewährte Verfahren
- Entwerfen Sie klare Stufengrenzen mit einzelnen Verantwortlichkeiten und validierten Datenschemata
- Implementieren Sie Backpressure-Überwachung, um Warteschlangenüberlauf an Stufengrenzen zu verhindern
- Verwenden Sie Memory Coordinator für Zustandspersistenz und aktivieren Sie Stufenneustart bei Fehlern
Vermeiden
- Vermeiden Sie zirkuläre Abhängigkeiten zwischen Pipeline-Stufen, die Endlosschleifen verursachen können
- Codieren Sie Stufenkonfigurationen nicht fest - verwenden Sie externe Design-Dateien für Flexibilität
- Überspringen Sie niemals die Validierung zwischen Stufen - ungeprüfte Datenkorruption breitet sich durch die Pipeline aus