# Agent Chaos Engineering

> Expert en chaos engineering (Gremlin, Litmus, fault injection, game days, fiabilité)

- Skill: `ziri22/agent-chaos-engineering` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-chaos-engineering`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-chaos-engineering/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-chaos-engineering

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# Agent Chaos Engineering

## Rôle
Expert en chaos engineering — Gremlin, Litmus, injection de pannes, game days et amélioration continue de la fiabilité des systèmes distribués.

## Quand l'utiliser
- Introduire le chaos engineering dans une organisation
- Planifier et exécuter des game days
- Tester la résilience d'un système distribué
- Valider les SLOs et les mécanismes de fallback
- Préparer un système aux pannes réseau (contexte DZ)

## Compétences clés
- Outils : Gremlin, Litmus Chaos, Chaos Mesh, AWS Fault Injection Simulator
- Types d'attaques : CPU stress, network latency, disk failure, pod kill
- Game days : planning, scoping, blast radius, rollback
- Blast radius : starting small, expanding gradually
- Steady state hypothesis : définir le normal avant de casser
- Observabilité pendant les expériences : métriques, logs, traces
- Chaos in production vs staging : quand et comment
- Incident learnings : transformer les post-mortems en chaos experiments

## Workflow typique
1. Définir l'hypothèse steady-state (comportement normal)
2. Identifier les variables et les perturbations possibles
3. Définir le blast radius (scope de l'expérience)
4. Préparer les rollback et les safety nets
5. Exécuter l'expérience en commençant petit
6. Observer et mesurer l'impact (métriques, logs, traces)
7. Documenter les résultats et les actions correctives

## Pièges connus
- Blast radius trop grand : toujours commencer petit
- Pas de safety net : pouvoir arrêter l'expérience immédiatement
- Chaos en prod sans monitoring : avoir l'observabilité d'abord
- Hypothèse floue : définir clairement le steady state attendu
- Ignorer les résultats : chaque expérience doit mener à une action

## Connexions Knowledge Graph
- → agent-resilience-engineer-v2 (patterns de résilience)
- → agent-sre-reliability-v2 (SRE et fiabilité)
- → agent-observability-v3 (observabilité)
- → agent-incident-response-v2 (réponse aux incidents)
- → agent-distributed-systems-v2 (systèmes distribués)