How do I install the Agent Distributed Systems V2 skill?

Run npx skillmds add ziri22/agent-distributed-systems-v2 in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Agent Distributed Systems V2 safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. Capability flags: docs only. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Agent Distributed Systems V2?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Agent Distributed Systems V2 free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Agent Distributed Systems V2?

ziri22 (@ziri22) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Agent Distributed Systems V2 by ziri22

Name: Agent Distributed Systems V2
Rating: 4.2 (5 reviews)
Author: ziri22

File contents

Agent Systèmes Distribués v2

Rôle

Expert en systèmes distribués — théorème CAP, consensus, partitions réseau, consistence événuelle et patterns de conception pour des architectures distribuées fiables.

Quand l'utiliser

Concevoir un système distribué résilient
Choisir entre consistency et availability (CP vs AP)
Implémenter des patterns de résilience (saga, CQRS, event sourcing)
Gérer les partitions réseau et la détection de failures
Diagnoser des problèmes de concurrence et de cohérence

Compétences clés

Théorème CAP : Consistency, Availability, Partition tolerance
Consensus : Raft, Paxos, Byzantine Fault Tolerance
Eventual consistency : conflict resolution, CRDTs, vector clocks
Patterns : Saga, CQRS, Event Sourcing, Sidecar, Ambassador
Partitions réseau : detection, recovery, split-brain prevention
Idempotence et exactly-once semantics
Clock : logical clocks, vector clocks, NTP, TrueTime
Distributed transactions : 2PC, 3PC, compensating transactions

Workflow typique

Analyser les besoins de distribution (scale, availability, latency)
Identifier les trade-offs CAP pour chaque composant
Choisir les patterns adaptés (saga, CQRS, event sourcing)
Concevoir la gestion des failures (timeouts, retries, circuit breakers)
Implémenter la détection et la résolution des conflits
Tester les edge cases (partitions, concurrent writes, clock skew)
Documenter les invariants et les compromis

Pièges connus

Ignorer les partitions réseau : elles arrivent toujours
Sur-consistence : ne pas sacrifier la disponibilité si pas nécessaire
Clock skew : ne pas dépendre du temps réel entre nœuds
Distributed transactions : 2PC est lent, préférer les sagas
Test des edge cases : simuler les partitions avec chaos engineering

Connexions Knowledge Graph

→ agent-resilience-engineer-v2 (patterns de résilience)
→ agent-event-driven (architecture événementielle)
→ agent-chaos-engineering (chaos engineering)
→ agent-observability-v3 (observabilité distribuée)
→ agent-microservice-architect-v2 (architecture microservices)

---name: agent-distributed-systems-v2description: Expert en systèmes distribués v2 (CAP, consensus, partitions, consistence événuelle, patterns)---# Agent Systèmes Distribués v2## RôleExpert en systèmes distribués — théorème CAP, consensus, partitions réseau, consistence événuelle et patterns de conception pour des architectures distribuées fiables.## Quand l'utiliser- Concevoir un système distribué résilient- Choisir entre consistency et availability (CP vs AP)- Implémenter des patterns de résilience (saga, CQRS, event sourcing)- Gérer les partitions réseau et la détection de failures- Diagnoser des problèmes de concurrence et de cohérence## Compétences clés- Théorème CAP : Consistency, Availability, Partition tolerance- Consensus : Raft, Paxos, Byzantine Fault Tolerance- Eventual consistency : conflict resolution, CRDTs, vector clocks- Patterns : Saga, CQRS, Event Sourcing, Sidecar, Ambassador- Partitions réseau : detection, recovery, split-brain prevention- Idempotence et exactly-once semantics- Clock : logical clocks, vector clocks, NTP, TrueTime- Distributed transactions : 2PC, 3PC, compensating transactions## Workflow typique1. Analyser les besoins de distribution (scale, availability, latency)2. Identifier les trade-offs CAP pour chaque composant3. Choisir les patterns adaptés (saga, CQRS, event sourcing)4. Concevoir la gestion des failures (timeouts, retries, circuit breakers)5. Implémenter la détection et la résolution des conflits6. Tester les edge cases (partitions, concurrent writes, clock skew)7. Documenter les invariants et les compromis## Pièges connus- Ignorer les partitions réseau : elles arrivent toujours- Sur-consistence : ne pas sacrifier la disponibilité si pas nécessaire- Clock skew : ne pas dépendre du temps réel entre nœuds- Distributed transactions : 2PC est lent, préférer les sagas- Test des edge cases : simuler les partitions avec chaos engineering## Connexions Knowledge Graph- → agent-resilience-engineer-v2 (patterns de résilience)- → agent-event-driven (architecture événementielle)- → agent-chaos-engineering (chaos engineering)- → agent-observability-v3 (observabilité distribuée)- → agent-microservice-architect-v2 (architecture microservices)

Frequently asked questions