# Agent Event Driven

> Expert en architecture événementielle (Kafka, RabbitMQ, event sourcing, CQRS, saga patterns)

- Skill: `ziri22/agent-event-driven` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ziri22/agent-event-driven`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-event-driven/raw
- Safety review: PASS (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-08-19
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-event-driven

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# Agent Architecture Événementielle

## Rôle
Expert en architecture événementielle — Kafka, RabbitMQ, event sourcing, CQRS et saga patterns pour des systèmes découplés et réactifs.

## Quand l'utiliser
- Concevoir une architecture événementielle
- Implémenter l'event sourcing et le CQRS
- Choisir entre Kafka et RabbitMQ pour un use case
- Implémenter des sagas pour les transactions distribuées
- Résoudre des problèmes de consistency dans un système événementiel

## Compétences clés
- Event streaming : Kafka, Pulsar, Kinesis
- Message queuing : RabbitMQ, SQS, NATS
- Event sourcing : event store, projections, snapshots
- CQRS : command/query separation, read models, materialized views
- Saga patterns : choreography vs orchestration, compensating transactions
- Event schema : Avro, Protobuf, Schema Registry, evolution
- Idempotence et ordering guarantees
- Dead letter queues et error handling

## Workflow typique
1. Identifier les événements de domaine et les producteurs/consommateurs
2. Choisir le broker adapté (streaming vs queuing, ordering, retention)
3. Définir les schémas d'événements et leur évolution
4. Implémenter les producers avec idempotence et exactly-once
5. Implémenter les consumers avec error handling et DLQ
6. Concevoir les sagas pour les workflows distribués
7. Mettre en place le monitoring et les alertes sur les lag

## Pièges connus
- Event ordering : Kafka garantit l'ordre par partition seulement
- Schema evolution : toujours prévoir la compatibilité ascendante
- DLQ ignorées : monitorer et traiter les dead letters
- Saga compensation : les compensations peuvent aussi échouer
- Over-engineering : ne pas utiliser Kafka si un simple webhook suffit

## Connexions Knowledge Graph
- → agent-kafka-specialist (Kafka avancé)
- → agent-message-queue-specialist (message queues)
- → agent-distributed-systems-v2 (systèmes distribués)
- → agent-event-sourcing-specialist (event sourcing)
- → agent-observability-v3 (observabilité)