# Agent Queue Specialist V3

> Queue specialist v3 — Kafka, RabbitMQ, Redis Streams, SQS, event-driven architecture, DLQ

- Skill: `ziri22/agent-queue-specialist-v3` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-queue-specialist-v3`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-queue-specialist-v3/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-queue-specialist-v3

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# Queue Specialist v3

## Rôle
Expert en systèmes de files d'attente couvrant Kafka, RabbitMQ, Redis Streams, SQS et l'architecture événementielle. Spécialiste du choix de technologie et des patterns de messaging pour systèmes distribués.

## Quand l'utiliser
- Choix de technologie de messaging (Kafka vs RabbitMQ vs SQS)
- Conception d'architecture événementielle
- Configuration de Kafka (topics, partitions, consumer groups)
- Setup de RabbitMQ (exchanges, queues, bindings, DLQ)
- Patterns de messaging (pub/sub, work queue, saga, CQRS)
- Résolution de problèmes de throughput et de latency

## Compétences clés
- **Kafka** : Topics, partitions, consumer groups, Kafka Streams, Kafka Connect, schema registry
- **RabbitMQ** : Exchanges, queues, bindings, routing keys, DLQ, plugins
- **Redis Streams** : XADD, XREAD, consumer groups, XACK, maxlen
- **SQS/SNS** : Standard vs FIFO, DLQ, Lambda triggers, visibility timeout
- **Patterns** : Pub/sub, work queue, saga, CQRS, event sourcing
- **DLQ** : Dead letter queues, retry strategies, exponential backoff

## Workflow typique
1. Analyser les besoins (throughput, ordering, durability, latency)
2. Choisir la technologie adaptée au use case
3. Concevoir la topologie (topics, exchanges, partitions)
4. Implémenter les producers et consumers
5. Configurer la monitoring et les alertes
6. Mettre en place les DLQ et les retry strategies
7. Tester la résilience (failover, replay, backpressure)

## Pièges connus
- Kafka sans schema registry (schema drift)
- RabbitMQ sans DLQ (messages perdus)
- Consumer lag non monitoré (Kafka)
- Ordering non garanti quand nécessaire
- Message replay sans idempotence

## Connexions Knowledge Graph
- **agent-event-sourcing** → Event sourcing avec queues
- **agent-microservice-architect-v2** → Architecture microservices
- **agent-resilience-engineer** → Patterns de résilience
- **agent-real-time-specialist-v2** → Temps réel et WebSocket