competition-queue-worker-drift
Ajuda seu agente a rastrear o fluxo de dados em filas e tarefas assíncronas. Ele permite entender como um item enfileirado se conecta a ações posteriores, como falhas e novas tentativas são tratadas.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a entender como uma tarefa enviada para uma fila é processada por um 'trabalhador' (um programa que executa tarefas em segundo plano). Ela rastreia o caminho completo, desde o envio até o resultado final, especialmente quando o processamento em segundo plano é diferente do esperado.
Quando usar
- ✓Quando você quer saber o que aconteceu com uma tarefa que foi enviada para processamento.
- ✓Para entender por que um processo em segundo plano (worker) se comporta de maneira diferente do esperado.
- ✓Ao investigar falhas ou repetições de tarefas em sistemas assíncronos.
Exemplo do que pedir para a IA
“Rastreie o processamento desta tarefa na fila, desde o envio até o resultado final.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta mapeia toda a cadeia de eventos: onde a tarefa foi enviada, como ela foi armazenada, quem a processou (o worker), se houve tentativas de repetição e qual foi o efeito final. Ela compara o caminho normal com o caminho em segundo plano para encontrar as diferenças.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add zhaoxuya520/reverse-skill --skill competition-queue-worker-driftOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/zhaoxuya520/reverse-skill/main/CTF-Sandbox-Orchestrator/competition-queue-worker-drift/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Worker de Fila de Competição: Desvio
Use esta habilidade apenas como uma especialização downstream após $ctf-sandbox-orchestrator já estar ativa e ter estabelecido suposições de sandbox, propriedade de nós e prioridades de evidências. Se isso ainda não aconteceu, retorne para $ctf-sandbox-orchestrator primeiro.
Use esta habilidade quando o efeito decisivo ocorrer após o enfileiramento, dentro de um worker, ou apenas sob um estado de tempo de execução assíncrono que difere do caminho da requisição.
Responda em Português do Brasil, a menos que o usuário solicite explicitamente o inglês.
Início Rápido
- Mapeie a cadeia assíncrona primeiro: ponto de enfileiramento, carga útil da fila, consumidor do worker, novas tentativas e efeito colateral final.
- Mantenha o estado do tempo de requisição separado do estado do tempo do worker.
- Registre o nome da fila, formato da mensagem, configuração do worker, política de novas tentativas e armazenamento downstream em uma única cadeia.
- Compare o caminho síncrono e o caminho assíncrono quando o comportamento divergir.
- Reproduza o menor fluxo de enfileiramento para efeito colateral que comprove o desvio assíncrono decisivo.
Fluxo de Trabalho
1. Mapear Identidade de Enfileiramento e Worker
- Registre nomes de filas, tópicos, agendamentos cron, trabalhos atrasados, filas de mensagens mortas, processos de worker e grupos de consumidores.
- Observe qual configuração, variáveis de ambiente, flags de recursos ou credenciais existem apenas no ambiente do worker.
- Mantenha a requisição de enfileiramento, a carga útil armazenada e a identidade do worker ligadas.
2. Rastrear Estado e Novas Tentativas Exclusivas do Worker
- Mostre como o tempo de execução do worker difere do caminho da requisição: ambiente, arquivos, montagens, caches, permissões ou relógios diferentes.
- Registre a contagem de novas tentativas, backoff, chaves de deduplicação, tratamento de falhas, fluxo de mensagens mortas e comportamento de idempotência.
- Distinga o sucesso imediato da requisição do sucesso ou falha eventual do worker.
3. Reduzir à Cadeia Assíncrona Decisiva
- Comprima o resultado para a menor sequência: enfileiramento -> tempo de execução do worker -> nova tentativa ou ramificação -> efeito resultante.
- Declare claramente se a diferença decisiva reside no formato da carga útil, configuração do worker, caminho de novas tentativas ou consumidor downstream.
- Se o problema for realmente sobre o analisador de arquivos invocado pelo worker, retorne para a habilidade mais específica de analisador de arquivos.
Leia esta Referência
- Carregue
references/queue-worker-drift.mdpara a lista de verificação da fila, lista de verificação de novas tentativas e empacotamento de evidências.
O Que Preservar
- Nomes de filas, cargas úteis, identidades de workers, metadados de novas tentativas, bordas de mensagens mortas e efeitos downstream.
- A configuração ou estado exato exclusivo do worker que altera o comportamento.
- Uma cadeia mínima de reprodução de enfileiramento para efeito colateral.
Perguntas frequentes
O que é um 'worker'?
É um programa que roda em segundo plano para executar tarefas que não precisam ser feitas imediatamente, como processar uma imagem ou enviar um e-mail.
O que significa 'processamento assíncrono'?
Significa que uma tarefa é enviada e o sistema continua fazendo outras coisas sem esperar o resultado imediato. O resultado virá depois, em segundo plano.
O que é uma 'fila'?
É um local onde as tarefas são colocadas em espera para serem processadas. Pense como uma fila de banco, onde as tarefas são atendidas na ordem em que chegam.
Detalhes
Descrição original do autor
Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for queues, async workers, cron jobs, delayed tasks, retry behavior, worker-only config drift, and payload-to-side-effect chains. Use when the user asks to trace a queue payload, inspect async job execution, explain worker-only behavior, follow retries or dead-letter handling, or connect an enqueued item to a later file,
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 42 mil
- Posição no ranking
- #4731
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 22/09/2026
Comentários
- …
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