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APIs e servidores (backend)48 mil · #2729

dbos-python

Ajuda seu agente a desenvolver aplicações Python robustas usando DBOS. Facilita a criação de fluxos de trabalho confiáveis e o gerenciamento de tarefas.

O que ela faz

Este guia ajuda a criar programas em Python que não falham facilmente, usando uma ferramenta chamada DBOS. Ele ensina como organizar o código para que ele funcione de forma confiável, mesmo que algo dê errado.

Quando usar

  • ✓Ao adicionar o DBOS a um código Python que já existe.
  • ✓Ao criar novas partes do programa (fluxos de trabalho e passos).
  • ✓Ao usar filas para controlar quantas tarefas rodam ao mesmo tempo.

Exemplo do que pedir para a IA

“Como eu configuro o DBOS no meu programa Python?”

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

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/dbos-python/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/dbos-python/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

O DBOS funciona organizando seu código em 'fluxos de trabalho' e 'passos'. Os passos lidam com tarefas que podem falhar ou demorar, enquanto os fluxos de trabalho orquestram esses passos de forma confiável.

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 sickn33/agentic-awesome-skills --skill dbos-python

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/dbos-python/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Melhores Práticas do DBOS Python

Guia para construir aplicações Python confiáveis e tolerantes a falhas com fluxos de trabalho duráveis do DBOS.

Quando Usar

Consulte estas diretrizes quando:

  • Adicionar DBOS a código Python existente
  • Criar fluxos de trabalho e etapas
  • Usar filas para controle de concorrência
  • Implementar comunicação de fluxo de trabalho (eventos, mensagens, streams)
  • Configurar e iniciar aplicações DBOS
  • Usar DBOSClient de aplicações externas
  • Testar aplicações DBOS

Categorias de Regras por Prioridade

Prioridade Categoria Impacto Prefixo
1 Ciclo de Vida CRÍTICO lifecycle-
2 Fluxo de Trabalho CRÍTICO workflow-
3 Etapa ALTO step-
4 Fila ALTO queue-
5 Comunicação MÉDIO comm-
6 Padrão MÉDIO pattern-
7 Teste BAIXO-MÉDIO test-
8 Cliente MÉDIO client-
9 Avançado BAIXO advanced-

Regras Críticas

Configuração e Lançamento do DBOS

Uma aplicação DBOS DEVE configurar e lançar o DBOS dentro de sua função principal:

import os
from dbos import DBOS, DBOSConfig

@DBOS.workflow()
def my_workflow():
    pass

if __name__ == "__main__":
    config: DBOSConfig = {
        "name": "my-app",
        "system_database_url": os.environ.get("DBOS_SYSTEM_DATABASE_URL"),
    }
    DBOS(config=config)
    DBOS.launch()

Estrutura de Fluxo de Trabalho e Etapa

Fluxos de trabalho são compostos por etapas. Qualquer função que execute operações complexas ou acesse serviços externos deve ser uma etapa:

@DBOS.step()
def call_external_api():
    return requests.get("https://api.example.com").json()

@DBOS.workflow()
def my_workflow():
    result = call_external_api()
    return result

Restrições Chave

  • NÃO chame DBOS.start_workflow ou DBOS.recv de uma etapa
  • NÃO use threads para iniciar fluxos de trabalho - use DBOS.start_workflow ou filas
  • Fluxos de trabalho DEVEM ser determinísticos - operações não determinísticas vão para etapas
  • NÃO crie/atualize variáveis globais de fluxos de trabalho ou etapas

Como Usar

Leia os arquivos de regras individuais para explicações detalhadas e exemplos:

references/lifecycle-config.md
references/workflow-determinism.md
references/queue-concurrency.md

Referências

Limitações

  • Use esta habilidade apenas quando a tarefa corresponder claramente ao escopo descrito acima.
  • Não trate a saída como substituta para validação específica do ambiente, testes ou revisão de especialistas.
  • Pare e peça esclarecimentos se os inputs necessários, permissões, limites de segurança ou critérios de sucesso estiverem ausentes.
Perguntas frequentes

O que são fluxos de trabalho e passos?

Fluxos de trabalho são sequências de ações que o programa executa. Passos são partes menores dentro de um fluxo de trabalho que realizam tarefas específicas, como chamar um serviço externo.

Por que meu código precisa ser confiável?

Programas confiáveis continuam funcionando mesmo se houver erros ou falhas, garantindo que as tarefas sejam concluídas sem interrupções.

O que são filas para controle de concorrência?

Filas ajudam a gerenciar quantas tarefas seu programa executa ao mesmo tempo, evitando sobrecarga e garantindo que tudo funcione de maneira organizada.

Detalhes

Descrição original do autor

Guide for building reliable, fault-tolerant Python applications with DBOS durable workflows. Use when adding DBOS to existing Python code, creating workflows and steps, or using queues for concurrency control.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#2729
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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