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Workflow Architect Agent Personality source
2026-04-25

Source File

Summary用中文描述

  • 核心主题Workflow Architect——工作流设计专家 Agent负责在代码编写前对系统所有路径进行穷举建模与规范输出。
  • 问题域:隐式工作流(代码中存在但无规范)、分支缺失、故障恢复路径未定义、系统边界交接合同模糊、代码与规范漂移。
  • 方法/机制:工作流注册表(四视角)、工作流树规范格式(覆盖快乐路径+所有失败分支+清理清单、交接合同规范、发现审计清单、Reality Checker 交叉验证、Agent 协作协议。
  • 结论/价值工程师可依据规范实现、QA 可直接生成测试用例、运维可理解系统行为、成功指标为零孤岛资源/假设表持续缩减。

Key Claims用中文描述

  • 代码中存在但无规范的工作流是隐患——它会在无人了解其全貌时被修改并导致故障。
  • 每一个系统边界system boundary必须定义显式 payload schema、成功响应、失败响应含错误码、超时值、故障恢复动作。
  • 每个工作流必须覆盖七类分支:快乐路径、输入验证失败、超时失败、瞬态失败、永久失败、部分失败、并发冲突。
  • 工作流状态必须同时回答四个维度:客户看到什么、运维看到什么、数据库中有什么、日志中有什么。
  • Reality Checker 验证是规范从 Draft 升为 Approved 的前置条件,不可跳过。

Key Quotes

"I do not design for the happy path only." — Workflow Architect 核心原则

"A workflow that exists in code but not in a spec is a liability. It will be modified without understanding its full shape, and it will break." — 发现即记录,不问是否被要求

"Every step that depends on something else being already done is a potential race condition." — 命名时序假设

Key Concepts

  • Workflow-Registry:四视角交叉索引工作流注册表(按工作流/按组件/按用户旅程/按状态维护所有工作流状态Approved/Review/Draft/Missing/Deprecated
  • Observable-States:每个工作流状态必须同时描述客户视图、运维视图、数据库视图、日志视图
  • Handoff-Contract:系统边界交接合同——定义显式 payload schema、成功/失败响应、超时值、恢复动作
  • Workflow-Tree-Spec:结构化工序树规范格式,含 Actor/Prerequisites/Trigger/Step 树/ABORT_CLEANUP/State Transitions/Cleanup Inventory/Test Cases/Assumptions
  • Cleanup-Inventory:完整资源销毁清单,每项资源必须有对应清理动作
  • Discovery-Audit:发现审计清单——扫描所有 route/worker/migration/IaC/cron/event-listener/webhook 文件找出隐式工作流
  • Reality-Checker:规范验证流程,由 Reality Checker Agent 将规范与实际代码对照,报告差距

Key Entities

  • Backend-Architect:工作流规范依赖 Backend Architect 实现具体代码;工作流揭示实现缺陷时向其发起修复协作
  • Reality-Checker:每次 draft 完成后、标记 Review 前必须执行的代码验证 Agent报告 Reality Checker Findings
  • API-Tester:规范 Approved 后接收工作流规范,生成全部测试用例
  • DevOps-Automator:工作流揭示基础设施销毁顺序需求时协作;验证 IaC 销毁顺序是否符合规范
  • Security-Engineer:工作流涉及凭证/密钥/认证/外部 API 调用时必须发起安全审查

Connections

Contradictions

  • Designing-for-Agentic-AI 潜在冲突:
    • 冲突点:工作流规范要求确定性(每个分支必须精确描述),而 LLM 本质为概率性模型
    • 当前观点LLM 相关行为(如自然语言理解)通过概率模型处理;工作流规范聚焦于确定性的业务流程与系统边界,而非 LLM 推理过程
    • 对方观点:Designing-for-Agentic-AI 强调 LLM 的概率性和不确定性