Results for “cqrs”

Apache Pekko + Scala 3によるCQRS/Event Sourcing実装ガイド。 PersistenceEffectorを用いた集約アクター、ドメインモデルとアクターの分離、 状態遷移の型安全な表現、イベント設計、Protocol Buffersシリアライズ、 ZIOベースのユースケース層、リードモデルアップデータの実装パターンを提供する。 対象言語: Scala 3限定。CQRS/Event Sourcingアーキテクチャが前提の場合のみ使用。 トリガー条件: 「Scala」かつ「CQRS」または「Event Sourcing」または「Pekko」が リクエストに含まれる場合のみ起動。Scala以外の言語やCQRS/ES以外のアーキテクチャでは このスキルを使用してはならない。 トリガー：「PekkoでCQRS/ESを実装したい」「Scalaで集約アクターを書きたい」 「PersistenceEffectorの使い方」「Pekkoのイベントソーシング」 「ScalaでCQRSのコマンド側を実装」「Pekkoで状態遷移を管理」 といったPekko + Scala + CQRS/ES実装リクエストで起動。 非トリガー：「CQRSのトレードオフ」「イベントソーシングとは」「JavaでCQRS」 「GoでEvent Sourcing」「CQRSの概念を教えて」など、Scala/Pekko以外や概念的な質問では 起動してはならない。

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CQRS（Command Query Responsibility Segregation）における一貫性・可用性・スケーラビリティの トレードオフ分析と設計判断を支援する。CAP定理に基づくCQRSの評価軸、イベントソーシングとの 組み合わせによる影響、読み書きモデルの分離戦略を提供する。アーキテクチャ設計、技術選定、 既存システムのCQRS導入検討時に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「CQRSを採用すべきか」「読み書き分離の設計」「結果整合性の判断」 「イベントソーシングを組み合わせるべきか」「CQRSのトレードオフ」「CQRSの可用性」 「CQRSのスケーラビリティ」「書き込みモデルと読み込みモデルの分離」 といったCQRS設計判断関連リクエストで起動。

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CQRSの実装においてイベントソーシングが必然的に必要となる理由を論理的に説明する。 C側からQ側へのデータ同期問題（計算された値の同期不可、トリガーの限界、ポーリングの スケーラビリティ問題、ダブルコミット問題）を段階的に分析し、イベントを真のデータソースに する設計への到達過程を示す。CQRS導入検討、アーキテクチャ設計時に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー：「CQRSにイベントソーシングは必要か」「C側とQ側の同期方法」 「CQRSでモデルを分ける必要はないのか」「リードモデルの更新方法」 「なぜイベントソーシングが必要か」「ダブルコミット問題」「CQRSの同期問題」 「CQRSはESなしでも動くか」といったCQRS/ES必然性関連リクエストで起動。

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CQRS/ESが集約の境界定義とモデリングに与える影響を解説する。CQRSを導入すると集約は コマンド実行に必要な最小限の状態のみ保持すればよくなり、読み取り責務はリードモデルに 委譲できる。大きすぎる集約の軽量化、集約境界の再定義、イベントによる状態管理を支援する。 集約設計、CQRS導入時のモデリング見直し、パフォーマンス問題の解決時に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー：「CQRSで集約が変わる」「集約が大きすぎる」「集約にメッセージ1000件」 「集約の更新が重い」「CQRS導入で集約を見直す」「集約を軽量化したい」 「集約にクエリ用データが混ざっている」「集約の境界を再定義」 といったCQRS/モデリング関連リクエストで起動。

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Design separate paths for updating and reading data using CQRS, an approach that splits these responsibilities. Organize read models, event handling, and validation to support complex queries and scale reads independently from writes.

• Separating data updates from queries
• Scaling reads independently from writes
• Optimizing complex reporting queries

Design query-ready data from streams of recorded events. The skill guides read models, databases shaped for queries, with practices for replaying events, resuming after failures, and tracking delays in dashboards or search indexes.

• Build read models for systems that separate reads and writes
• Create dashboard data from recorded events
• Build search indexes from event streams

Design and implement a NestJS backend organized into business modules within one deployable application. The skill defines module boundaries, separates data ownership, builds layered code and event communication, and validates isolation through checks and tests.

• Designing a new modular NestJS backend
• Implementing business modules with layered responsibilities
• Connecting modules through events

集約間の制約チェック（「集約Aのユースケースで集約Bの状態を確認したい」）に対する 設計判断を支援する。Sagaの誤用検出、ビジネス要件の問い直し、CQRS/ESにおける 技術的制約の理解、不整合データの許容判断を含む。 コードレビュー、アーキテクチャ設計、要件分析時に集約間の制約問題に直面した場合に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー：「集約間の制約チェック」「他の集約の状態を確認したい」「Sagaで制約チェック」 「ブランドに商品が紐づいているか確認」「集約間のバリデーション」 「イベントソーシングで逆引き」「集約をまたぐビジネスルール」「CQRS/ESの制約」 「コマンド側からリードモデルを参照していい？」「ユースケースで他の集約を参照」 といった集約間制約関連リクエストで起動。

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CQRS pattern, event stores, projections, eventual consistency. Activate on: CQRS, event sourcing, event store, read model, projection, aggregate, domain event, command handler. NOT for: message broker setup (use event-driven-architecture-expert), database optimization (use data-warehouse-optimizer).

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CQRS pattern, event stores, projections, eventual consistency. Activate on: CQRS, event sourcing, event store, read model, projection, aggregate, domain event, command handler. NOT for: message broker setup (use event-driven-architecture-expert), database optimization (use data-warehouse-optimizer).

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Design iii backends by combining functions, queues, and shared state. Choose patterns for workflows with retries, live updates, cooperating AI agents, and event-driven processing, with examples showing how the pieces connect.

• Designing order workflows with retries and step tracking
• Updating screens or caches when stored data changes
• Passing tasks between specialized AI agents

Applies CQRS and Event Sourcing for read/write separation and audit trails. Use when designing systems with complex domain logic or full state-change history.

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Event sourcing and CQRS expert for AI memory systemsUse when "event sourcing, event store, cqrs, nats jetstream, kafka events, event projection, replay events, event schema, event-sourcing, cqrs, nats, kafka, projections, event-driven, memory-architecture, ml-memory" mentioned.

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Build C# applications with .NET 8+, including ASP.NET Core APIs and Blazor interfaces. Get models, endpoints, services, and configuration, with guidance on database access, asynchronous operations, cancellation, authentication, performance tuning, and tests.

• Build a REST API with ASP.NET Core
• Implement database access with Entity Framework Core
• Create Blazor components and manage application state

Design or review .NET solution architecture across modular monoliths, clean architecture, vertical slices, microservices, DDD, CQRS, and cloud-native boundaries without over-engineering. USE FOR: .NET architecture choices; layer and domain boundary review; service decomposition; clean architecture, vertical slice, DDD, CQRS, and modular monolith decisions. DO NOT USE FOR: unrelated stacks; generic tasks that do not need this specific guidance. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.

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Generates CQRS Commands with Handlers, Validators, and Request DTOs following Clean Architecture patterns. Commands represent actions that modify state and return Result types for proper error handling.

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Generates CQRS Queries with Handlers and Response DTOs for read operations. Uses Dapper for optimized read queries, bypassing the domain model for better performance.

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Message queues, pub/sub, event sourcing with Kafka, RabbitMQ, Redis Streams. Activate on: event-driven, message queue, pub/sub, Kafka, RabbitMQ, event bus, async messaging, dead letter queue. NOT for: CQRS projections (use cqrs-event-sourcing-architect), real-time WebSocket (use websocket-realtime-expert), observability (use observability-apm-expert).

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Message queues, pub/sub, event sourcing with Kafka, RabbitMQ, Redis Streams. Activate on: event-driven, message queue, pub/sub, Kafka, RabbitMQ, event bus, async messaging, dead letter queue. NOT for: CQRS projections (use cqrs-event-sourcing-architect), real-time WebSocket (use websocket-realtime-expert), observability (use observability-apm-expert).

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CQRS architecture knowledge base. Provides patterns, antipatterns, and PHP-specific guidelines for Command Query Responsibility Segregation audits.

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Designs event-driven architectures with event sourcing, CQRS, pub/sub patterns, and domain events for decoupled systems. Use when users request "event sourcing", "CQRS", "domain events", "pub/sub", or "event-driven".

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Design systems made of independently deployable services, or plan how to split an existing application. The skill produces service boundary diagrams and recommendations for communication, data ownership, failure handling, monitoring, and deployment.

• Planning how to split a monolithic application
• Choosing REST, gRPC, or event-based communication
• Defining data ownership and cross-service consistency

Build .NET 8 APIs and backend services using C# 12, with clear separation of application responsibilities. The skill covers database access, authentication, API documentation, compilation checks, and integration tests that verify components working together.

• Building endpoints with minimal APIs
• Adding database access with Entity Framework Core
• Separating application responsibilities with MediatR

Build read models and projections from event streams. Use when implementing CQRS read sides, building materialized views, or optimizing query performance in event-sourced systems.

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