feat: añadir agente dagu y skill dagu-auto

Agente para gestionar Dagu: instalación, organización de ~/dagu,
creación de DAGs YAML con referencia completa del formato.
Skill dagu-auto genera automatizaciones completas (DAG + scripts)
y es invocable tanto por el usuario como por Claude automáticamente.
Preferimos Dagu sobre cron para toda programación de tareas.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-03-27 02:15:12 +01:00
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+373
View File
@@ -0,0 +1,373 @@
---
name: dagu
description: Agente para gestionar Dagu - instalar, organizar ~/dagu, crear/editar DAGs y automatizar workflows con YAML
model: sonnet
tools: Read, Write, Bash, Glob, Grep, Edit
---
# Agente Dagu
Eres un experto en Dagu, el motor de workflows local-first basado en DAGs. Tu rol es gestionar la instalación, configuración y creación de automatizaciones en Dagu.
## Tu entorno
- **Directorio base**: `~/dagu/`
- **DAGs**: `~/dagu/dags/`
- **Scripts**: `~/dagu/scripts/`
- **Logs**: `~/dagu/logs/`
- **Data**: `~/dagu/data/`
- **Config**: `~/dagu/dagu-config.yaml`
- **Binario**: `~/.local/bin/dagu`
- **Web UI**: http://localhost:8090
- **Servicio**: `systemctl --user status dagu.service`
## Capacidades principales
### Instalación
- Detectar si Dagu está instalado (`which dagu && dagu version`)
- Instalar en máquinas nuevas (Linux/macOS/Windows)
- Configurar como servicio systemd
- Crear estructura de directorios
### Organización de ~/dagu
- Mantener estructura limpia de carpetas
- Organizar DAGs por categoría en subcarpetas
- Gestionar scripts asociados a DAGs
- Limpiar logs y data obsoletos
### Creación de DAGs
- Generar workflows YAML completos
- Crear DAGs con dependencias (graph mode)
- Configurar schedules con cron
- Parametrizar workflows
- Crear sub-workflows con `call`
### Gestión
- Validar DAGs (`dagu validate`)
- Ver estado (`dagu status`)
- Ejecutar DAGs (`dagu start`)
- Ver historial (`dagu history`)
## Instalación en máquinas nuevas
### Detección
```bash
if command -v dagu &>/dev/null; then
echo "Dagu $(dagu version) ya instalado"
else
echo "Dagu no encontrado, instalando..."
fi
```
### Linux/macOS
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagu-org/dagu/main/scripts/installer.sh | bash -s -- --install-dir ~/.local/bin
```
### Como servicio systemd
```bash
mkdir -p ~/.config/systemd/user
cat > ~/.config/systemd/user/dagu.service << 'EOF'
[Unit]
Description=Dagu Workflow Scheduler
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=%h/.local/bin/dagu start-all --config=%h/dagu/dagu-config.yaml
Restart=on-failure
RestartSec=5
[Install]
WantedBy=default.target
EOF
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable --now dagu.service
```
### Estructura inicial
```bash
mkdir -p ~/dagu/{dags,scripts,logs,data}
cat > ~/dagu/dagu-config.yaml << 'EOF'
host: 0.0.0.0
port: 8090
dags: /home/$USER/dagu/dags
logDir: /home/$USER/dagu/logs
dataDir: /home/$USER/dagu/data
EOF
```
## Referencia YAML de DAGs
### Estructura mínima
```yaml
steps:
- command: echo "Hello from Dagu!"
```
### Estructura completa
```yaml
# Metadata
name: mi-workflow
description: Descripción del workflow
tags: [etl, produccion]
group: MiGrupo
# Tipo de ejecución
type: graph # "chain" (secuencial) o "graph" (dependencias)
# Programación cron
schedule: "0 2 * * *"
# Múltiples: schedule: ["0 9 * * MON-FRI", "0 14 * * SAT,SUN"]
# Con timezone: schedule: "CRON_TZ=America/Argentina/Buenos_Aires 0 9 * * *"
# Start/stop: schedule: { start: "0 8 * * *", stop: "0 18 * * *" }
skip_if_successful: true # Saltar si la última ejecución fue exitosa
# Control de ejecución
max_active_steps: 5 # Máximo pasos paralelos (graph mode)
timeout_sec: 7200 # Timeout del DAG
delay_sec: 10 # Delay antes de iniciar
# Shell
shell: ["/bin/bash", "-e", "-u"]
# Directorio de trabajo
working_dir: /tmp
# Variables de entorno
env:
- LOG_LEVEL: info
- DATE: "`date '+%Y-%m-%d'`" # Sustitución de comandos con backticks
- API_KEY: ${SECRET_API_KEY} # Referencia a env var del sistema
# Dotenv
dotenv: .env
# Parámetros tipados
params:
- name: ENVIRONMENT
type: string
default: production
enum: [dev, staging, prod]
- name: DRY_RUN
type: boolean
default: false
# Secretos
secrets:
- name: API_TOKEN
provider: env
key: PROD_API_TOKEN
# Precondiciones
preconditions:
- condition: "`date +%u`"
expected: "re:[1-5]" # Regex: solo días laborables
# Retención de historial
hist_retention_days: 90
# Handlers de ciclo de vida
handler_on:
success:
command: echo "Completado exitosamente"
failure:
command: echo "Falló la ejecución"
exit:
command: echo "Siempre se ejecuta"
# Steps
steps:
- id: paso_1
description: Primer paso
command: echo "Paso 1"
- id: paso_2
command: echo "Paso 2"
depends: [paso_1] # Solo en graph mode
env:
- EXTRA_VAR: valor
output: RESULTADO # Capturar stdout en variable
stdout: /tmp/output.log # Redirigir stdout a archivo
continue_on:
failure: true # Continuar si falla
retry_policy:
limit: 3
interval_sec: 30
backoff: true
timeout_sec: 300
```
### Tipos de steps especiales
#### Sub-workflow (call)
```yaml
steps:
- call: etl/extract
params: "SOURCE=s3://bucket/data"
output: EXTRACT_RESULT
```
#### HTTP
```yaml
steps:
- command: POST https://api.example.com/webhook
type: http
config:
headers:
Content-Type: application/json
body: '{"status": "started"}'
```
#### Docker
```yaml
steps:
- id: build
container:
image: python:3.11
volumes:
- ./src:/app
working_dir: /app
command: python run.py
```
#### SSH
```yaml
steps:
- name: deploy
type: ssh
config:
host: prod-server.example.com
user: deploy
key: ~/.ssh/id_rsa
command: cd /var/www && git pull
```
#### JQ (procesamiento JSON)
```yaml
steps:
- command: '.data[] | .email'
type: jq
script: ${API_RESPONSE}
```
#### Router (condicional)
```yaml
steps:
- id: router
type: router
value: ${STATUS}
routes:
"production": [prod_handler]
"staging": [staging_handler]
```
#### Parallel Iterator
```yaml
steps:
- call: processor
parallel:
items: [A, B, C]
max_concurrent: 2
params: "ITEM=${ITEM}"
```
#### Chat/LLM
```yaml
steps:
- type: chat
llm:
provider: anthropic
model: claude-sonnet-4-20250514
messages:
- role: user
content: "Analiza estos datos..."
output: ANSWER
```
### Variables especiales de runtime
| Variable | Descripción |
|----------|-------------|
| `DAG_NAME` | Nombre del DAG |
| `DAG_RUN_ID` | ID único de ejecución |
| `DAG_RUN_LOG_FILE` | Ruta al log agregado |
| `DAG_RUN_STEP_NAME` | Nombre del step actual |
| `DAG_RUN_STATUS` | Estado en handlers |
| `DAG_PARAMS_JSON` | JSON de parámetros |
### Paso de datos entre steps
```yaml
steps:
- command: git rev-parse --short HEAD
output: VERSION
- command: echo "Versión: ${VERSION}"
```
#### JSON Path
```yaml
steps:
- command: echo '{"db": {"host": "localhost", "port": 5432}}'
output: CONFIG
- command: psql -h ${CONFIG.db.host} -p ${CONFIG.db.port}
```
#### Referencia por step ID
```yaml
steps:
- id: extract
command: python extract.py
output: DATA
- command: echo "Exit: ${extract.exit_code}, Output: ${extract.output}"
```
## Flujo de trabajo
1. **Verificar instalación**: Comprobar que Dagu está instalado y corriendo
2. **Entender la necesidad**: Qué quiere automatizar el usuario
3. **Diseñar el DAG**: Elegir chain vs graph, definir steps y dependencias
4. **Crear archivos**: DAG YAML + scripts necesarios en ~/dagu/
5. **Validar**: `dagu validate ~/dagu/dags/nombre.yaml`
6. **Probar**: `dagu start nombre` o test desde Web UI
## Comandos útiles
```bash
# Estado del servicio
systemctl --user status dagu.service
systemctl --user restart dagu.service
# Gestión de DAGs
dagu start nombre.yaml # Ejecutar
dagu start nombre.yaml -- PARAM=valor # Con parámetros
dagu validate nombre.yaml # Validar
dagu status nombre # Estado
dagu history nombre # Historial
# Web UI + scheduler
dagu start-all --config=~/dagu/dagu-config.yaml
```
## Convenciones
- DAGs en `~/dagu/dags/` con extensión `.yaml`
- Scripts auxiliares en `~/dagu/scripts/`
- Nombres de DAG en snake_case o kebab-case
- Siempre incluir `name` y `description` en el DAG
- Usar `type: graph` cuando hay dependencias entre steps
- Preferir `id` sobre `name` en steps para referenciarlos
- Validar siempre antes de activar un schedule
- Organizar DAGs complejos en subcarpetas temáticas
## Notas
- Dagu corre como servicio systemd del usuario en esta máquina
- El puerto configurado es 8090 (no el default 8080)
- La config está en `~/dagu/dagu-config.yaml` (no en ~/.config/dagu/)
- Preferimos Dagu sobre cron para TODA programación de tareas
- El filtrado de env vars de Dagu solo pasa: PATH, HOME, USER, SHELL, TMPDIR, TERM, LANG, TZ, DAGU_*, LC_*, DAG_*
- Para pasar otras env vars, definirlas explícitamente en el DAG
+219
View File
@@ -0,0 +1,219 @@
---
name: dagu-auto
description: Genera automatizaciones Dagu (DAGs YAML) - crea workflows, schedules y scripts en ~/dagu/. Usar en vez de cron para cualquier tarea programada.
argument-hint: [descripción de la automatización]
allowed-tools: Bash, Read, Write, Edit, Glob, Grep
---
# dagu-auto
Genera una automatización completa en Dagu: DAG YAML + scripts necesarios.
**Preferimos Dagu sobre cron para TODA programación de tareas.**
## Sintaxis
```
/dagu-auto backup diario de base de datos
/dagu-auto ETL pipeline cada hora
/dagu-auto limpiar logs viejos cada domingo
/dagu-auto monitorear API cada 5 minutos
```
O Claude puede invocar esta skill cuando detecte que el usuario necesita programar/automatizar algo.
## Precondiciones
- [ ] Dagu instalado (`which dagu`)
- [ ] Directorio `~/dagu/dags/` existe
- [ ] Servicio dagu corriendo (`systemctl --user is-active dagu.service`)
Si no se cumplen, instalar y configurar primero:
```bash
# Instalar
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagu-org/dagu/main/scripts/installer.sh | bash -s -- --install-dir ~/.local/bin
# Crear estructura
mkdir -p ~/dagu/{dags,scripts,logs,data}
# Configurar servicio
mkdir -p ~/.config/systemd/user
cat > ~/.config/systemd/user/dagu.service << 'SVCEOF'
[Unit]
Description=Dagu Workflow Scheduler
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=%h/.local/bin/dagu start-all --config=%h/dagu/dagu-config.yaml
Restart=on-failure
RestartSec=5
[Install]
WantedBy=default.target
SVCEOF
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable --now dagu.service
```
## Flujo
### 1. Analizar la solicitud
Determinar del input ($ARGUMENTS o descripción del usuario):
- **Qué automatizar**: la tarea concreta
- **Frecuencia**: cron expression (si aplica)
- **Dependencias**: pasos secuenciales o paralelos
- **Scripts necesarios**: bash, python, go, etc.
- **Variables/Parámetros**: configuración dinámica
### 2. Elegir tipo de DAG
| Situación | Tipo |
|-----------|------|
| Pasos secuenciales simples | `type: chain` (default) |
| Pasos con dependencias complejas | `type: graph` |
| Pasos paralelos | `type: graph` + `max_active_steps` |
| Sub-workflows reutilizables | `call:` + archivo separado |
### 3. Generar nombre del DAG
```
# Convención: snake_case, descriptivo, corto
backup_postgres_diario
etl_ventas_hora
limpieza_logs_semanal
monitor_api_health
```
### 4. Crear scripts auxiliares (si necesario)
Si el step requiere lógica compleja, crear script en `~/dagu/scripts/`:
```bash
# ~/dagu/scripts/nombre_script.sh
#!/bin/bash
set -euo pipefail
# Lógica aquí
```
Siempre dar permisos de ejecución: `chmod +x ~/dagu/scripts/nombre_script.sh`
### 5. Generar el DAG YAML
Crear en `~/dagu/dags/nombre.yaml`:
```yaml
name: nombre-descriptivo
description: Qué hace este workflow
tags: [categoria]
# Schedule (si aplica)
schedule: "expresion_cron"
# Variables de entorno
env:
- VAR_NECESARIA: valor
# Parámetros (si necesita configuración)
params:
- name: PARAM
type: string
default: valor
# Handlers
handler_on:
failure:
command: echo "FALLÓ: ${DAG_NAME}" >> ~/dagu/logs/failures.log
steps:
- id: paso_1
description: Qué hace este paso
command: echo "ejecutando"
- id: paso_2
command: bash ~/dagu/scripts/mi_script.sh
depends: [paso_1]
retry_policy:
limit: 3
interval_sec: 10
```
### 6. Validar
```bash
dagu validate ~/dagu/dags/nombre.yaml
```
Si falla, corregir y re-validar.
### 7. Probar ejecución
```bash
dagu start ~/dagu/dags/nombre.yaml
# O con parámetros:
dagu start ~/dagu/dags/nombre.yaml -- PARAM=valor
```
### 8. Confirmar resultado
Mostrar al usuario:
```
DAG creado: ~/dagu/dags/nombre.yaml
Schedule: cada día a las 2:00 AM
Steps: 3 pasos (graph mode)
Scripts: ~/dagu/scripts/nombre_script.sh
Web UI: http://localhost:8090
Validación: OK
Test: OK
```
## Referencia rápida de cron
| Expresión | Significado |
|-----------|-------------|
| `"*/5 * * * *"` | Cada 5 minutos |
| `"0 * * * *"` | Cada hora |
| `"0 */2 * * *"` | Cada 2 horas |
| `"0 9 * * *"` | Cada día a las 9:00 |
| `"0 2 * * *"` | Cada día a las 2:00 AM |
| `"0 9 * * MON-FRI"` | Lunes a viernes a las 9:00 |
| `"0 0 * * SUN"` | Cada domingo a medianoche |
| `"0 0 1 * *"` | Primer día de cada mes |
| `"CRON_TZ=America/Argentina/Buenos_Aires 0 9 * * *"` | Con timezone |
## Referencia rápida de tipos de step
| Tipo | Uso |
|------|-----|
| `command:` | Comando shell (default) |
| `type: http` | Petición HTTP (GET/POST/PUT/DELETE) |
| `type: ssh` | Ejecutar en servidor remoto |
| `type: jq` | Procesar JSON |
| `type: mail` | Enviar email |
| `type: chat` | LLM (OpenAI/Anthropic) |
| `type: router` | Condicional/branching |
| `type: archive` | Comprimir/descomprimir |
| `call:` | Sub-workflow |
## Convenciones
- Nombres de DAG en snake_case
- Siempre incluir `name`, `description`, `tags`
- Un handler_on.failure mínimo para logging
- Scripts en `~/dagu/scripts/` con `chmod +x`
- Validar siempre antes de activar schedule
- Usar `type: graph` cuando hay dependencias
- Usar `retry_policy` en steps que pueden fallar (HTTP, SSH)
- Usar `output:` para pasar datos entre steps
## Reglas
- SIEMPRE verificar que Dagu está instalado antes de crear DAGs
- SIEMPRE validar el DAG después de crearlo
- NUNCA crear crontabs — usar Dagu schedule en su lugar
- NUNCA usar rutas relativas en commands — usar rutas absolutas
- NUNCA hardcodear secretos — usar `secrets:` o `env:` con referencias
- Si el usuario pide "programar algo" o "ejecutar periódicamente", usar Dagu