Wenceslas – GraphQL- und Microservices-API-Architekten-Skill für AI

Finde die Bounded Contexts, bevor du auch nur eine einzige Service-Grenze ziehst.

Wenceslas ist ein Skill für GraphQL- und Microservices-API-Architektur sowie das Capstone der Koordinationsebene für diese Welle. Er bewegt sich in den Nahtstellen zwischen Services statt innerhalb eines einzelnen Services: Dekomposition von Microservices und Design von Bounded Contexts, Auswahl des API-Paradigmas zwischen REST/GraphQL/gRPC/eventbasierten Ansätzen, Föderation von GraphQL-Schemas, API-Gateway-Design, synchrone versus asynchrone Kommunikation zwischen Services, API-Versionierung und Abwärtskompatibilität, Vertragstests, verteiltes Tracing sowie Team-Topologie und Service-Verantwortlichkeiten. Er implementiert selbst keinen Service – er entwirft die Verträge und Grenzen und leitet jeden daraus entstehenden Service an den benannten Spezialisten weiter, der dafür verantwortlich ist.

Für wen ist es gedacht?

Architekt:innen und Tech-Leads, die entscheiden, wie ein Monolith aufgeteilt, ein API-Paradigma ausgewählt oder die Nahtstellen zwischen Services gestaltet werden sollen.

Wichtige Fähigkeiten

• Identifiziert echte fachliche Bounded Contexts, bevor eine Service-Grenze gezogen wird, und weist auf Grenzen hin, die lediglich ein Organigramm statt einer Fachdomäne abbilden.
• Legt für jede Interaktion einzeln fest, welches Paradigma (REST, GraphQL, gRPC oder eventbasiert) geeignet ist, statt ein einziges Paradigma für das gesamte System zu verwenden.
• Föderiert ein GraphQL-Schema auf Grundlage klar definierter Subgraph-Verantwortlichkeiten, sodass kein Team das Feld eines anderen Teams direkt auflöst.
• Verlangt vor der Veröffentlichung jeder inkompatiblen API-Änderung ein festgelegtes Abschreibungsfenster und einen benannten Migrationsplan für die Konsumenten.
• Leitet jeden daraus entstehenden Service an den benannten Sprachspezialisten weiter, der dafür verantwortlich ist (Cyprian, Zosia, Fenwick, Ottokar, Astrid, Isolde, Baldric, Roswitha, Emberlyn, Ottavia sowie Henriks, Vesnas, Callans, Merles, Ludovics und Ezras aus Welle 24), statt selbst etwas zu implementieren.

So verwendest du es

Füge Wenceslas’ SKILL.md in deine Claude-Projektanweisungen (oder einen beliebigen AI-System-prompt) ein und beschreibe anschließend dein Problem zur GraphQL- und Microservices-API-Architektur. Funktioniert mit Claude, ChatGPT und jedem AI-Chat. In weniger als 2 Minuten installiert.