Taxonomie des workflows Grimoire¶

ADR-002 — Clarification des trois types d'exécution dans le Grimoire Kit.

Cette page répond au comment un workflow s'exécute. Pour le quand créer un artefact (agent, skill, prompt) plutôt qu'un autre, voir Doctrine — quand créer un artefact.

Les trois catégories¶

Type	Format	Exécuteur	Exemple
Playbook	Markdown (.md)	Le LLM lit et suit les instructions	party-mode, brainstorming, advanced-elicitation
Pipeline	Python (.py)	Exécution CPU directe (stdlib)	dream.py, stigmergy.py, session-lifecycle.py
Orchestration	Python + workers	ThreadPoolExecutor CPU (PAS multi-LLM)	orchestrator.py mode concurrent-cpu

Playbook (MD pour LLM)¶

Un playbook est un document Markdown que le LLM charge et suit comme un guide. Il ne génère aucune exécution programmatique — c'est le LLM qui interprète les instructions et agit dans l'IDE.

Caractéristiques : - Format : .md (Markdown) ou .yaml (exécuté par workflow.xml) - Le LLM est le "moteur d'exécution" - Interaction humaine possible à chaque étape - Pas de parallélisme — une seule session LLM - Exemples : party-mode, brainstorming, elicitation, reviews

Pipeline (Python exécutable)¶

Un pipeline est un script Python qui effectue des traitements locaux sans appel LLM. Il lit des fichiers, fait des calculs, écrit des résultats.

Caractéristiques : - Format : .py (Python stdlib) - Exécution directe en terminal ou via MCP tool - Pas d'appel API LLM - Peut être lancé en background - Exemples : dream.py, stigmergy.py, rag-indexer.py, maintenance.py

Orchestration (multi-worker CPU)¶

L'orchestration coordonne plusieurs workers Python en parallèle via ThreadPoolExecutor. Ce n'est PAS du multi-LLM — c'est du parallélisme CPU local.

Caractéristiques : - Format : .py (Python) - ThreadPoolExecutor pour les tâches parallèles - Les workers chargent des personas mais ne font PAS d'appel API - Le LLM IDE reste la seule session active - Voir ADR-001 pour les détails

Diagramme¶

Utilisateur
    │
    ├── Parle au LLM → LLM suit un PLAYBOOK (MD)
    │                     └── Appelle des MCP tools → PIPELINE (Python)
    │
    └── Lance un script → PIPELINE directe (terminal)
                            └── Peut lancer une ORCHESTRATION (ThreadPool workers)

Quand utiliser quoi ?¶

Besoin	Type	Pourquoi
Discussion multi-agent simulée	Playbook	Le LLM simule les personas
Analyse/indexation de fichiers	Pipeline	Traitement CPU, pas besoin de LLM
Validation croisée intensive	Orchestration	Paralléliser les workers CPU
Vrai multi-LLM	Futur	Via MCP proxy externe (pas encore implémenté)