پروفایل پروژه

Trigger.dev

Trigger.dev برای تیم‌هایی مناسب است که می‌خواهند jobهای پس‌زمینه، workflowهای durable و اجرای طولانی‌مدت agentها را با یک تجربه code-first مدیریت کنند. مزیت اصلی آن durable execution، scheduling، retries، queues و observability است. اگر به‌جای ساختن orchestration از صفر، یک runtime آماده برای taskهای AI و automation می‌خواهی، Trigger.dev انتخاب جدی است.

پروفایل مخزنپلتفرم اجرای background jobs و workflowپیشرفته
background jobsdurable executionqueuesretriesobservabilityagent workflows
مسیر/projects/triggerdev
نوعپلتفرم اجرای background jobs و workflow
سطحپیشرفته
شناسه repoTrigger.dev

triggerdotdev/trigger.dev

پروفایل مستقل برای بررسی پروژه، نه مقاله و نه داشبورد ابزار.

سیگنال‌های سریع

Star15.4k
Fork1.3k
PR60

خلاصهٔ فوری

runtime و workflow platform متن‌باز برای taskهای پس‌زمینه و اجرای طولانی‌مدت

Star15.4k
Fork1.3k
Commit7,432
Issue310

نمای پروژه

نمای پروژه

چیست

runtime و workflow platform متن‌باز برای taskهای پس‌زمینه و اجرای طولانی‌مدت

نیست

framework اصلی agent یا کتابخانه memory/RAG

مناسب برای

مناسب برای
اجرای durable برای AI taskها و workflowهازمان‌بندی jobها و runهای دوره‌ایretry و queue management برای productionmonitoring و observability runهای طولانی

نامناسب برای

نامناسب برای
فقط به یک agent framework سبک نیاز دارینمی‌خواهی taskها را در codebase خودت تعریف کنیworkflowهای persistent و queue-based برایت اولویت ندارد

سلامت GitHub

سلامت GitHub

نمای کلی GitHub در زمان بررسی: ستاره و فورک بالا، issue و PR فعال، و تاریخچه commit قابل‌توجه در مخزن رسمی triggerdotdev/trigger.dev.

Star15.4k
Fork1.3k
Commit7,432
Issue310
PR60

سطح معماری

سطح معماری

011. task را در کد تعریف کن

workload را در codebase خودت به‌صورت task یا workflow بنویس.

022. task را trigger یا schedule کن

triggerها، cron و runهای دستی مسیر شروع را مدیریت می‌کنند.

033. execution را به queue بده

runها به‌صورت durable در queue و با state قابل پیگیری اجرا می‌شوند.

044. retry، wait و idempotency را اعمال کن

برای long-running AI workflows، شکست و ادامه‌دادن بخشی از مدل اجرا است.

055. dashboard را برای عملیات استفاده کن

log، trace، alerts و run monitoring برای production visibility استفاده می‌شوند.

ماتریس توانمندی Agent

ماتریس توانمندی Agent

Durable execution
قوی

taskها را با state و تداوم اجرا می‌کند تا long-running workflowها قابل اتکا باشند.

Scheduling
قوی

runهای زمان‌بندی‌شده و cron-like را برای jobهای دوره‌ای فراهم می‌کند.

Retries
قوی

retry و error handling هسته‌ای برای workflowهای production است.

Queues
قوی

queue management و concurrency control برای اجرای پایدار taskها مهم است.

Observability
قوی

runها، logs و status برای monitoring و debugging در dashboard قابل دیدن هستند.

Agent runtime operations
قوی

برای agent workloads و taskهای طولانی یک execution backbone عملی فراهم می‌کند.

جریان اجرا

جریان اجرا / Runtime

1
1. task را تعریف کن

منطق workflow را در codebase خودت به‌صورت task یا chain of tasks بنویس.

2
2. آن را trigger کن

از app، API یا schedule برای شروع run استفاده کن.

3
3. run را در queue نگه‌دار

durable execution باعث می‌شود taskهای طولانی قابل پیگیری و ادامه‌پذیر باشند.

4
4. خطا را مدیریت کن

retry، wait و idempotency را برای workflowهای واقعی لحاظ کن.

5
5. عملیات را پایش کن

dashboard و observability را برای review، alert و production monitoring استفاده کن.

ماتریس تناسب

ماتریس تناسب

workflow-orchestrationبالا

هسته محصول روی اجرای workflowهای durable و code-first است.

مرز taskها و stateهای شکست را از ابتدا دقیق تعریف کن.

production-agent-workflowsبالا

برای agent workflowهای طولانی، queue و retry و monitoring را یکجا می‌دهد.

alerting و observability را هم‌زمان با rollout فعال کن.

llm-application-developmentبالا

برای jobهای پشت‌صحنه، پردازش async و جریان‌های LLM‌محور مناسب است.

taskها را کوچک، قابل retry و idempotent نگه‌دار.

tool-augmented-agentsمتوسط

اگر agent به tool chain طولانی یا مرحله‌ای نیاز داشته باشد، execution backbone خوبی می‌دهد.

metadata و logging ابزارها را در runها استاندارد کن.

رادار ریسک

رادار ریسک

Queue saturationمتوسط

اگر backpressure و concurrency را درست طراحی نکنی، صف‌ها زود شلوغ می‌شوند.

Retry stormsمتوسط

retryهای زیاد بدون idempotency می‌تواند هزینه و نویز عملیاتی ایجاد کند.

Task boundary driftمتوسط

اگر مرز taskها واضح نباشد، نگه‌داری workflow سخت‌تر می‌شود.

Cost growthکم

workflowهای طولانی و runهای پرتعداد می‌توانند هزینه عملیاتی را بالا ببرند.

شواهد

شواهد

منبع رسمیوب‌سایت رسمی
رسمی

صفحه رسمی Trigger.dev و positioning آن برای AI workflows و background jobs.

مشاهده منبع
منبع رسمیIntroduction
رسمی

مستند رسمی معرفی محصول و توضیح اینکه چرا برای taskهای طولانی، retries و queues ساخته شده است.

مشاهده منبع
منبع رسمیQuick start
رسمی

مستند سریع راه‌اندازی و اتصال Trigger.dev به پروژه موجود.

مشاهده منبع
منبع رسمیLogging, tracing & metrics
رسمی

مستند رسمی observability و logging برای taskها و runها.

مشاهده منبع
منبع رسمیErrors & Retrying
رسمی

مستند رسمی برای مدیریت خطا و retry در taskها.

مشاهده منبع
منبع رسمیConcurrency & Queues
رسمی

مستند رسمی برای کنترل concurrency و صف‌ها.

مشاهده منبع
منبع رسمیGitHub repository
GitHub

مخزن رسمی و مرجع کد منبع پروژه.

مشاهده منبع
منبع رسمیGitHub releases
GitHub

صفحه releases رسمی برای نسخه‌ها و تغییرات منتشرشده.

مشاهده منبع

ارزش یادگیری

ارزش یادگیری

درک durable executionطراحی workflowهای retry-safeمدیریت queue و concurrencyپایش production runهاساخت agent workloadهای پایدار

منابع مرتبط / ابزارها

منابع مرتبط / ابزارها

Project Fit

مناسب چه پروژه‌هایی است؟

این ابزار برای چه پروژه‌هایی مناسب است

Trigger.dev برای background jobs و workflowهای event-driven مناسب است

وقتی کارهای طولانی، زمان‌بندی‌شده یا event-driven دارید، Trigger.dev مناسب است. برای jobهای backend و orchestration سبک تا متوسط کاربردی است.

Backend DeveloperAutomation DeveloperFounder فنیOperationsProduct TeamPython Developer

Audience

به درد چه کسانی می‌خورد؟

Backend DeveloperAutomation DeveloperFounder فنیOperationsProduct TeamPython Developer

Use Cases

به درد چه پروژه‌هایی می‌خورد؟

Background Job

برای اجرای کارهای پس‌زمینه.

Scheduled Task

برای jobهای زمان‌بندی‌شده.

Event Workflow

برای واکنش به eventها.

Long Task

برای کارهای طولانی و قابل پیگیری.

Retry Pipeline

برای retries و recovery.

Async Orchestration

برای هماهنگ‌کردن کارهای asynchronous.

Fit

میزان تناسب با پروژه‌ها

Background jobsعالی
Event-driven flowsخیلی خوب
Long-running tasksخیلی خوب
Tiny sync taskمتوسط
UI agentضعیف

Flow

چطور ساده پیاده‌سازی می‌شود؟

1trigger را تعریف کن
2job را بنویس
3retry policy بده
4log و status را نگه دار
5completion را verify کن

Requirements

حداقل پیش‌نیازها

TriggerJob handlerRetry policyStatus trackingTimeouts

Good Fit

چه زمانی انتخاب خوبی است؟

کارها طولانی یا async هستند.
workflow event-driven می‌خواهید.
retry و status مهم است.
jobهای backend دارید.
پردازش قابل پیگیری لازم دارید.

Bad Fit

چه زمانی انتخاب خوبی نیست؟

فقط یک request کوتاه دارید.
هیچ job پس‌زمینه‌ای ندارید.
workflow شما ساده و تک‌مرحله‌ای است.
UI agent می‌خواهید.
به orchestration نیاز ندارید.

Example

نمونه تصمیم واقعی

برای ساخت jobهای async مثل ارسال ایمیل و پردازش فایل، Trigger.dev می‌تواند trigger، retry و وضعیت اجرا را مدیریت کند.