Command workflows

Запускайте production-workflow без тяжелой платформы.

Dagu превращает shell-скрипты, контейнеры, SSH-задачи, HTTP-вызовы и agent CLI в YAML workflow с ретраями, логами, очередями и Web UI.

Command workflow может быть таким маленьким
name: nightly-ops
schedule: "0 2 * * *"

steps:
  - id: extract
    run: python scripts/extract.py

  - id: transform
    run: ./bin/transform
    retry_policy:
      limit: 3
    depends: [extract]

  - id: notify
    run: ./scripts/slack-success.sh
    depends: [transform]

Один self-hosted бинарник

Без внешней БД и брокера

Понятный YAML в Git

Локальный, очередной и распределенный режимы

At a glance

Почему команды выбирают Dagu

Развертывание
Dagu

Один бинарник и локальные файлы.

Typical alternative

Часто нужны БД, брокер, webserver и scheduler.

Форма workflow
Dagu

YAML вызывает ваши существующие команды.

Typical alternative

Часто требуется SDK или код под фреймворк.

Путь внедрения
Dagu

Можно начать с одного скрипта.

Typical alternative

Часто нужна большая миграция до первой пользы.

In depth

Where each tool fits

01

Подходит для реальной эксплуатации

Большинству команд не нужна тяжелая дата-платформа. Им нужны зависимости, ретраи, захват вывода, история и удобный перезапуск после сбоя.

  • Планируйте существующие скрипты без переписывания
  • Храните определения в YAML и спокойно ревьюьте их в Git
  • Начинайте с одной машины и масштабируйтесь позже
02

Маленький runtime, но серьезный контроль

Dagu сохраняет простой runtime и при этом дает контроль, который нужен, когда задачи становятся важными.

  • Ретраи, зависимости, таймауты, логи и история статусов
  • Web UI для просмотра и ручного запуска
  • Команды, Docker, HTTP, SSH, SubDAG и agent steps
03

Естественно подходит для AI-агентов

AI-агенты в итоге работают как команды. Dagu добавляет к ним расписание, зависимости, ретраи и аудит.

  • Запускайте Claude, Codex, Gemini и другие CLI как шаги
  • Добавляйте approval и validation вокруг вывода агента
  • Меняйте модели без смены orchestration layer

FAQ

Practical questions before adopting Dagu

Почему Dagu считается легковесным?

Dagu работает как один self-hosted бинарник и хранит состояние в локальных файлах. Для старта не нужны БД, брокер и отдельный control plane.

Можно ли запускать существующие скрипты?

Да. Шаг Dagu может запускать shell, бинарники, Docker, HTTP и SSH без переписывания приложения.

Это только для локальных задач?

Нет. Можно начать локально, затем перейти к queue execution или coordinator-worker режиму.

Next step

Start with one workflow.

Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.