airflow-hitl

Шлюзы утверждения человеком, ввод форм и ветвление в DAG Airflow с использованием отложенных операторов. Четыре типа операторов: ApprovalOperator для решений утвердить/отклонить, HITLOperator для выбора нескольких вариантов с формами, HITLBranchOperator для маршрутизации задач на основе решений человека и HITLEntryOperator для сбора данных из форм. Все операторы являются отложенными, освобождая слоты рабочих узлов в ожидании ответа человека через вкладку Required Actions в интерфейсе Airflow или REST API. Поддерживает дополнительные функции, включая пользовательские...

npx skills add https://github.com/astronomer/agents --skill airflow-hitl

Airflow Human-in-the-Loop Operators

Pause a DAG until a human responds via the Airflow UI or REST API. HITL operators are deferrable — they release their worker slot while waiting.

Requires Airflow 3.1+ (af config version).

UI location: Browse → Required Actions. Respond from the task instance page's Required Actions tab.

Cross-references: airflow-ai for AI/LLM task decorators; airflow for registry and API discovery commands used below.


Step 1 — Pick the capability you need

CapabilityClass (verify in Step 2)
Approve or reject; downstream skips on rejectApprovalOperator
Present N options and return which were chosenHITLOperator
Branch to one or more downstream tasks based on a choiceHITLBranchOperator
Collect a form (no approve/select step)HITLEntryOperator
Use the HITL trigger directly (advanced / custom operators)HITLTrigger

This is the only place class names are hardcoded. The provider adds, renames, and removes params across releases — do not copy parameter lists from memory. Fetch the current signature before writing code.


Step 2 — Discover the current signatures from the Airflow Registry

Before writing HITL code, run these to see the live roster and constructor params (see the airflow skill for the full af registry reference):

# Every HITL-related module in the standard provider
af registry modules standard \
  | jq '.modules[] | select(.import_path | test("\\.hitl\\.")) | {name, type, import_path, short_description, docs_url}'

# Constructor signatures: name, type, default, required, description
af registry parameters standard \
  | jq '.classes | to_entries[] | select(.key | test("\\.hitl\\.")) | {fqn: .key, parameters: .value.parameters}'

# Pin to the exact installed provider version
af config providers \
  | jq '.providers[] | select(.package_name == "apache-airflow-providers-standard") | .version'
# then: af registry parameters standard --version <VERSION>

If the registry shows a param that this skill does not mention, prefer the registry. If the registry shows a class that is not in Step 1, treat it as additive — the decision table above may be stale.


Step 3 — Canonical example (approval gate)

Starting point for any HITL task. Adapt by swapping the class name and params per Step 2.

from airflow.providers.standard.operators.hitl import ApprovalOperator
from airflow.sdk import dag, task, chain, Param
from pendulum import datetime

@dag(start_date=datetime(2025, 1, 1), schedule="@daily")
def approval_example():
    @task
    def prepare():
        return "Review quarterly report"

    approval = ApprovalOperator(
        task_id="approve_report",
        subject="Report Approval",
        body="{{ ti.xcom_pull(task_ids='prepare') }}",
        defaults="Approve",              # Auto-selected on timeout
        params={"comments": Param("", type="string")},
    )

    @task
    def after_approval(result):
        print(f"Decision: {result['chosen_options']}")

    chain(prepare(), approval)
    after_approval(approval.output)

approval_example()

For the other classes in Step 1, the shape is the same (task_id, subject, plus class-specific params). Verify each constructor through Step 2 — for example, HITLBranchOperator requires every option either to match a downstream task id directly or to be resolved via a mapping param surfaced in the registry.


Step 4 — Behavior contracts (stable across versions)

Timeout

  • With defaults set: task succeeds on timeout, default option(s) selected.
  • Without defaults: task fails on timeout.

Markdown + Jinja in body

body supports Markdown and is Jinja-templatable. Render XCom context directly:

body = """**Total Budget:** {{ ti.xcom_pull(task_ids='get_budget') }}

| Category | Amount |
|----------|--------|
| Marketing | $1M |
"""

Callbacks

All HITL operators accept the standard Airflow callback kwargs (on_success_callback, on_failure_callback, etc.).

Notifiers

HITL operators accept a notifiers list. Inside a notifier's notify(context) method, build a link to the pending task with HITLOperator.generate_link_to_ui_from_context(context, base_url=...).

Restricting who can respond

The parameter name and accepted identifier format depend on the active auth manager. Do not hardcode — check which one is active and which kwarg the current provider exposes:

af config show | jq '.auth_manager // .core.auth_manager'

Then look up the current kwarg in Step 2 (at the time of writing it is assigned_users, accepting identifiers in whatever format the active auth manager uses — Astro uses the Astro user ID, FabAuthManager uses email, SimpleAuthManager uses username).


Step 5 — Responding from external integrations

For Slack bots, custom apps, or scripts. Discover the live endpoint rather than hardcoding a path:

af api ls --filter hitl           # live endpoint list
af api spec \
  | jq '.paths | to_entries[] | select(.key | test("hitl"))'   # request/response schemas

The PATCH-to-respond pattern is stable; the exact path is discovered. Typical shape:

import os, requests

HOST = os.environ["AIRFLOW_HOST"]
TOKEN = os.environ["AIRFLOW_API_TOKEN"]
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}

# List pending — use the path from `af api ls --filter hitl`
requests.get(f"{HOST}/<path>", headers=HEADERS, params={"state": "pending"})

# Respond — same discovered path family, PATCH
requests.patch(
    f"{HOST}/<path>/{dag_id}/{run_id}/{task_id}",
    headers=HEADERS,
    json={"chosen_options": ["Approve"], "params_input": {"comments": "ok"}},
)

Step 6 — Safety checks

  • Airflow version ≥ 3.1 (af config version).
  • Constructor kwargs match the current registry output from Step 2 — no respondents-vs-assigned_users style drift.
  • For branching: every option resolves to a downstream task id (directly or via the mapping kwarg from Step 2).
  • Every value in defaults is also in options.
  • execution_timeout set; defaults configured if timeout should succeed rather than fail.
  • API token configured if external responders are part of the flow.

References

The upstream docs URL is surfaced per-module by the registry — do not hardcode:

af registry modules standard \
  | jq '.modules[] | select(.import_path | test("\\.hitl\\.")) | {name, docs_url}'

Related skills

  • airflowaf registry, af api, af config command reference.
  • airflow-ai — AI/LLM task decorators and GenAI patterns.
  • authoring-dags — general DAG writing best practices.
  • testing-dags — iterative test → debug → fix cycles.

Больше skills от astronomer

airflow
astronomer
Запрос, управление и устранение неполадок DAG, запусков, задач и системной конфигурации Apache Airflow. Поддерживает более 30 команд для проверки DAG, управления запусками, ведения журналов задач, запросов конфигурации и прямого доступа к REST API. Управление несколькими экземплярами Airflow с постоянной конфигурацией; автоматическое обнаружение локальных и Astro развертываний. Синхронный (с ожиданием завершения) или асинхронный запуск DAG, диагностика сбоев, очистка запусков для повторного выполнения, доступ к журналам задач с фильтрацией по повторным попыткам и индексу карты. Вывод...
official
airflow-plugins
astronomer
Создавайте плагины для Airflow 3.1+, которые встраивают приложения FastAPI, пользовательские страницы интерфейса, компоненты React, промежуточное ПО, макросы и ссылки на операторы непосредственно в интерфейс Airflow. Используйте…
official
analyzing-data
astronomer
Запрашивайте данные из вашего хранилища данных для ответа на бизнес-вопросы с использованием кэшированных шаблонов и сопоставлений понятий. Поддерживает поиск по шаблонам и кэширование для повторяющихся типов вопросов с записью результатов для улучшения будущих запросов. Включает кэш сопоставлений понятий и таблиц, а также обнаружение схем таблиц через INFORMATION_SCHEMA или grep кодовой базы. Предоставляет функции ядра run_sql() и run_sql_pandas(), возвращающие DataFrames Polars или Pandas для анализа. Команды CLI для управления кэшами понятий, шаблонов и таблиц, а также...
official
annotating-task-lineage
astronomer
Аннотирование задач Airflow с помощью data lineage с использованием inlets и outlets. Поддерживает объекты Dataset OpenLineage, Airflow Assets и Airflow Datasets для определения входных и выходных данных в базах данных, хранилищах данных и облачных хранилищах. Используется как запасной вариант, когда операторам не хватает встроенных экстракторов OpenLineage; следует четырехуровневой системе приоритетов, где пользовательские экстракторы и методы OpenLineage имеют приоритет. Включает вспомогательные функции для именования наборов данных для Snowflake, BigQuery, S3 и PostgreSQL для обеспечения согласованности...
official
authoring-dags
astronomer
Пошаговый процесс создания DAG Apache Airflow с интеграцией валидации и тестирования. Структурированный шестифазный подход: обнаружение среды и существующих шаблонов, планирование структуры DAG, реализация с соблюдением лучших практик, валидация с помощью команд af CLI, тестирование с согласия пользователя и итеративное исправление. Команды CLI для обнаружения (af config connections, af config providers, af dags list) и валидации (af dags errors, af dags get, af dags explore) обеспечивают немедленную обратную связь по DAG...
official
blueprint
astronomer
Определяйте переиспользуемые шаблоны групп задач Airflow с валидацией Pydantic и составляйте DAG из YAML. Используйте при создании шаблонов blueprint, составлении DAG из…
official
checking-freshness
astronomer
Проверяет свежесть данных, сравнивая временные метки таблиц и шаблоны обновлений со шкалой устаревания. Определяет столбцы с временными метками, используя распространённые шаблоны именования ETL (_loaded_at, _updated_at, created_at и т.д.), и запрашивает их максимальные значения для определения возраста. Классифицирует данные по четырём статусам свежести: Свежие (< 4 часов), Устаревшие (4–24 часа), Очень устаревшие (> 24 часов) или Неизвестно (временная метка не найдена). Предоставляет SQL-шаблоны для проверки времени последнего обновления и тенденций количества строк за последние дни, чтобы...
official
cosmos-dbt-core
astronomer
Преобразуйте проекты dbt Core в DAG или TaskGroups Airflow с помощью Astronomer Cosmos. Поддерживает три шаблона сборки: автономный DbtDag, DbtTaskGroup в существующих DAG и отдельные операторы Cosmos для тонкой настройки. Выберите один из восьми режимов выполнения (WATCHER, LOCAL, VIRTUALENV, KUBERNETES, AIRFLOW_ASYNC и другие) в зависимости от требований к изоляции и производительности. Предлагает три стратегии парсинга (dbt_manifest, dbt_ls, dbt_ls_file, automatic) для балансировки скорости и сложности селекторов...
official