parallelmap

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テストスイートやジョブパイプラインの所要時間は、実行にかかる時間そのものです — ただし、一部を並行して実行できる場合は別です。parallelmap は ワークロードグラフ — 各ジョブの名前、所要時間、 開始前に完了していなければならないジョブの名前 — を受け取り、安全に並列化できる部分を示します。

• レベル — 深さごとにまとめたジョブです。レベル 0 には 依存関係のないジョブが入り、それ以外のジョブは最も深い依存先の 1 つ上のレベルに配置されます。下位のレベルが 完了すれば、同じレベルのすべてのジョブを同時に実行できます。
• 逐次実行時間と並列実行時間 — すべての所要時間の合計と、 無制限のワーカーを使った場合のメイクスパン（最も遅い最早終了時刻）、 およびその間のスピードアップです。報告される秒数はすべて小数点以下 3 桁に丸められ、スピードアップは丸め後の値から計算されます。
• クリティカルパス — 並列実行時間を決めるチェーンを、 実行順に示します。終了ジョブとチェーンをさかのぼる各ステップで 同順位の場合は、ジョブ名が最も小さいものを選ぶため、 パスは完全に決定論的です。
• ワーカースケジュール — ワーカー数を指定すると、貪欲な リストスケジューリングにより、（レベル、名前）の優先順位でジョブを割り当てます。 各ジョブは、最も早く空くワーカー（同順位の場合はインデックスが最小のワーカー）に割り当てられ、 そのスケジュールで依存先が完了する時刻より前には開始しません。 スケジュールには各ジョブのワーカー、開始時刻、終了時刻が （開始時刻、ワーカー、ジョブ）の順に並べて報告され、 結果のメイクスパンも含まれます。 ワーカー数が指定されていない場合、スケジュールはなく、 メイクスパンは無制限のワーカーでの並列実行時間になります。
• サイクル検出 — ジョブをスケジュールできない場合、parallelmap は エラーを返したり推測したりしません。ok: false と正確なサイクルを報告します。 名前と依存先を昇順にたどる深さ優先探索によって、最初に見つかったサイクルが そのサイクルを構成するジョブのリストとして返されます（ジョブが自分自身に依存している場合は、 そのジョブ名だけのサイクルとして報告されます）。時間フィールドは null になります。

グラフは閉じている必要があります。指定されていないジョブ名を参照する depends_on エントリは検証エラーになります。また、ジョブ名の欠落または重複、 所要時間の欠落、負数または有限値でない値、1 以上の整数ではないワーカー数もエラーになります。 エラーには問題のあるパスが示され（例：jobs[1].depends_on[0] references unknown job "build"）、部分的なマップは生成されません。計算は純粋かつローカルで行われます。 ネットワークや設定は不要で、渡された入力以外のファイルを読み込むこともありません。

CLI

npx @reneturcios/parallelmap map --input args.json
npx @reneturcios/parallelmap --version

args.json には引数オブジェクト全体を指定します。

{
  "jobs": [
    { "name": "compile", "duration_seconds": 30 },
    { "name": "unit", "duration_seconds": 45, "depends_on": ["compile"] },
    { "name": "lint", "duration_seconds": 10, "depends_on": ["compile"] },
    { "name": "package", "duration_seconds": 5, "depends_on": ["unit", "lint"] }
  ],
  "workers": 2
}

ジョブごとの depends_on のデフォルト値は [] で、全体の workers は省略できます。 マップは JSON として出力されます。

{
  "ok": true,
  "levels": [["compile"], ["lint", "unit"], ["package"]],
  "sequential_seconds": 90,
  "parallel_seconds": 80,
  "speedup": 1.125,
  "critical_path": ["compile", "unit", "package"],
  "cycle": [],
  "schedule": [
    { "job": "compile", "worker": 0, "start": 0, "finish": 30 },
    { "job": "unit", "worker": 0, "start": 30, "finish": 75 },
    { "job": "lint", "worker": 1, "start": 30, "finish": 40 },
    { "job": "package", "worker": 1, "start": 75, "finish": 80 }
  ],
  "makespan_seconds": 80
}

終了コード：成功時は 0、実行時エラー（読み取り不能または無効な入力ファイル、 無効な入力を含む）時は 1、使用方法のエラー時は 2 です。

MCP サーバー

npx -y @reneturcios/parallelmap mcp

MCP クライアントの設定：

{
  "mcpServers": {
    "parallelmap": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@reneturcios/parallelmap", "mcp"]
    }
  }
}

ツール

• map_parallelization — どのジョブやテストを安全に 並行実行できるかをマッピングします。

  • jobs（配列、必須、1 件以上）— {name, duration_seconds, depends_on?} オブジェクトとして 指定するジョブです。name はセット内で一意であり、各 depends_on エントリには、指定された別のジョブ名を記述します。
  • workers（整数、省略可能、1 以上）— 指定すると、その数のワーカーに対する 貪欲なスケジュールが含まれます。

  {ok, levels, sequential_seconds, parallel_seconds, speedup, critical_path, cycle, schedule, makespan_seconds} を返します — サイクルがある場合は、{ok: false, cycle, levels: [], sequential_seconds, parallel_seconds: null, speedup: null, critical_path: [], schedule: [], makespan_seconds: null} を返します。

Docker

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/parallelmap
docker run --rm -v "$PWD:/w" ghcr.io/cloudcorprecords/parallelmap map --input /w/args.json

開発

npm install
npm run build   # tsc -> dist/
npm test        # tsx --test test/*.test.ts (pure local, no network)
npm run dev     # run the CLI from source

ライセンス

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