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dispatching-parallel-agents

dispatching-parallel-agents

github.com/bobmatnycエージェントワークフロー78319 回インストール15 週間前に更新
リポジトリ

dispatching-parallel-agents について

Dispatching Parallel Agentsは、複数の独立した障害に対応する開発者向けの並列調査スキルです。問題ごとに担当範囲を分け、調査後に結果を確認して統合する方針を示します。

主な機能

  1. 01障害が独立しているか判断
  2. 02問題ごとに範囲を絞る
  3. 03エージェントに並列調査を依頼
  4. 04調査結果と変更内容の報告を求める
  5. 05競合を確認し統合結果を検証

活用シーン

  1. 01独立した複数のテスト失敗を並行調査
  2. 02別々のサブシステムの問題を個別に調査
  3. 03複数エージェントの修正を統合・検証

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill dispatching-parallel-agents

インストール後、Claude Code で/dispatching-parallel-agentsを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

metadata.json
references/
agent-prompts.md
coordination-patterns.md
examples.md
troubleshooting.md

詳細

並列エージェントのディスパッチ

概要

複数の無関係な障害(異なるテストファイル、異なるサブシステム、異なるバグ)が発生したとき、それらを順番に調査すると時間が無駄になります。各調査は独立しており、並行して進められます。

基本原則: 独立した問題領域ごとにエージェントを1つディスパッチします。エージェントには並行して作業してもらいます。

このスキルを使う場面

次のような状況でこのスキルを有効にします。

  • 3つ以上のテストファイルが失敗し、根本原因がそれぞれ異なる
  • 複数のサブシステムがそれぞれ独立して壊れている
  • 各問題が自己完結している――ほかの問題のコンテキストがなくても理解できる
  • 調査間に共有状態がない
  • 領域の境界が明確である――1つを修正してもほかに影響しない

次の場合は使わないでください。

  • 障害が関連している(1つを修正するとほかも直る可能性がある)
  • 最初にシステム全体の状態を把握する必要がある
  • エージェント同士が干渉する(同じファイルを編集する)
  • 探索的なデバッグ(何が壊れているかまだ分からない)

絶対原則

One agent, one problem domain, one clear outcome.
Never overlap scopes. Never share state. Always integrate consciously.

基本原則

独立性が重要

問題は真に独立している必要があります。ファイルの共有、関連する根本原因、修正間の依存関係があってはいけません。

広さより焦点

各エージェントの範囲を絞ります。テストファイル1つ、サブシステム1つ、明確な目標1つにします。タスクの範囲が広いと混乱につながります。

明確な報告を必須にする

各エージェントは、判明したこと、修正したこと、変更内容の要約を必ず返す必要があります。報告のない修正は認めません。

慎重に統合する

エージェントの作業を無批判にマージしないでください。要約を確認し、競合をチェックし、テストスイート全体を実行して、互換性を検証します。

クイックスタート

1. 独立した領域を特定する

何が壊れているかを基に障害をグループ化します。

File A tests: Tool approval flow
File B tests: Batch completion behavior
File C tests: Abort functionality

各領域は独立しています。ツールの承認機能を修正しても、中断テストには影響しません。

2. 範囲を絞ったエージェントタスクを作成する

各エージェントに次を指定します。

  • 具体的な範囲: テストファイルまたはサブシステムを1つ
  • 明確な目標: これらのテストをパスさせる
  • 制約: ほかのコードは変更しない
  • 期待する出力: 判明したことと修正したことの要約

→ プロンプトのテンプレートと例については、agent-prompts.md を参照してください。

3. 並行してディスパッチする
// In Claude Code / AI environment
Task("Fix agent-tool-abort.test.ts failures")
Task("Fix batch-completion-behavior.test.ts failures")
Task("Fix tool-approval-race-conditions.test.ts failures")
// All three run concurrently

→ ディスパッチ戦略については、coordination-patterns.md を参照してください。

4. 確認して統合する

エージェントから結果が返ってきたら:

  • 各要約を読み、何が変更されたかを把握します
  • 修正が競合しないことを確認します。同じファイルが編集されていないかチェックします
  • テストスイート全体を実行し、互換性を確保します
  • 変更内容を抜き取り確認します。エージェントが体系的な誤りを犯すこともあります

→ 競合の解決については、troubleshooting.md を参照してください。

判断ツリー

Multiple failures?
  └→ Are they independent?
      ├→ NO (related) → Single agent investigates all
      └→ YES → Can they work in parallel?
          ├→ NO (shared state) → Sequential agents
          └→ YES → Parallel dispatch ✓

主なメリット

  1. 並列化 - 複数の調査を同時に進められます
  2. 集中 - 各エージェントの範囲が狭く、追跡すべきコンテキストが少なくなります
  3. 独立性 - エージェント同士が干渉しません
  4. 速度 - N個の問題を、1個の問題にかかる時間で解決できます

ナビゲーション

パターンのリファレンス
  • 調整パターン - ディスパッチ戦略、領域の特定、統合ワークフロー
エージェント管理
学習リソース
  • 例 - 実際のシナリオ、ケーススタディ、時間短縮の分析
問題解決
関連スキル

並列エージェントをディスパッチする際は、次の補完的なスキルも検討してください(スキルライブラリで利用できます)。

  • pm-workflow: PM の調整とタスク管理 - 複数のエージェントの作業を効果的に管理します
  • test-driven-development: 並列修正に役立つ TDD パターン - 並列化する前にテストの失敗を理解します
  • verification-before-completion: 統合の検証 - 並列エージェントの作業が正しく統合されることを確認します

主な注意事項

  1. 独立性は必須です - 関連する失敗は、単一のエージェントで調査する必要があります
  2. 広さより焦点を重視します - エージェントごとに範囲を絞ることで、混乱を防げます
  3. 必ず統合を検証します - エージェントの作業を盲目的にマージしないでください
  4. 明確な出力が必要です - 各エージェントは変更の概要を必ず返します
  5. 並列化にはオーバーヘッドがあります - 独立した問題が3件以上ある場合にのみ有効です

要注意事項 - 中止

次の場合は直ちに中止してください:

  • エージェントが同じファイルを編集している(範囲が重複している)
  • あるエージェントの修正が別のエージェントの作業を壊している(隠れた依存関係がある)
  • 問題の領域を明確に分離できない(独立していない)
  • エージェントが概要を返さない(変更を検証できない)
  • 統合に大規模なリファクタリングが必要である(競合がある)

判断に迷った場合: まず1つのエージェントから始め、全体像を把握してから、本当に独立している場合にタスクを割り当ててください。

他のスキルとの連携

前提条件: 問題領域とテスト構成に関する基本的な理解 補完関係: 複数のエージェントを調整するPM-Workflowスキル(スキルライブラリを参照) ドメイン固有: テストの失敗を理解するためのテストスキル(スキルライブラリで利用可能)

実環境での効果

デバッグセッション(2025-10-03)より:

  • 6件の失敗が3つのテストファイルにわたって発生
  • 3つのエージェントを並列で割り当て
  • すべての調査を同時に完了
  • エージェント間の競合はゼロ
  • 短縮できた時間: 3つの問題を逐次ではなく並列で解決

→ 詳細なケーススタディについては、examples.mdを参照

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