mcpField
Q
qe-stream-chain

qe-stream-chain

github.com/proffesor-for-testingエージェントワークフロー51982 回インストール今日更新
リポジトリ

qe-stream-chain について

qe-stream-chainは、開発やデータ処理向けのClaude Flowスキルです。各ステップの出力を次へ渡すカスタムプロンプトチェーンと、定義済みのパイプラインを実行できます。

主な機能

  1. 01プロンプトチェーンの順次実行
  2. 02分析・リファクタリング用パイプライン
  3. 03カスタムパイプライン定義
  4. 04ステップごとのタイムアウトとデバッグ
  5. 05進捗・時間・結果の表示

活用シーン

  1. 01コードベースを分析して改善点を報告
  2. 02カバレッジ分析後にテストを生成
  3. 03計画に沿って段階的にコードを改修
  4. 04段階的なデータ変換と検証

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/proffesor-for-testing/agentic-qe --skill qe-stream-chain

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

詳細

Stream-Chain スキル

各エージェントの出力を次のエージェントに渡しながら高度な複数ステップのワークフローを実行し、複雑なデータ変換と順次処理パイプラインを実現します。

概要

Stream-Chain では、複数エージェントのワークフローをオーケストレーションするための強力なモードを 2 つ利用できます。

  1. カスタムチェーン(run):完全に制御しながらカスタムのプロンプトシーケンスを実行します
  2. 定義済みパイプライン(pipeline):一般的なタスク向けに実証済みのワークフローを使用します

チェーン内の各ステップは、前のステップの出力全体を受け取ります。これにより、データのストリーミングフローを通じた高度な複数エージェント連携が可能になります。


クイックスタート

カスタムチェーンを実行する
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze codebase structure" \
  "Identify improvement areas" \
  "Generate action plan"
パイプラインを実行する
claude-flow stream-chain pipeline analysis

カスタムチェーン(run)

柔軟性を最大限に高めるため、独自のプロンプトを使ってカスタムストリームチェーンを実行します。

構文
claude-flow stream-chain run <prompt1> <prompt2> [...] [options]

要件:

  • プロンプトは 2 つ以上必要です
  • 各プロンプトがチェーン内の 1 つのステップになります
  • 出力はすべてのステップを順次流れます
オプション
オプション説明デフォルト
--verbose実行の詳細情報を表示しますfalse
--timeout <seconds>ステップごとのタイムアウト30
--debugすべてのログを有効にしてデバッグモードにしますfalse
コンテキストの受け渡し方法

各ステップは、前の出力をコンテキストとして受け取ります。

Step 1: "Write a sorting function"
Output: [function implementation]

Step 2 receives:
  "Previous step output:
  [function implementation]

  Next task: Add comprehensive tests"

Step 3 receives:
  "Previous steps output:
  [function + tests]

  Next task: Optimize performance"
例
基本的な開発チェーン
claude-flow stream-chain run \
  "Write a user authentication function" \
  "Add input validation and error handling" \
  "Create unit tests with edge cases"
セキュリティ監査ワークフロー
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze authentication system for vulnerabilities" \
  "Identify and categorize security issues by severity" \
  "Propose fixes with implementation priority" \
  "Generate security test cases" \
  --timeout 45 \
  --verbose
コードリファクタリングチェーン
claude-flow stream-chain run \
  "Identify code smells in src/ directory" \
  "Create refactoring plan with specific changes" \
  "Apply refactoring to top 3 priority items" \
  "Verify refactored code maintains behavior" \
  --debug
データ処理パイプライン
claude-flow stream-chain run \
  "Extract data from API responses" \
  "Transform data into normalized format" \
  "Validate data against schema" \
  "Generate data quality report"

定義済みパイプライン(pipeline)

一般的な開発タスクに合わせて最適化された、実証済みのワークフローを実行します。

構文
claude-flow stream-chain pipeline <type> [options]
利用可能なパイプライン
1. 分析パイプライン

コードベースを包括的に分析し、改善点を特定します。

claude-flow stream-chain pipeline analysis

ワークフローのステップ:

  1. 構造分析:ディレクトリ構造をマッピングし、コンポーネントを特定します
  2. 問題の検出:潜在的な改善点や問題を見つけます
  3. 推奨事項:実行可能な改善レポートを作成します

使用例:

  • 新しいコードベースの把握
  • 技術的負債の評価
  • アーキテクチャのレビュー
  • コード品質の監査
2. リファクタリングパイプライン

優先順位を付けて、体系的にコードをリファクタリングします。

claude-flow stream-chain pipeline refactor

ワークフローのステップ:

  1. 候補の特定:リファクタリングが必要なコードを見つけます
  2. 優先順位付け:優先順位付きのリファクタリング計画を作成します
  3. 実装:優先度の高い項目について、リファクタリング後のコードを提示します

使用例:

  • 技術的負債の削減
  • コード品質の向上
  • レガシーコードのモダナイゼーション
  • デザインパターンの実装
3. テストパイプライン

カバレッジを分析し、包括的なテストを生成します。

claude-flow stream-chain pipeline test

ワークフローのステップ:

  1. カバレッジ分析:テストが不足している領域を特定します
  2. テスト設計:重要な関数のテストケースを作成します
  3. 実装:アサーションを含む単体テストを生成します

使用例:

  • テストカバレッジの向上
  • TDD ワークフローのサポート
  • 回帰テストの作成
  • 品質保証
4. 最適化パイプライン

プロファイリングと実装を通じてパフォーマンスを最適化します。

claude-flow stream-chain pipeline optimize

ワークフローのステップ:

  1. プロファイリング:パフォーマンスのボトルネックを特定します
  2. 戦略:最適化のアプローチを分析し、提案します
  3. 実装:最適化したコードを提示します

使用例:

  • パフォーマンスの向上
  • リソースの最適化
  • スケーラビリティの向上
  • レイテンシの削減
パイプラインのオプション
オプション説明デフォルト
--verbose実行の詳細を表示しますfalse
--timeout <seconds>ステップごとのタイムアウト30
--debugデバッグモードを有効にしますfalse
パイプラインの例
クイック分析
claude-flow stream-chain pipeline analysis
拡張リファクタリング
claude-flow stream-chain pipeline refactor --timeout 60 --verbose
デバッグ付きテスト生成
claude-flow stream-chain pipeline test --debug
包括的な最適化
claude-flow stream-chain pipeline optimize --timeout 90 --verbose
パイプラインの出力

各パイプラインの実行では、次の情報が得られます。

  • 進捗:ステップごとの実行状況
  • 結果:各ステップの成功/失敗
  • 所要時間:合計およびステップごとの実行時間
  • 概要:結果と推奨事項のまとめ

カスタムパイプライン定義

.claude-flow/config.json で再利用可能なパイプラインを定義します。

設定形式
{
  "streamChain": {
    "pipelines": {
      "security": {
        "name": "Security Audit Pipeline",
        "description": "Comprehensive security analysis",
        "prompts": [
          "Scan codebase for security vulnerabilities",
          "Categorize issues by severity (critical/high/medium/low)",
          "Generate fixes with priority and implementation steps",
          "Create security test suite"
        ],
        "timeout": 45
      },
      "documentation": {
        "name": "Documentation Generation Pipeline",
        "prompts": [
          "Analyze code structure and identify undocumented areas",
          "Generate API documentation with examples",
          "Create usage guides and tutorials",
          "Build architecture diagrams and flow charts"
        ]
      }
    }
  }
}
カスタムパイプラインの実行
claude-flow stream-chain pipeline security
claude-flow stream-chain pipeline documentation

高度なユースケース

マルチエージェントの連携

複雑なワークフローでは、異なる種類のエージェントを連鎖させます。

claude-flow stream-chain run \
  "Research best practices for API design" \
  "Design REST API with discovered patterns" \
  "Implement API endpoints with validation" \
  "Generate OpenAPI specification" \
  "Create integration tests" \
  "Write deployment documentation"
データ変換パイプライン

複数のステージを通じてデータを処理、変換します。

claude-flow stream-chain run \
  "Extract user data from CSV files" \
  "Normalize and validate data format" \
  "Enrich data with external API calls" \
  "Generate analytics report" \
  "Create visualization code"
コード移行ワークフロー

検証を含む体系的なコード移行です。

claude-flow stream-chain run \
  "Analyze legacy codebase dependencies" \
  "Create migration plan with risk assessment" \
  "Generate modernized code for high-priority modules" \
  "Create migration tests" \
  "Document migration steps and rollback procedures"
品質保証チェーン

包括的なコード品質ワークフローです。

claude-flow stream-chain pipeline analysis
claude-flow stream-chain pipeline refactor
claude-flow stream-chain pipeline test
claude-flow stream-chain pipeline optimize

ベストプラクティス

1. 明確で具体的なプロンプト

推奨例:

"Analyze authentication.js for SQL injection vulnerabilities"

避ける例:

"Check security"
2. 論理的な順序

前の出力をもとに構築できるよう、プロンプトを順序立てます。

1. "Identify the problem"
2. "Analyze root causes"
3. "Design solution"
4. "Implement solution"
5. "Verify implementation"
3. 適切なタイムアウト
  • シンプルなタスク:30 秒(デフォルト)
  • 分析タスク:45~60 秒
  • 実装タスク:60~90 秒
  • 複雑なワークフロー:90~120 秒
4. 検証ステップ

チェーンに検証を含めます。

claude-flow stream-chain run \
  "Implement feature X" \
  "Write tests for feature X" \
  "Verify tests pass and cover edge cases"
5. 反復的な改善

反復的な改善にはチェーンを使用します。

claude-flow stream-chain run \
  "Generate initial implementation" \
  "Review and identify issues" \
  "Refine based on issues found" \
  "Final quality check"

Claude Flow との統合

Swarm Coordination との組み合わせ
# Initialize swarm for coordination
claude-flow swarm init --topology mesh

# Execute stream chain with swarm agents
claude-flow stream-chain run \
  "Agent 1: Research task" \
  "Agent 2: Implement solution" \
  "Agent 3: Test implementation" \
  "Agent 4: Review and refine"
メモリの統合

Stream-Chain はコンテキストを自動的にメモリに保存し、セッションをまたいで保持します。

# Execute chain with memory
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze requirements" \
  "Design architecture" \
  --verbose

# Results stored in .claude-flow/memory/stream-chain/
ニューラルパターンのトレーニング

成功したチェーンはニューラルパターンをトレーニングし、パフォーマンスを向上させます。

# Enable neural training
claude-flow stream-chain pipeline optimize --debug

# Patterns learned and stored for future optimizations

トラブルシューティング

チェーンのタイムアウト

ステップがタイムアウトする場合は、タイムアウト値を増やします。

claude-flow stream-chain run "complex task" --timeout 120
コンテキストの損失

コンテキストが適切に引き継がれない場合は、--debug を使用します。

claude-flow stream-chain run "step 1" "step 2" --debug
パイプラインが見つからない

パイプライン名とカスタム定義を確認します。

# Check available pipelines
cat .claude-flow/config.json | grep -A 10 "streamChain"

パフォーマンス特性

  • スループット:毎分 2~5 ステップ(複雑さによって異なります)
  • コンテキストサイズ:1 ステップあたり最大 100K トークン
  • メモリ使用量:アクティブなチェーンあたり約 50MB
  • 並行処理:チェーンの並列実行に対応

関連スキル

  • SPARC Methodology:体系的な開発ワークフロー
  • Swarm Coordination:マルチエージェントのオーケストレーション
  • Memory Management:永続的なコンテキストの保存
  • Neural Patterns:適応型学習

サンプルリポジトリ

開発ワークフローの全体例
# Full feature development chain
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze requirements for user profile feature" \
  "Design database schema and API endpoints" \
  "Implement backend with validation" \
  "Create frontend components" \
  "Write comprehensive tests" \
  "Generate API documentation" \
  --timeout 60 \
  --verbose
コードレビューパイプライン
# Automated code review workflow
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze recent git changes" \
  "Identify code quality issues" \
  "Check for security vulnerabilities" \
  "Verify test coverage" \
  "Generate code review report with recommendations"
移行アシスタント
# Framework migration helper
claude-flow stream-chain run \
  "Analyze current Vue 2 codebase" \
  "Identify Vue 3 breaking changes" \
  "Create migration checklist" \
  "Generate migration scripts" \
  "Provide updated code examples"

まとめ

Stream-Chain を使用すると、次の機能によって高度な複数ステップのワークフローを実現できます。

  • 順次処理:各ステップが前の結果をもとに構築されます
  • コンテキストの保持:出力の履歴全体がチェーンを通じて引き継がれます
  • 柔軟なオーケストレーション:カスタムチェーンまたは事前定義済みのパイプラインを利用できます
  • エージェントの連携:自然なマルチエージェント連携パターンを実現します
  • データ変換:シンプルなステップを通じて複雑な処理を行います

カスタムワークフローには run を、実績のあるソリューションには pipeline を使用してください。

コメント