关于 swarm
swarm 是用于将任务分派给多个并行工作者的 Agent 技能,负责规划分工、收集结果并汇总成一份报告。它规定了从任务拆解到结果核验的阶段流程。
主要功能
- 01规划目标、产物和分工
- 02并行启动多个工作者
- 03汇总并核验工作者结果
- 04报告问题与未覆盖部分
适用场景
- 01将大型任务拆分为独立工作
- 02让多个工作者并行探索或审查
- 03整理并报告并行工作的结论
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ overextended/ skills --skill swarm安装后在 Claude Code 中输入/swarm确认已加载。
附带文件agents/openai.yamlCREDITS.md
详细介绍
Swarm
启动 N 个并行工作者。它们可以分别处理不同部分、针对同一任务展开竞速,也可以结合两种方式。你需要等待、汇总,并返回一份报告。
开始
启动任何工作之前,先打开任务列表(使用你所用 harness 的任务工具;如果没有,则使用 ~/.local/state/ox/checklists/<repo>-<branch>.md 中的检查清单文件),并为每个阶段添加一项。
- 定义完成条件,以及 swarm 必须返回的产物或报告。
- 选择组织方式:划分切片、让 N 个工作者根据相同的任务说明竞速,或混合两种方式。若采用竞速或混合方式,请在启动前声明采用
first pass、rank all还是best-of。 - 根据用户指定的数量设置 N,或根据组织方式推导 N。N 表示工作者总数,而非并发上限。
- 根据工作者要做的事选择其角色:编写代码的工作者使用
implement,只读搜索和覆盖检查使用explore,验证或审查使用review。从~/.config/ox/models.md中选择对应角色的配置行,并将其中的模型和 effort 传给你的子代理工具。如果该行的值为inherit、缺失,或文件的# harness行指定了不同的 harness,则两者都不传,让工作者使用你的模型;如果文件不存在,也要建议用户运行/setup-ox models。如果工具不接受指定项,请改用其提供的最接近模型,并说明这一点。对于模型竞速,使用panel行中各个参赛方对应的模型,并提前说明。 - 如果工作者需要写入内容,为每位工作者指定独立的可写输出。工作者验证提交时,每份任务说明都必须列出确切的 SHA 和验证方法,工作者也必须在结果中记录两者。
阶段 B:分派
同时启动全部 N 个工作者,并按其切片或竞速方命名。工作者共用你的检出目录,因此并行写入者必须负责互不重叠的文件,且不得运行任何 git 命令。需要独立工作树或分支的工作者,应使用 git worktree:先提交,因为未提交的修改不会进入新工作树;然后运行 git worktree add <path> -b <new branch> <commit or branch>,并将该绝对路径指定为工作者唯一可以写入的位置。每个工作树或分支只能有一位写入者。在 T3 Code 中,使用带有 worktree workspaceStrategy 的 t3_thread_launch 线程也会执行相同操作,并将线程绑定到该工作树。
每份任务说明都必须独立完整。说明中应包含目标、范围、确切切片或竞速方、验证方法以及需要报告的内容。报告使用 PASS、ISSUES 或 BLOCKED,并附上证据。能够证明缺陷的工作者应报告 ISSUES,并列出所有能够证明的问题,而不只是第一个。
等待所有工作者完成。如果有工作者退出,则用 N-1 继续,并记录这一情况。
阶段 C:汇总
阅读终端结果。若结果未记录任务说明中指定的 SHA 和方法,则舍弃该结果,并重新启动该工作者一次。第二次仍未记录时,记为缺口。缺口不算通过。覆盖检查中,每个必需切片都必须有结果。竞速则按预先声明的选择规则处理。不要直接粘贴工作者的原始输出。
保留一份简洁的结果表、一行一条且有证据支持的问题说明,以及明确列出的缺口或退出情况。工作者的结果合并或舍弃后,移除其工作树(git worktree remove <path>)。
阶段 D:报告
返回一份汇总报告,包含结果表、问题简述、缺口或退出情况,以及适用时采用的竞速规则。