Compétences parallel-swarm-implementation
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parallel-swarm-implementation

Sûr 🌐 Accès réseau📁 Accès au système de fichiers⚙️ Commandes externes

병렬 다중 에이전트 구현 실행

복잡한 프로젝트에서는 여러 전문 에이전트를 조정해야 합니다. 이 메타스킬은 프로젝트 요구사항에 따라 최적의 에이전트에 작업을 동적으로 할당하고, 병렬로 실행하며, 다중 에이전트 합의를 통해 모든 코드가 진정성 있는지 검증합니다.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
📊 69 Adéquat
1

Télécharger le ZIP du skill

2

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

3

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "parallel-swarm-implementation". Execute parallel-swarm-implementation with Loop 1 planning package

Résultat attendu:

  • ✅ Queen Coordinator가 에이전트+스킬 매트릭스 생성: 8개 작업, 4개 스킬 기반, 4개 사용자 정의
  • ✅ 병렬 그룹 1 완료: 기반 코드 구현됨
  • ✅ 병렬 그룹 2 완료: 테스트 및 검증 실행 중
  • ✅ 시어터 감지: 6개 에이전트 합의 - 0개 시어터 인스턴스
  • ✅ 통합 루프: 2번 반복에서 100% 테스트 통과
  • ✅ 배송 패키지 생성: loop2-delivery-package.json
  • 📦 루프 3 준비 완료: cicd-intelligent-recovery

Audit de sécurité

Sûr
v5 • 1/17/2026

Pure documentation meta-skill. Contains only process documentation and illustrative examples. No executable code, network operations, or file system access beyond standard artifact directories. All 127 static findings are false positives - patterns are documentary examples showing CLI commands and development tooling.

3
Fichiers analysés
1,144
Lignes analysées
3
résultats
5
Total des audits

Facteurs de risque

🌐 Accès réseau (1)
📁 Accès au système de fichiers (30)
⚙️ Commandes externes (70)

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
21
Communauté
100
Sécurité
83
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

복잡한 구현 조정

검증된 아키텍처 계획을 최적의 스킬 할당 및 종속성 관리가 포함된 병렬 에이전트 작업으로 변환

개발 처리량 확장

시어터 감지 및 현실 검증을 통해 품질을 유지하면서 여러 전문 에이전트를 동시에 배포

다중 에이전트 파이프라인 구축

86개의 전문 에이전트를 적응형 스킬 기반 또는 사용자 정의 명령 실행으로 오케스트레이션하여 프로덕션 시스템용으로 구성

Essayez ces prompts

기본 구현
Execute parallel-swarm-implementation skill with loop1_planning_package: .claude/.artifacts/loop1-planning-package.json and max_parallel_agents: 11
사용자 정의 제약조건
Run parallel-swarm-implementation with theater_tolerance: 0, integration_threshold: 100, and prefer_skill_based: true
속도 최적화
Execute Loop 2 with max_parallel_agents: 20 for maximum throughput. Show agent-skill matrix and parallel group breakdown before execution.
품질 중심
Run parallel-swarm-implementation with sandbox_validation: true and detailed theater detection. Show theater consensus report after Step 5.

Bonnes pratiques

  • 항상 먼저 루프 1 연구 주도 계획을 완료하세요 - 이 스킬은 검증된 계획을 입력으로 필요로 합니다
  • 프로덕션에서는 theater_tolerance를 0으로 설정하세요 - 다중 에이전트 합의가 불완전한 구현을 감지합니다
  • prefer_skill_based: true를 사용하여 기존 SOP를 활용하면 사용자 정의 명령보다 더 신뢰할 수 있습니다

Éviter

  • 루프 1 계획 없이 루프 2 실행 - 최적이 아닌 에이전트 할당 및 재작업으로 이어짐
  • 시어터 감지 건너뛰기 - 불완전하거나 목업 구현이 출시되는 것을 허용
  • integration_threshold를 100 미만으로 설정 - 프로덕션에서 실패할 코드 수용

Foire aux questions

이 스킬을 지원하는 AI 도구는 무엇인가요?
Claude, Codex 및 Claude Code와 호환됩니다. Task 도구 실행을 위해 claude-flow 에이전트 생태계가 필요합니다.
몇 개의 에이전트가 병렬로 실행될 수 있나요?
기본값은 11개 병렬 에이전트로 8.3배 속도 향상입니다. 프로젝트 복잡도에 따라 5개에서 20개 에이전트로 구성 가능합니다.
시어터 감지는 어떻게 작동하나요?
6개의 독립 에이전트가 가짜 완료를 스캔합니다 - 코드, 테스트, 문서, 샌드박스 실행 및 4/5 합의로 통합 검증.
내 데이터가 안전한가요?
네. 이 스킬은 .claude/.artifacts/ 디렉터리에만 접근하고 내부 메모리 네임스페이스를 사용합니다. 외부 네트워크 호출이 없습니다.
통합 루프가 수렴하지 않는 이유는 무엇인가요?
근본적인 구현 문제는 루프 3 에스컬레이션이 필요할 수 있습니다. 심층 근본 원인 분석을 위해 cicd-intelligent-recovery로 전환하세요.
수�� 에이전트 할당과 어떻게 다른가요?
Queen Coordinator는 작업당 최적의 에이전트를 동적으로 선택하고, MECE 분해를 적용하며, 1-3개의 수동 에이전트 대비 11방향 병렬 실행을 가능하게 합니다.