技能 mapreduce

mapreduce

安全 ⚙️ 外部命令🌐 網路存取📁 檔案系統存取

Executar tarefas em paralelo entre provedores de IA

Tarefas complexas se beneficiam de múltiplas perspectivas. Esta habilidade permite distribuir trabalho para diferentes provedores de IA simultaneamente, então consolidar inteligentemente os resultados em uma única saída de alta qualidade.

支援: Claude Codex Code(CC)
📊 69 充足
1

下載技能 ZIP

2

在 Claude 中上傳

前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能

3

開啟並開始使用

測試它

正在使用「mapreduce」。 Gerar implementação de recurso de autenticação usando MapReduce com Claude, Codex e Gemini

預期結果:

  • 3 implementações geradas em paralelo (impl-claude.ts, impl-codex.ts, impl-gemini.ts)
  • Pontuações de avaliação: Claude 4.2/5, Codex 3.8/5, Gemini 3.5/5
  • Selecionado: implementação Claude com validação do Codex
  • Taxas de aprovação de testes: Claude 96%, Codex 100%, Gemini 94%
  • Saída: src/auth/UserService.ts com relatório de qualidade

正在使用「mapreduce」。 Criar plano para migração de REST para GraphQL usando múltiplos workers de estratégia

預期結果:

  • 3 planos gerados: conservador (baixo risco), agressivo (padrões modernos), segurança em primeiro
  • Plano conservador: Implementação gradual ao longo de 6 meses, mínima interrupção
  • Plano agressivo: Reescrita completa em 2 meses com congelamento de recursos
  • Plano de segurança: Abordagem auditoria-primeira com pontos de verificação de conformidade
  • ROADMAP.md consolidado com 15 tarefas, priorizadas por impacto ajustado ao risco

安全審計

安全
v5 • 1/16/2026

All 201 static findings are FALSE POSITIVES. This is a documentation-only skill containing markdown files that teach the MapReduce pattern. No executable code exists. Shell command examples, scoring rubric references, and file operations are instructional documentation showing how to invoke external AI providers. The skill contains no actual network calls, command executions, or file operations.

6
已掃描檔案
1,606
分析行數
3
發現項
5
審計總數

風險因素

⚙️ 外部命令 (158)
cookbook/multi-impl.md:24-30 cookbook/multi-impl.md:30-38 cookbook/multi-impl.md:38-46 cookbook/multi-impl.md:46-52 cookbook/multi-impl.md:52-73 cookbook/multi-impl.md:73-77 cookbook/multi-impl.md:77-86 cookbook/multi-impl.md:86-92 cookbook/multi-impl.md:92-113 cookbook/multi-impl.md:113-121 cookbook/multi-impl.md:121-137 cookbook/multi-impl.md:137-143 cookbook/multi-impl.md:143-157 cookbook/multi-impl.md:157-163 cookbook/multi-impl.md:163-175 cookbook/multi-impl.md:175-179 cookbook/multi-impl.md:179-193 cookbook/multi-impl.md:193-197 cookbook/multi-impl.md:197-200 cookbook/multi-impl.md:200-204 cookbook/multi-impl.md:204-207 cookbook/multi-impl.md:207-211 cookbook/multi-impl.md:211-224 cookbook/multi-impl.md:224-225 cookbook/multi-impl.md:225-228 cookbook/multi-impl.md:228-229 cookbook/multi-impl.md:229-230 cookbook/multi-impl.md:230-253 cookbook/multi-impl.md:253-259 cookbook/multi-impl.md:259-265 cookbook/multi-impl.md:265-269 cookbook/multi-impl.md:269-275 cookbook/multi-impl.md:68 cookbook/multi-impl.md:71 cookbook/multi-impl.md:52-73 cookbook/parallel-planning.md:23-32 cookbook/parallel-planning.md:32-38 cookbook/parallel-planning.md:38-76 cookbook/parallel-planning.md:76-82 cookbook/parallel-planning.md:82-108 cookbook/parallel-planning.md:108-114 cookbook/parallel-planning.md:114-125 cookbook/parallel-planning.md:125-131 cookbook/parallel-planning.md:131-157 cookbook/parallel-planning.md:157-165 cookbook/parallel-planning.md:165-177 cookbook/parallel-planning.md:177-186 cookbook/parallel-planning.md:186-195 cookbook/parallel-planning.md:195-201 cookbook/parallel-planning.md:201-210 cookbook/parallel-planning.md:210-214 cookbook/parallel-planning.md:214-260 cookbook/parallel-planning.md:260-266 cookbook/parallel-planning.md:266-272 cookbook/parallel-planning.md:272-276 cookbook/parallel-planning.md:276-282 cookbook/parallel-planning.md:84-94 cookbook/parallel-planning.md:97-107 cookbook/parallel-planning.md:82-108 reference/file-conventions.md:12-41 reference/file-conventions.md:41-47 reference/file-conventions.md:47-51 reference/file-conventions.md:51-52 reference/file-conventions.md:52-53 reference/file-conventions.md:53-54 reference/file-conventions.md:54-60 reference/file-conventions.md:60-64 reference/file-conventions.md:64-65 reference/file-conventions.md:65-66 reference/file-conventions.md:66-67 reference/file-conventions.md:67-73 reference/file-conventions.md:73-74 reference/file-conventions.md:74-76 reference/file-conventions.md:76-77 reference/file-conventions.md:77-83 reference/file-conventions.md:83-105 reference/file-conventions.md:105-109 reference/file-conventions.md:109-119 reference/file-conventions.md:119-123 reference/file-conventions.md:123-141 reference/file-conventions.md:141-144 reference/file-conventions.md:144-151 reference/file-conventions.md:151-157 reference/file-conventions.md:157-172 reference/file-conventions.md:172-187 reference/file-conventions.md:187-195 reference/file-conventions.md:195-201 reference/file-conventions.md:201-213 reference/file-conventions.md:213-219 reference/file-conventions.md:219-230 reference/file-conventions.md:230-238 reference/file-conventions.md:238-247 reference/file-conventions.md:247-253 reference/file-conventions.md:253-260 reference/file-conventions.md:189 reference/file-conventions.md:190 reference/file-conventions.md:191 reference/file-conventions.md:187-195 reference/scoring-rubrics.md:13 reference/scoring-rubrics.md:79-82 reference/scoring-rubrics.md:82-88 reference/scoring-rubrics.md:88-156 reference/scoring-rubrics.md:156-164 reference/scoring-rubrics.md:164-168 reference/scoring-rubrics.md:168-171 reference/scoring-rubrics.md:171-177 reference/scoring-rubrics.md:177-245 reference/scoring-rubrics.md:245-253 reference/scoring-rubrics.md:253-257 reference/scoring-rubrics.md:257-260 reference/scoring-rubrics.md:260-298 reference/scoring-rubrics.md:298-308 reference/scoring-rubrics.md:308-312 reference/scoring-rubrics.md:312-319 SKILL.md:21-52 SKILL.md:52-65 SKILL.md:65-73 SKILL.md:73-75 SKILL.md:75-81 SKILL.md:81-89 SKILL.md:89-91 SKILL.md:91-97 SKILL.md:97-105 SKILL.md:105-107 SKILL.md:107-113 SKILL.md:113 SKILL.md:113-114 SKILL.md:114 SKILL.md:114-115 SKILL.md:115 SKILL.md:115-121 SKILL.md:121-123 SKILL.md:123-127 SKILL.md:127-139 SKILL.md:139-141 SKILL.md:141-149 SKILL.md:149 SKILL.md:149-150 SKILL.md:150 SKILL.md:150-151 SKILL.md:151 SKILL.md:151-152 SKILL.md:152 SKILL.md:152-154 SKILL.md:154-164 SKILL.md:164-170 SKILL.md:170-171 SKILL.md:171-172 SKILL.md:172-176 SKILL.md:176-212 SKILL.md:212-216 SKILL.md:216-217 SKILL.md:217-218 SKILL.md:218-222 SKILL.md:222-223 SKILL.md:223-227 SKILL.md:227-228 SKILL.md:228-229
🌐 網路存取 (1)
📁 檔案系統存取 (1)
審計者: claude 查看審計歷史 →

品質評分

38
架構
100
可維護性
87
內容
21
社群
100
安全
83
規範符合性

你能建構什麼

Planejamento multi-estratégia

Obtenha planos conservadores, agressivos e focados em segurança simultaneamente, então mescle em um roteiro ideal

Comparação de implementações

Gere o mesmo recurso com múltiplos modelos, avalie a qualidade e selecione ou mescle a melhor implementação

Consenso de diagnóstico de bugs

Obtenha múltiplos diagnósticos de bugs complexos de diferentes modelos e sintetize a melhor correção

試試這些提示

Planejamento paralelo básico
Use o padrão MapReduce para criar um plano de implementação para RECURSO. Inicie 3 workers: conservador, agressivo e focado em segurança. Consolide em specs/ROADMAP.md
Implementação multi-modelo
Gere implementação de UserService com Claude, Codex e Gemini. Avalie cada uma em correção, performance e segurança. Selecione a melhor e documente a comparação em implementations/COMPARISON.md
Depuração por consenso
Diagnostique este bug com 3 workers. Cada um deve: identificar causa raiz, propor correção, estimar confiança. Consolide em diagnoses/RESOLUTION.md com correção selecionada e justificativa
Síntese de especialistas de domínio
Crie plano de implementação para API. Workers: especialistas em backend, frontend, devops, segurança. Consolide em documento de arquitetura unificado com tabela de atribuição

最佳實務

  • Defina especificações claras que todos os workers seguirão antes de iniciar tarefas paralelas
  • Use vieses estratégicos (conservador, agressivo, segurança) para garantir perspectivas diversas
  • Mantenha artefatos intermediários para auditoria e referência futura antes da limpeza
  • Defina timeouts generosos para tarefas complexas e trate saídas ausentes com graciosidade

避免

  • Iniciar workers demais (3-4 perspectivas diversas é ideal)
  • Iniciar workers com vieses similares ou ambíguos (produz saídas redundantes)
  • Deletar arquivos intermediários antes de verificar se a consolidação está completa
  • Não aplicar rubricas de pontuação e proceder apenas por intuição

常見問題

Quais provedores de IA são suportados?
Claude via ferramenta Task, OpenAI Codex via CLI, Google Gemini via CLI, e qualquer provedor com interface de linha de comando.
O que acontece se um worker der timeout?
O MapReduce prossegue com as saídas disponíveis. Pontos de confiança são reduzidos para seções que teriam se beneficiado da perspectiva ausente.
Posso usar isso com subagentes do Claude Code?
Sim, gere múltiplos subagentes com run_in_background=true, então use TaskOutput para coletar resultados antes da fase reduce.
Meus dados são enviados para provedores externos?
Os dados fluem através de quaisquer provedores que você configurar. O Claude Code não compartilha seus dados com provedores externos automaticamente.
Por que não usar apenas um único modelo poderoso?
MapReduce fornece diversidade, validação cruzada e a capacidade de aproveitar os pontos fortes de cada provedor. Maior qualidade através de consenso.
Como isso é diferente de orquestração multi-agente?
MapReduce especificamente lida com fan-out paralelo seguido de consolidação. Outros padrões de orquestração podem não incluir a fase reduce.