متوازی ایجنٹوں کی روانگی
پیچیدہ کاموں کو بیک وقت کام کرنے والے متعدد AI ایجنٹوں میں تقسیم کریں۔
SKILL.md Definition
Dispatching Parallel Agents
Overview
When you have multiple unrelated failures (different test files, different subsystems, different bugs), investigating them sequentially wastes time. Each investigation is independent and can happen in parallel.
Core principle: Dispatch one agent per independent problem domain. Let them work concurrently.
When to Use
digraph when_to_use {
"Multiple failures?" [shape=diamond];
"Are they independent?" [shape=diamond];
"Single agent investigates all" [shape=box];
"One agent per problem domain" [shape=box];
"Can they work in parallel?" [shape=diamond];
"Sequential agents" [shape=box];
"Parallel dispatch" [shape=box];
"Multiple failures?" -> "Are they independent?" [label="yes"];
"Are they independent?" -> "Single agent investigates all" [label="no - related"];
"Are they independent?" -> "Can they work in parallel?" [label="yes"];
"Can they work in parallel?" -> "Parallel dispatch" [label="yes"];
"Can they work in parallel?" -> "Sequential agents" [label="no - shared state"];
}
Use when:
- 3+ test files failing with different root causes
- Multiple subsystems broken independently
- Each problem can be understood without context from others
- No shared state between investigations
Don't use when:
- Failures are related (fix one might fix others)
- Need to understand full system state
- Agents would interfere with each other
The Pattern
1. Identify Independent Domains
Group failures by what's broken:
- File A tests: Tool approval flow
- File B tests: Batch completion behavior
- File C tests: Abort functionality
Each domain is independent - fixing tool approval doesn't affect abort tests.
2. Create Focused Agent Tasks
Each agent gets:
- Specific scope: One test file or subsystem
- Clear goal: Make these tests pass
- Constraints: Don't change other code
- Expected output: Summary of what you found and fixed
3. Dispatch in Parallel
// 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
4. Review and Integrate
When agents return:
- Read each summary
- Verify fixes don't conflict
- Run full test suite
- Integrate all changes
Agent Prompt Structure
Good agent prompts are:
- Focused - One clear problem domain
- Self-contained - All context needed to understand the problem
- Specific about output - What should the agent return?
Fix the 3 failing tests in src/agents/agent-tool-abort.test.ts:
1. "should abort tool with partial output capture" - expects 'interrupted at' in message
2. "should handle mixed completed and aborted tools" - fast tool aborted instead of completed
3. "should properly track pendingToolCount" - expects 3 results but gets 0
These are timing/race condition issues. Your task:
1. Read the test file and understand what each test verifies
2. Identify root cause - timing issues or actual bugs?
3. Fix by:
- Replacing arbitrary timeouts with event-based waiting
- Fixing bugs in abort implementation if found
- Adjusting test expectations if testing changed behavior
Do NOT just increase timeouts - find the real issue.
Return: Summary of what you found and what you fixed.
Common Mistakes
❌ Too broad: "Fix all the tests" - agent gets lost ✅ Specific: "Fix agent-tool-abort.test.ts" - focused scope
❌ No context: "Fix the race condition" - agent doesn't know where ✅ Context: Paste the error messages and test names
❌ No constraints: Agent might refactor everything ✅ Constraints: "Do NOT change production code" or "Fix tests only"
❌ Vague output: "Fix it" - you don't know what changed ✅ Specific: "Return summary of root cause and changes"
When NOT to Use
Related failures: Fixing one might fix others - investigate together first Need full context: Understanding requires seeing entire system Exploratory debugging: You don't know what's broken yet Shared state: Agents would interfere (editing same files, using same resources)
Real Example from Session
Scenario: 6 test failures across 3 files after major refactoring
Failures:
- agent-tool-abort.test.ts: 3 failures (timing issues)
- batch-completion-behavior.test.ts: 2 failures (tools not executing)
- tool-approval-race-conditions.test.ts: 1 failure (execution count = 0)
Decision: Independent domains - abort logic separate from batch completion separate from race conditions
Dispatch:
Agent 1 → Fix agent-tool-abort.test.ts
Agent 2 → Fix batch-completion-behavior.test.ts
Agent 3 → Fix tool-approval-race-conditions.test.ts
Results:
- Agent 1: Replaced timeouts with event-based waiting
- Agent 2: Fixed event structure bug (threadId in wrong place)
- Agent 3: Added wait for async tool execution to complete
Integration: All fixes independent, no conflicts, full suite green
Time saved: 3 problems solved in parallel vs sequentially
Key Benefits
- Parallelization - Multiple investigations happen simultaneously
- Focus - Each agent has narrow scope, less context to track
- Independence - Agents don't interfere with each other
- Speed - 3 problems solved in time of 1
Verification
After agents return:
- Review each summary - Understand what changed
- Check for conflicts - Did agents edit same code?
- Run full suite - Verify all fixes work together
- Spot check - Agents can make systematic errors
Real-World Impact
From debugging session (2025-10-03):
- 6 failures across 3 files
- 3 agents dispatched in parallel
- All investigations completed concurrently
- All fixes integrated successfully
- Zero conflicts between agent changes
About Superpowers
Superpowers is a complete software development workflow for your coding agents, built on top of a set of composable "skills".
Philosophy
- Test-Driven Development - Write tests first, always
- Systematic over ad-hoc - Process over guessing
- Complexity reduction - Simplicity as primary goal
- Evidence over claims - Verify before declaring success
Installation
Note: Installation differs by platform. Claude Code has a built-in plugin system. Codex and OpenCode require manual setup.
Claude Code (via Plugin Marketplace)
In Claude Code, register the marketplace first:
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
Then install the plugin from this marketplace:
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace
Verify Installation
Check that commands appear:
/help
# Should see:
# /superpowers:brainstorm - Interactive design refinement
# /superpowers:write-plan - Create implementation plan
# /superpowers:execute-plan - Execute plan in batches
Links & Support
- Repository: https://github.com/obra/superpowers
- Issues: https://github.com/obra/superpowers/issues
نمایاں مہارتیں
"اپنے پروجیکٹ کے لیے بہترین 'agent skills' تلاش کریں"
زنک ڈیٹا بیس
ورچوئل اسکریننگ کے لیے تجارتی مرکبات کا تیار کردہ ڈیٹا بیس۔
زار پائیتھن
سائنسی ڈیٹا کے لیے کمپریسڈ اور چنکڈ ایریز کا پائیتھن نفاذ۔
یو ایس پی ٹی او ڈیٹا بیس
ریاستہائے متحدہ کے پیٹنٹ اور ٹریڈ مارک آفس ڈیٹا بیس تک رسائی۔
یونی پروٹ ڈیٹا بیس
پروٹین سیکوینسز اور فنکشنل معلومات کے لیے جامع، اعلیٰ معیار اور مفت وسیلہ۔
طاقتور ایجنٹ سکلز
پیشہ ورانہ مہارتوں کے ہمارے مجموعے کے ساتھ اپنی AI کی کارکردگی کو بڑھائیں۔
استعمال کے لیے تیار
مہارتوں کو سپورٹ کرنے والے کسی بھی ایجنٹ سسٹم میں کاپی اور پیسٹ کریں۔
موڈیولر ڈیزائن
پیچیدہ ایجنٹ طرز عمل تخلیق کرنے کے لیے 'code skills' کو آپس میں ملائیں۔
بہتر بنایا گیا
ہر 'agent skill' کو اعلیٰ کارکردگی اور درستگی کے لیے ترتیب دیا گیا ہے۔
اوپن سورس
تمام 'code skills' شراکت اور تخصیص کے لیے کھلے ہیں۔
کراس پلیٹ فارم
مختلف LLMs اور ایجنٹ فریم ورکس کے ساتھ کام کرتا ہے۔
محفوظ اور مامون
تصدیق شدہ مہارتیں جو AI تحفظ کے بہترین طریقوں پر عمل کرتی ہیں۔
یہ کیسے کام کرتا ہے
تین آسان مراحل میں ایجنٹ سکلز کا استعمال شروع کریں۔
مہارت کا انتخاب کریں
ہمارے مجموعے میں اپنی ضرورت کی مہارت تلاش کریں۔
دستاویزات پڑھیں
سمجھیں کہ مہارت کیسے کام کرتی ہے اور اس کی حدود کیا ہیں۔
کاپی کریں اور استعمال کریں
تعریف کو اپنے ایجنٹ کی ترتیب میں پیسٹ کریں۔
ٹیسٹ کریں
نتائج کی تصدیق کریں اور ضرورت پڑنے پر بہتری لائیں۔
لانچ کریں
اپنا مخصوص AI ایجنٹ لانچ کریں۔
ڈیولپرز کا کیا کہنا ہے
دیکھیں کہ دنیا بھر کے ڈیولپرز کیوں Agiskills کا انتخاب کرتے ہیں۔
ایلکس سمتھ
AI انجینئر
"Agiskills نے AI ایجنٹ بنانے کے میرے طریقے کو مکمل طور پر بدل دیا ہے۔"
ماریہ گارسیا
پروڈکٹ مینیجر
"پی ڈی ایف ماہر کی مہارت نے ہمارے لیے دستاویزات کے تجزیے کے پیچیدہ مسائل حل کر دیے۔"
جان ڈو
ڈیولپر
"پیشہ ورانہ اور بہترین دستاویزی مہارتیں ہیں۔ میں پر زور سفارش کرتا ہوں!"
سارہ لی
آرٹسٹ
"الگورتھمک آرٹ کی مہارت ناقابل یقین حد تک خوبصورت کوڈ تیار کرتی ہے۔"
چن وی
فرنٹ اینڈ ماہر
"تھیم فیکٹری کے تیار کردہ تھیمز ہر پکسل میں بہترین ہیں۔"
رابرٹ ٹی۔
CTO
"اب ہم اپنی AI ٹیم کے لیے Agiskills کو ایک معیار کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔"
عمومی سوالات
Agiskills کے بارے میں ہر وہ چیز جو آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔
جی ہاں، تمام عوامی مہارتیں کاپی اور استعمال کرنے کے لیے مفت ہیں۔