🤖
Điều động các tác nhân song song

Điều động các tác nhân song song

Phân phối các nhiệm vụ phức tạp trên nhiều tác nhân AI làm việc đồng thời.

PROMPT EXAMPLE
Sử dụng `dispatching-parallel-agents` để tăng tốc độ.
Fast Processing
High Quality
Privacy Protected

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:

  1. Focused - One clear problem domain
  2. Self-contained - All context needed to understand the problem
  3. 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

  1. Parallelization - Multiple investigations happen simultaneously
  2. Focus - Each agent has narrow scope, less context to track
  3. Independence - Agents don't interfere with each other
  4. Speed - 3 problems solved in time of 1

Verification

After agents return:

  1. Review each summary - Understand what changed
  2. Check for conflicts - Did agents edit same code?
  3. Run full suite - Verify all fixes work together
  4. 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

Agent Skills mạnh mẽ

Nâng cao hiệu suất AI của bạn bằng bộ sưu tập các kỹ năng chuyên nghiệp của chúng tôi.

Sẵn sàng sử dụng

Sao chép và dán vào bất kỳ hệ thống tác nhân nào hỗ trợ kỹ năng.

Thiết kế mô-đun

Kết hợp các 'code skills' để tạo ra các hành vi phức tạp của tác nhân.

Được tối ưu hóa

Mỗi 'agent skill' đều được tinh chỉnh để đạt năng suất và độ chính xác cao.

Nguồn mở

Tất cả các 'code skills' đều mở cho việc đóng góp và tùy chỉnh.

Đa nền tảng

Hoạt động với nhiều loại LLM và khung công tác tác nhân khác nhau.

An toàn và Bảo mật

Các kỹ năng đã được kiểm tra tuân theo các quy trình an toàn AI tốt nhất.

Tăng sức mạnh cho các tác nhân

Bắt đầu sử dụng Agiskills ngay hôm nay và thấy sự khác biệt.

Khám phá ngay

Cách thức hoạt động

Bắt đầu với các agent skills qua ba bước đơn giản.

1

Chọn một Kỹ năng

Tìm kỹ năng bạn cần trong bộ sưu tập của chúng tôi.

2

Đọc Tài liệu

Hiểu cách kỹ năng hoạt động và các ràng buộc của nó.

3

Sao chép & Sử dụng

Dán định nghĩa vào cấu hình tác nhân của bạn.

4

Kiểm tra

Xác minh các kết quả và tinh chỉnh nếu cần thiết.

5

Triển khai

Khởi chạy tác nhân AI chuyên biệt của bạn.

Các nhà phát triển nói gì

Tìm hiểu lý do tại sao các nhà phát triển trên khắp thế giới chọn Agiskills.

Alex Smith

Kỹ sư AI

"Agiskills đã thay đổi hoàn toàn cách tôi xây dựng các tác nhân AI."

Maria Garcia

Quản lý sản phẩm

"Kỹ năng PDF Specialist đã giải quyết các vấn đề phân tích cú pháp tài liệu phức tạp cho chúng tôi."

John Doe

Nhà phát triển

"Các kỹ năng chuyên nghiệp và được biên soạn đầy đủ. Rất khuyến khích!"

Sarah Lee

Nghệ sĩ

"Kỹ năng Nghệ thuật thuật toán tạo ra mã đẹp đến khó tin."

Chen Wei

Chuyên gia Frontend

"Các chủ đề được tạo ra bởi Theme Factory luôn hoàn hảo đến từng điểm ảnh."

Robert T.

CTO

"Chúng tôi hiện đang sử dụng Agiskills như một tiêu chuẩn cho nhóm AI của mình."

Câu hỏi thường gặp

Mọi thứ bạn cần biết về Agiskills.

Có, tất cả các kỹ năng công khai đều có thể được sao chép và sử dụng miễn phí.

Phản hồi