用途：当需要让多个 Claude Code 智能体并行处理编码任务时使用本技能。每个智能体在独立的 git worktree 中运行，具备完整工具链。使用前需有一个正在运行的 Claude DevFleet 实例，并通过 MCP 连接：claude mcp add devfleet --transport http http://localhost:18801/mcp
主要能力：plan_project(prompt) 由 AI 把描述拆成带依赖链的项目与任务；create_project 手动建项目；create_mission 添加任务，可用 depends_on 指定依赖任务 ID 列表，auto_dispatch=true 表示依赖满足后自动启动；dispatch_mission 启动智能体，可指定 model 与 max_turns；cancel_mission 停止运行中的智能体；wait_for_mission 阻塞等待完成；get_mission_status 非阻塞查看进度；get_report 读取结构化报告（改动文件、已完成内容、错误、后续步骤）；get_dashboard 查看系统概览；list_projects 与 list_missions 浏览项目与任务。
使用方式：典型流程为计划→派发→监控→报告。先调用 plan_project 得到 project_id 与任务 DAG，向用户展示任务标题、类型与依赖链并获批准；再对根任务（depends_on 为空）调用 dispatch_mission，其余任务因 auto_dispatch=true 会在依赖完成后自动派发；随后用 get_mission_status 或 get_dashboard 轮询监控，任务进入终态后调用 get_report 汇总。也可手动逐步创建项目与任务，或先实现再创建依赖它的评审任务。
并发与限制：默认最多 3 个并发智能体，可通过 DEVFLEET_MAX_AGENTS 配置；槽位满时 auto_dispatch 任务在 watcher 中排队。wait_for_mission 会阻塞对话至多 timeout_seconds（默认 600），长任务建议每 30–60 秒轮询。任务依赖构成 DAG，不可循环。智能体完成后自动合并，若发生合并冲突，改动保留在其 worktree 分支上需手动解决。手动创建任务时若不设 auto_dispatch=true，任务会停留在草稿状态。任务失败应先读报告再重试。批量派发前建议用 get_dashboard 检查槽位。