SuperAPI AI 工具集

Dispatching Parallel Agents

智能体与模型

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更新于 10-16 02:35

技能介绍

用途:当存在多个互不相关的失败(不同测试文件、不同子系统、不同缺陷)时,逐个顺序调查会浪费时间。此方法将每个独立问题域交给一个 Claude 智能体并发处理。

适用条件:3 个以上测试文件因不同根因失败;多个子系统独立损坏;每个问题无需其他问题的上下文即可理解;各调查之间不共享状态。不适用条件:失败彼此相关(修一个可能修好其他);需要理解完整系统状态;智能体之间会相互干扰(编辑同一文件、使用同一资源)。

模式步骤:一、按“坏在哪里”识别独立域(如文件 A 测工具审批流程、文件 B 测批处理完成行为、文件 C 测中止功能)。二、为每个智能体创建聚焦任务,包含具体范围(一个测试文件或子系统)、明确目标(让这些测试通过)、约束(不要改动其他代码)、预期输出(发现与修复的总结)。三、并行派发,例如在 Claude Code 环境中执行: 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") 四、审查与整合:阅读每份总结,确认修复不冲突,运行完整测试套件,整合全部改动。

提示词要点:聚焦单一问题域;自包含,提供理解问题所需全部上下文(错误信息、测试名);明确输出要求。资料中示例要求不要只增加超时以掩盖真实问题,而应改用基于事件的等待或修复缺陷。常见错误包括范围过宽、缺少上下文、没有约束、输出含糊。

限制:若失败相关、需要全局上下文、问题尚属探索性调试,或智能体共享状态,则不应使用并行派发。整合后需检查冲突并抽查,因为智能体可能产生系统性错误。资料未提供更多平台或安装细节。