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dispatching-parallel-agents

智能体与模型

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更新于 10-16 09:48

技能介绍

用途:当有多个互不相关的问题(如不同测试文件、不同子系统、不同缺陷)需要排查时,顺序处理会浪费时间。该技能主张按独立问题域各分派一个智能体,让它们并发工作。

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;排查之间无共享状态。不适用:故障相关(修一个可能连带修好其他)、需要理解整体系统状态、智能体会相互干扰(改同一文件、用同一资源)、尚处于探索性调试不知问题所在。

使用方式:先按“哪里坏了”对故障分组,识别独立域;再为每个智能体创建聚焦任务,给出具体范围(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)、期望输出(发现与修复的摘要);然后并行分派,例如在 Claude Code / AI 环境中: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"),三者同时运行;最后审阅各摘要、确认修复不冲突、运行完整测试套件并集成。

提示词结构要点:聚焦单一问题域;自包含,提供理解问题所需的全部上下文;明确说明应返回什么。避免过于宽泛(如“修好所有测试”)、缺少上下文、缺少约束或输出要求含糊。文中示例要求排查定时/竞态问题时用基于事件的等待替代任意超时,而非简单加大超时。

限制:涉及共享状态或相互依赖的故障不适用并行分派。其他平台支持情况与具体配置暂未提供。