claude-devfleet

Orchestration multi-agents Claude DevFleet

Quand l'utiliser

Utilisez ce skill lorsque vous avez besoin de lancer plusieurs agents Claude Code pour travailler en parallèle sur des tâches de codage. Chaque agent s'exécute dans un worktree git isolé avec des outils complets.

Configuration

Le serveur DevFleet est un projet séparé, non inclus dans ECC. Installez-le et lancez-le depuis son dépôt d'abord : https://github.com/LEC-AI/claude-devfleet

Connectez ensuite l'instance en cours d'exécution via MCP :

claude mcp add devfleet --transport http http://localhost:18801/mcp

Avant la première utilisation, vérifiez que le processus écoutant sur le port 18801 est le binaire DevFleet que vous avez installé (voir SECURITY.md concernant les serveurs MCP locaux).

Fonctionnement

Utilisateur → « Construis une API REST avec authentification et tests »
  ↓
plan_project(prompt) → project_id + DAG de missions
  ↓
Présenter le plan à l'utilisateur → obtenir l'approbation
  ↓
dispatch_mission(M1) → Agent 1 est lancé dans un worktree
  ↓
M1 terminée → fusion automatique → lancement automatique de M2 (dépend de M1)
  ↓
M2 terminée → fusion automatique
  ↓
get_report(M2) → fichiers_modifiés, actions_réalisées, erreurs, prochaines_étapes
  ↓
Rapport à l'utilisateur

Outils

Outil	Objectif
plan_project(prompt)	L'IA décompose une description en un projet avec des missions chaînées
create_project(nom, chemin?, description?)	Créer un projet manuellement, retourne project_id
create_mission(project_id, titre, prompt, depends_on?, auto_dispatch?)	Ajouter une mission. depends_on est une liste de chaînes d'ID de mission (ex. ["abc-123"]). Mettez auto_dispatch=true pour un lancement automatique lorsque les dépendances sont satisfaites.
dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?)	Lancer un agent sur une mission
cancel_mission(mission_id)	Arrêter un agent en cours d'exécution
wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?)	Bloquer jusqu'à ce qu'une mission soit terminée (voir note ci-dessous)
get_mission_status(mission_id)	Vérifier la progression d'une mission sans bloquer
get_report(mission_id)	Lire le rapport structuré (fichiers modifiés, testés, erreurs, prochaines étapes)
get_dashboard()	Aperçu du système : agents en cours, statistiques, activité récente
list_projects()	Parcourir tous les projets
list_missions(project_id, statut?)	Lister les missions d'un projet

Note sur wait_for_mission : Cette fonction bloque la conversation jusqu'à timeout_seconds (600 par défaut). Pour les missions longues, préférez une interrogation avec get_mission_status toutes les 30 à 60 secondes, afin que l'utilisateur voie les mises à jour de progression.

Workflow : Planifier → Lancer → Surveiller → Rapporter

1. Planifier : Appeler plan_project(prompt="...") → retourne project_id + une liste de missions avec des chaînes depends_on et auto_dispatch=true.
2. Présenter le plan : Afficher les titres, types et la chaîne de dépendances des missions à l'utilisateur.
3. Lancer : Appeler dispatch_mission(mission_id=<premier_mission_id>) sur la mission racine (avec depends_on vide). Les missions restantes se lancent automatiquement lorsque leurs dépendances sont terminées (car plan_project définit auto_dispatch=true sur elles).
4. Surveiller : Appeler get_mission_status(mission_id=...) ou get_dashboard() pour vérifier la progression.
5. Rapporter : Appeler get_report(mission_id=...) lorsque les missions sont terminées. Partager les points saillants avec l'utilisateur.

Concurrence

DevFleet exécute jusqu'à 3 agents simultanément par défaut (configurable via DEVFLEET_MAX_AGENTS). Lorsque tous les emplacements sont occupés, les missions avec auto_dispatch=true sont mises en file d'attente dans le surveillant de missions et se lancent automatiquement dès qu'un emplacement se libère. Vérifiez get_dashboard() pour l'utilisation actuelle des emplacements.

Exemples

Entièrement automatique : planifier et lancer

1. plan_project(prompt="...") → afficher le plan avec les missions et dépendances.
2. Lancer la première mission (celle avec depends_on vide).
3. Les missions restantes se lancent automatiquement à mesure que les dépendances sont résolues (elles ont auto_dispatch=true).
4. Rapporter avec l'ID du projet et le nombre de missions afin que l'utilisateur sache ce qui a été lancé.
5. Interroger avec get_mission_status ou get_dashboard() périodiquement jusqu'à ce que toutes les missions atteignent un état terminal (completed, failed ou cancelled).
6. get_report(mission_id=...) pour chaque mission terminale — résumer les succès et signaler les échecs avec les erreurs et les prochaines étapes.

Manuel : contrôle pas à pas

1. create_project(nom="Mon projet") → retourne project_id.
2. create_mission(project_id=project_id, titre="...", prompt="...", auto_dispatch=true) pour la première mission (racine) → capturer root_mission_id. create_mission(project_id=project_id, titre="...", prompt="...", auto_dispatch=true, depends_on=["<root_mission_id>"]) pour chaque tâche suivante.
3. dispatch_mission(mission_id=...) sur la première mission pour démarrer la chaîne.
4. get_report(mission_id=...) une fois terminé.

Séquentiel avec relecture

1. create_project(nom="...") → obtenir project_id.
2. create_mission(project_id=project_id, titre="Implémenter la fonctionnalité", prompt="...") → obtenir impl_mission_id.
3. dispatch_mission(mission_id=impl_mission_id), puis interroger avec get_mission_status jusqu'à la fin.
4. get_report(mission_id=impl_mission_id) pour examiner les résultats.
5. create_mission(project_id=project_id, titre="Relecture", prompt="...", depends_on=[impl_mission_id], auto_dispatch=true) — se lance automatiquement puisque la dépendance est déjà satisfaite.

Directives

• Toujours confirmer le plan avec l'utilisateur avant de lancer, sauf s'il a donné son accord.
• Inclure les titres et identifiants des missions lors du rapport d'état.
• Si une mission échoue, lire son rapport avant de réessayer.
• Vérifier get_dashboard() pour la disponibilité des emplacements d'agents avant de lancer en masse.
• Les dépendances entre missions forment un DAG — ne créez pas de dépendances circulaires.
• Chaque agent s'exécute dans un worktree git isolé et fusionne automatiquement à la fin. En cas de conflit de fusion, les modifications restent sur la branche du worktree de l'agent pour une résolution manuelle.
• Lors de la création manuelle de missions, définissez toujours auto_dispatch=true si vous souhaitez qu'elles se déclenchent automatiquement lorsque les dépendances sont terminées. Sans ce drapeau, les missions restent à l'état draft.