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dmux-workflows

Orchestration multi-agent utilisant dmux (gestionnaire de panneaux tmux pour agents IA). Modèles pour workflows d'agents parallèles avec Claude Code, Codex, OpenCode et autres harnais. À utiliser lors de l'exécution de plusieurs sessions d'agents en parallèle ou pour coordonner des workflows de développement multi-agent.

Qu'est-ce que dmux-workflows ?

dmux-workflows est une compétence spécialisée pour orchestrer des sessions d'agents IA en parallèle via dmux, un gestionnaire de panneaux tmux dédié aux harnais d'agents. Elle permet aux développeurs et aux utilisateurs d'agents IA de diviser des tâches complexes en sous-tâches indépendantes, exécutées simultanément dans des panneaux tmux séparés, avec la possibilité de fusionner les résultats ultérieurement. La compétence prend en charge plusieurs plateformes d'agents, notamment Claude Code, Codex, OpenCode, Cline, Gemini et Qwen. Elle propose plusieurs modèles de workflows prêts à l'emploi, comme la séparation recherche/implémentation, la création de fonctionnalités multi-fichiers, la boucle test/correction, l'utilisation croisée de différents outils IA, et un pipeline de revue de code parallèle. L'intégration avec les worktrees Git permet d'isoler les modifications par panneau et d'éviter les conflits. dmux facilite la coordination en appuyant sur 'n' pour créer un nouveau panneau avec une invite, et sur 'm' pour fusionner la sortie du panneau vers la session principale. Cette approche accélère considérablement le développement en exploitant le parallélisme, tout en nécessitant une gestion attentive des dépendances et de la consommation de tokens API.

Compatible avec✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI✓OpenCode
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/dmux-workflows

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Documentation

Workflows dmux

Orchestrez des sessions d'agents IA en parallèle à l'aide de dmux, un gestionnaire de panneaux tmux pour les harnais d'agents.

Quand activer

  • Exécution de plusieurs sessions d'agents en parallèle
  • Coordination du travail entre Claude Code, Codex et d'autres harnais
  • Tâches complexes bénéficiant du parallélisme diviser-pour-régner
  • L'utilisateur dit "exécuter en parallèle", "diviser ce travail", "utiliser dmux" ou "multi-agent"

Qu'est-ce que dmux

dmux est un outil d'orchestration basé sur tmux qui gère les panneaux d'agents IA :

  • Appuyez sur n pour créer un nouveau panneau avec une invite
  • Appuyez sur m pour fusionner la sortie du panneau vers la session principale
  • Supporte : Claude Code, Codex, OpenCode, Cline, Gemini, Qwen

Installation : Installez dmux depuis son dépôt après avoir examiné le paquet. Voir github.com/standardagents/dmux

Démarrage rapide

# Démarrer une session dmux
dmux

# Créer des panneaux d'agents (appuyez sur 'n' dans dmux, puis saisissez l'invite)
# Panneau 1 : "Implémenter le middleware d'authentification dans src/auth/"
# Panneau 2 : "Écrire les tests pour le service utilisateur"
# Panneau 3 : "Mettre à jour la documentation de l'API"

# Chaque panneau exécute sa propre session d'agent
# Appuyez sur 'm' pour fusionner les résultats

Modèles de workflow

Modèle 1 : Recherche + Implémentation

Divisez la recherche et l'implémentation en pistes parallèles :

Panneau 1 (Recherche) : "Rechercher les meilleures pratiques pour le rate limiting
  dans Node.js. Vérifier les bibliothèques actuelles, comparer les approches
  et écrire les résultats dans /tmp/rate-limit-research.md"

Panneau 2 (Implémentation) : "Implémenter le middleware de rate limiting
  pour notre API Express. Commencer avec un token bucket basique,
  nous affinerons après la fin de la recherche."

# Une fois le Panneau 1 terminé, fusionner les résultats dans le contexte du Panneau 2

Modèle 2 : Fonctionnalité multi-fichier

Parallélisez le travail sur des fichiers indépendants :

Panneau 1 : "Créer le schéma de base de données et les migrations pour la fonctionnalité de facturation"
Panneau 2 : "Construire les endpoints API de facturation dans src/api/billing/"
Panneau 3 : "Créer les composants UI du tableau de bord de facturation"

# Fusionner le tout, puis effectuer l'intégration dans le panneau principal

Modèle 3 : Boucle Test + Correction

Exécutez les tests dans un panneau, corrigez dans un autre :

Panneau 1 (Surveillance) : "Exécuter la suite de tests en mode watch. Quand les tests
  échouent, résumer les échecs."

Panneau 2 (Correcteur) : "Corriger les tests qui échouent en fonction de la sortie d'erreur du panneau 1"

Modèle 4 : Multi-harnais

Utilisez différents outils IA pour différentes tâches :

Panneau 1 (Claude Code) : "Vérifier la sécurité du module d'authentification"
Panneau 2 (Codex) : "Refactoriser les fonctions utilitaires pour les performances"
Panneau 3 (Claude Code) : "Écrire les tests E2E pour le flux de paiement"

Modèle 5 : Pipeline de revue de code

Perspectives de revue parallèles :

Panneau 1 : "Vérifier src/api/ pour les vulnérabilités de sécurité"
Panneau 2 : "Vérifier src/api/ pour les problèmes de performance"
Panneau 3 : "Vérifier src/api/ pour les lacunes de couverture de test"

# Fusionner toutes les revues en un seul rapport

Bonnes pratiques

  1. Tâches indépendantes uniquement. Ne parallélisez pas des tâches qui dépendent des résultats des unes des autres.
  2. Limites claires. Chaque panneau doit travailler sur des fichiers ou des préoccupations distincts.
  3. Fusionnez stratégiquement. Vérifiez la sortie du panneau avant de fusionner pour éviter les conflits.
  4. Utilisez Git worktrees. Pour les travaux sujets aux conflits de fichiers, utilisez des worktrees séparés par panneau.
  5. Conscience des ressources. Chaque panneau utilise des tokens API — maintenez le nombre total de panneaux en dessous de 5-6.

Intégration Git Worktree

Pour les tâches qui touchent des fichiers qui se chevauchent :

# Créer des worktrees pour l'isolation
git worktree add -b feat/auth ../feature-auth HEAD
git worktree add -b feat/billing ../feature-billing HEAD

# Exécuter les agents dans des worktrees séparés
# Panneau 1 : cd ../feature-auth && claude
# Panneau 2 : cd ../feature-billing && claude

# Fusionner les branches une fois terminé
git merge feat/auth
git merge feat/billing

Outils complémentaires

OutilCe qu'il faitQuand l'utiliser
dmuxGestion de panneaux tmux pour les agentsSessions d'agents en parallèle
SupersetIDE terminal pour 10+ agents en parallèleOrchestration à grande échelle
Outil Claude Code TaskDéclenchement de sous-agents dans le processusParallélisme programmatique au sein d'une session
Codex multi-agentRôles d'agents intégrésTravail parallèle spécifique à Codex

Aide ECC

ECC inclut désormais un assistant pour l'orchestration externe de panneaux tmux avec des worktrees Git séparés :

node scripts/orchestrate-worktrees.js plan.json --execute

Exemple de plan.json :

{
  "sessionName": "skill-audit",
  "baseRef": "HEAD",
  "launcherCommand": "codex exec --cwd {worktree_path} --task-file {task_file}",
  "workers": [
    { "name": "docs-a", "task": "Corriger les compétences 1 à 4 et écrire les notes de transfert." },
    { "name": "docs-b", "task": "Corriger les compétences 5 à 8 et écrire les notes de transfert." }
  ]
}

L'assistant :

  • Crée un worktree Git basé sur une branche par worker
  • Superpose éventuellement les seedPaths sélectionnés du répertoire principal dans chaque worktree de worker
  • Écrit les fichiers task.md, handoff.md et status.md par worker sous .orchestration/<session>/
  • Démarre une session tmux avec un panneau par worker
  • Lance chaque commande de worker dans son propre panneau
  • Laisse le panneau principal libre pour l'orchestrateur

Utilisez seedPaths lorsque les workers ont besoin d'accéder à des fichiers locaux modifiés ou non suivis qui ne font pas encore partie de HEAD, comme des scripts d'orchestration locaux, des plans provisoires ou de la documentation :

{
  "sessionName": "workflow-e2e",
  "seedPaths": [
    "scripts/orchestrate-worktrees.js",
    "scripts/lib/tmux-worktree-orchestrator.js",
    ".claude/plan/workflow-e2e-test.json"
  ],
  "launcherCommand": "bash {repo_root}/scripts/orchestrate-codex-worker.sh {task_file} {handoff_file} {status_file}",
  "workers": [
    { "name": "seed-check", "task": "Vérifier que les fichiers amorcés sont présents avant de commencer le travail." }
  ]
}

Dépannage

  • Panneau qui ne répond pas : Basculez directement sur le panneau ou inspectez-le avec tmux capture-pane -pt <session>:0.<pane-index>.
  • Conflits de fusion : Utilisez Git worktrees pour isoler les modifications de fichiers par panneau.
  • Utilisation élevée de tokens : Réduisez le nombre de panneaux parallèles. Chaque panneau est une session d'agent complète.
  • tmux introuvable : Installez avec brew install tmux (macOS) ou apt install tmux (Linux).

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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