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Azharthegreat/parallel-task-orchestrator

すべてのタスクに軽量なインテント、複雑さ、リソース評価を適用。簡単な作業は直接処理し、本格的な作業は依存関係を考慮した所有権、永続的なチェックポイント、統合、検証機能を持つ利用可能なツールやエージェントにルーティングします。実際のリポジトリの証拠に基づいて中断された実行を復元します。

parallel-task-orchestrator とは?

このスキルは、質問、執筆、レビュー、計画、実装など、あらゆるタスクに適用可能な並列タスクオーケストレーターです。ワークフローは「理解、評価、計画、ルーティング、実行、チェックポイント、統合、検証、報告」であり、有用な場合にのみ分解と並列化を行います。すべてのタスクに対して、まずインテント、複雑さ、リソースを軽量に評価し、TRIVIALなタスクは現在のエージェントで直接処理します。より複雑なタスクは、依存関係を考慮したタスクグラフを構築し、複数のサブエージェントに並列または逐次で割り当てます。Codex、Claude Code、Cursorなど、さまざまなAIエージェントプラットフォームで動作し、ランタイムでアクティブなターゲットやツールを自動検出します。中断された実行は、実際のリポジトリの証拠に基づいて復元でき、永続的なチェックポイント機能により、大規模なタスクでも安全に再開可能です。

対応✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/Azharthegreat/agent-skills/tree/HEAD/skills/parallel-task-orchestrator

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ドキュメント

Parallel Task Orchestrator

このスキルを、質問、執筆、レビュー、計画、実装を含むすべてのタスクに適用してください。セッション内では読み込まれたエントリポイントを再利用し、未変更の指示を再読み取りしたり、メッセージごとにリソースを再発見したりしないでください。ワークフローは 理解、評価、計画、ルーティング、実行、チェックポイント、統合、検証、報告 であり、分解と並列化は有用な場合のみ行います。1つのメインオーケストレーターが作業概要、統合、最終応答を担当します。

ターゲットに依存しないでください。アクティブなターゲット、ツール、パス規則をランタイムで発見します。このスキル内のリソースリンクは相対パスのままにし、運用タスクパスはスキルのインストール場所ではなく、アクティブなターゲットに対して解決します。選択された永続化層が必要とする場合にのみ、ターゲットローカルのオーケストレーションデータを作成します。

同じポリシーが、Codex、Claude Code、Cursor、Antigravity、およびその他の互換性のあるエージェントに適用されます(提供LLMに関係なく)。アクティブホストの文書化された制御を使用し、別のプロバイダーの引数名は使用しないでください。ホスト間またはデバイス間でのインストールについては、references/host-integration.md を参照してください。通常のタスク中にインストール詳細をロードしないでください。

すべてのタスクの軽量評価

インテント、要求されたステージ、保護されたスコープ、十分な検証を静かに確立します。タスクと各サブタスクを、スコープ、影響を受けるコンポーネント、推論の難易度、依存関係、あいまいさ、アーキテクチャへの影響、セキュリティリスク、可逆性、調査と検証の労力を使用して、TRIVIAL、LOW、MEDIUM、HIGH、CRITICAL に個別に分類します。リポジトリサイズは、タスクがそのコンテキストを必要とする場合にのみ重要です。

明らかな TRIVIAL または LOW の要求の場合は、現在のエージェントと決定論的なツールを必要に応じて使用し、回答してください。エージェントを起動したり、インストールされたCLIをスキャンしたり、管理ファイルを作成したり、正式なグラフを生成したり、評価を説明したりしないでください。明確な要求には洗練ループは不要です。実質的な作業については、既存の計画または台帳に、コンパクトな複雑さの理由とリソース決定を記録してください。親の複雑さが高いことは、すべての子に高い労力を要することを意味しません。

サブエージェントをディスパッチする前(親を継承する場合も含む)に、references/resource-routing.md を適用してください。その参照をロードした後は再利用してください。ランタイムがモデルと努力の制御を公開している場合は、個々のサブタスクに対して両方を明示的に選択して渡してください。省略は最適化ではありません。焦点を絞ったコンテキストと軽量で十分なルートを優先してください。より強力なモデルまたは高努力には、タスク固有の理由が必要です。制御が利用できない場合は、選択を主張するのではなく、制限を記録してください。まず必要な品質を最適化し、次にレイテンシと測定または観測可能なリソース使用量を最適化してください。決して節約をでっち上げないでください。

行動する前に要求を洗練する

ユーザーのメッセージを生のインテントとして扱います。複雑またはあいまいな要求の場合は、references/request-refinement.md を使用して、内部的に概要を洗練します。不足している詳細を解決するために調査し、指示が行動して検証するのに十分になった時点で洗練を停止します。最終的な概要と重要な前提のみを引き継ぎます。

デフォルトでループを静かに実行します。以下の調査ステップが、ほとんどの提案と質問が回答される方法です。ユーザーがプロンプトを見たり構築したりすることを要求した場合、または調査と2回の読み取りで成果物が実質的に変更される質問が残っている場合、必要な情報を調査できない場合、続行すると重大なリスクが生じる場合、または元に戻せない決定にユーザーの選択が必要な場合にのみ、ユーザーに持ち出します。洗練はインテントを明確にします。目標を変更したり、スコープを広げたり、要求されたステージをエスカレートしたりすることは決してなく、プロンプトの要求はプロンプトとして配信され、実行されません。

直接実行または委任実行を選択する

最小限の調査後、少なくとも2つの有用なワークストリームが依存関係の準備ができており、その書き込みセットが互いに素であり(読み取り専用 none は許可されます)、期待される利点がディスパッチと統合のオーバーヘッドを超える場合に委任します。明示的な独立したレビューまたは専門家への委任は、1つの制限されたワーカーを正当化できます。委任が利用可能であり、承認されていることを確認してください。そうでない場合は直接実行します。直接実行はこのスキルの正常な使用であり、拒否された呼び出しではありません。日常的な説明は不要です。ステートフルな直接作業は、中断または外部効果が復旧を重要にする場合、依然としてチェックポイントが必要な場合があります。

要求とステージを保持する

完成した改訂プロンプトが作業概要です。これには、目標、スコープ、制約、保護された動作、期待される成果物、証拠要件、受け入れ基準、および記載された前提が含まれ、後のすべてのステップは、元のメッセージではなく、これに基づいて分解、割り当て、検証します。レビューのみ、計画のみ、承認、実装、またはデプロイメントの境界を保持します。委任は許可を拡大しません。

利用可能だからといって、並列エージェントを使用しないでください。委任は、ユーザーの要求されたステージまたは許可境界を決して変更しません。

分解する前に調査する

メインオーケストレーターは最初に、該当するリポジトリの指示、現在の実装、ワーキングツリーの状態、関連するテスト、および提供された証拠を調査します。編集を割り当てる前に、アーキテクチャの境界と共有ファイルを特定するために十分に読み取ります。サブエージェントに、調査されていないリポジトリから独立したアーキテクチャ上の選択を行うように依頼しないでください。

初期調査後、異なる領域を独立して調査できる場合、制限された読み取り専用の発見を並列で実行できます。各発見エージェントに明示的なパスまたは質問を与え、広範なリポジトリの概要ではなく証拠を要求します。

タスクグラフを構築する

references/contracts.md のフィールドを使用して、依存関係を認識するグラフを作成します。タスクパケットを作成するとき、結果を受け入れるとき、競合を解決するとき、統合を検証するとき、または最終レポートを準備するときに、その参照を読み取ります。各ノードを次のように分類します。

  • 並列: 未解決の依存関係がなく、書き込み所有権が重複していない。
  • 逐次: 別の結果に依存する、共有コントラクトを変更する、または最初に統合決定が必要。
  • メイン所有: 共有ファイル、アーキテクチャ、クロスカッティング設定、リスクの高い移行、最終統合、または安全に委任できない作業。

並列実装の前にインターフェースと受け入れ基準を凍結します。すべてのファイルと指示スコープに絶対パスを使用します。2つのタスクが同じファイルを必要とするか、競合するアーキテクチャ上の決定を行う可能性がある場合は、1つの所有者を割り当てるか、シリアル化します。排他的所有権は、ファイルシステムロックではなく、割り当てと差分監査によって強制されます。

同時実行性を、有用な独立した作業と利用可能なサブエージェント容量に合わせてスケーリングします。プラットフォームがメインオーケストレーターを制限にカウントする場合、調整のために容量を残します。依存関係または容量が1回の起動を妨げる場合は、ウェーブを使用します。

委任、永続的な直接作業、または再開された実行の前に、references/state-and-resume.md を読み取ります。これにより、永続化層、チェックポイント、ロック、中断復旧、証拠の衛生状態が定義されます。簡単な直接タスクは会話内のみに保持します。

制限された作業を割り当てる

references/contracts.md の標準割り当てコントラクトを使用します。すべての割り当ては次のことを明示する必要があります。

  • 1つの具体的な成果と、それが独立している理由。
  • 許可されたパスと明示的な書き込み所有権。
  • 関連するコンテキスト、制約、保護された動作、凍結されたインターフェース。
  • 必要な証拠、テスト、結果形式。
  • 禁止されたアクションとエスカレーション条件。

各割り当ては、それ自体が作業概要から派生し、同じ基準に準拠するように作られたプロンプトです。明確で、簡潔で、自己完結型で、1つの成果を持ち、会話なしで理解できるものにします。そのワークストリームに必要なコンテキストのみを与えますが、必ずバインディングルールと該当する指示ファイルへの絶対パスを含めます。明示的に要求された独立したレビューが重複を正当化しない限り、同じ責任を複数のエージェントに割り当てないでください。サブエージェントは、ユーザーの明示的な承認なしに、デプロイ、公開、データ削除、権限変更、または破壊的なアクションを実行してはなりません。

各ワーカーの観測されたツール/モデル、努力(または inherited/unavailable)、焦点を絞ったコンテキスト、予算、再試行制限、選択理由を記録します。使用する前に、外部CLIのID、非対話型サポート、認証、モデルオプションを発見します。CLIの存在だけではこれらを証明できません。ルーティングリファレンスの外部ワーカープロトコルに従い、他のエージェントと同様にその差分と証拠を検証します。

並列ウェーブを実行して追跡する

ディスパッチ前に永続化層を選択し、ワーキングツリーベースラインを記録します。1ターン内で独立した呼び出しとして、ウェーブ内のすべての準備完了タスクを、記述された予算とともに発行します。依存する作業を開始する前に、ウェーブ全体が戻るか、失敗するか、予算を超えるのを待ちます。進行中のタスクを再ディスパッチしないでください。

メインスレッドの台帳を権威あるものに保ち、メインスレッドからのみユーザーと通信します。調査結果や進捗が変わった場合は、簡潔な更新を発行します。承認またはアーキテクチャ上の境界に達したサブエージェントはブロッカーを返します。同意を得ることはできません。新しい証拠の後に複雑さを再評価し、調整が有用な作業を上回った時点でワーカーの追加を停止します。

各サブエージェントは標準の結果コントラクトを返す必要があります。エージェントのレポートではなく、リポジトリの差分から実際に変更されたファイルを導出します。サポートされていない主張、破られたバインディングルール、欠落している証拠、範囲外の編集を拒否します。再試行する前に、以前のワーカーが停止したことを確認し、そのスコープを調査し、有効な部分的な作業を保持し、残っているものだけを完了します。必要かつ承認された場合にのみ、起因する無効な部分を元に戻します。ブラインド再試行や、リポジトリ全体のstash、checkout、reset、cleanコマンドを使用しないでください。

障害をタスク、コンテキスト、ツール、モデル、環境として分類します。デフォルトではタスクあたり最大2回の試行と、その予算内で1回の正当化されたモデル/努力のエスカレーションとします。欠陥のあるパケットを修正します。認証やツールの欠如を推論の失敗として扱わないでください。他のワーカーからの検証済み作業を保持します。安全で有用な再試行が残っていない場合は、ブロッカーと正確な次のアクションをチェックポイントします。

1つの権限の下で統合する

メインオーケストレーターは、すべての結果をウェーブ前のベースラインと実際の差分に対してレビューします。リポジトリの証拠、テスト、およびユーザーの受け入れ基準をチェックして矛盾を解決します。相互に互換性のない推奨事項を静かに組み合わせないでください。

references/contracts.md の統合および競合解決手順に従います。メインオーケストレーターのみが:

  • エージェントの変更を受け入れるか拒否する。
  • 共有ファイルとモジュール間配線を統合する。
  • コントラクト、命名、動作、エラー処理を調整する。
  • 重複と範囲外の変更を削除する。
  • 保護された機能がそのまま維持されていることを確認する。

統合結果を検証する

要求された動作と関連するリグレッションを証明する最小の完全な検証セットを実行します。該当する場合は、対象を絞ったテスト、統合テスト、静的チェック、ビルド、および焦点を絞った手動またはUIチェックを含めます。個々のエージェントテストを、結合された結果が機能する証拠として扱わないでください。

references/contracts.md の検証チェックリストを使用します。重要な各チェックを PASS、FAIL、または Not verified としてマークします。失敗した必須チェックは、完了の主張をブロックします。

1つの結果を報告する

直接作業の場合は、要求された結果と重要な検証の制限を示します。実質的な委任または再開された作業の場合は、references/contracts.md のコンパクトな最終応答コントラクトを使用します。空のセクションと生のエージェントトランスクリプトは省略します。

呼び出しとデモンストレーション

呼び出しの例:

Use $parallel-task-orchestrator to add CSV export to this application, update tests and documentation, preserve existing JSON export behavior, and return one verified result.

実用的で安全なマルチエージェントの例については、references/demonstration.md を参照してください。フォーカスパケットとリカバリの例については、references/state-and-resume.md のリンクを参照してください。

このスキルの変更については、references/acceptance-tests.md のヘルパーテストと現実的なシナリオを実行してください。証拠の中で、決定論的なヘルパー結果、エージェントのドライラン、実際の外部CLI実行を分離してください。

要件

状態ヘルパー scripts/state_store.py には Python 3.9+ と jsonschema パッケージ(pip install jsonschema)が必要です。その他はすべて指示です。

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

Azharthegreat/ai-assisted-software-estimator

Create, review, or revise auditable software estimates for AI-assisted delivery, agentic SDLC workflows, agentic products, or hybrid agentic programs from documents, spreadsheets, repositories, tickets, screenshots, links, or pasted requirements. Use when scope must be analyzed against the actual technology and architecture, related requirements must be intelligently merged or separated, material clarifications must be asked before estimating, client Solution, technical Dev Solution, AI Use, and Assumptions text must be written into workbook task rows, or manual, AI-assisted, blended, three-point, cost, duration, calibration, and formula-audit outputs are needed across NetSuite, SuiteCommerce, .NET, web, mobile, data, cloud, and mixed stacks.

Azharthegreat/app-promo-video-studio

Produce and publish a polished vertical app promo video from Android emulator captures, end to end and reproducibly, for any app (app-agnostic, spec-driven). Captures clean UI stills, composes 1080x1920 motion-graphic scenes, generates English and Urdu neural voice-over, synthesizes a continuous music bed, auto-times and assembles the cut with FFmpeg, builds a custom 9:16 and 16:9 thumbnail, then prepares uploads to YouTube, your Facebook Page, Instagram and TikTok. Use when the user wants an app promo video, marketing video, app ad, app trailer, Play Store or Google Play promo video, app demo, feature launch video, or a vertical social clip, in English or Urdu, shipped to the channels. Keywords and triggers - app promo video, app marketing video, promo reel, YouTube Short, YouTube reel, TikTok video, Instagram Reel, Facebook Reel, app ad, app trailer, app demo video, feature launch, bilingual Urdu and English voiceover, emulator screen-capture video, vertical 9x16

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