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claude-devfleet

Claude DevFleet によるマルチエージェントコーディングタスクのオーケストレーション。プロジェクトの計画、分離されたワークツリーでの並列エージェントのディスパッチ、進捗の監視、構造化レポートの読み取りを行います。並列コーディングエージェントを分離されたワークツリーにディスパッチし、そのレポートを追跡する場合に使用します。

claude-devfleet とは?

Claude DevFleet スキルは、複数の Claude Code エージェントを並列にディスパッチし、コーディングタスクを効率的にオーケストレーションするための強力なツールです。各エージェントは分離された Git ワークツリーで動作し、完全なツール環境を利用できます。このスキルは、ユーザーがプロンプトを入力すると、AI がそれを複数のミッションに分割し、依存関係を考慮した DAG(有向非巡回グラフ)を自動生成する「計画 → ディスパッチ → 監視 → レポート」のワークフローを提供します。デフォルトでは最大 3 つのエージェントが同時実行可能で、環境変数 `DEVFLEET_MAX_AGENTS` で設定を変更できます。主なユースケースとしては、完全自動モード(`plan_project` ですべてを自動化)、手動モード(`create_project` と `create_mission` で細かく制御)、逐次レビューモード(ミッション完了後にレポートを確認し、次のミッションを自動起動)の 3 つがあります。各ミッション完了時には自動マージが行われ、競合が発生した場合には手動解決が必要です。このスキルは MCP 経由で DevFleet サーバー(https://github.com/LEC-AI/claude-devfleet)に接続して動作し、Claude Code などのクライアントから利用できます。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/claude-devfleet

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ドキュメント

Claude DevFleet マルチエージェントオーケストレーション

使用タイミング

複数の Claude Code エージェントを並列にディスパッチしてコーディングタスクを処理する必要がある場合に、このスキルを使用します。各エージェントは分離された Git ワークツリー内で動作し、完全なツール環境を利用できます。

セットアップ

DevFleet サーバーは ECC にバンドルされておらず、別のプロジェクトです。まず、以下のリポジトリからインストールして実行してください: https://github.com/LEC-AI/claude-devfleet

次に、MCP を介して実行中のインスタンスに接続します:

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

初回使用前に、ポート 18801 で待受中のプロセスが、インストールした DevFleet バイナリであることを確認してください(localhost MCP サーバーに関する SECURITY.md を参照)。

動作の仕組み

ユーザー → 「認証とテストを含む REST API を構築」
  ↓
plan_project(prompt) → project_id + ミッション DAG
  ↓
ユーザーに計画を表示 → 承認を得る
  ↓
dispatch_mission(M1) → エージェント 1 がワークツリー内で起動
  ↓
M1 完了 → 自動マージ → M2 を自動ディスパッチ (depends_on M1)
  ↓
M2 完了 → 自動マージ
  ↓
get_report(M2) → files_changed, what_done, errors, next_steps
  ↓
ユーザーにレポート

ツール

ツール目的
plan_project(prompt)AI が説明を、チェーンされたミッションからなるプロジェクトに分割します
create_project(name, path?, description?)手動でプロジェクトを作成し、project_id を返します
create_mission(project_id, title, prompt, depends_on?, auto_dispatch?)ミッションを追加します。depends_on はミッション ID 文字列のリストです(例: ["abc-123"])。依存関係が満たされたときに自動開始させるには、auto_dispatch=true を設定します。
dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?)ミッションでエージェントを開始します
cancel_mission(mission_id)実行中のエージェントを停止します
wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?)ミッションが完了するまでブロックします(下記の注を参照)
get_mission_status(mission_id)ブロックせずにミッションの進捗を確認します
get_report(mission_id)構造化レポート(変更されたファイル、テスト済み、エラー、次のステップ)を読み取ります
get_dashboard()システム概要:実行中のエージェント、統計、最近のアクティビティ
list_projects()すべてのプロジェクトを一覧表示します
list_missions(project_id, status?)プロジェクト内のミッションを一覧表示します

wait_for_mission に関する注意: これは会話を最大 timeout_seconds(デフォルト 600)ブロックします。長時間実行されるミッションの場合は、代わりに 30~60 秒ごとに get_mission_status をポーリングすることを推奨します。そうすることで、ユーザーは進捗状況の更新を確認できます。

ワークフロー:計画 → ディスパッチ → 監視 → レポート

  1. 計画:plan_project(prompt="...") を呼び出す → project_id と、depends_on チェーンと auto_dispatch=true を持つミッションのリストを返します。
  2. 計画の表示:ミッションのタイトル、種類、依存関係チェーンをユーザーに提示します。
  3. ディスパッチ:ルートミッション(depends_on が空)に対して dispatch_mission(mission_id=<最初のミッションID>) を呼び出します。残りのミッションは、依存関係が完了すると自動的にディスパッチされます(plan_project が auto_dispatch=true を設定するため)。
  4. 監視:get_mission_status(mission_id=...) または get_dashboard() を呼び出して進捗を確認します。
  5. レポート:ミッション完了時に get_report(mission_id=...) を呼び出します。ハイライトをユーザーと共有します。

並列実行

DevFleet はデフォルトで最大 3 つのエージェントを同時実行します(DEVFLEET_MAX_AGENTS で設定可能)。すべてのスロットが埋まっている場合、auto_dispatch=true のミッションはミッションウォッチャーでキューに入れられ、スロットが空き次第自動的にディスパッチされます。現在のスロット使用状況は get_dashboard() で確認してください。

例

完全自動:計画して起動

  1. plan_project(prompt="...") → ミッションと依存関係を持つ計画を表示します。
  2. 最初のミッション(depends_on が空のもの)をディスパッチします。
  3. 残りのミッションは、依存関係が解決されると自動的にディスパッチされます(auto_dispatch=true が設定されているため)。
  4. プロジェクト ID とミッション数を報告して、ユーザーが何が起動されたかを把握できるようにします。
  5. すべてのミッションが終了状態(completed、failed、cancelled)に達するまで、get_mission_status または get_dashboard() を定期的にポーリングします。
  6. 各終了ミッションに対して get_report(mission_id=...) を実行し、成功を要約し、失敗についてはエラーと次のステップを明示します。

手動:ステップバイステップ制御

  1. create_project(name="My Project") → project_id を返します。
  2. 最初の(ルート)ミッションに対して create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true) → root_mission_id を取得します。 後続のタスクごとに create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true, depends_on=["<root_mission_id>"]) を実行します。
  3. 最初のミッションに対して dispatch_mission(mission_id=...) を実行してチェーンを開始します。
  4. 完了時に get_report(mission_id=...) を実行します。

レビュー付き逐次実行

  1. create_project(name="...") → project_id を取得します。
  2. create_mission(project_id=project_id, title="Implement feature", prompt="...") → impl_mission_id を取得します。
  3. dispatch_mission(mission_id=impl_mission_id) を実行し、get_mission_status で完了するまでポーリングします。
  4. get_report(mission_id=impl_mission_id) で結果をレビューします。
  5. create_mission(project_id=project_id, title="Review", prompt="...", depends_on=[impl_mission_id], auto_dispatch=true) — 依存関係が既に満たされているため、自動的に開始します。

ガイドライン

  • ユーザーから「そのまま進めて」と言われた場合を除き、ディスパッチの前に必ず計画をユーザーに確認してください。
  • ステータスを報告する際は、ミッションのタイトルと ID を含めてください。
  • ミッションが失敗した場合、再試行する前にそのレポートを読んでください。
  • 一括ディスパッチの前に、get_dashboard() でエージェントスロットの空き状況を確認してください。
  • ミッションの依存関係は DAG を形成します。循環依存関係を作成しないでください。
  • 各エージェントは分離された Git ワークツリー内で実行され、完了時に自動マージされます。マージ競合が発生した場合、変更は手動解決のためにエージェントのワークツリーブランチに残ります。
  • 手動でミッションを作成する場合、依存関係完了時に自動的にトリガーさせたい場合は、必ず auto_dispatch=true を設定してください。このフラグがない場合、ミッションは draft ステータスのままになります。

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

関連スキル