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並列実行最適化ツール

ユーザーがタスクをより高速に完了したい場合に、並列処理、同時エージェント、バッチツール呼び出し、分離されたワークツリー、または独立した検証レーンを使用して正確性を失うことなく実現するスキルです。

並列実行最適化ツール とは?

並列実行最適化ツールは、独立した作業を同時に実行することでタスクの完了速度を向上させるためのスキルです。リポジトリの検査、ファイル読み取り、APIチェック、ブラウザチェック、ビルド/テストレーン、デプロイ確認、マルチワークツリー実装パスなど、並列化が有効な場面で活用します。このスキルは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで使用でき、緊急性を依存関係グラフに変換してから行動するコアパターンに従います。レーンマトリックスを作成し、書き込み表面の衝突を避けながら並列実行の可否を判断し、バッチ処理や分離ワークツリー、個別セッションでの長時間タスク実行を推奨します。最終的には検証テーブルで正確性を証明し、曖昧な高速化主張を排除します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/parallel-execution-optimizer

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ドキュメント

並列実行最適化ツール は何をしますか?

このスキルは、独立した作業を同時に実行することで高速化を図る場合に使用します:リポジトリの検査、ファイル読み取り、APIチェック、ブラウザチェック、ビルド/テストレーン、デプロイ確認、マルチワークツリー実装パスなど。

コアパターン

行動する前に、緊急性を依存関係グラフに変換します。

  1. 目標と完了条件を定義します。
  2. 作業をレーンに分割します。
  3. 各レーンを並列、順次、またはゲート付きとしてマークします。
  4. 独立した読み取り/チェックを一緒に実行します。
  5. 書き込みはファイル、ワークツリー、ブランチ、サービス、データセットごとに分離します。
  6. 証拠がレーン間の互換性を示した後にのみマージします。
  7. 曖昧な速度主張ではなく、検証テーブルで終了します。

レーンマトリックス

大規模なプッシュの前に、コンパクトなマトリックスを記述します:

レーン | 並列実行可能? | 書き込み表面 | リスク | 検証
リポジトリスキャン | はい | なし | 低 | rg/git status 出力
バックエンドパッチ | おそらく | src/api | 中 | 単体テスト
フロントエンドパッチ | おそらく | app/components | 中 | ブラウザスクリーンショット
デプロイ確認 | ビルド後 | リモートサービス | 高 | ライブURL + ログ

書き込み表面が衝突しない場合にのみ、レーンを並列実行します。

実行ルール

  • ファイル読み取り、検索、ステータスチェック、メタデータクエリをバッチ処理します。
  • 大きな無関係な実装レーンには分離されたワークツリーを使用します。
  • 長時間実行されるテスト、ビルド、バックフィル、デプロイは個別のセッションで開始し、その後意図的にポーリングします。
  • あるレーンが計画を変更するブロッカーを発見した場合、依存するレーンを一時停止し、マトリックスを更新します。
  • ユーザーが明示的に継続サービスを要求した場合を除き、バックグラウンドプロセスをターンを超えて存続させないでください。
  • 破壊的なコマンド、マイグレーション、同じテーブルへの書き込み、または明示的なゲートなしでの顧客に影響するライブデプロイを並列化しないでください。

出力形式

報告時はこれを使用します:

並列実行結果:
- 実行レーン数:5
- 完了レーン数:4
- ブロックされたレーン:デプロイ確認、DNS伝搬待ち
- 最適パス発見:バッチリポジトリスキャン + 集中テスト
- 検証:lint合格、単体テスト合格、ライブスモークテスト合格

失敗モード

  • 競合する編集を生み出す過剰な並列性。
  • タスクではなくツールのベンチマークを行う。
  • 正確性が証明される前に「高速」を完了とみなす。
  • 実行中のセッションのポーリングを忘れる。
  • 成功サマリーの背後にスキップされたチェックを隠す。

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.

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