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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へ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。

claude-devfleet とは?

Claude DevFleet は、複数の Claude Code エージェントを並行して動作させ、大規模なコーディングタスクを効率的に実行するためのマルチエージェントオーケストレーションスキルです。各エージェントは独立した git ワークツリーで動作し、ツールをフルに活用しながらタスクを処理します。plan_project でミッションDAGを自動生成し、dispatch_mission でエージェントを起動、get_report で結果を構造化レポートとして取得できます。最大3つのエージェントを同時実行可能(DEVFLEET_MAX_AGENTS で設定変更可能)で、依存関係が解決されると自動的に次のミッションがディスパッチされるため、ユーザーは全体の進行状況を監視しながら効率的にプロジェクトを進められます。このスキルは外部の DevFleet サーバーを必要とし、MCP 経由で接続します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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

使用するタイミング

複数の Claude Code エージェントを並行してコーディングタスクにディスパッチ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、完全なツールを備えた分離された git ワークツリーで実行されます。

セットアップ

DevFleet サーバーは別のプロジェクトであり、ECC にはバンドルされていません。最初にそ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 経由で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

初めて使用する前に、ポート18801で待機している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)。

仕組み

ユーザー → 「認証とテスト付きのREST APIを構築して」
  ↓
plan_project(prompt) → project_id + ミッションDAG
  ↓
計画をユーザーに表示 → 承認を得る
  ↓
dispatch_mission(M1) → エージェント1がワークツリーで起動
  ↓
M1完了 → 自動マージ → 自動ディスパッチ M2(depends_on M1)
  ↓
M2完了 → 自動マージ
  ↓
get_report(M2) → files_changed, what_done, errors, next_steps
  ↓
ユーザーに報告

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を持つプロジェクトに分解します
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するには 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(下記の注意を参照)
get_mission_status(mission_id)ブロックせずにミッションの進行状況を確認します
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参照します
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: この関数は、timeout_seconds(デフォルト600)まで会話をブロックします。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。これにより、ユーザーは進行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 → 報告

  1. 計画: plan_project(prompt="...") を呼び出す → project_id と depends_on チェーンおよび 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、タイプ、依存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 がそれらに auto_dispatch=true を設定するため)。
  4. 監視: get_mission_status(mission_id=...) または get_dashboard() を呼び出して進行状況を確認します。
  5. 報告: ミッションが完了したら 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。

同時実行数

DevFleet はデフォルトで最大3つの同時エージェントを実行します(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監視機能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含む計画を表示します。
  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 が設定されています)。
  4. プロジェクトIDとミッション数を報告し、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. get_mission_status または get_dashboard() を定期的にポーリングし、すべてのミッションが終了状態(completed、failed、または cancelled)になるまで待ちます。
  6. 各終了ミッションに対して get_report(mission_id=...) を呼び出し、成功を要約し、エラーと次のステップとともに失敗を報告します。

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。 後続の各タスクに対して 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=...) でチェーンを開始します。
  4. 完了したら get_report(mission_id=...) を実行します。

レビュー付き順次実行

  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開始します。

ガイドライン

  • ユーザーが先に進めと言わない限り、ディスパッチ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は、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 ワークツリーで実行され、完了時に自動マージします。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。このフラグがないと、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/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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