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並列実行オプティマイザー

ユーザーがタスクをより速く完了したい場合、並列作業、同時エージェント、バッチツール呼び出し、分離作業ツリー、または多数の独立した検証レーンを活用して、正確性を損なわずに処理します。

並列実行オプティマイザー とは?

このスキルは、独立した作業を同時に実行することで処理速度を向上させます。リポジトリ検査、ファイル読み取り、APIチェック、ブラウザ確認、ビルド/テストレーン、デプロイ読み戻し、マルチワークツリー実装などを対象としています。リポジトリ検査、ファイル読み取り、APIチェック、ブラウザ確認、ビルド/テストレーン、デプロイ読み戻し、マルチワークツリー実装などを対象としています。主なパターンは、緊急性を依存関係グラフに変換し、作業をレーンに分割し、各レーンを並列・順次・ゲート付きに分類し、独立した読み取りやチェックを同時に実行し、書き込みをファイルやワークツリーで分離し、互換性を確認してからマージし、最終結果を検証表で報告します。並列実行時に書き込み領域の衝突を防ぎ、バッチ処理や分離ワークツリーを活用し、ブロッカーが発生した場合は依存レーンを一時停止して計画を更新します。Claude Code、Coder、Aider などのプラットフォームで利用可能で、特に複数の独立したタスクを高速に処理する必要があるシナリオに適しています。

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

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ドキュメント

並列実行オプティマイザー は何をしますか?

このスキルは、リポジトリ検査、ファイル読み取り、APIチェック、ブラウザ確認、ビルド/テストレーン、デプロイ読み戻し、マルチワークツリー実装パスなど、独立した作業を同時に行うことで速度を向上させる必要がある場合に使用します。

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. 目的と完了シグナルを定義します。
  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/チェックを同時に実行します。
  5. 書き込みは、ファイル、ワークツリー、ブランチ、サービス、またはデータセットごとに分離します。
  6. レーンが互換性があるという証拠が得られた後にのみマージします。
  7. 曖昧な速度の主張ではなく、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、簡潔なマトリックスを作成します。

レーン | 並列実行可能? | 書き込み領域 | 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 | かもしれない | src/api | 中 | 単体テスト
フロントエンドパッチ | かもしれない | app/components | 中 | ブラウザスクリーンショット
デプロイ読み戻し | ビルド後 | リモートサービス | 高 | ライブURL + ログ

書き込み領域が衝突しない場合にのみ、並列でレーンを実行します。

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。
  • 大規模で関連性の低い実装レーンには、分離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、デプロイは別のセッションで開始し、意図的にポーリングします。
  • 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的なサービスを要求しない限り、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、移行、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ライブの顧客影響のあるデプロイを並列化しないでください。

出力形式

報告時にはこれを使用します。

並列実行結果:
- 実行されたレーン: 5
- 完了したレーン: 4
- ブロックされたレーン: デプロイ読み戻し、DNS伝搬待ち
- 高速パスの発見: 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

  • 競合する編集を生む過剰な並列性。
  • 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。
  • スキップされたチェックを成功サマリーの背後に隠す。

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/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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