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병렬 실행 최적화 도구

사용자가 독립적인 작업(저장소 검사, 파일 읽기, API 확인, 빌드/테스트 등)을 동시에 수행하여 작업 속도를 크게 높이고자 할 때 사용합니다. 정확성을 유지하면서 병렬 에이전트, 배치 도구 호출, 분리된 작업 트리 등을 활용합니다.

병렬 실행 최적화 도구란 무엇인가요?

이 스킬은 개발자나 AI 에이전트가 독립적인 작업을 동시에 실행하여 전체 작업 완료 시간을 단축할 수 있도록 설계되었습니다. 사용자는 작업 속도를 높이기 위해 병렬 실행, 동시 에이전트, 배치 도구 호출, 격리된 작업 트리, 또는 여러 독립적인 검증 경로를 활용할 수 있습니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 코딩 도구에서 사용할 수 있으며, 저장소 검사, 파일 읽기, API 확인, 브라우저 확인, 빌드/테스트 라인, 배포 결과 확인, 여러 작업 트리 구현 등의 시나리오에 적합합니다. 핵심 패턴은 긴급성을 의존성 그래프로 변환하여 행동하기 전에 병렬, 순차, 게이트된 작업 레인을 식별하고, 쓰기 작업이 충돌하지 않도록 격리하며, 모든 작업이 완료된 후 검증 테이블을 제공하는 것입니다. 이를 통해 더 많은 동시성이 충돌하는 편집을 만들거나, 벤치마킹이 아닌 실제 작업 속도를 측정하지 못하는 등의 일반적인 실패 모드를 방지할 수 있습니다.

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

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문서

병렬 실행 최적화 도구은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 속도가 독립적인 작업을 동시에 수행하는 데서 나올 때 사용합니다: 저장소 검사, 파일 읽기, API 확인, 브라우저 확인, 빌드/테스트 라인, 배포 결과 확인, 또는 다중 작업 트리 구현 패스.

핵심 패턴

행동하기 전에 긴급성을 의존성 그래프로 변환하세요.

  1. 목표와 완료 신호를 정의합니다.
  2. 작업을 레인으로 분할합니다.
  3. 각 레인을 병렬, 순차, 또는 게이트됨으로 표시합니다.
  4. 독립적인 읽기/확인 작업을 함께 실행합니다.
  5. 쓰기 작업을 파일, 작업 트리, 브랜치, 서비스, 또는 데이터셋 단위로 격리합니다.
  6. 증거가 레인들이 호환 가능함을 보여줄 때만 병합합니다.
  7. 모호한 속도 주장 대신 검증 테이블로 마무리합니다.

레인 매트릭스

대규모 푸시 전에 간결한 매트릭스를 작성하세요:

레인 | 병렬 실행 가능? | 쓰기 영역 | 위험 | 검증
저장소 스캔 | 예 | 없음 | 낮음 | rg/git status 출력
백엔드 패치 | 아마도 | src/api | 중간 | 단위 테스트
프론트엔드 패치 | 아마도 | app/components | 중간 | 브라우저 스크린샷
배포 결과 확인 | 빌드 후 | 원격 서비스 | 높음 | 라이브 URL + 로그

쓰기 영역이 충돌하지 않는 경우에만 레인을 병렬로 실행하세요.

실행 규칙

  • 파일 읽기, 검색, 상태 확인, 메타데이터 쿼리를 배치 처리하세요.
  • 대규모 관련 없는 구현 레인에는 격리된 작업 트리를 사용하세요.
  • 장기 실행 테스트, 빌드, 백필, 배포는 별도 세션에서 시작한 후 의도적으로 폴링하세요.
  • 한 레인에서 계획을 변경하는 차단 요인이 발견되면, 의존하는 레인을 일시 중지하고 매트릭스를 업데이트하세요.
  • 사용자가 명시적으로 지속 서비스를 요청하지 않는 한, 백그라운드 프로세스가 턴을 넘어 지속되지 않도록 하세요.
  • 명시적인 게이트 없이 파괴적인 명령, 마이그레이션, 동일 테이블에 대한 쓰기, 또는 라이브 고객에게 영향을 미치는 배포를 병렬화하지 마세요.

출력 형식

보고할 때는 다음을 사용하세요:

병렬 실행 결과:
- 실행된 레인: 5
- 완료된 레인: 4
- 차단된 레인: 배포 결과 확인, DNS 전파 대기 중
- 발견된 빠른 경로: 배치 저장소 스캔 + 집중 테스트
- 검증: lint 통과, 단위 테스트 통과, 라이브 스모크 테스트 통과

실패 모드

  • 충돌하는 편집을 만드는 더 많은 동시성.
  • 작업 대신 도구 자체를 벤치마킹.
  • 정확성이 입증되기 전에 "빠름"을 완료로 간주.
  • 실행 중인 세션을 폴링하지 않음.
  • 건너뛴 검사를 성공 요약 뒤에 숨김.

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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