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Orquestração de Agentes em Equipe

Execute orquestração baseada em equipe para squads de agentes usando itens de trabalho, propriedade, Kanban de agentes, portões de merge e transferências via painel de controle. Use ao coordenar um squad de agentes com itens de trabalho, propriedade, Kanban e portões de merge.

O que é Orquestração de Agentes em Equipe?

Esta skill foi projetada para cenários onde múltiplos agentes de IA precisam ser gerenciados como uma equipe coesa, em vez de assistentes individuais. Ela estabelece um fluxo de orquestração confiável ao definir itens de trabalho claros, propriedade explícita, um estado Kanban para agentes, isolamento de branches, visibilidade via painel de controle e portões de merge. É útil para plataformas como Claude Code, Codex, Devin e outras ferramentas de engenharia de software que suportam execução paralela ou em squad. A skill padroniza o ciclo de vida do trabalho desde o backlog até o arquivamento, com critérios de saída claros para cada estado, e exige evidências como testes, logs e relatórios de avaliação. Ela também endereça modos de falha como 'sopa de agentes' (falta de propriedade) e sobreposição de escritas, promovendo a extração de skills reutilizáveis a partir de padrões recorrentes.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/team-agent-orchestration

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Documentação

O que Orquestração de Agentes em Equipe faz?

Use esta skill quando os agentes estiverem sendo gerenciados como uma equipe, e não como um assistente único. O objetivo é tornar a orquestração baseada em equipe confiável: itens de trabalho claros, propriedade explícita, estado Kanban do agente, isolamento de branches, visibilidade do painel de controle e portões de merge.

Quando Ativar

  • A tarefa abrange múltiplos agentes, ferramentas, harnesses, branches ou worktrees.
  • O usuário menciona orquestração de equipe, Kanban de agente, squad, condutor, painel de controle, gerente, aplicativo desktop, Zellij, tmux, Hermes, Devin, Codex, Claude Code ou trabalho multi-agente.
  • Um projeto precisa de estado de fluxo de trabalho compartilhado entre pessoas e agentes.
  • O fan-out de agentes existente está produzindo saída, mas não um produto mergeável.

Modelo Operacional

Trate cada agente como um colega de equipe com um contrato restrito:

  • Proprietário: a pessoa ou agente responsável pelo item de trabalho.
  • Escopo: arquivos, branch, superfície de ferramenta e áreas proibidas.
  • Estado: backlog, pronto, executando, revisão, bloqueado, mesclado ou arquivado.
  • Evidência: testes, capturas de tela, logs, notas de revisão ou relatórios de avaliação.
  • Portão de merge: a condição exata que permite a integração.

Kanban de Agente

Use o Kanban de agente quando o trabalho precisar ser visível entre sessões.

ColunaSignificadoCritério de Saída
BacklogItem de trabalho candidato, ainda não moldadoCritérios de aceitação escritos
ProntoMoldado e atribuívelProprietário e branch/worktree atribuídos
ExecutandoAgente está trabalhando ativamenteArtefato de handoff e arquivos alterados existem
RevisãoTrabalho concluído, mas não mescladoTestes, revisão de diff e verificação de risco aprovados
BloqueadoPrecisa de entrada externa ou falhou no portãoBloqueio tem proprietário e próxima ação
MescladoIntegrado à linha principalPR mesclado ou main local atualizado
ArquivadoNão é mais relevanteMotivo registrado

Cada cartão deve se encaixar neste esquema:

{
  "id": "agent-card-001",
  "title": "Construir skill de fluxo de trabalho dinâmico",
  "owner": "codex",
  "state": "executando",
  "branch": "product/dynamic-workflow-team-orchestration",
  "worktree": ".",
  "acceptance": [
    "Skill existe",
    "Testes cobrem conceitos necessários",
    "Artefato de conteúdo contém ângulos de vídeo e artigo"
  ],
  "merge_gate": "lint, testes focados e verificação de catálogo aprovados",
  "handoff": "path/to/handoff.md"
}

Fluxo de Orquestração Baseado em Equipe

  1. Moldar o quadro: converter ambição difusa em itens de trabalho com proprietários e portões de merge.
  2. Escolher modo de execução: agente único, modo de fluxo de trabalho dinâmico, dmux/tmux, fan-out de worktree ou orquestrador desktop externo.
  3. Atribuir limites: um proprietário por cartão, escopo de arquivo claro e sem escritas sobrepostas sem um integrador.
  4. Executar agentes: cada agente escreve evidências e notas de handoff, não apenas código.
  5. Revisar em sequência: testes primeiro, depois revisão de diff, depois verificações de segurança/risco, depois polimento de conteúdo/produto.
  6. Mesclar deliberadamente: um integrador resolve conflitos e atualiza o painel de controle ou artefato de status.
  7. Extrair skill reutilizável: se o padrão do cartão se repetir, promova-o para skills/.

Requisitos do Painel de Controle

Um painel de controle útil para orquestração de equipe deve mostrar:

  • Itens de trabalho ativos e seu estado Kanban de agente.
  • Proprietário, harness, branch, worktree e último heartbeat.
  • Links para artefatos de handoff, testes, capturas de tela e PRs.
  • Bloqueios agrupados por proprietário e ação de desbloqueio.
  • Prontidão para merge por portão, não por intuição.
  • Candidatos a fluxo de trabalho reutilizáveis que devem se tornar skills compartilhadas.

Não adicione mais automação até que o operador possa responder: quem é o dono disso, o que mudou, qual portão falhou e o que pode ser mesclado com segurança?

Compatibilidade com Fluxo de Trabalho Dinâmico

Quando um cartão precisar de modo de fluxo de trabalho dinâmico:

  • Coloque o harness local da tarefa sob o proprietário do cartão.
  • Armazene entradas e saídas no cartão.
  • Exija uma avaliação antes de mover de Executando para Revisão.
  • Promova o harness a uma skill compartilhada somente após uso repetido.

Modos de Falha a Observar

  • Sopa de agentes: muitos agentes executando, sem proprietário ou portão de merge.
  • Trabalho invisível: saída útil existe apenas em uma transcrição de chat.
  • Teatro de quadro: um quadro Kanban existe, mas os cartões não têm critérios de aceitação.
  • Escritas sobrepostas: agentes paralelos editam os mesmos arquivos sem worktrees.
  • Nenhum artefato de produto: o processo produz documentos, mas nenhuma superfície executável ou publicável.

Padrão de Saída

Finalize cada passada de orquestração com:

  • Alterações no quadro/cartões.
  • Branches mesclados ou pendentes.
  • Testes e evidências de avaliação.
  • Bloqueios com proprietário e próxima ação.
  • Novos candidatos a skill compartilhada.

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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