AlphaMoatによると、2026-09時点でDispatching Parallel Agentsのダウンロード数は4,324、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中2,277位、AIエージェントでは969件中437位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 101 | 4166 | 2 | 2 |
| SkillHub ↗ | 100 | 4324 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
主資料は共有状態の競合を避け、統合前に各結果を確認するよう勧めています。適性は依存関係や共有リソースによって決まり、並列実行だけで正しさが保証されるわけではありません。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。 同名の別スキルがあるため、変更前のデータは現在ダウンロード数が最も多いこのスキルに帰属させています。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4324 | — | 2 |
| 2026-08 | 3992 | +3.9% | 2 |
| 2026-07 | 3841 | +30.2% | 2 |
| 2026-06 | 2951 | +17.8% | 2 |
| 2026-05 | 2505 | — | 2 |
| 2026-03 | 1420 | — | 2 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: dispatching-parallel-agents description: Use when facing 2+ independent tasks that can be worked on without shared state or sequential dependencies --- # Dispatching Parallel Agents ## Overview When you have multiple unrelated failures (different test files, different subsystems, different bugs), investigating them sequentially wastes time. Each investigation is independent and can happen in parallel.
**Core principle:** Dispatch one agent per independent problem domain. Let them work concurrently.
## When to Use
```dot
digraph when_to_use {
"Multiple failures?" [shape=diamond];
"Are they independent?" [shape=diamond];
"Single agent investigates all" [shape=box];
"One agent per problem domain" [shape=box];
"Can they work in parallel?" [shape=diamond];
"Sequential agents" [shape=box];
"Parallel dispatch" [shape=box];
"Multiple failures?" -> "Are they independent?" [label="yes"];
"Are they independent?" -> "Single agent investigates all" [label="no - related"];
"Are they independent?" -> "Can they work in parallel?" [label="yes"];
"Can they work in parallel?" -> "Parallel dispatch" [label="yes"];
"Can they work in parallel?" -> "Sequential agents" [label="no - shared state"];
}
```
**Use when:**
- 3+ test files failing with different root causes
- Multiple subsystems broken independently
- Each problem can be understood without context from others
- No shared state between investigations
**Don't use when:**
- Failures are related (fix one might fix others)
- Need to understand full system state
- Agents would interfere with each other
## The Pattern
### 1. Identify Independent Domains
Group failures by what's broken:
- File A tests: Tool approval flow
- File B tests: Batch completion behavior
- File C tests: Abort functionality
Each domain is independent - fixing tool approval doesn't affect abort tests.
### 2. Create Focused Agent Tasks
Each agent gets:
- **Specific scope:** One test file or subsystem
- **Clear goal:** Make these tests pass
- **Constraints:** Don't change other code
- **Expected output:** Summary of what you found and fixed
### 3. Dispatch in Parallel
```typescript
// In Claude Code / AI environment
Task("Fix agent-tool-abort.test.ts failures")
Task("Fix batch-completion-behavior.test.ts failures")
Task("Fix tool-approval-race-conditions.test.ts failures")
// All three run concurrently
```
### 4. Review and Integrate
When agents return:
- Read each summary
- Verify fixes don't conflict
- Run full test suite
- Integrate all changes
## Agent Prompt Structure
Good agent prompts are:
1. **Focused** - One clear problem domain
2. **Self-contained** - All context needed to understand the problem
3. **Specific about output** - What should the agent return?
```markdown
Fix the 3 failing tests in src/agents/agent-tool-abort.test.ts:
1. "should abort tool with partial output capture" - expects 'interrupted at' in message
2. "should handle mixed completed and aborted tools" - fast tool aborted instead of completed
3. "should properly track pendingToolCount" - expects 3 results but gets 0
These are timing/race condition issues. Your task:
1. Read the test file and understand what each test verifies
2. Identify root cause - timing issues or actual bugs?
3. Fix by:
- Replacing arbitrary timeouts with event-based waiting
- Fixing bugs in abort implementation if found
- Adjusting test expectations if testing changed behavior
Do NOT just increase timeouts - find the real issue.
Return: Summary of what you found and what you fixed.
```
## Common Mistakes
**❌ Too broad:** "Fix all the tests" - agent gets lost
**✅ Specific:** "Fix agent-tool-abort.test.ts" - focused scope
**❌ No context:** "Fix the race condition" - agent doesn't know where
**✅ Context:** Paste the error messages and test names
**❌ No constraints:** Agent might refactor everything
**✅ Constraints:** "Do NOT change production code" or "Fix tests only"
**❌ Vague output:** "Fix it" - you don't know what changed
**✅ Specific:** "Return summary of root cause and changes"
## When NOT to Use
**Related failures:** Fixing one might fix others - investigate together first
**Need full context:** Understanding requires seeing entire system
**Exploratory debugging:** You don't know what's broken yet
**Shared state:** Agents would interfere (editing same files, using same resources)
## Real Example from Session
**Scenario:** 6 test failures across 3 files after major refactoring
**Failures:**
- agent-tool-abort.test.ts: 3 failures (timing issues)
- batch-completion-behavior.test.ts: 2 failures (tools not executing)
- tool-approval-race-conditions.test.ts: 1 failure (execution count = 0)
**Decision:** Independent domains - abort logic separate from batch completion separate from race conditions
**Dispatch:**
```
Agent 1 → Fix agent-tool-abort.test.ts
Agent 2 → Fix batch-completion-behavior.test.ts
Agent 3 → Fix tool-approval-race-conditions.test.ts
```
**Results:**
- Agent 1: Replaced timeouts with event-based waiting
- Agent 2: Fixed event structure bug (threadId in wrong place)
- Agent 3: Added wait for async tool execution to complete
**Integration:** All fixes independent, no conflicts, full suite green
**Time saved:** 3 problems solved in parallel vs sequentially
## Key Benefits
1. **Parallelization** - Multiple investigations happen simultaneously
2. **Focus** - Each agent has narrow scope, less context to track
3. **Independence** - Agents don't interfere with each other
4. **Speed** - 3 problems solved in time of 1
## Verification
After agents return:
1. **Review each summary** - Understand what changed
2. **Check for conflicts** - Did agents edit same code?
3. **Run full suite** - Verify all fixes work together
4. **Spot check** - Agents can make systematic errors
## Real-World Impact
From debugging session (2025-10-03):
- 6 failures across 3 files
- 3 agents dispatched in parallel
- All investigations completed concurrently
- All fixes integrated successfully
- Zero conflicts between agent changes
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現在のセッションで、タスクごとに新しい子エージェントを立てて実装計画を進めます。
writing-plans は実装前に要求を詳細な作業計画へ整理します。
Requesting Code Review は、作業完了後、主要機能の実装後、またはマージ前に要件適合を確認します。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。