parallel-executor（并行执行器）

Parallel Executor Skill

Назначение: Выполняет независимые этапы ТЗ параллельно с помощью субагентов.

Ключевая особенность: Real-time incremental apply — изменения применяются мгновенно по мере завершения каждого агента, обеспечивая немедленную обратную связь.

Когда использовать

• Пользователь запрашивает: "реализуй ТЗ параллельно", "implement spec in parallel"
• Spec-файл содержит ≥2 этапов
• Этапы не конфликтуют по файлам

Алгоритм работы

1. Загрузка спецификации

Определить текущую ветку:

git branch --show-current

Загрузить spec-файл:

.ai/specs/{branch-name}.md

2. Анализ зависимостей

Для каждого этапа спецификации извлечь:

• Статус — только ⬜ (не начат) или 🔄 (в работе)
• Файлы — секция "Файлы" в этапе

Построить матрицу конфликтов:

Правило: Этапы могут выполняться параллельно ↔️ их файлы не пересекаются.

3. Топологическая сортировка

Разбить этапы на уровни параллелизма:

Уровень 0: [Stage1, Stage3]  — могут выполняться параллельно
Уровень 1: [Stage2]           — зависит от Stage1
Уровень 2: [Stage4]           — зависит от Stage2

4. Запуск параллельных агентов

Для каждого этапа на текущем уровне создать субагента:

# Через Task tool
Task(
    subagent_type="general-purpose",
    prompt=f"""
    Выполни этап {stage_name} из спецификации {spec_file}.

    ## Правила фреймворка
    1. Работай в рамках одного коммита (≤250 строк изменений)
    2. Используй conventional commits: feat:, fix:, refactor:, test:
    3. Запускай тесты перед коммитом
    4. НЕ обновляй CHANGELOG.md (обновляется только при merge)
    5. Все правила из CLAUDE.md обязательны к исполнению

    ## Этап для выполнения
    {stage_content}

    ## Требуемый результат
    1. Реализуй все задачи этапа
    2. Запусти тесты
    3. Создай коммит через commit-helper
    4. Обнови статус этапа в spec на ✅
    """,
    run_in_background=True  # параллельное выполнение
)

Важно: Передать все агенты в одном сообщении для истинного параллелизма:

[Task tool для агента 1]
[Task tool для агента 2]
[Task tool для агента 3]

5. Мониторинг и применение изменений

Сохранить task_id для каждого агента:

task_ids = [agent1.id, agent2.id, agent3.id]

Режим 1: Real-time Incremental Apply (рекомендуется)

Применять изменения мгновенно по мере завершения каждого агента:

import time

pending_tasks = {task_id: stage_name for task_id, stage_name in zip(task_ids, stage_names)}
applied_stages = []

while pending_tasks:
    for task_id in list(pending_tasks.keys()):
        result = TaskOutput(task_id=task_id, block=False)

        if result.get("status") == "completed":
            # Агент завершился — применяем изменения немедленно
            stage_name = pending_tasks[task_id]

            # Извлекаем сгенерированный код из результата
            generated_files = extract_code_from_result(result)

            # Применяем через Write/Edit
            for file_path, content in generated_files.items():
                if content.get("action") == "create":
                    Write(file_path=file_path, content=content["code"])
                elif content.get("action") == "edit":
                    Edit(file_path=file_path, old_string=content["old"], new_string=content["new"])

            applied_stages.append(stage_name)
            del pending_tasks[task_id]

            print(f"✅ {stage_name} применён ({len(applied_stages)}/{len(task_ids)})")

    time.sleep(2)  # Polling interval

Преимущества real-time apply:

• Мгновенная обратная связь для пользователя
• Раннее обнаружение конфликтов
• Возможность продолжить работу даже если один агент упал
• Пользователь видит прогресс в реальном времени

Режим 2: Batch Apply (традиционный)

Ждать завершения всех агентов, затем применять:

all_results = []
for task_id in task_ids:
    result = TaskOutput(task_id=task_id, block=True)
    all_results.append(result)

# Применяем все изменения разом
for result in all_results:
    apply_changes_from_result(result)

6. Сбор результатов

Возможные исходы:

• ✅ Все этапы успешно — перейти к следующему уровню
• ⚠️ Частичный успех — зафиксировать ошибки, предложить повтор
• ❌ Конфликт при merge — использовать git-merge стратегию

7. Обработка конфликтов

Если агенты изменили одни и те же файлы:

# Попытка авто-merge
git merge agent1-branch --no-edit

# Если конфликт — уведомить пользователя
echo "Обнаружен конфликт в {файл}"
echo "Агент 1: {изменения}"
echo "Агент 2: {изменения}"
echo "Требуется ручное разрешение"

8. Переход к следующему уровню

Повторить шаги 4-7 для следующего уровня параллелизма.

Пример сценария

Spec: feature-user-dashboard.md

Этапы:

1. Mock OAuth (файлы: src/api/routes/oauth_mock.py)
2. Dashboard Page (файлы: src/web/dashboard/, src/templates/dashboard.html)
3. Admin Panel (файлы: src/api/routes/admin.py)

Анализ:

• Этап 1 и Этап 2: ✅ параллельно (разные файлы)
• Этап 1 и Этап 3: ✅ параллельно (разные файлы)
• Этап 2 и Этап 3: ✅ параллельно (разные файлы)

Результат: Все 3 этапа на Уровне 0 → запустить 3 агента параллельно

Ограничения

• Максимум 3 агента одновременно (настраивается в ai-settings.json)
• Sandbox ограничения: Субагенты не могут напрямую писать файлы (Write/Edit) из-за безопасности

- Workaround: Агенты возвращают код как текст, главный агент применяет через Write/Edit - Real-time apply работает благодаря главному агенту, который применяет изменения мгновенно

• Каждый агент работает в своей ветке: parallel/{stage-name}/{timestamp}
• Каждый агент создаёт независимый коммит
• CHANGELOG обновляется только при merge всех этапов

Конфигурация

.ai/ai-settings.json:

{
  "parallel": {
    "enabled": true,
    "min_parallel_stages": 2,
    "max_concurrent_agents": 3,
    "conflict_resolution": "git-merge",
    "commit_strategy": "independent",
    "apply_mode": "realtime"
  }
}

Параметр apply_mode:

• "realtime" — применять изменения мгновенно по мере завершения агентов (рекомендуется)
• "batch" — применять все изменения после завершения всех агентов

Коды возврата

Интеграция с другими skills

• session-loader: Загружает spec перед параллельным выполнением
• commit-helper: Вызывается каждым агентом для коммита
• merge-helper: Финальный merge всех параллельных веток

Диагностика

При ошибках проверить:

# Статус всех параллельных веток
git branch | grep parallel

# Конфликты в текущей ветке
git status

# Логи агентов
ls -la .claude/logs/parallel/

Post-Execution Consolidation (Auto-Triggered)

После завершения всех этапов автоматически запускается консолидация сессии:

# В конце parallel-executor, после завершения всех этапов
if all_stages_complete():
    Skill(skill="session-consolidator")

Что делает session-consolidator

1. Запускает субагента в чистом контексте — анализ происходит без влияния истории текущей сессии
2. Собирает историю сессии — spec, git log, изменения файлов
3. Анализирует соответствие пайплайну — проверка выполнения правил из CLAUDE.md
4. Выявляет неясности — документы ambiguities и решения
5. Создаёт отчёт — .ai/specs/archive/{branch-name}-session-summary.md

Результат консолидации

✅ Session consolidation complete

📄 Report: .ai/specs/archive/{branch-name}-session-summary.md
🌿 Branch: {branch-name}
📊 Compliance Score: {X}/10

Конфигурация

Авто-запуск контролируется настройкой в .ai/ai-settings.json:

{
  "framework": {
    "session_consolidation": {
      "enabled": true,
      "auto_trigger_after_parallel": true
    }
  }
}

Если нужно отключить авто-запуск, установите auto_trigger_after_parallel: false.