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Agent Skill · 研究检索

dispatching-parallel-agents(调度并行 Agent)

dispatching-parallel-agents 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

dispatching-parallel-agents 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 69,971。

总安装 214周安装 9GitHub Stars 1下载 75核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:dispatching-parallel-agents(调度并行 Agent)
来源仓库:https://github.com/schlenks/superpowers-bd
仓库路径:skills/dispatching-parallel-agents
安装命令:
npx skills add https://github.com/schlenks/superpowers-bd --skill dispatching-parallel-agents
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/schlenks/superpowers-bd --skill dispatching-parallel-agents

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

dispatching-parallel-agents 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。它可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。

安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。当前顶部介绍为空,需参考原始 SKILL.md 获取详细功能说明。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/dispatching-parallel-agents

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/schlenks/superpowers-bd --skill dispatching-pa…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

dispatching-parallel-agents 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/schlenks/superpowers-bd --skill dispatching-parallel-age…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

dispatching-parallel-agents 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

dispatching-parallel-agents 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

dispatching-parallel-agents 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

dispatching-parallel-agents 用的人多吗?

公开数据是累计安装 214 次,近一周安装 9 次,下载 75 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

dispatching-parallel-agents 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
dispatching-parallel-agents

调度并行 Agent · 本页

2141只读未明确未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Dispatching Parallel Agents

When to Use

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 (editing same files, using same resources)
  • Exploratory debugging (you don't know what's broken yet)

The Pattern

1. Identify Independent Domains

Group failures by what's broken (e.g., File A: tool approval flow, File B: batch completion, File C: abort functionality). Each domain is independent -- fixing one doesn't affect the others.

2. Create Focused Agent Tasks

Each agent gets: specific scope (one test file/subsystem), clear goal (make these tests pass), constraints (don't change other code), expected output (summary of findings and fixes).

3. Dispatch in Parallel

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

Read each summary, verify fixes don't conflict, run full test suite, integrate all changes.

Agent Prompt Structure

Three rules for good agent prompts:

  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?

Example:

Fix the 3 failing tests in src/agents/agent-tool-abort.test.ts:
1. "should abort tool with partial output capture" - expects 'interrupted at'
2. "should handle mixed completed and aborted tools" - fast tool aborted
3. "should properly track pendingToolCount" - expects 3 results, gets 0

These are timing/race condition issues. Replace arbitrary timeouts with
event-based waiting. Do NOT just increase timeouts.
Return: Summary of root cause and changes made.

See references/agent-prompt-example.md for full annotated version.

Common Mistakes

  • Too broad ("Fix all the tests") -> Be specific ("Fix agent-tool-abort.test.ts")
  • No context ("Fix the race condition") -> Paste error messages and test names
  • No constraints (agent refactors everything) -> Scope explicitly ("Fix tests only")
  • Vague output ("Fix it") -> Request summary ("Return root cause and changes")

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

Reference Files

  • references/agent-prompt-example.md: full annotated prompt example with test names and constraints
  • references/real-session-example.md: complete scenario: dispatch, results, integration, time saved
  • references/real-world-impact.md: stats from debugging session (2025-10-03)

平台分布

Codex

34.59%
按下载量换算26

Claude

32.13%
按下载量换算24

Cursor

17.21%
按下载量换算13

Gemini CLI

10.22%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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