Claude DevFleet マルチエージェント オーケストレーション

使用時機

複数の Claude Code エージェントをスケジュールして、コーディングタスクを並列処理する必要がある場合にこのスキルを使用します。各エージェントは独立した git worktree 内で実行され、完全なツールセットが装備されています。

MCP を通じて実行される Claude DevFleet インスタンスに接続する必要があります：

claude mcp add devfleet --transport http http://localhost:18801/mcp

仕組み

ユーザー → 「認証とテストを備えた REST API を構築する」
  ↓
plan_project(prompt) → プロジェクト ID + タスク DAG
  ↓
計画をユーザーに表示 → 承認を取得
  ↓
dispatch_mission(M1) → エージェント1がワークツリーで生成
  ↓
M1 完了 → 自動マージ → M2 を自動ディスパッチ (M1 に依存)
  ↓
M2 完了 → 自動マージ
  ↓
get_report(M2) → 変更されたファイル、完了した作業、エラー、次のステップ
  ↓
ユーザーに報告

ツール

ツール	用途
plan_project(prompt)	AI が説明をチェーンされたタスクを含むプロジェクトに分解
create_project(name, path?, description?)	プロジェクトを手動作成、project_id を返す
create_mission(project_id, title, prompt, depends_on?, auto_dispatch?)	タスクを追加。depends_on はタスク ID 文字列のリスト (例：["abc-123"])。auto_dispatch=true を設定すると依存関係が満たされた時点で自動開始。
dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?)	エージェントがタスク実行を開始
cancel_mission(mission_id)	実行中のエージェントを停止
wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?)	タスク完了までブロック (下記の説明参照)
get_mission_status(mission_id)	タスク進捗を確認 (ブロックしない)
get_report(mission_id)	構造化レポートを読取 (変更されたファイル、テスト状況、エラー、次のステップ)
get_dashboard()	システム概要：実行中のエージェント、統計情報、最近のアクティビティ
list_projects()	すべてのプロジェクトを閲覧
list_missions(project_id, status?)	プロジェクト内のタスクをリスト

wait_for_mission に関する注釈： この操作は会話をブロックし、最大 timeout_seconds 秒間 (デフォルト 600 秒) ブロックされます。実行時間が長いタスクの場合は、代わりに 30～60 秒ごとに get_mission_status でポーリングすることをお勧めします。これにより、ユーザーが進捗更新を確認できます。

ワークフロー：計画 → ディスパッチ → 監視 → レポート

1. 計画：plan_project(prompt="...") を呼び出す → project_id と、depends_on チェーンと auto_dispatch=true を持つタスクリストを返す。
2. 計画を表示：ユーザーにタスクタイトル、タイプ、依存関係チェーンを提示。
3. ディスパッチ：ルートタスク (depends_on が空のもの) に対して dispatch_mission(mission_id=<first_mission_id>) を呼び出す。残りのタスクは依存関係が完了した時点で自動スケジュール (plan_project がそれらに auto_dispatch=true を設定したため)。
4. 監視：get_mission_status(mission_id=...) または get_dashboard() を呼び出して進捗を確認。
5. レポート：タスク完了後に get_report(mission_id=...) を呼び出す。ハイライトをユーザーと共有。

並行処理

DevFleet はデフォルトで最大 3 つのエージェントを同時実行します (DEVFLEET_MAX_AGENTS で設定可能)。すべてのスロットが満杯の場合、auto_dispatch=true に設定されたタスクはタスクモニターでキューに入り、スロットが空く際に自動スケジュールされます。現在のスロット使用状況は get_dashboard() で確認してください。

例

完全自動：計画と開始

1. plan_project(prompt="...") → タスクと依存関係を含むプランを表示。
2. 最初のタスク (depends_on が空のもの) をディスパッチ。
3. 残りのタスクは依存関係が解決された時点で自動ディスパッチ (auto_dispatch=true を持つため)。
4. プロジェクト ID とタスク数を報告し、ユーザーに何が開始されたかを知らせる。
5. get_mission_status または get_dashboard() を定期的にポーリングし、すべてのタスクが終了状態 (completed、failed または cancelled) に達するまで続ける。
6. 各終了タスクに対して get_report(mission_id=...) を実行——成功した点をまとめ、失敗したタスクとそのエラーおよび次のステップを指摘。

手動：段階的制御

1. create_project(name="My Project") → project_id を返す。
2. 最初の (ルート) タスクに対して create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true) を実行 → root_mission_id をキャプチャ。 各後続タスクに対して create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true, depends_on=["<root_mission_id>"]) を実行。
3. 最初のタスクに対して dispatch_mission(mission_id=...) を実行してチェーンを開始。
4. 完了後に get_report(mission_id=...) を実行。

レビュー付きの直列実行

1. create_project(name="...") → project_id を取得。
2. create_mission(project_id=project_id, title="Implement feature", prompt="...") → impl_mission_id を取得。
3. dispatch_mission(mission_id=impl_mission_id) を実行し、完了するまで get_mission_status でポーリング。
4. get_report(mission_id=impl_mission_id) で結果をレビュー。
5. create_mission(project_id=project_id, title="Review", prompt="...", depends_on=[impl_mission_id], auto_dispatch=true) —— 依存関係が満たされたため自動開始。

ガイドライン

• ユーザーが明示的に続行を指示しない限り、ディスパッチ前に常にユーザーに計画を確認してもらう。
• ステータスを報告する際はタスクタイトルと ID を含める。
• タスクが失敗した場合、再試行前にそのレポートを読む。
• 大量ディスパッチ前に get_dashboard() でエージェントスロット可用性を確認。
• タスク依存関係は有向無環グラフ (DAG) を形成します——循環依存を作成しない。
• 各エージェントは独立した git worktree 内で実行され、完了時に自動マージ。マージコンフリクトが発生した場合、変更はエージェントの worktree ブランチに保持され、手動解決のために使用。
• タスクを手動作成する場合、依存関係が完了した時点で自動トリガーしたい場合は常に auto_dispatch=true を設定。このフラグがない場合、タスクは draft 状態のままになります。