Agent Skills by ALSEL
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 30品質スコア 74/100

sub-agents

複数のClaudeコードエージェントの並列オーケストレーション機能です。各エージェントが独立したGPUまたは計算リソースを持つ自律型エージェントを複数起動し、作業を並列に分割できます。各エージェントは独立して動作し、構造化されたレポートで調査結果を報告します。親プロセスが進捗状況を監視し、エージェントを制御します。複数のデバッグセッション、実験、研究タスクを異なるGPU間で並列実行する必要がある場合に活用できます。

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Parallel Claude Code agent orchestration. Spawn multiple autonomous agents, each with its own GPU or compute, to divide work in parallel. Each agent works independently and reports findings via structured reports; the parent monitors progress and steers agents. Use when you need to run multiple debugging sessions, experiments, or research tasks in parallel across separate GPUs.

SKILL.md 本文

注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。

サブエージェント

複数の GPU にわたって作業を分割するため、各自のコンピュートを持つ複数の Claude Code プロセスを起動します。各エージェントは自律的に動作し、構造化レポートを通じて結果を親プロセスに報告します。これは一般的なオーケストレーションパターンです。並列デバッグ、並列実験、または複数のエージェントから利益を得られるあらゆる作業に使用します。

重要: サンドボックス/実験アプリを 1 回だけデプロイし、その後エージェントを起動してください。エージェントごとに modal run を使用しないでください。同時実行の modal run プロセスは競合し、互いにキルします。

クイックリファレンス

1 回デプロイ、複数回呼び出し

# 1 回だけデプロイ (すべてのエージェントで共有)
modal deploy modal-gpu-dev/tools/gpu_sandbox.py

# 各エージェントはデプロイ済みの関数を通じてサンドボックスを取得
python -c "
import modal, pathlib
fn = modal.Function.from_name('gpu-sandbox', 'sandbox')
pubkey = pathlib.Path('~/.ssh/id_ed25519.p

...

詳細情報

作者
modal-projects
リポジトリ
modal-projects/modal-auto-research-skills
ライセンス
不明
最終更新
2026/4/14

Source: https://github.com/modal-projects/modal-auto-research-skills / ライセンス: 未指定

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原作者: modal-projects · modal-projects/modal-auto-research-skills · ライセンス: ライセンス未確認