Agent Skills by ALSEL
Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 50/100

task-coordination-strategies

複雑なタスクを分解し、依存関係グラフを設計して、適切なタスク記述と負荷分散によりマルチエージェントの作業を調整します。エージェントチームへの作業割り当て、タスク依存関係の管理、またはチームの進捗監視が必要な場面で活用してください。

description の原文を見る

Decompose complex tasks, design dependency graphs, and coordinate multi-agent work with proper task descriptions and workload balancing. Use this skill when breaking down work for agent teams, managing task dependencies, or monitoring team progress.

SKILL.md 本文

タスク調整戦略

複雑なタスクを並列化可能なユニットに分解し、依存関係グラフを設計し、効果的なタスク説明を作成し、エージェントチーム全体のワークロードを監視するための戦略。

このスキルを使う場面

  • 複雑なタスクを並列実行用に分解する
  • タスク依存関係(blockedBy/blocks)を設計する
  • 明確なアクセプタンス基準を備えたタスク説明を作成する
  • チームメイト全体のワークロードを監視し、再バランスする
  • マルチタスクワークフローの kritical path を特定する

タスク分解戦略

レイヤー別

アーキテクチャレイヤーで業務を分割する:

  • フロントエンドコンポーネント
  • バックエンド API エンドポイント
  • データベースマイグレーション/モデル
  • テストスイート

最適な用途: フルスタック機能、垂直スライス

コンポーネント別

機能コンポーネントで業務を分割する:

  • 認証モジュール
  • ユーザープロファイルモジュール
  • 通知モジュール

最適な用途: マイクロサービス、モジュラーアーキテクチャ

関心事別

横断的関心事で業務を分割する:

  • セキュリティレビュー
  • パフォーマンスレビュー
  • アーキテクチャレビュー

最適な用途: コードレビュー、監査

ファイル所有権別

ファイル/ディレクトリ境界で業務を分割する:

  • src/components/ — 実装者 1
  • src/api/ — 実装者 2
  • src/utils/ — 実装者 3

最適な用途: 並列実装、競合回避

依存関係グラフ設計

原則

  1. チェーンの深さを最小化 — 深いチェーンより広く浅いグラフを優先
  2. critical path を特定 — 最長チェーンが最小完了時間を決定
  3. blockedBy は控えめに使う — 本当に必要な依存関係のみを追加
  4. 循環依存を回避 — タスク A がタスク B をブロック、タスク B が A をブロック=デッドロック

パターン

独立(最高の並列性):

Task A ─┐
Task B ─┼─→ Integration
Task C ─┘

順序(必要な依存関係):

Task A → Task B → Task C

ダイヤモンド(混合):

        ┌→ Task B ─┐
Task A ─┤          ├→ Task D
        └→ Task C ─┘

blockedBy/blocks の使用

TaskCreate: { subject: "Build API endpoints" }         → Task #1
TaskCreate: { subject: "Build frontend components" }    → Task #2
TaskCreate: { subject: "Integration testing" }          → Task #3
TaskUpdate: { taskId: "3", addBlockedBy: ["1", "2"] }  → #3 は #1 と #2 を待つ

タスク説明のベストプラクティス

すべてのタスクに含めるべき項目:

  1. 目的 — 達成すべき内容(1~2文)
  2. 所有ファイル — このチームメイトが変更できるファイル/ディレクトリの明示的リスト
  3. 要件 — 期待される特定の成果物または動作
  4. インターフェースコントラクト — このタスクが他のチームメイトの作業とどのように接続するか
  5. アクセプタンス基準 — タスクが正しく完了したことを確認する方法
  6. スコープの境界 — 明示的に対象外とする内容

テンプレート

## Objective
ユーザー認証 API エンドポイントを構築する。

## Owned Files
- src/api/auth.ts
- src/api/middleware/auth-middleware.ts
- src/types/auth.ts(共有 — 読み取り専用、変更不可)

## Requirements
- POST /api/login — メール/パスワードを受け取り、JWT を返す
- POST /api/register — 新規ユーザーを作成し、JWT を返す
- GET /api/me — 現在のユーザープロフィールを返す(認証が必要)

## Interface Contract
- src/types/auth.ts から User 型をインポート(implementer-1 が所有)
- フロントエンド用に AuthResponse 型をエクスポート

## Acceptance Criteria
- すべてのエンドポイントが適切な HTTP ステータスコードを返す
- JWT トークンは 24 時間後に有効期限切れになる
- パスワードは bcrypt でハッシュ化される

## Out of Scope
- OAuth/ソーシャルログイン
- パスワードリセットフロー
- レート制限

ワークロード監視

不均衡の兆候

シグナル意味対応
チームメイトが待機中、他が忙しい分配が不均等保留中のタスクを再割り当て
チームメイトが 1 つのタスクで立ち往生ブロッカーの可能性チェックイン、サポート提供
すべてのタスクがブロック済み依存関係の問題critical path を最初に解決
1 人のチームメイトが他の 3 倍過負荷タスクを分割または再割り当て

再バランスステップ

  1. TaskList を呼び出して現在の状態を評価
  2. 待機中または過負荷のチームメイトを特定
  3. TaskUpdate を使用してタスクを再割り当て
  4. SendMessage を使用して影響を受けたチームメイトに通知
  5. スループットの改善を監視

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
wshobson
リポジトリ
wshobson/agents
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/wshobson/agents / ライセンス: MIT

関連スキル

OpenAILLM・AI開発⭐ リポ 6,054

agent-browser

AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。

by JimmyLv
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,982

anyskill

AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。

by LeoYeAI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,982

engram

AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。

by LeoYeAI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 21,584

skyvern

AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。

by Skyvern-AI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,149

pinchbench

PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。

by pinchbench
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 4,693

openui

OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。

by thesysdev
本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: wshobson · wshobson/agents · ライセンス: MIT