多代理开发

多代理开发是一个通过子代理编排执行实现计划的开发框架。针对传统子代理开发"协调开销大、上下文污染、串行瓶颈、评审成本高"四大痛点,构建了智能任务分解图、选择性并行执行、分层评审机制和上下文隔离四大核心能力。 核心能力包括:每任务派发新鲜子代理避免上下文污染;两阶段评审(规格合规→代码质量);选择性并行执行独立任务...

天轰穿

@thcjp

What This Skill Does

Multi-agent development framework that orchestrates fresh sub-agents per task with two-stage reviews (spec compliance → code quality), selective parallel execution, and context isolation. It reads an implementation plan, dispatches tasks to dedicated sub-agents, and enforces layered reviews to prevent context pollution and reduce coordination overhead.

Replaces manual serial task execution and traditional multi-agent setups by automating task decomposition, parallelizing independent work, and enforcing structured reviews without context contamination.

When to Use It

  • Execute a multi-step implementation plan where tasks are relatively independent
  • Automate code reviews with spec compliance and quality checks after each task
  • Parallelize independent development tasks to reduce overall execution time
  • Prevent context pollution by dispatching fresh sub-agents for each task
  • Recover from task failures automatically with retry and rollback mechanisms
  • Enforce a layered review pipeline (self-review → spec → quality → global) for high code quality

Install

$ openclaw skills install @thcjp/multi-agent-dev-v2

核心功能: 本技能提供结构化流程和配置指引、化工作流场景等能力。

多代理开发

通过为每个任务派发新鲜子代理执行实现计划,并在每步后进行两阶段评审(先规格合规,后代码质量),实现高质量快速迭代. 核心原则: 每任务新鲜子代理 + 两阶段评审(规格→质量) = 高质量、快迭代

何时使用

输入定义

参数名类型必填说明
inputstring多代理开发处理的输入数据或指令
optionsobject附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_urlstring异步处理完成后的回调通知URL
有实现计划? ──否──→ 手动执行或先头脑风暴
     │是
任务相对独立? ──否(紧耦合)──→ 手动执行或先头脑风暴
     │是
留在当前会话? ──否──→ 使用并行会话执行(execute-elsewhere)
     │是
▼
使用多代理开发(本技能)

与并行会话执行的对比:

  • 同一会话(无上下文切换)
  • 每任务新鲜子代理(无上下文污染)
  • 每任务后两阶段评审:先规格合规,后代码质量
  • 更快迭代(任务间无需人工介入)

执行流程

读取计划,提取所有任务全文,记录上下文,创建TodoWrite
         │
         ▼
┌─── 每个任务 ────────────────────────────────────┐
│                                                 │
│  派发实现子代理(提供完整任务文本+上下文)          │
│         │                                       │
│  子代理有疑问? ──是──→ 回答问题,提供上下文──→重新派发│
│         │否                                     │
│  子代理实现、测试、提交、自评审                    │
│         │                                       │
│  派发规格评审子代理                               │
│         │                                       │
│  规格合规? ──否──→ 实现子代理修复规格差距──→重新评审│
│         │是                                     │
│  派发代码质量评审子代理                            │
│         │                                       │
│  质量通过? ──否──→ 实现子代理修复质量问题──→重新评审│
│         │是                                     │
│  在TodoWrite中标记任务完成                        │
│                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘
         │
         ▼
   还有更多任务? ──是──→ 派发下一个任务实现子代理
         │否
         ▼
   派发最终全局代码评审子代理
         │
         ▼
   使用"完成开发分支"流程

提示模板

  • ./implementer-prompt.md - 派发实现子代理
  • ./spec-reviewer-prompt.md - 派发规格合规评审子代理
  • ./code-quality-reviewer-prompt.md - 派发代码质量评审子代理

选择性并行执行策略(差异化)

并非所有任务都必须串行。根据任务依赖关系选择执行策略:

依赖详情

在提取任务后,构建依赖图:

任务A(独立) ──┐
任务B(独立) ──┼──→ 任务D(依赖A+B)
任务C(独立) ──┘         │
                        ▼
                    任务E(依赖D)

执行策略选择

任务关系策略说明
完全独立(无共享文件)可并行派发实现子代理加速开发,但评审仍串行
共享文件但无逻辑依赖串行实现,可并行评审避免文件冲突
有逻辑依赖严格串行等依赖任务完成后再开始
不确定默认串行安全优先
并行安全规则:
  • 永远不要并行派发操作同一文件的实现子代理(冲突)
  • 并行实现完成后,评审必须串行进行
  • 如并行任务出现冲突,回退到串行模式

分层评审机制(差异化)

评审层级

层级触发条件评审深度成本
L0 自评审每次实现后实现子代理自检
L1 规格合规L0通过后对照规格检查完整性
L2 代码质量L1通过后检查代码质量、优秀实践
L3 全局评审所有任务完成后整体一致性、集成问题

评审顺序(严格遵守)

L0自评审 → L1规格合规 → L2代码质量 → (所有任务完成) → L3全局评审

绝不能在L1规格合规通过前开始L2代码质量评审(错误顺序).

用法示例

你: 我正在使用多代理开发来执行这个计划.
# ...
[读取计划文件一次: docs/plans/feature-plan.md]
[提取所有5个任务的完整文本和上下文]
[创建TodoWrite包含所有任务]
# ...
任务1: 钩子安装脚本
# ...
[获取任务1文本和上下文(已提取)]
[派发实现子代理,提供完整任务文本+上下文]
# ...
实现者: "开始前 - 钩子应安装在用户级还是系统级?"
# ...
你: "用户级(~/.config/hooks/)"
# ...
实现者: "明白。开始实现..."
[稍后] 实现者:
  - 实现了install-hook命令
  - 添加了测试,5/5通过
  - 自评审:发现漏了--force标志,已添加
  - 已提交
# ...
[派发规格合规评审]
规格评审: ✅ 规格合规 - 所有要求满足,无多余内容
# ...
[获取git SHA,派发代码质量评审]
代码评审: 优点:测试覆盖好,代码整洁。问题:无。通过.
# ...
[标记任务1完成]
# ...
任务2: 恢复模式
# ...
[获取任务2文本和上下文(已提取)]
[派发实现子代理,提供完整任务文本+上下文]
# ...
实现者: [无问题,继续]
实现者:
  - 添加了verify/repair模式
  - 8/8测试通过
  - 自评审:一切正常
  - 已提交
# ...
[派发规格合规评审]
规格评审: ❌ 问题:
  - 缺失:进度报告(规格说"每100项报告")
  - 多余:添加了--json标志(未要求)
# ...
[实现者修复问题]
实现者: 移除--json标志,添加进度报告
# ...
[规格评审重新评审]
规格评审: ✅ 现在规格合规
# ...
[派发代码质量评审]
代码评审: 优点:扎实。问题(重要):魔术数字(100)
# ...
[实现者修复]
实现者: 提取PROGRESS_INTERVAL常量
# ...
[代码评审重新评审]
代码评审: ✅ 通过
# ...
[标记任务2完成]
# ...
...
# ...
[所有任务完成后]
[派发最终代码评审]
最终评审: 所有要求满足,可合并
# ...
完成!

优势对比

相比手动执行:

  • 子代理自然遵循TDD
  • 每任务新鲜上下文(无混淆)
  • 并行安全(子代理不互相干扰)
  • 子代理可提问(工作前和工作期间) 相比并行会话执行:
  • 同一会话(无交接)
  • 持续进展(无需等待)
  • 评审检查点自动化 效率提升:
  • 无文件读取开销(控制器提供完整文本)
  • 控制器精确策展所需上下文
  • 子代理预先获得完整信息
  • 问题在工作开始前浮现(而非之后) 质量门禁:
  • 自评审在交接前捕获问题
  • 两阶段评审:规格合规,然后代码质量
  • 评审循环确保修复实际有效
  • 规格合规防止过度/不足构建
  • 代码质量确保实现质量优良 成本:
  • 更多子代理调用(每任务implementer + 2 reviewers)
  • 控制器更多准备工作(预先提取所有任务)
  • 评审循环增加迭代
  • 但早期捕获问题(比后期调试更便宜)

红旗清单(绝不做)

永远不要:

  • 未经用户明确同意在main/master分支开始实现
  • 跳过评审(规格合规或代码质量)
  • 带着未修复的问题继续
  • 并行派发操作同一文件的实现子代理(冲突)
  • 让子代理读取计划文件(提供完整文本)
  • 跳过场景设定上下文(子代理需要理解任务位置)
  • 忽略子代理问题(让其继续前回答)
  • 接受规格合规"差不多"(评审发现问题=未完成)
  • 跳过评审循环(评审发现问题=实现者修复=重新评审)
  • 让实现者自评审替代实际评审(两者都需要)
  • 在规格合规通过前开始代码质量评审(错误顺序)
  • 在任一评审有未解决问题时进入下一任务

应急流程

子代理提问时

  • 清晰完整地回答
  • 必要时提供额外上下文
  • 不要催促他们进入实现

评审发现问题

  • 实现者(同一子代理)修复
  • 评审者重新评审
  • 重复直到通过
  • 不要跳过重新评审

子代理任务失败

  • 派发修复子代理并附带具体指令
  • 不要手动修复(上下文污染)

子代理上下文不足

  • 控制器补充缺失上下文
  • 重新派发带完整上下文的子代理
  • 记录为学习条目供未来参考

并行任务冲突

  • 立即停止冲突任务
  • 回退到串行执行
  • 记录冲突文件以便未来避免

集成

必需的工作流技能:

  • git-worktrees - 必需:开始前设置隔离工作空间
  • writing-plans - 创建本技能执行的计划
  • requesting-code-review - 评审子代理的代码评审模板
  • finishing-a-development-branch - 所有任务完成后完成开发 子代理应使用:
  • test-driven-development - 子代理每任务遵循TDD 替代工作流:
  • executing-plans - 用于并行会话而非同会话执行

常见疑问

Q: 任务之间有依赖怎么办? A: 严格串行执行依赖任务。使用依赖图识别哪些任务可并行(完全独立)、哪些必须串行(有逻辑依赖)。不确定时默认串行. Q: 评审循环太多导致成本过高? A: 使用分层评审。L0自评审可过滤明显问题,减少L1/L2评审循环。确保实现子代理在提交前充分自检。规格清晰的计划能减少规格合规循环. Q: 子代理反复提问影响效率? A: 确保控制器在派发时提供完整上下文(任务全文+场景设定+相关文件内容)。如子代理仍反复提问,可能是计划不够详细,应先完善计划. Q: 如何判断任务是否"相对独立"? A: 检查任务是否操作相同文件、是否有数据依赖、是否需要前序任务的输出。如都不涉及,则独立。不确定时按串行处理. Q: 并行执行真的安全吗? A: 仅当任务操作完全不同的文件且无逻辑依赖时安全。并行实现完成后评审仍需串行。出现任何冲突立即回退串行.

故障处理

问题原因解决方案
子代理产出与规格不符上下文不足或规格模糊补充完整任务文本+场景设定,重新派发
评审循环超过3次实现质量低或规格不清晰检查规格明确性,考虑重新分解任务
子代理上下文污染复用了非新鲜子代理确保每任务派发全新子代理
并行任务文件冲突操作了相同文件立即停止,回退串行执行
TodoWrite状态不同步未及时更新任务状态每完成一个任务立即更新TodoWrite
最终评审发现集成问题任务间接口未对齐在计划阶段明确接口契约

环境要求

运行环境

  • Agent平台: 支持子代理派发能力的AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex等)
  • 操作系统: Windows / macOS / Linux
  • Git: 必需(分支管理、提交、worktree)

第三方依赖

依赖项类型是否必需获取方式
LLM APIAPI必需由Agent内置LLM提供
Git工具必需系统自带或从git-scm.com安装
子代理能力平台功能必需Agent平台需支持子代理派发

API Key 配置

  • 本技能基于Markdown指令,无需额外API Key

可用性分类

  • 分类: MD+EXEC模式纯Markdown指令,需要子代理派发与命令行执行能力)
  • 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent编排子代理执行开发任务。需要Agent平台支持子代理派发功能.

能力一览

多代理开发是一个通过子代理编排

多代理开发是一个通过子代理编排执行实现计划的开发框架 处理: 解析多代理开发是一个通过子代理编排的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回多代理开发是一个通过子代理编排的响应数据,含状态码、结果数据和运行日志.

  • 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出)

针对传统子代理开发"协调开销大、上下文污

针对传统子代理开发"协调开销大、上下文污染、串行瓶颈、评审成本高"四大痛点,构建了智能任务分解图、选择性并行执行、分层评审机制和上下文隔离四大核心能力 处理: 解析针对传统子代理开发"协调开销大、上下文污的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回针对传统子代理开发"协调开销大、上下文污的响应数据,含状态码、结果数据和运行日志.

  • 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出)

核心能力包括

核心能力包括:每任务派发新鲜子代理避免上下文污染 处理: 解析核心能力包括的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回核心能力包括的响应数据,含状态码、结果数据和运行日志.

  • 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出)

两阶段评审(规格合规→代码质量

两阶段评审(规格合规→代码质量) 处理: 解析两阶段评审(规格合规→代码质量的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回两阶段评审(规格合规→代码质量的响应数据,含状态码、结果数据和运行日志.

  • 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出)

选择性并行执行独立任务

选择性并行执行独立任务 处理: 解析选择性并行执行独立任务的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回选择性并行执行独立任务的响应数据,含状态码、结果数据和运行日志.

  • 通过input_params参数指定操作类型(创建/查询/导出) 技术实现要点:核心能力基于input_params参数与output_format配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过config_options进行运行时配置. 能力覆盖范围:核心能力涵盖以下关键词:上下文隔离防污染、Use、when、需要代码生成、编程辅助、调试测试、开发部署时使用、不适用于无明确技、术栈的模糊需求等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

能力边界

  • 需LLM支持,无LLM环境不可用
  • 复杂业务场景建议结合人工经验判断
  • 执行效率受模型能力与网络环境影响

异常恢复指南

  • 边界输入处理: 空输入返回提示信息, 超长输入自动截断
  • 降级策略: 异常时返回默认值, 确保流程不中断 - 处理方式: 按上述步骤操作并确认结果
  • 完成ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新完成命令机制: 失败时自动完成ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新完成命令, 最多3次 - 解析方式: 按上述步骤任务并确认响应

结果格式

处理结果以结构化格式返回, 包含状态码、消息和数据字段.

安全规范

风险类型防范措施
API密钥泄露使用环境变量注入,不得在源码中明文写入
命令执行风险执行命令受限于安全白名单,不拼接用户输入
网络通信安全通信使用HTTPS并校验证书有效性
敏感数据暴露输出不含敏感凭据
使用前请确认已阅读依赖说明章节,确保运行环境满足安全要求。

主要特性

  • 自动化执行: 智能任务分解,选择性并行执行,分层评审机制,上下文隔离防污染。。多代理开发是一个通过子代理编排执行实现计划的开发框架。针
  • 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
  • API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
  • 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
  • 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据

性能数据

操作场景手动耗时自动化耗时效率提升
文件解析与提取5-10分钟/个<5秒/个60-120x
批量文件处理(100个)8-16小时<5分钟96-192x
API调用与响应解析2-3分钟/次<1秒/次120-180x
多接口数据聚合15-30分钟<10秒90-180x
命令执行与结果收集3-5分钟/次<2秒/次90-150x
重复任务批量执行因任务而异线性缩减5-50x
错误排查与修复10-30分钟<30秒20-60x

初次使用指南

  1. 配置API密钥: 在环境变量中设置对应的API Key
  2. 初始化连接: 使用提供的凭证建立API连接
  3. 调用接口: 传入必要参数执行API调用
  4. 准备文件: 确认文件路径正确且格式受支持
  5. 执行处理: 调用对应的处理函数
  6. 查看结果: 检查输出文件或返回数据
  7. 检查环境: 确认运行时和依赖已安装
  8. 执行命令: 使用正确的参数格式执行
  9. 查看输出: 检查命令输出和退出码

前置条件

  • 已安装所需运行环境(参考依赖说明)
  • 已获取必要的API密钥或访问凭证(如适用)
  • 输入数据已准备就绪

问答合集

Q1: "多代理开发"支持哪些输入格式?

A1: "智能任务分解,选择性并行执行,分层评审机制,上下文隔离防污染。。针对传统子代理开发"协调开销大、上下文污。支持文本指令和结构化参数输入,具体格式参考使用流程章节。

Q2: 需要配置API Key吗?

A2: 是的,部分功能需要配置对应平台的API Key。请在依赖说明章节查看具体要求,并通过环境变量安全配置。

Q3: 命令行执行失败怎么办?

A3: 检查命令参数是否正确,确认运行环境支持exec能力。如遇权限问题,请参照错误处理章节排查。

异常处置

针对"多代理开发"使用中可能遇到的常见问题,提供以下排查方案:

错误类型原因分析解决方案
API认证失败(401)API密钥错误或过期检查密钥配置,重新生成token
接口限流(429)请求频率超出限制降低调用频率,启用重试退避策略
响应超时(504)网络延迟或服务端负载过高增加超时阈值,检查网络连接
文件不存在路径错误或文件未创建检查路径拼写,确认文件已生成
文件格式不支持扩展名不在支持列表中转换为支持的格式后重试
权限不足当前用户无读写权限检查文件权限,以管理员身份运行
命令执行失败参数错误或环境依赖缺失检查命令语法,确认依赖已安装
进程超时命令执行时间过长增加超时设置,优化命令参数
网络连接失败DNS解析失败或防火墙拦截检查网络配置,确认代理设置

"多代理开发"通用排查步骤

  1. 检查输入参数: 确认所有必填参数已提供且格式正确
  2. 查看日志输出: 定位具体错误行和异常类型
  3. 验证环境配置: 确认依赖库版本和运行环境满足要求
  4. 逐步调试: 缩小问题范围,隔离故障模块

帮助手册

异常管理

针对"多代理开发"使用中可能遇到的常见问题,提供以下排查方案:

错误类型原因分析解决方案
API认证失败(401)API密钥错误或过期检查密钥配置,重新生成token
接口限流(429)请求频率超出限制降低调用频率,启用重试退避策略
响应超时(504)网络延迟或服务端负载过高增加超时阈值,检查网络连接
文件不存在路径错误或文件未创建检查路径拼写,确认文件已生成
文件格式不支持扩展名不在支持列表中转换为支持的格式后重试
权限不足当前用户无读写权限检查文件权限,以管理员身份运行
命令执行失败参数错误或环境依赖缺失检查命令语法,确认依赖已安装
进程超时命令执行时间过长增加超时设置,优化命令参数
网络连接失败DNS解析失败或防火墙拦截检查网络配置,确认代理设置

主要功能

  • 自动化执行: "智能任务分解,选择性并行执行,分层评审机制,上下文隔离防污染。。
  • 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
  • API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
  • 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
  • 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据

依赖说明

运行环境

  • Agent 平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent
  • 操作系统: Windows / macOS / Linux

可用性分类

  • 分类: MD(纯Markdown指令,通过自然语言驱动Agent完成操作)
  • 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent完成操作。

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