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آخر تحديث١٥ فبراير ٢٠٢٦ في ٠٣:٥٣

多Agent蜂群并行协作，纯git自组织，适合大型项目开发。当用户提到"蜂群模式"、"多agent"、"并行开发"、"agent swarm"时使用。

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تشغيل في Manus

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alchaincyf

alchaincyf/huashu-skills

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name	huashu-agent-swarm
description	多Agent蜂群并行协作，纯git自组织，适合大型项目开发。当用户提到"蜂群模式"、"多agent"、"并行开发"、"agent swarm"时使用。

Infinite Agent Loop - 无限Agent蜂群模式

受Nicholas Carlini用16个Claude实例自主构建C编译器的启发。没有master agent，纯git自组织，每个agent独立认领任务、写代码、推送。

触发条件

当用户提到「蜂群模式」「多agent并行」「infinite loop」「agent swarm」「启动蜂群」时使用此技能。

前置要求

tmux（brew install tmux）
claude CLI（已安装）
git 仓库（已有或新建）

使用流程

Step 1: 描述项目

用户告诉我：

项目目录路径（必须是git仓库）
项目目标和总体描述
初始任务列表（或让agent自行拆解）
agent数量（默认8个）
代码规范和测试命令

Step 2: 初始化项目

bash SKILL_DIR/scripts/setup_project.sh <项目目录>

这会在项目中创建：

AGENT_PROMPT.md - 从模板生成，需要我根据用户需求定制
TASKS.md - 初始任务清单
current_tasks/ - 任务认领目录
agent_logs/ - 日志目录

然后我根据 references/agent-prompt-template.md 定制 AGENT_PROMPT.md，填入项目具体信息。

Step 3: 启动蜂群

bash SKILL_DIR/scripts/start_swarm.sh <agent数量> <项目目录>

这会：

为每个agent创建 git worktree（共享.git对象库，不浪费磁盘）
创建 tmux session，每个pane一个agent
每个agent进入无限循环：pull → 认领任务 → 执行 → push → 下一个

Step 4: 打开观测台

python3 SKILL_DIR/scripts/dashboard.py <项目目录> 8420

浏览器打开 http://localhost:8420，可以：

实时查看所有agent状态、git log、任务进度
查看每个agent的最新日志
输入框直接发送指令给agent（写入HUMAN_INPUT.md）
一键停止所有agent

也可以用命令行监控：

# 终端状态
bash SKILL_DIR/scripts/status.sh <项目目录>

# 发送指令
bash SKILL_DIR/scripts/send_input.sh <项目目录> "你的指令"

# 直接进入tmux观察
tmux attach -t swarm-<项目名>

Step 5: 停止

bash SKILL_DIR/scripts/stop_swarm.sh <项目目录>

自动停止所有agent + 合并分支 + 清理worktrees。

核心机制

Git自组织协调

每个agent通过 current_tasks/*.lock 文件认领任务
通过 TASKS.md 了解全局进度
通过 git log 了解其他agent的工作
冲突由agent自行解决

Git Worktree隔离

不用多份clone，用 git worktree 实现隔离
所有worktree共享同一个 .git 对象库
每个agent在自己的worktree独立工作

无限循环

每个agent完成一个session后自动开始下一个
通过 git pull 获取其他agent的最新成果
通过 sleep 间隔避免API限流

关键配置

参数	默认值	说明
agent数量	8	可在启动时指定
sleep间隔	5秒	agent_loop.sh中可调
模型	claude-opus-4-6	agent_loop.sh中可调

风险和应对

风险	应对
API限流	sleep间隔 + 可调agent数量
合并冲突	AGENT_PROMPT指导小粒度commit
死循环无用功	日志监控 + 停止条件
磁盘空间	stop_swarm.sh自动清理
成本失控	可在AGENT_PROMPT中限制session数

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Infinite Agent Loop - 无限Agent蜂群模式

受Nicholas Carlini用16个Claude实例自主构建C编译器的启发。没有master agent，纯git自组织，每个agent独立认领任务、写代码、推送。

触发条件

当用户提到「蜂群模式」「多agent并行」「infinite loop」「agent swarm」「启动蜂群」时使用此技能。

前置要求

tmux（brew install tmux）
claude CLI（已安装）
git 仓库（已有或新建）

使用流程

Step 1: 描述项目

用户告诉我：

项目目录路径（必须是git仓库）
项目目标和总体描述
初始任务列表（或让agent自行拆解）
agent数量（默认8个）
代码规范和测试命令

Step 2: 初始化项目

bash SKILL_DIR/scripts/setup_project.sh <项目目录>

这会在项目中创建：

AGENT_PROMPT.md - 从模板生成，需要我根据用户需求定制
TASKS.md - 初始任务清单
current_tasks/ - 任务认领目录
agent_logs/ - 日志目录

然后我根据 references/agent-prompt-template.md 定制 AGENT_PROMPT.md，填入项目具体信息。

Step 3: 启动蜂群

bash SKILL_DIR/scripts/start_swarm.sh <agent数量> <项目目录>

这会：

为每个agent创建 git worktree（共享.git对象库，不浪费磁盘）
创建 tmux session，每个pane一个agent
每个agent进入无限循环：pull → 认领任务 → 执行 → push → 下一个

Step 4: 打开观测台

python3 SKILL_DIR/scripts/dashboard.py <项目目录> 8420

浏览器打开 http://localhost:8420，可以：

实时查看所有agent状态、git log、任务进度
查看每个agent的最新日志
输入框直接发送指令给agent（写入HUMAN_INPUT.md）
一键停止所有agent

也可以用命令行监控：

# 终端状态
bash SKILL_DIR/scripts/status.sh <项目目录>

# 发送指令
bash SKILL_DIR/scripts/send_input.sh <项目目录> "你的指令"

# 直接进入tmux观察
tmux attach -t swarm-<项目名>

Step 5: 停止

bash SKILL_DIR/scripts/stop_swarm.sh <项目目录>

自动停止所有agent + 合并分支 + 清理worktrees。

核心机制

Git自组织协调

每个agent通过 current_tasks/*.lock 文件认领任务
通过 TASKS.md 了解全局进度
通过 git log 了解其他agent的工作
冲突由agent自行解决

Git Worktree隔离

不用多份clone，用 git worktree 实现隔离
所有worktree共享同一个 .git 对象库
每个agent在自己的worktree独立工作

无限循环

每个agent完成一个session后自动开始下一个
通过 git pull 获取其他agent的最新成果
通过 sleep 间隔避免API限流

关键配置

参数	默认值	说明
agent数量	8	可在启动时指定
sleep间隔	5秒	agent_loop.sh中可调
模型	claude-opus-4-6	agent_loop.sh中可调

风险和应对

风险	应对
API限流	sleep间隔 + 可调agent数量
合并冲突	AGENT_PROMPT指导小粒度commit
死循环无用功	日志监控 + 停止条件
磁盘空间	stop_swarm.sh自动清理
成本失控	可在AGENT_PROMPT中限制session数

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