تشغيل أي مهارة في Manus بنقرة واحدة

multi-agent-orchestration

النجوم١

التفرعات١

آخر تحديث٢٠ مايو ٢٠٢٦ في ٠٩:٢٢

多Agent编排框架：将单一AI转变为专业化Agent团队协作，支持并行执行、工作流编排、Git worktree隔离。当用户说'多Agent'、'Agent团队'、'并行Agent'、'编排多个AI'、'AI团队协作'、'多个AI一起工作'、'Agent swarm'时触发。核心特点：角色专业化、并行执行、自动协调、worktree隔离、技能分工。

التثبيت

التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.

تشغيل في Manus

المصدر

gaoqiongxie

gaoqiongxie/skills-ai

فتح مستودع GitHub عرض مستودعات المنشئ

تنزيل

تشغيل في Manus

المهن ذات الصلةSOC

استنادا إلى تصنيف SOC المهني

مطوّرو البرمجياتمهن الحاسوب والرياضيات·SOC 15-1252

SKILL.md

readonly

name	multi-agent-orchestration
description	多Agent编排框架：将单一AI转变为专业化Agent团队协作，支持并行执行、工作流编排、Git worktree隔离。当用户说'多Agent'、'Agent团队'、'并行Agent'、'编排多个AI'、'AI团队协作'、'多个AI一起工作'、'Agent swarm'时触发。核心特点：角色专业化、并行执行、自动协调、worktree隔离、技能分工。

来源: oh-my-claudecode / GStack / Claude-Code-Game-Studios

发布时间: 2026-05

理念: "一个人指挥一支 AI 团队。"

🎛️ Multi-Agent Orchestration — 多 Agent 编排

把 Claude Code 变成一支由多个专业 Agent 组成的开发团队。

🎯 核心概念

传统 AI 编程：你和 AI 一对一对话。

多 Agent 编排：你作为指挥者，AI 作为团队——每个 Agent 有专门的技能和职责，自动协调完成复杂任务。

🧑‍💻 Agent 角色定义

标准团队角色

Agent	职责	触发场景
Planner	架构设计、任务分解、依赖分析	项目启动、需求分析
Builder	编码实现、功能开发	具体功能开发
Reviewer	代码审查、质量检查	提交前、PR 时
Tester	测试用例、自动化测试	功能完成、回归测试
Debugger	Bug 排查、根因分析	报错、异常
Docs	文档编写、注释维护	代码完成、API 变更
Security	安全审计、漏洞扫描	代码审查、上线前

扩展角色（可选）

Agent	职责
Performance	性能分析、优化建议
UX	用户体验检查、交互优化
DevOps	CI/CD、部署脚本
Data	数据库设计、数据迁移

🔄 工作流编排模式

模式一：顺序执行（Pipeline）

Planner → Builder → Reviewer → Tester → Docs

适合：标准开发流程，每个阶段依赖前一阶段输出。

模式二：并行执行（Parallel）

        ┌→ Builder-A (前端)
Planner ─┼→ Builder-B (后端)
        └→ Builder-C (数据库)
                ↓
            Reviewer

适合：大型功能拆分，多个模块可独立开发。

模式三：评审循环（Review Loop）

Builder → Reviewer
    ↑         ↓
    └─ 不通过 ─┘

适合：代码质量要求高的场景。

模式四：探索模式（Exploration）

Planner → 多个 Builder 并行探索不同方案
                ↓
            对比评估 → 选择最佳方案

适合：技术选型、架构决策。

🏗️ Worktree 隔离机制

每个 Agent 在独立的 Git worktree 中工作，避免文件冲突：

project/
├── main/              # 主分支
├── .claude/worktrees/
│   ├── planner-001/   # Planner 的工作区
│   ├── builder-001/   # Builder 的工作区
│   ├── reviewer-001/  # Reviewer 的工作区
│   └── tester-001/    # Tester 的工作区

优势：

并行 Agent 不会互相覆盖文件
每个 Agent 的工作可追溯
失败可单独回滚

🚀 使用方式

方式一：快速启动标准团队

启动多Agent团队开发
项目：用户管理系统
技术栈：React + Node.js

自动创建 Planner、Builder、Reviewer、Tester 四个 Agent。

方式二：指定角色编排

编排 Agent 团队：
- Planner：设计数据库架构
- Builder-A：实现用户API
- Builder-B：实现前端页面
- Reviewer：代码审查
- 并行执行 Builder-A 和 Builder-B

方式三：自定义工作流

定义工作流：
1. Planner 分析需求并输出任务清单
2. 3个 Builder 并行开发不同模块
3. Reviewer 审查所有代码
4. Tester 运行测试
5. 全部通过后合并到主分支

📋 Agent 协作规范

通信协议

agent_message:
  from: "builder-001"
  to: "reviewer-001"
  type: "code_review_request"
  content:
    file: "src/auth/login.ts"
    changes: "实现JWT登录"
    dependencies: ["database", "redis"]

状态追踪

状态	说明
`pending`	等待执行
`running`	执行中
`reviewing`	审查中
`blocked`	被阻塞（等待依赖）
`completed`	完成
`failed`	失败

🆚 与 BMAD / AI-DLC 的关系

	multi-agent-orchestration	bmad-method	ai-dlc
核心	多 Agent 并行协作	虚拟 AI 开发团队	开发生命周期管理
侧重点	编排与协调	角色分工与文档	质量门控与阶段
并行	✅ 原生支持	❌ 顺序为主	❌ 顺序为主
最佳组合	用 bmad-method 定义角色，用 multi-agent 编排执行，用 ai-dlc 质量门控

💡 最佳实践

DO

✅ 大型功能开发时使用多 Agent 并行
✅ 为每个 Agent 明确职责边界
✅ 使用 worktree 隔离避免冲突
✅ 定期同步各 Agent 的进展

DON'T

❌ 小功能也强行多 Agent（协调开销 > 收益）
❌ Agent 职责重叠导致冲突
❌ 忽视 Agent 间的依赖关系

"一个人顶一个团队？不，一个人指挥一个 AI 团队。"

المزيد من هذا المستودع

نفس المستودع

enterprise-iteration-agent

gaoqiongxie/skills-ai

企业级全栈迭代工作流Agent：当用户说'开始开发这个需求'、'处理本次迭代'、'全栈开发闭环'、'跑一个迭代'、'enterprise iteration'、'迭代开发'、'需求交付'、'开发闭环'时触发。自动按需求→设计→开发→测试→Review→部署→记忆7阶段推进，维护迭代状态机，路径感知（自动读取需求目录与代码目录），协调多个子Skill协作完成企业级CRM全栈需求交付。支持状态回退、并行分支、上下文继承。

2026-06-041

enterprise-crm-fullstack

gaoqiongxie/skills-ai

企业级CRM全栈开发规范：基于Vue 2 + Element UI + Java Spring Boot的标准化开发指南。覆盖前端配置式列表页、详情页、国际化、权限控制，后端分层架构、接口规范、数据库设计。当用户说'CRM开发'、'Vue 2列表页'、'Element UI表单'、'Java后端接口'、'全栈开发规范'、'中后台系统开发'、'工单系统开发'、'客户管理系统开发'时触发。核心特点：前后端标准化、配置式开发、企业级权限、国际化支持。

2026-06-041

cybersecurity-skills

gaoqiongxie/skills-ai

网络安全分析师技能库：754个结构化安全技能，让AI具备Senior Analyst级别的全栈安全分析能力。覆盖威胁狩猎、数字取证、事件响应、渗透测试、代码安全审计、威胁情报、恶意软件分析等26个安全领域。映射MITRE ATT&CK v19.1、NIST CSF 2.0、MITRE ATLAS v5.4、MITRE D3FEND v1.3、NIST AI RMF 1.0五大框架。当用户说'安全分析'、'威胁狩猎'、'威胁情报'、'渗透测试'、'事件响应'、'MITRE'、'代码审计'、'数字取证'、'恶意软件分析'、'红队'、'蓝队'、'SOC'、'漏洞分析'、'安全运营'、'网络攻防'、'入侵检测'时触发。渐进式加载设计，500-2000 tokens完整加载，避免上下文溢出。

2026-06-041

taste-skill

gaoqiongxie/skills-ai

反平庸 UI 设计 Skill：让 AI 生成的前端界面摆脱样板化、去AI味，提升布局、排版、动效和间距品质。当用户说'反平庸设计'、'去AI味UI'、'提升界面品质'、'设计系统'、'UI太模板化'、'界面不够精致'、'去掉AI生成的UI感'、'让页面更有设计感'时触发。核心特点：框架无关的设计规则、三档参数调节（DESIGN_VARIANCE/MOTION_INTENSITY/VISUAL_DENSITY）、anti-slop 反重复机制、8大设计方向体系。

2026-06-041

algorithmic-art

gaoqiongxie/skills-ai

算法艺术生成器：用p5.js/Canvas代码生成程序化艺术作品，包括粒子系统、几何图形、种子随机、噪声纹理、动态壁纸。当用户说'生成艺术'、'算法壁纸'、'p5.js艺术'、'代码画画'、'生成海报'、'粒子效果'、'噪声纹理'、'程序化艺术'时触发。核心特点：种子可控复现、参数化设计、数学美学、代码即画布。

2026-05-291

cloudflare-worker

gaoqiongxie/skills-ai

Cloudflare Worker边缘函数构建指南：用Wrangler CLI开发、调试、部署Serverless函数，实现轻量API/边缘缓存/中间层/反向代理。当用户说'写个Worker'、'边缘函数'、'Cloudflare部署'、'Serverless API'、'轻量后端'、'边缘计算'、'CF Worker'时触发。核心特点：Wrangler工作流、边缘环境特性、KV/DO/R2存储、TypeScript最佳实践、本地调试到部署全链路。

2026-05-291

name	multi-agent-orchestration
description	多Agent编排框架：将单一AI转变为专业化Agent团队协作，支持并行执行、工作流编排、Git worktree隔离。当用户说'多Agent'、'Agent团队'、'并行Agent'、'编排多个AI'、'AI团队协作'、'多个AI一起工作'、'Agent swarm'时触发。核心特点：角色专业化、并行执行、自动协调、worktree隔离、技能分工。

来源: oh-my-claudecode / GStack / Claude-Code-Game-Studios

发布时间: 2026-05

理念: "一个人指挥一支 AI 团队。"

🎛️ Multi-Agent Orchestration — 多 Agent 编排

把 Claude Code 变成一支由多个专业 Agent 组成的开发团队。

🎯 核心概念

传统 AI 编程：你和 AI 一对一对话。

多 Agent 编排：你作为指挥者，AI 作为团队——每个 Agent 有专门的技能和职责，自动协调完成复杂任务。

🧑‍💻 Agent 角色定义

标准团队角色

Agent	职责	触发场景
Planner	架构设计、任务分解、依赖分析	项目启动、需求分析
Builder	编码实现、功能开发	具体功能开发
Reviewer	代码审查、质量检查	提交前、PR 时
Tester	测试用例、自动化测试	功能完成、回归测试
Debugger	Bug 排查、根因分析	报错、异常
Docs	文档编写、注释维护	代码完成、API 变更
Security	安全审计、漏洞扫描	代码审查、上线前

扩展角色（可选）

Agent	职责
Performance	性能分析、优化建议
UX	用户体验检查、交互优化
DevOps	CI/CD、部署脚本
Data	数据库设计、数据迁移

🔄 工作流编排模式

模式一：顺序执行（Pipeline）

Planner → Builder → Reviewer → Tester → Docs

适合：标准开发流程，每个阶段依赖前一阶段输出。

模式二：并行执行（Parallel）

        ┌→ Builder-A (前端)
Planner ─┼→ Builder-B (后端)
        └→ Builder-C (数据库)
                ↓
            Reviewer

适合：大型功能拆分，多个模块可独立开发。

模式三：评审循环（Review Loop）

Builder → Reviewer
    ↑         ↓
    └─ 不通过 ─┘

适合：代码质量要求高的场景。

模式四：探索模式（Exploration）

Planner → 多个 Builder 并行探索不同方案
                ↓
            对比评估 → 选择最佳方案

适合：技术选型、架构决策。

🏗️ Worktree 隔离机制

每个 Agent 在独立的 Git worktree 中工作，避免文件冲突：

project/
├── main/              # 主分支
├── .claude/worktrees/
│   ├── planner-001/   # Planner 的工作区
│   ├── builder-001/   # Builder 的工作区
│   ├── reviewer-001/  # Reviewer 的工作区
│   └── tester-001/    # Tester 的工作区

优势：

并行 Agent 不会互相覆盖文件
每个 Agent 的工作可追溯
失败可单独回滚

🚀 使用方式

方式一：快速启动标准团队

启动多Agent团队开发
项目：用户管理系统
技术栈：React + Node.js

自动创建 Planner、Builder、Reviewer、Tester 四个 Agent。

方式二：指定角色编排

编排 Agent 团队：
- Planner：设计数据库架构
- Builder-A：实现用户API
- Builder-B：实现前端页面
- Reviewer：代码审查
- 并行执行 Builder-A 和 Builder-B

方式三：自定义工作流

定义工作流：
1. Planner 分析需求并输出任务清单
2. 3个 Builder 并行开发不同模块
3. Reviewer 审查所有代码
4. Tester 运行测试
5. 全部通过后合并到主分支

📋 Agent 协作规范

通信协议

agent_message:
  from: "builder-001"
  to: "reviewer-001"
  type: "code_review_request"
  content:
    file: "src/auth/login.ts"
    changes: "实现JWT登录"
    dependencies: ["database", "redis"]

状态追踪

状态	说明
`pending`	等待执行
`running`	执行中
`reviewing`	审查中
`blocked`	被阻塞（等待依赖）
`completed`	完成
`failed`	失败

🆚 与 BMAD / AI-DLC 的关系

	multi-agent-orchestration	bmad-method	ai-dlc
核心	多 Agent 并行协作	虚拟 AI 开发团队	开发生命周期管理
侧重点	编排与协调	角色分工与文档	质量门控与阶段
并行	✅ 原生支持	❌ 顺序为主	❌ 顺序为主
最佳组合	用 bmad-method 定义角色，用 multi-agent 编排执行，用 ai-dlc 质量门控

💡 最佳实践

DO

✅ 大型功能开发时使用多 Agent 并行
✅ 为每个 Agent 明确职责边界
✅ 使用 worktree 隔离避免冲突
✅ 定期同步各 Agent 的进展

DON'T

❌ 小功能也强行多 Agent（协调开销 > 收益）
❌ Agent 职责重叠导致冲突
❌ 忽视 Agent 间的依赖关系

"一个人顶一个团队？不，一个人指挥一个 AI 团队。"