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多任务 work tree 并行执行的编排与执行 skill。用于：(1) 编排模式 - 分析多个任务的文件级冲突，规划并行/串行执行顺序，创建 work tree；(2) 执行模式 - 在 work tree 中读取任务报告并执行。触发词：并行执行、多任务、work tree 并行、任务编排、并行任务、parallel tasks。
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Based on SOC occupation classification
为 AI Agent 创建元规则和领域知识，帮助用户在不熟悉领域建立 Agent 的思考方式和行为准则。专注于抽象的行事风格而非具体技术约束。适用场景：(1) 创建新 Agent 缺少行为准则，(2) 更新现有 Agent 的元规则或知识，(3) 用户不熟悉目标领域需要搜索最佳实践，(4) 希望 Agent 跨项目保持一致工作风格。
记录 AI 犯错或可改进点，生成可复用的学习资产。支持两种模式：(1) 当前会话 - 会话结束时触发，引导用户回顾本次会话中的纠正和可改进点；(2) 指定会话 - 通过 session_id 或 JSONL 文件路径分析历史会话。存储位置：D:\desktop\quackDocs\my_notes\ai_mistake\（index.md 索引 + records.md 实体）。触发词：记录错误、记录问题、AI 错误记录、会话总结、记录教训、record mistakes。
记录 AI 犯错或可改进点，生成可复用的学习资产。支持两种模式：(1) 当前会话 - 会话结束时触发，引导用户回顾本次会话中的纠正和可改进点；(2) 指定会话 - 通过 session_id 或 JSONL 文件路径分析历史会话。存储位置：D:\desktop\quackDocs\my_notes\ai_bug_history\（index.md 索引 + records.md 实体）。触发词：记录错误、记录问题、AI 错误记录、会话总结、记录教训、record mistakes。
指导 Manager 设计和创建 Loop 循环。当 Manager 需要创建自动化循环（如 Executor-Reviewer、Writer-Editor 模式）时使用。 提供完整的设计流程：需求澄清 → 节点设计 → 用户确认 → Subagent 验证 → 创建循环。 确保循环提示词质量，避免因上下文设计不当导致循环失败。 触发词：创建循环、loop、循环设计、迭代执行、自动审查。
记录架构决策（ADR）。触发条件：(1) 艰难选择——在方案间纠结、选了A但B也有优势、知道有副作用 (2) 重构/重大修改后——改了3+次才定方案、每次改有新考虑 (3) 奇怪代码——被问"为什么这样写"、审查被质疑、自己回看也觉得奇怪 (4) 用户做出重大决策或出现决策疑问
Grilling session that challenges your plan against the existing domain model, sharpens terminology, and updates documentation (CONTEXT.md, ADRs) inline as decisions crystallise. Use when user wants to stress-test a plan against their project's language and documented decisions.
| name | parallel-worktree |
| description | 多任务 work tree 并行执行的编排与执行 skill。用于：(1) 编排模式 - 分析多个任务的文件级冲突，规划并行/串行执行顺序，创建 work tree；(2) 执行模式 - 在 work tree 中读取任务报告并执行。触发词：并行执行、多任务、work tree 并行、任务编排、并行任务、parallel tasks。 |
本 skill 支持两种模式：
用户作为传递员，告知编排端任务完成状态。
根据用户意图选择模式：
1. 接收任务列表
↓
2. 探索每个任务可能修改的文件（文件级）
↓
3. 评估冲突程度
↓
4. 排序与分组
↓
5. 创建 work tree
↓
6. 生成 TASK_REPORT.md（只写影响范围，不写具体内容）
↓
7. 向用户展示执行计划
明确每个任务的一句话描述，向用户确认。
对每个任务，必须探索：
输出：每个任务 → 可能修改的文件列表（文件级）
根据文件列表判断：
输出执行计划：
并行组 1：任务 A、任务 B（低冲突）
顺序组：任务 C → 任务 D（高冲突）
以当前分支为起点创建：
git worktree add .claude/worktrees/task-{序号}-{功能名} -b task-{序号}-{功能名}
命名规范：task-{序号}-{简短功能名}（如 task-1-group-fork）
在每个 work tree 根目录生成 TASK_REPORT.md：
# 任务报告
## 基本信息
- **任务名称**：<标题>
- **Work Tree**：<路径>
- **分支名**：<分支名>
- **冲突等级**：无/低/高
- **可并行任务**：<任务列表>
## 任务目标
<一句话说明要实现什么>
## 可能修改的文件
- `path/to/file1.py`：<预期修改类型>
- `path/to/file2.ts`：<预期修改类型>
## 不可变内容
以下文件在本次任务中不应修改：
- `path/to/unrelated.py`
## 依赖关系
- 依赖任务：<任务名>（如有）
- 被依赖：<任务名>（如有）
重要：只写影响范围，不写具体实现内容。具体内容由用户在执行窗口说明。
向用户展示：
1. 读取当前 work tree 下的 TASK_REPORT.md
↓
2. 确认任务目标和影响范围
↓
3. 等待用户说明具体任务内容
↓
4. 执行任务
↓
5. 运行验证
↓
6. 通知用户：任务完成
读取 TASK_REPORT.md，了解：
检查当前 work tree 的文件状态，确认报告中的影响范围。
关键：不在报告中写具体内容，等待用户在执行窗口说明具体要做什么。
根据用户说明执行任务，遵守：
运行相关测试、类型检查等。
告知用户任务完成，等待下一步指示。
当用户告知某些任务完成后：
TASK_REPORT.md1. 选择下一个要合并的任务
2. 读取该任务的 TASK_REPORT.md
3. git merge 到主分支
4. 如果有冲突：
a. 读取冲突双方的 TASK_REPORT.md
b. 基于"任务目标"理解意图
c. 基于"不可变内容"保护无关代码
d. 解决冲突
5. 运行测试验证
6. 继续下一个任务
用户：我要做这三个任务：群聊 fork、群聊 compact、消息导出
AI：我来分析这三个任务的影响范围...
[探索代码后]
AI：
任务分析结果：
1. 群聊 fork - 可能修改：group_chat.py, group_chat_service.py
2. 群聊 compact - 可能修改：group_chat.py, context_manager.py
3. 消息导出 - 可能修改：message_service.py, export_utils.py
冲突评估：
- 任务 1 和 2：高冲突（都修改 group_chat.py）
- 任务 3：无冲突（独立文件）
执行计划：
- 并行组：任务 3（独立执行）
- 顺序组：任务 1 → 任务 2（高冲突，需顺序）
已创建 3 个 work tree：
- .claude/worktrees/task-1-group-fork
- .claude/worktrees/task-2-group-compact
- .claude/worktrees/task-3-message-export
请先在 task-3 中执行消息导出，同时在 task-1 中执行群聊 fork。
完成后告诉我，我再安排后续。
用户：（在 task-1 work tree 中）执行这个任务
AI：读取 TASK_REPORT.md...
任务：群聊 fork
目标：复制群聊状态创建新群聊
可能修改：group_chat.py, group_chat_service.py
请告诉我具体要怎么实现？
用户：实现一个 fork 方法，复制当前群聊的所有成员和配置...
AI：（执行任务）
任务完成。已修改 group_chat.py 和 group_chat_service.py。
请告知编排端可以合并。
用户：任务 1 和 3 都完成了
AI：检查任务报告...
- 任务 1（群聊 fork）：高冲突
- 任务 3（消息导出）：无冲突
建议先合并任务 3（无冲突），再合并任务 1。
执行合并...