| name | init |
| description | Criar uma nova sessão de colaboração do AgentHub com tarefa, número de agentes e critérios de avaliação. |
| command | /hub:init |
| agents | ["claude-code"] |
/hub:init — Criar Nova Sessão
Inicializar uma sessão de colaboração do AgentHub. Cria a estrutura de diretórios .agenthub/, gera um ID de sessão e configura os critérios de avaliação.
Uso
/hub:init # Modo interativo
/hub:init --task "Optimize API" --agents 3 --eval "pytest bench.py" --metric p50_ms --direction lower
/hub:init --task "Refactor auth" --agents 2 # Sem eval (modo juiz LLM)
O Que Faz
Se argumentos fornecidos
Passá-los ao script de init:
python {skill_path}/scripts/hub_init.py \
--task "{task}" --agents {N} \
[--eval "{eval_cmd}"] [--metric {metric}] [--direction {direction}] \
[--base-branch {branch}]
Se sem argumentos (modo interativo)
Coletar cada parâmetro:
- Tarefa — O que os agentes devem fazer? (obrigatório)
- Número de agentes — Quantos agentes paralelos? (padrão: 3)
- Comando de avaliação — Comando para medir resultados (opcional — pular para modo juiz LLM)
- Nome da métrica — Qual métrica extrair da saída do eval (obrigatório se comando de eval fornecido)
- Direção — Menor ou maior é melhor? (obrigatório se métrica fornecida)
- Branch base — Branch de origem (padrão: branch atual)
Saída
Sessão AgentHub inicializada
Session ID: 20260317-143022
Tarefa: Optimize API response time below 100ms
Agentes: 3
Eval: pytest bench.py --json
Métrica: p50_ms (menor é melhor)
Branch base: dev
Estado: init
Próximo passo: Execute /hub:spawn para lançar 3 agentes
Para tarefas de conteúdo ou pesquisa (sem comando de eval → modo juiz LLM):
Sessão AgentHub inicializada
Session ID: 20260317-151200
Tarefa: Draft 3 competing taglines for product launch
Agentes: 3
Eval: Juiz LLM (sem comando de eval)
Branch base: dev
Estado: init
Próximo passo: Execute /hub:spawn para lançar 3 agentes
Captura de Baseline
Se --eval foi fornecido, capturar uma medição de baseline após a criação da sessão:
- Executar o comando de eval no diretório de trabalho atual
- Extrair o valor da métrica do stdout
- Adicionar
baseline: {value} a .agenthub/sessions/{session-id}/config.yaml
- Exibir:
Baseline capturado: {metric} = {value}
Este baseline é usado por result_ranker.py --baseline durante a avaliação para mostrar deltas. Se o comando de eval falhar nesta etapa, avisar o usuário mas continuar — o baseline é opcional.
Após o Init
Informar ao usuário:
- Sessão criada com ID
{session-id}
- Métrica de baseline (se capturada)
- Próximo passo:
/hub:spawn para lançar os agentes
- Ou
/hub:spawn {session-id} se existirem múltiplas sessões
