| name | parallel-impl-task-planner |
| description | 実装計画・設計書からタスクを分解し、ファイル単位の依存関係を分析して 並列実行可能な Wave に自動グルーピングするスキル。 編集ファイルが被らないタスクは全て同時並列にし、 Mermaid 依存関係図 + ディレクトリ分割された TODO ファイル群を出力する。 team-plan の後工程、team-implement の前工程として使える。 Use when: 実装計画を並列タスクに分解したい、Wave 実行順序を設計したい、 タスクの依存関係を可視化したい、分業できる部分を洗い出したい。 Triggers: "タスク分解", "並列タスク", "parallel task", "Wave 設計", "依存関係を整理", "分業", "タスクリスト作成", "並列計画", "task breakdown", "parallel plan", "wave planning", "同時に進められる"
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Parallel Task Planner
実装計画をタスクに分解し、編集ファイルが被らないタスクを全て並列化する。
成果物はディレクトリ分割された TODO ファイル群 + Mermaid 依存関係図。
インプット
以下のいずれか（またはユーザーに質問して収集）:
- 実装計画書（implementation-plan.md 等）
- 設計ドキュメント（アーキテクチャ図、クラス図等）
- team-plan の出力（Plan Mode の計画書）
- ユーザーからの口頭説明
アウトプット
docs/tasks/{date}_{task-name}/
├── todo.md ← 全体サマリー + Wave 並列マップ
├── implementation-plan.md ← 設計書（あれば同梱）
├── 01_{group-name}/todo.md ← 高レベル TODO 1 の詳細
├── 02_{group-name}/todo.md ← 高レベル TODO 2 の詳細
├── ...
└── NN_{group-name}/todo.md
Step 1: タスクの洗い出し
1a: 設計書の読み込み
ユーザーが指定した設計書・計画書を Read する。
なければユーザーにヒアリングして情報を集める。
1b: 高レベル TODO の特定
実装を大きな塊に分ける。分け方の基準:
- ディレクトリの境界:
packages/shared/, apps/api/src/core/, apps/web/src/ etc.
- レイヤーの境界: 型定義 → ロジック → インフラ → API → UI
- 独立性: 他のタスクと依存しない塊は独立させる
1c: 細かいタスクへの分解
各高レベル TODO を具体的なタスクに分解する。各タスクに必ず以下を付記:
- 編集ファイル: 実際に作成・変更するファイルパス
- 依存先: このタスクの前に完了していなければならないタスク
- 依存理由: なぜ依存するか（型を import する、スキーマが必要、etc.）
Step 2: 依存関係の分析
2a: ファイル単位の依存チェック
全タスクのペアについて、以下をチェック:
- 編集ファイルが重複するか? → 重複あれば同時実行不可
- import 依存があるか? → タスク A の出力をタスク B が import するなら A → B の順
- どちらにも該当しないか? → 並列実行可能
2b: 依存グラフの構築
タスク間の依存関係を有向グラフとして構築する。
例:
shared-types → core (型を import)
shared-types → stores (型を import)
db-schema → db-shell (スキーマが必要)
core + db-shell + cli → orchestrator (全部を合成)
2c: 並列グルーピングのルール
原則: 編集ファイルが被らなければ同時実行
具体的なチェック項目:
- 同じ
.ts / .tsx ファイルを編集しないか
- 同じ
package.json に依存を追加しないか（これは Wave A でまとめて解決）
- import 先がまだ存在しない場合、先に作る必要があるか
Step 3: Wave への割り当て
3a: トポロジカルソート
依存グラフをトポロジカルソートし、依存のないタスクから順に Wave に割り当てる。
Wave N のルール:
- Wave N-1 の全依存タスクが完了済み
- Wave N 内のタスク同士は編集ファイルが被らない
- 可能な限り多くのタスクを同じ Wave に詰める（並列最大化）
3b: Wave 割り当てアルゴリズム
1. 全タスクの依存カウントを計算
2. 依存カウント = 0 のタスクを Wave 1 に入れる
3. Wave 1 のタスクを「完了」として依存カウントを更新
4. 新たに依存カウント = 0 になったタスクを Wave 2 に入れる
5. Wave 内でファイル重複がある場合は、片方を次の Wave に送る
6. 全タスクが Wave に割り当てられるまで繰り返す
3c: 前倒し最適化
依存関係が解消されたタスクは、次の Wave を待たずに即座に開始可能と明記する。
例: Wave C のタスクの依存が Wave B の一部だけなら、その一部が終わった時点で開始可。
Step 4: TODO ファイルの生成
4a: ディレクトリ作成
docs/tasks/{YYYY-MM-DD}_{task-name}/
今日の日付 + タスクの概要名でディレクトリを作る。
4b: 全体 todo.md
以下を含む:
# TODO: {タスク名}
> 元のタスク: {ユーザーの指示}
> 設計ドキュメント: [implementation-plan.md](implementation-plan.md)
## 進捗サマリー
- 総タスク数: N
- 完了: 0
- レビュー済み: 0/M
## 高レベル TODO 一覧
| # | タスク | 状態 | タスク数 | 詳細 |
|---|--------|------|---------|------|
| 1 | ... | [ ] 未着手 | N | [01_.../](01_.../) |
## 依存関係 + 並列実行マップ
{Mermaid graph}
### Wave 詳細
| Wave | 並列タスク | 待ち |
|------|-----------|------|
| A | ... | - |
| B | ... / ... / ... | A |
4c: 各高レベル TODO の todo.md
各サブディレクトリに詳細な todo.md を作成:
# N. {タスク名}
- **状態**: [ ] 未着手
- **概要**: ...
- **並列グループ**: Wave X で {他のタスク} と同時実行
## TODO
- [ ] N-1: {内容}（{ファイルパス}）
- 依存: {依存先タスク}
- {詳細な説明}
## 成果物
{生成されるファイル一覧}
4d: Mermaid 依存関係図
Wave ごとにサブグラフを作り、タスク間の矢印で依存を表現:
graph LR
subgraph "Wave A"
T1["タスク名<br/>ファイルパス"]
end
subgraph "Wave B（N並列）"
T2["..."]
T3["..."]
end
T1 --> T2
T1 --> T3
Step 5: ユーザー確認
生成した TODO を提示し、以下を確認:
- Wave の並列グルーピングに違和感がないか
- 漏れているタスクがないか
- 優先順位を変えたい部分がないか
修正があれば反映して再出力する。
注意事項
並列最大化の原則
- 「このファイルはまだない」は依存ではない: import する型が別タスクで作られる場合のみ依存
- package.json の編集: 依存パッケージの追加は Wave A（基盤セットアップ）でまとめて行い、以降の Wave では触らない
- テストは実装と並列可: テスト対象と別ファイルなら、実装完了直後の Wave で他タスクと並列実行できる
long-run-implement との連携
この Skill の出力は long-run-implement のインプットとしてそのまま使える:
todo.md の形式が互換- Wave の順序 = long-run-implement の高レベル TODO の実行順序
- レビューゲートは高レベル TODO 単位で実施
team-implement との連携
Wave の並列タスクは team-implement の Agent 並列実行にそのままマッピングできる:
- Wave 内の各タスク = 1 Agent
- Wave の完了 = 次の Wave の Agent 起動条件
