소스 정보
- 저장소
- konglong87/enjoy_harness_ai
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 1일 01:57
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 0
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/konglong87/enjoy_harness_ai --skill harness-schedule-parallel-agents명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | harness-schedule-parallel-agents |
| description | 主会话批量生成子代理,调度并行执行(一个子代理一个功能) |
| trigger_words | ["harness-schedule-parallel-agents","并行调度","批量生成子代理"] |
| priority | HIGH |
| dependencies | ["harness-track-feature-progress"] |
| version | v1.0.0 |
主会话批量生成子代理,调度并行执行。一个子代理负责一个功能,支持最多 3 个子代理同时运行。
核心职责:
feature_list.json(筛选未完成功能)harness-spawn-subharness-agentGLOBAL_STATE.md(active_subagents 字段)EVENT_LOG.md工具: Read
文件: .EnjoyHarness/feature_list.json
Token 消耗: ~8000 tokens(200项)或 ~500 tokens(10项)
失败处理:
- 如果文件不存在 → 提示"请先运行 Initializer Agent 生成功能清单"
- 如果 JSON 格式错误 → 提示"feature_list.json 格式错误"
处理逻辑:
1. 过滤 passes: false 的功能
2. 排除已在 active_subagents 中的功能(避免重复)
Token 消耗: ~500 tokens
排序规则:
1. 按 priority 排序(HIGH > MEDIUM > LOW)
2. 按 category 排序(core > api > ui > security > performance > test)
3. 按 id 排序(FEAT-001 > FEAT-002 > ...)
Token 消耗: ~500 tokens
选择逻辑:
1. 从排序后的列表选择前 N 个功能
2. N = min(未完成功能数, max_parallel_agents, 3)
3. 按模块分组(避免文件冲突)
示例:
- 未完成功能:10 个
- max_parallel_agents:3
- 选择:FEAT-001, FEAT-002, FEAT-003
Token 消耗: ~100 tokens
工具: Bash(或直接调用技能脚本)
调用次数: N 次(N ≤ 3)
命令示例:
./skills/harness-spawn-subharness-agent/harness-spawn-subharness-agent.sh FEAT-001
./skills/harness-spawn-subharness-agent/harness-spawn-subharness-agent.sh FEAT-002
./skills/harness-spawn-subharness-agent/harness-spawn-subharness-agent.sh FEAT-003
Token 消耗: N * 200 tokens
失败处理:
- 如果某个子代理生成失败 → 记录错误,继续生成其他子代理
- 如果所有子代理生成失败 → 先触发自动失败处理,仅真实阻塞时升级人工介入
工具: Edit
文件: .EnjoyHarness/GLOBAL_STATE.md
修改字段: active_subagents: [] → [FEAT-001, FEAT-002, FEAT-003]
Token 消耗: ~100 tokens
工具: Edit
文件: .EnjoyHarness/EVENT_LOG.md
追加内容:
- 时间戳:2026-03-28T13:00:00
- 事件类型:PARALLEL_SCHEDULE
- 子代理数量:3
- 功能列表:FEAT-001, FEAT-002, FEAT-003
Token 消耗: ~100 tokens
输出格式:
🚀 并行调度完成
子代理数量: 3
功能列表:
- FEAT-001: 实现功能清单机制(优先级:HIGH,分类:core)
- FEAT-002: 实现清洁状态闭环(优先级:HIGH,分类:core)
- FEAT-003: 实现工作流约束(优先级:HIGH,分类:core)
下一步:调用 harness-monitor-agent-batch 监控子代理状态
Token 消耗: ~200 tokens
必须满足:
harness-track-feature-progress(功能已选择)feature_list.json 存在且验证通过GLOBAL_STATE.md 的 active_subagents 为空(无运行中的子代理)如果前置条件不满足:
harness-monitor-agent-batch成功标准:
feature_list.jsonGLOBAL_STATE.md(active_subagents)EVENT_LOG.md失败情况:
检测: Read 失败
处理:
1. 输出提示:"请先运行 Initializer Agent 生成功能清单"
2. 记录到 EVENT_LOG.md(ERROR | FEATURE_LIST_NOT_FOUND)
3. 退出执行
检测: passes: false 的功能为空
处理:
1. 输出提示:"所有功能已完成"
2. 触发最终报告生成
3. 记录到 EVENT_LOG.md(INFO | ALL_FEATURES_COMPLETED)
4. 退出执行
检测: harness-spawn-subharness-agent 返回错误
处理:
1. 记录错误到 EVENT_LOG.md(ERROR | SUBAGENT_SPAWN_FAILED)
2. 继续生成其他子代理(不阻塞流程)
3. 如果所有子代理生成失败 → 触发 harness-handle-failure;仅真实阻塞时升级人工介入
检测: Edit 失败
处理:
1. 重试一次(最多 2 次)
2. 如果仍然失败 → 记录错误,触发 harness-handle-failure
调度成功:
- 触发 harness-monitor-agent-batch(监控子代理状态)
调度失败:
- 触发 harness-handle-failure(默认)
- 仅真实阻塞时触发 harness-escalate-to-human
触发时机:
- harness-track-feature-progress 选择功能后(并行模式)
- 用户显式调用:"并行调度 N 个功能"
必须依赖:
- harness-track-feature-progress(功能选择)
- harness-spawn-subharness-agent(子代理生成)
小型项目(10项):
- Read feature_list.json: ~500 tokens
- 筛选和排序: ~500 tokens
- 选择功能: ~100 tokens
- 生成子代理(3个): ~600 tokens
- 更新 GLOBAL_STATE: ~100 tokens
- 记录 EVENT_LOG: ~100 tokens
- 输出报告: ~200 tokens
总计: ~2100 tokens
大型项目(200项):
- Read feature_list.json: ~8000 tokens
- 其他步骤相同
总计: ~9600 tokens
输入:
feature_list.json 包含 10 个未完成功能
处理:
1. Read feature_list.json
2. 筛选未完成功能(10 个)
3. 排序:
- FEAT-001 (HIGH, core)
- FEAT-002 (HIGH, core)
- FEAT-003 (HIGH, core)
- FEAT-004 (MEDIUM, api)
- ...
4. 选择前 3 个:FEAT-001, FEAT-002, FEAT-003
5. 生成子代理:
- 子代理1(FEAT-001)
- 子代理2(FEAT-002)
- 子代理3(FEAT-003)
6. 更新 GLOBAL_STATE.md
7. 记录到 EVENT_LOG.md
输入:
feature_list.json 包含 6 个功能,全部 passes: true
处理:
1. Read feature_list.json
2. 筛选未完成功能(空列表)
3. 输出提示:"所有功能已完成"
输出:
🎉 所有功能已完成!
总功能数:6
已完成:6
完成率:100%
下一步:生成最终报告
输入:
选择 3 个功能(FEAT-001, FEAT-002, FEAT-003)
子代理2 生成失败
处理:
1. 生成子代理1(FEAT-001)✅
2. 生成子代理2(FEAT-002)❌ 失败
3. 生成子代理3(FEAT-003)✅
4. 记录错误到 EVENT_LOG.md
5. 更新 GLOBAL_STATE.md(active_subagents: [FEAT-001, FEAT-003])
输出:
⚠️ 并行调度部分成功
子代理数量: 2/3
功能列表:
- FEAT-001: 实现功能清单机制 ✅
- FEAT-002: 实现清洁状态闭环 ❌(生成失败)
- FEAT-003: 实现工作流约束 ✅
下一步:调用 harness-monitor-agent-batch 监控成功的子代理
最大并行数限制
按模块分组
失败不阻塞
批量调度优化:
- 并行生成子代理(同时发起 3 个 Bash 调用)
- Token 消耗降低 30%
状态读取优化:
- 仅读取必要字段(id, priority, category, passes)
- Token 消耗降低 50%