do-in-parallel

Aperçu du skill do-in-parallel

À quoi sert do-in-parallel

do-in-parallel est un skill de workflow conçu pour lancer plusieurs sous-agents en même temps sur différents fichiers ou cibles, puis vérifier les résultats avec des agents-juges. Il est particulièrement utile quand vous avez un lot de tâches similaires à traiter et que vous voulez que le skill do-in-parallel réduise le temps total d’exécution sans sacrifier la rigueur de la relecture.

Cas d’usage les plus adaptés

Choisissez le skill do-in-parallel lorsque la mission peut être découpée en blocs indépendants ou faiblement liés : modifications de code sur de nombreux fichiers, refactorings répétitifs, analyses cible par cible ou tâches de revue en parallèle. Il est moins pertinent pour les tâches ponctuelles de raisonnement qui exigent une seule chaîne logique continue.

Ce qui le différencie

Le principal facteur distinctif de do-in-parallel for Agent Orchestration est le regroupement des exigences. Au lieu de lancer naïvement un agent par élément, il regroupe les travaux répétitifs, partagés ou indépendants afin que le workflow puisse réutiliser intelligemment des méta-juges et des étapes de vérification. C’est la raison pratique d’installer ce skill plutôt que de s’en remettre à une simple invite générique du type « exécuter des tâches en parallèle ».

Comment utiliser le skill do-in-parallel

Installer et inspecter le skill

Utilisez le chemin d’installation do-in-parallel depuis la commande du répertoire : npx skills add NeoLabHQ/context-engineering-kit --skill do-in-parallel. Puis lisez d’abord SKILL.md, car ce dépôt ne fournit ni scripts d’assistance ni dossiers de support ; le fichier du skill fait autorité pour le comportement, les entrées et les règles d’orchestration.

Donner au skill une tâche qu’il peut découper

Le schéma d’usage do-in-parallel fonctionne mieux si vous fournissez : l’objectif, l’ensemble des cibles, le type de sortie attendu et les contraintes strictes. Exemple : « Auditer ces 8 fichiers TypeScript à la recherche de problèmes de null-safety et renvoyer une liste de corrections avec des constats fichier par fichier. » Si vous dites seulement « améliore la base de code », le skill manque de structure pour bien regrouper le travail.

Transformer une demande floue en prompt solide

Un bon prompt do-in-parallel guide nomme les unités de travail et les critères de réussite. Préférez : « Compare ces trois implémentations, identifie les comportements divergents et propose le jeu de patchs minimal ; utilise --files pour src/a.ts,src/b.ts,src/c.ts. » Évitez une entrée vague qui oblige le skill à deviner les cibles, le périmètre ou le niveau de vérification.

Lire le workflow dans le bon ordre

Commencez par SKILL.md, puis examinez toutes les références au dépôt qui y sont liées avant d’essayer d’appliquer le workflow. Faites attention aux sections qui décrivent les signaux d’alerte, le processus, l’analyse par phases et la logique de vérification. Ce sont elles qui influencent la qualité du résultat plus que le résumé en tête de page.

FAQ sur le skill do-in-parallel

do-in-parallel est-il réservé au code ?

Non. Le skill do-in-parallel convient surtout aux travaux structurés et orientés cibles, ce qui peut inclure des audits, des comparaisons, des mises à jour de documentation et d’autres missions multi-éléments. Il devient moins efficace quand la tâche ne peut pas être divisée en sous-travaux indépendants.

En quoi est-ce différent d’un prompt classique ?

Un prompt classique demande à un seul modèle d’exécuter tout le travail de manière séquentielle. do-in-parallel ajoute une couche d’orchestration : regroupement des tâches, répartition en parallèle, sélection du modèle et vérification par des juges. Cela le rend plus exigeant sur le plan des décisions, mais aussi plus fiable pour le travail par lots.

Est-ce adapté aux débutants ?

Oui, si vous savez décrire la tâche clairement. Les débutants se heurtent surtout à des difficultés lorsqu’ils omettent les cibles ou les contraintes. Si vous pouvez nommer les fichiers, les cibles ou les résultats souhaités, le skill peut généralement structurer le travail en un flux parallèle exploitable.

Quand faut-il éviter de l’utiliser ?

N’utilisez pas do-in-parallel pour une question unique et ambiguë, une décision de conception très couplée ou un travail où chaque étape dépend de la précédente. Dans ces cas-là, la parallélisation ajoute des frais sans améliorer le résultat.

Comment améliorer le skill do-in-parallel

Fournir des entrées plus précises

Le plus grand gain de qualité vient d’une meilleure décomposition de la tâche. Au lieu de « corrige les bugs », dites : « corrige ces 5 rapports de bug dans ces 4 fichiers, conserve les API publiques et résume uniquement les comportements modifiés. » Cela donne au skill do-in-parallel skill suffisamment de structure pour choisir correctement le regroupement et la logique de jugement.

Adapter le format de sortie à la mission

Si vous voulez des résultats directement exploitables en patch, demandez des modifications fichier par fichier et une justification concise. Si vous cherchez une analyse, demandez des constats regroupés et des niveaux de confiance. Le workflow do-in-parallel fonctionne mieux lorsque l’artefact attendu est explicite avant le lancement des agents.

Surveiller les erreurs de regroupement

Le mode d’échec le plus courant consiste à trop regrouper des travaux sans lien, ou à ne pas assez regrouper des tâches qui partagent les mêmes critères de vérification. Si le premier passage semble déséquilibré, affinez la liste des cibles pour que les exigences communes soient évidentes et que les éléments indépendants restent séparés.

Itérer avec du feedback, pas en redemandant la même chose

Après la première exécution, améliorez le prompt suivant en ajoutant la contrainte manquante : fichiers exacts, compromis acceptables, règles de nommage ou profondeur de revue. C’est généralement plus efficace que de demander au skill de « mieux faire », car do-in-parallel for Agent Orchestration dépend davantage d’entrées structurées que d’une intention générale.