do-in-parallel

do-in-parallel の概要

do-in-parallel は何のためのものか

do-in-parallel は、複数のサブエージェントをファイルや対象ごとに一度に起動し、その結果を judge agent で検証するためのワークフロー skill です。似た作業をまとめてこなしたいときに特に有効で、レビューの厳密さを落とさずに do-in-parallel skill で全体の所要時間を短縮できます。

向いている用途

do-in-parallel skill を選ぶべきなのは、作業を独立した、または軽く関連する単位に分解できる場合です。たとえば、多数ファイルにまたがるコード修正、繰り返しのリファクタリング、対象ごとの分析、並列レビュー作業などが該当します。逆に、単発で、ひとつの線形な思考の流れを必要とする推論タスクにはあまり向きません。

何が違うのか

do-in-parallel for Agent Orchestration の主な差別化ポイントは、要件のグルーピングです。項目ごとに何でもかんでも1エージェントずつ起動するのではなく、繰り返し発生する作業、共通条件を持つ作業、独立した作業をまとめ、メタ judge と検証ステップを賢く再利用できるようにします。これが、単なる「タスクを並列実行する」プロンプトに頼るのではなく、この skill を導入する実用的な理由です。

do-in-parallel skill の使い方

skill をインストールして中身を確認する

ディレクトリコマンドから do-in-parallel install の経路を使います。コマンドは npx skills add NeoLabHQ/context-engineering-kit --skill do-in-parallel です。次に必ず SKILL.md を最初に読みます。この repo には補助スクリプトや support フォルダが含まれておらず、挙動、入力、オーケストレーション規則の正本は skill ファイルだからです。

skill が分解できるタスクを渡す

do-in-parallel usage のパターンは、目的、対象セット、期待する出力形式、そして必須制約を明示したときに最も機能します。たとえば、「これら 8 個の TypeScript ファイルを null-safety の問題について監査し、ファイルごとの指摘と修正候補を返してほしい」といった形です。「コードベースを改善して」のようにしか伝えないと、作業をうまくグルーピングするための構造が足りません。

あいまいな依頼を強いプロンプトに変える

良い do-in-parallel guide プロンプトでは、作業単位と成功条件を名前付きで示します。たとえば、「この 3 実装を比較し、挙動の差分を特定したうえで、最小限のパッチセットを提案してほしい。--files には src/a.ts,src/b.ts,src/c.ts を使う」といった指定が有効です。対象、範囲、検証の深さを skill 側に推測させるような曖昧な入力は避けてください。

ワークフローは正しい順番で読む

まず SKILL.md を開き、その中で参照されている repo リンクを確認してからワークフローに入ります。特に、赤信号の条件、手順、段階別のタスク分析、検証ロジックを説明している部分に注目してください。出力品質に効くのは、要約見出しよりもむしろそこです。

do-in-parallel skill の FAQ

do-in-parallel はコード作業専用ですか？

いいえ。do-in-parallel skill は、監査、比較、ドキュメント更新、その他の複数項目の作業など、構造化された対象ベースの作業に向いています。一方で、タスクを独立したサブジョブに分けられない場合は、性能が落ちます。

通常のプロンプトとどう違いますか？

通常のプロンプトでは、1つのモデルが作業を順番にすべて処理します。do-in-parallel はそこにオーケストレーションを加えます。つまり、タスクのグルーピング、並列ディスパッチ、モデル選択、judge ベースの検証です。そのぶん判断は増えますが、バッチ処理では信頼性が高くなります。

初心者でも使いやすいですか？

はい、タスクをはっきり説明できるなら使いやすいです。初心者がつまずきやすいのは、対象や制約を省略してしまうときです。ファイル、対象、欲しい出力を名前で示せれば、この skill はたいてい実用的な並列フローに組み立てられます。

どんなときに使わないべきですか？

単一のあいまいな質問、密結合な設計判断、あるいは各ステップが前のステップに依存する作業には do-in-parallel を使わないでください。そうしたケースでは、並列化はオーバーヘッドになるだけで、結果は良くなりません。

do-in-parallel skill を改善するには

入力をもっとシャープにする

品質向上に最も効くのは、タスク分解をより明確にすることです。「バグを直して」ではなく、「これら 4 ファイルにまたがる 5 件のバグ報告を修正し、公開 API は維持し、変更された挙動だけを要約して」と伝えます。これで do-in-parallel skill が、グルーピングと判定を適切に行うための十分な構造を持てます。

出力形式を作業内容に合わせる

パッチそのまま使える結果が欲しいなら、ファイルごとの変更と簡潔な根拠を求めます。分析が欲しいなら、指摘をグルーピングしたうえで confidence levels も指定します。do-in-parallel のワークフローは、エージェントを起動する前に要求成果物が明確なほど、うまく動きます。

グルーピングのミスに注意する

最もありがちな失敗は、無関係な作業をまとめすぎること、または同じ検証条件を共有しているタスクを分けすぎることです。最初の実行結果にばらつきがあるなら、対象リストを見直して、共通要件が見えやすく、独立項目は別のまま残るように調整してください。

再依頼ではなく、フィードバックで詰める

最初の実行後は、足りなかった制約を次のプロンプトに足して改善します。具体的には、正確なファイル、許容できるトレードオフ、命名規則、レビューの深さなどです。do-in-parallel for Agent Orchestration は大まかな意図よりも構造化された入力に強く依存するため、「もっとよくやって」よりも、こちらのほうがたいてい効果的です。