do-in-parallel

do-in-parallel 스킬 개요

do-in-parallel의 용도

do-in-parallel은 여러 파일이나 대상에 걸쳐 여러 서브 에이전트를 한꺼번에 실행한 뒤, judge agent로 결과를 검증하는 워크플로 스킬입니다. 비슷한 작업을 여러 건 처리해야 할 때 특히 유용하며, do-in-parallel 스킬을 사용하면 검토의 엄밀함을 잃지 않으면서 전체 처리 시간을 줄일 수 있습니다.

가장 잘 맞는 사용 사례

작업을 독립적이거나 느슨하게 연결된 단위로 나눌 수 있다면 do-in-parallel 스킬을 선택하세요. 예를 들면 여러 파일에 걸친 코드 수정, 반복 리팩터링, 대상별 분석, 병렬 리뷰 작업이 여기에 해당합니다. 반대로 한 번의 선형적 사고 흐름이 필요한 단발성 추론 작업에는 효율이 떨어집니다.

무엇이 다른가

do-in-parallel for Agent Orchestration의 핵심 차별점은 요구사항 그룹화입니다. 항목마다 무작정 에이전트를 하나씩 띄우는 대신, 반복되거나 공유되거나 독립적인 작업을 묶어서 메타 judge와 검증 단계를 더 똑똑하게 재사용합니다. 즉, 일반적인 “작업을 병렬로 돌려라” 프롬프트에 기대는 대신 이 스킬을 설치할 실질적인 이유가 바로 여기에 있습니다.

do-in-parallel 스킬 사용법

설치하고 스킬을 먼저 확인하기

디렉터리 명령에서 do-in-parallel install 경로를 사용하세요: npx skills add NeoLabHQ/context-engineering-kit --skill do-in-parallel. 그런 다음 가장 먼저 SKILL.md를 읽어야 합니다. 이 repo에는 보조 스크립트나 지원 폴더가 포함되어 있지 않으므로, 동작 방식·입력·오케스트레이션 규칙의 기준은 SKILL.md입니다.

스킬이 나눌 수 있는 작업을 주기

do-in-parallel usage 패턴은 목표, 대상 집합, 기대하는 출력 형식, 그리고 반드시 지켜야 할 제약을 함께 줄 때 가장 잘 작동합니다. 예를 들어 “이 8개의 TypeScript 파일에서 null-safety 문제를 점검하고, 파일별 발견 사항과 수정 목록을 반환해줘”처럼 요청하세요. 그냥 “코드베이스를 개선해줘”라고만 하면, 스킬이 작업을 잘 묶기 위한 구조가 부족합니다.

대충 쓴 요청을 강한 프롬프트로 바꾸기

좋은 do-in-parallel guide 프롬프트는 작업 단위와 성공 기준을 분명히 적습니다. 예를 들어 “이 세 구현을 비교하고, 동작 차이를 식별한 뒤, 최소 패치 세트를 제안해줘. src/a.ts,src/b.ts,src/c.ts에는 --files를 사용해줘”처럼 쓰는 편이 좋습니다. 대상, 범위, 검증 깊이를 스킬이 추측해야 하는 모호한 입력은 피하세요.

올바른 순서로 워크플로 읽기

워크플로를 시도하기 전에 먼저 SKILL.md를 읽고, 그 안에 연결된 repo 참조가 있으면 그것도 확인하세요. 경고 신호, 프로세스, 단계별 작업 분석, 검증 로직을 설명하는 섹션에 특히 주목해야 합니다. 출력 품질에 영향을 주는 부분은 보통 요약보다 이런 세부 규칙입니다.

do-in-parallel 스킬 FAQ

do-in-parallel은 코딩 작업에만 쓰나요?

아닙니다. do-in-parallel 스킬은 구조화된 대상 기반 작업에 적합하며, 감사(audit), 비교, 문서 업데이트, 기타 다중 항목 작업도 포함할 수 있습니다. 다만 독립적인 하위 작업으로 나눌 수 없을수록 효과는 떨어집니다.

일반 프롬프트와는 무엇이 다른가요?

일반 프롬프트는 하나의 모델이 모든 작업을 순차적으로 처리합니다. 반면 do-in-parallel은 작업 그룹화, 병렬 배치, 모델 선택, judge 기반 검증 같은 오케스트레이션을 더합니다. 그래서 의사결정 요소는 더 많아지지만, 배치 작업에서는 더 신뢰할 수 있습니다.

초보자도 쓰기 쉬운가요?

네, 작업을 분명하게 설명할 수 있다면 그렇습니다. 초보자가 주로 막히는 지점은 대상이나 제약을 빠뜨릴 때입니다. 파일, 대상, 원하는 출력만 정확히 적을 수 있다면, 이 스킬은 보통 작업을 쓸 수 있는 병렬 흐름으로 잘 정리해 줍니다.

언제는 쓰지 말아야 하나요?

단일하고 모호한 질문, 서로 강하게 얽힌 설계 결정, 또는 각 단계가 이전 단계에 의존하는 작업에는 do-in-parallel을 쓰지 마세요. 이런 경우에는 병렬화가 결과를 개선하기보다 오히려 오버헤드만 늘립니다.

do-in-parallel 스킬 개선 방법

입력을 더 날카롭게 주기

품질 향상 폭이 가장 큰 부분은 작업 분해를 더 잘하는 것입니다. “버그를 고쳐줘” 대신 “이 4개 파일에서 제시된 5개 버그 리포트를 수정하고, public API는 유지하며, 바뀐 동작만 요약해줘”처럼 요청하세요. 이렇게 해야 do-in-parallel skill이 그룹화와 judge 방식을 제대로 선택할 수 있습니다.

출력 형식을 작업에 맞추기

패치 가능한 결과가 필요하면 파일별 변경 사항과 짧은 근거를 요청하세요. 분석이 목적이라면 그룹별 발견 사항과 confidence level을 요청하면 됩니다. do-in-parallel 워크플로는 에이전트를 배치하기 전에 요구 산출물이 명확할수록 더 잘 작동합니다.

그룹화 실수 살피기

가장 흔한 실패 모드는 서로 무관한 작업을 과도하게 묶거나, 같은 검증 기준을 공유하는 작업을 너무 잘게 쪼개는 것입니다. 첫 결과가 들쭉날쭉해 보인다면 대상 목록을 다시 정리해서 공유 요구사항은 한눈에 보이게 하고, 독립적인 항목은 서로 분리해 두세요.

다시 요청만 하지 말고 피드백으로 반복하기

첫 실행 뒤에는 빠진 제약을 다음 프롬프트에 추가해 개선하세요. 정확한 파일, 허용 가능한 tradeoff, 명명 규칙, 검토 깊이 같은 요소가 여기에 해당합니다. do-in-parallel for Agent Orchestration은 넓은 의도보다 구조화된 입력에 더 강하게 의존하므로, “더 잘해줘”라고 다시 던지는 것보다 보통 이 방식이 훨씬 효과적입니다.