do-in-parallel

Visão geral do skill do-in-parallel

Para que serve o do-in-parallel

do-in-parallel é um skill de workflow para disparar vários subagentes ao mesmo tempo em arquivos ou alvos diferentes e depois validar os resultados com judge agents. Ele é mais útil quando você tem um lote de tarefas parecidas e quer reduzir o tempo total de execução sem abrir mão da rigorosidade na revisão.

Casos de uso em que ele encaixa melhor

Escolha o skill do-in-parallel quando o trabalho puder ser dividido em partes independentes ou levemente relacionadas: edições de código em vários arquivos, refatorações repetidas, análise por alvo, ou tarefas de revisão em paralelo. Ele é menos útil para tarefas pontuais de raciocínio que exigem uma única cadeia linear de pensamento.

O que o torna diferente

O principal diferencial de do-in-parallel for Agent Orchestration é o agrupamento de requisitos. Em vez de criar um agente por item de forma automática, ele agrupa trabalhos repetíveis, compartilhados ou independentes para reutilizar meta-judges e etapas de verificação com mais inteligência. Esse é o motivo prático para instalar este skill em vez de depender de um prompt genérico de “rodar tarefas em paralelo”.

Como usar o skill do-in-parallel

Instale e inspecione o skill

Use o caminho de instalação do-in-parallel no comando do diretório: npx skills add NeoLabHQ/context-engineering-kit --skill do-in-parallel. Em seguida, leia SKILL.md primeiro, porque este repo não traz scripts auxiliares nem pastas de suporte; o arquivo do skill é a fonte de verdade para comportamento, entradas e regras de orquestração.

Dê ao skill uma tarefa que ele consiga dividir

O padrão de uso do-in-parallel funciona melhor quando você informa: o objetivo, o conjunto de alvos, o tipo de saída esperado e quaisquer restrições rígidas. Exemplo: “Audite estes 8 arquivos TypeScript em busca de problemas de null-safety e devolva uma lista de correções com achados por arquivo.” Se você disser apenas “melhore a base de código”, o skill terá pouca estrutura para agrupar o trabalho bem.

Transforme um pedido solto em um prompt forte

Um bom prompt para do-in-parallel guide nomeia as unidades de trabalho e os critérios de sucesso. Prefira: “Compare estas três implementações, identifique comportamentos divergentes e proponha o conjunto mínimo de patches; use --files para src/a.ts,src/b.ts,src/c.ts.” Evite entradas vagas que obriguem o skill a adivinhar alvos, escopo ou profundidade de verificação.

Leia o workflow na ordem certa

Comece com SKILL.md e, depois, inspecione qualquer referência de repo que ele apontar antes de tentar executar o workflow. Preste atenção às seções que descrevem sinais de alerta, processo, análise de tarefas por fase e lógica de verificação. São essas partes que mais impactam a qualidade da saída, mais do que o resumo de destaque.

Perguntas frequentes sobre o skill do-in-parallel

do-in-parallel serve só para tarefas de código?

Não. O skill do-in-parallel é melhor para trabalhos estruturados e orientados por alvos, o que pode incluir auditorias, comparações, atualizações de documentação e outras tarefas com múltiplos itens. Ele perde força quando a tarefa não pode ser dividida em subtrabalhos independentes.

Em que isso é diferente de um prompt normal?

Um prompt normal pede para um único modelo fazer todo o trabalho em sequência. do-in-parallel adiciona orquestração: agrupamento de tarefas, despacho em paralelo, seleção de modelo e verificação baseada em judges. Isso o torna mais exigente em termos de decisão, mas também mais confiável para trabalho em lote.

É amigável para iniciantes?

Sim, se você conseguir descrever a tarefa com clareza. Iniciantes normalmente só têm dificuldade quando omitem alvos ou restrições. Se você conseguir nomear os arquivos, alvos ou saídas desejadas, o skill geralmente consegue moldar o trabalho em um fluxo paralelo útil.

Quando não devo usar?

Não use do-in-parallel para uma única pergunta ambígua, uma decisão de design fortemente acoplada ou trabalhos em que cada etapa depende da anterior. Nesses casos, a paralelização só adiciona overhead sem melhorar o resultado.

Como melhorar o skill do-in-parallel

Forneça entradas mais precisas

O maior ganho de qualidade vem de uma melhor decomposição da tarefa. Em vez de “corrija bugs”, diga “corrija estes 5 relatórios de bug nestes 4 arquivos, preserve as APIs públicas e resuma apenas o comportamento alterado.” Isso dá ao do-in-parallel skill estrutura suficiente para escolher corretamente o agrupamento e a verificação.

Alinhe o formato de saída ao trabalho

Se você quer resultados prontos para aplicar como patch, peça alterações arquivo por arquivo e uma justificativa curta. Se você quer análise, peça achados agrupados e níveis de confiança. O workflow de do-in-parallel funciona melhor quando o artefato pedido está explícito antes de os agentes serem disparados.

Fique atento a erros de agrupamento

O modo de falha mais comum é agrupar demais trabalhos não relacionados ou agrupar de menos tarefas que compartilham os mesmos critérios de verificação. Se a primeira passada parecer desigual, refine a lista de alvos para que os requisitos compartilhados fiquem claros e os itens independentes permaneçam separados.

Itere com feedback, não com um novo pedido genérico

Depois da primeira execução, melhore o próximo prompt adicionando a restrição que faltou: arquivos exatos, trade-offs aceitáveis, regras de nomenclatura ou profundidade de revisão. Em geral, isso funciona melhor do que pedir ao skill para “fazer melhor”, porque do-in-parallel for Agent Orchestration depende muito mais de entradas estruturadas do que de uma intenção ampla.