do-in-parallel

do-in-parallel 技能總覽

do-in-parallel 的用途

do-in-parallel 是一個用來一次啟動多個子代理、跨檔案或跨目標並行處理，然後再用 judge agents 驗證結果的工作流程技能。當你有一批相似工作要做，又希望 do-in-parallel 在不犧牲審核嚴謹度的前提下縮短整體周轉時間時，它特別有用。

最適合的使用情境

當工作可以拆成彼此獨立或輕度相關的部分時，請選擇 do-in-parallel 技能：像是跨多個檔案的程式碼修改、重複性的重構、按目標逐一分析，或平行審查任務。對於只需要單一路徑推理的一次性問題，它的幫助就比較有限。

do-in-parallel 的差異在哪裡

do-in-parallel for Agent Orchestration 最主要的差異，在於它會先做需求分組。它不是盲目地每個項目都開一個 agent，而是把可重複、共用或彼此獨立的工作分組處理，讓工作流程能更聰明地重用 meta-judges 與驗證步驟。這才是你該安裝這個技能，而不是只靠一個泛用的「parallel 執行任務」提示詞的實際原因。

如何使用 do-in-parallel 技能

安裝並檢視這個技能

從目錄指令使用 do-in-parallel install 路徑：npx skills add NeoLabHQ/context-engineering-kit --skill do-in-parallel。接著先閱讀 SKILL.md，因為這個 repo 不提供 helper scripts 或支援資料夾；SKILL.md 才是行為、輸入內容與協調規則的唯一依據。

提供一個這個技能能拆解的任務

do-in-parallel usage 模式在你明確提供以下內容時效果最好：目標、目標集合、預期輸出型態，以及任何硬性限制。例子：Audit these 8 TypeScript files for null-safety issues and return a fix list with file-by-file findings. 如果你只說「把 codebase 改好」，這個技能就缺少足夠結構來有效分組工作。

把粗略需求整理成強提示詞

好的 do-in-parallel guide 提示詞會直接點出工作單位與成功標準。比較好的寫法是：Compare these three implementations, identify divergent behavior, and propose the minimal patch set; use --files for src/a.ts,src/b.ts,src/c.ts. 避免輸入過於模糊，否則技能必須自己猜目標、範圍或驗證深度。

用正確順序閱讀工作流程

先從 SKILL.md 開始，再檢查其中連結的任何 repo 參考資料，然後再實際執行流程。特別注意那些描述 red flags、process、phase-based task analysis 和 verification logic 的段落。這些內容對輸出品質的影響，通常比標題摘要更大。

do-in-parallel 技能 FAQ

do-in-parallel 只適合程式碼任務嗎？

不是。do-in-parallel 技能最適合結構化、以目標為導向的工作，這可以包含審核、比較、文件更新，以及其他多項目任務。當任務無法拆成彼此獨立的子工作時，它的效果就會變弱。

它和一般提示詞有什麼不同？

一般提示詞是讓一個模型按順序把所有工作做完。do-in-parallel 則多了協調層：任務分組、平行派發、模型選擇，以及基於 judge 的驗證。這讓它的決策成分更高，但對批次工作也更可靠。

這個技能適合初學者嗎？

可以，只要你能清楚描述任務。初學者通常卡住的原因，是漏掉目標或限制。如果你能說出想要的檔案、目標或輸出，這個技能通常都能把工作整理成可用的平行流程。

什麼時候不該用它？

不要把 do-in-parallel 用在單一、模糊的問題、緊密耦合的設計決策，或是每一步都依賴前一步結果的工作上。這些情況下，平行化只會增加額外成本，卻不會讓結果更好。

如何改進 do-in-parallel 技能

提供更精準的輸入

最大的品質提升，通常來自更好的任務拆解。不要只說「修 bug」，而要說「修這 4 個檔案裡的 5 個 bug report，保留 public APIs，並且只摘要有變動的行為」。這樣 do-in-parallel skill 才有足夠結構去正確決定分組與判斷方式。

讓輸出格式和工作內容對齊

如果你要的是可直接套用的 patch，就要求逐檔變更與簡潔理由；如果你要的是分析，就要求分組後的發現與信心等級。do-in-parallel 工作流程在派出 agents 之前，如果先把要產出的成果講清楚，表現會更好。

留意分組是否出錯

最常見的失敗模式，是把彼此無關的工作分得太大，或把其實共用相同驗證標準的任務拆得太散。如果第一次結果看起來不平均，就調整目標清單，讓共通需求更明顯，彼此獨立的項目維持分開。

用回饋迭代，不要只重問一遍

第一次執行後，下一版提示詞應該補上缺少的限制：精確檔案、可接受的取捨、命名規則，或審查深度。這通常比直接要求技能「做得更好」更有效，因為 do-in-parallel for Agent Orchestration 比起寬泛意圖，更依賴結構化輸入。