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claude-devfleet

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by Api.AirforcePrepends a system promptAI & Agent Building000 uses202,700

通过Claude DevFleet协调多智能体编码任务——规划项目、在隔离的工作树中并行调度智能体、监控进度并读取结构化报告。

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What this skill does

When applied, it prepends a system prompt before your request is sent — no extra calls and no change to how you are billed beyond the added tokens.

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name: claude-devfleet
description: 通过Claude DevFleet协调多智能体编码任务——规划项目、在隔离的工作树中并行调度智能体、监控进度并读取结构化报告。
origin: community
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# Claude DevFleet 多智能体编排

## 使用时机

当需要调度多个 Claude Code 智能体并行处理编码任务时使用此技能。每个智能体在独立的 git worktree 中运行,并配备全套工具。

需要连接一个通过 MCP 运行的 Claude DevFleet 实例:

```bash
claude mcp add devfleet --transport http http://localhost:18801/mcp
```

## 工作原理

```
用户 → "构建一个带有身份验证和测试的 REST API"
  ↓
plan_project(prompt) → 项目ID + 任务DAG
  ↓
向用户展示计划 → 获取批准
  ↓
dispatch_mission(M1) → 代理1在工作树中生成
  ↓
M1完成 → 自动合并 → 自动分发M2 (依赖于M1)
  ↓
M2完成 → 自动合并
  ↓
get_report(M2) → 更改的文件、完成的工作、错误、后续步骤
  ↓
向用户报告
```

### 工具

| 工具 | 用途 |
|------|---------|
| `plan_project(prompt)` | AI 将描述分解为包含链式任务的项目 |
| `create_project(name, path?, description?)` | 手动创建项目,返回 `project_id` |
| `create_mission(project_id, title, prompt, depends_on?, auto_dispatch?)` | 添加任务。`depends_on` 是任务 ID 字符串列表(例如 `["abc-123"]`)。设置 `auto_dispatch=true` 可在依赖满足时自动启动。 |
| `dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?)` | 启动智能体执行任务 |
| `cancel_mission(mission_id)` | 停止正在运行的智能体 |
| `wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?)` | 阻塞直到任务完成(见下方说明) |
| `get_mission_status(mission_id)` | 检查任务进度而不阻塞 |
| `get_report(mission_id)` | 读取结构化报告(更改的文件、测试情况、错误、后续步骤) |
| `get_dashboard()` | 系统概览:运行中的智能体、统计信息、近期活动 |
| `list_projects()` | 浏览所有项目 |
| `list_missions(project_id, status?)` | 列出项目中的任务 |

> **关于 `wait_for_mission` 的说明:** 此操作会阻塞对话,最长 `timeout_seconds` 秒(默认 600 秒)。对于长时间运行的任务,建议改为每 30-60 秒使用 `get_mission_status` 轮询,以便用户能看到进度更新。

### 工作流:规划 → 调度 → 监控 → 报告

1. **规划**:调用 `plan_project(prompt="...")` → 返回 `project_id` 以及带有 `depends_on` 链和 `auto_dispatch=true` 的任务列表。
2. **展示计划**:向用户呈现任务标题、类型和依赖链。
3. **调度**:对根任务(`depends_on` 为空)调用 `dispatch_mission(mission_id=<first_mission_id>)`。剩余任务在其依赖项完成时自动调度(因为 `plan_project` 为它们设置了 `auto_dispatch=true`)。
4. **监控**:调用 `get_mission_status(mission_id=...)` 或 `get_dashboard()` 检查进度。
5. **报告**:任务完成后调用 `get_report(mission_id=...)`。与用户分享亮点。

### 并发性

DevFleet 默认最多同时运行 3 个智能体(可通过 `DEVFLEET_MAX_AGENTS` 配置

Use this skill

Per request

Add a "skill" field with the skill’s ID to your chat completion request. It is applied server-side before your prompt is sent — no extra calls.

{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "skill": "imp-b036beb0-1555-42e9-90e6-62e486c1777d",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}
Always on — no field to send

Install the skill, enable it in your dashboard and (optionally) limit it to specific models. It then applies automatically to every matching request — with no "skill" field to send each time.

Set it up in your dashboard