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dmux-workflows

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

複数のAIエージェントとタスク集約ワークフローを調整します。複数のワーカーで作業を分配し、エラーを処理し、結果をマージ。

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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: dmux-workflows
description: 複数のAIエージェントとタスク集約ワークフローを調整します。複数のワーカーで作業を分配し、エラーを処理し、結果をマージ。
origin: ECC
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# dmux ワークフロー

複数のエージェントとタスク集約処理の調整。

## 使用時期

- 複数のタスクを並行して実行
- 大規模なワークフローを調整
- エージェント間でタスクを分配
- エラーハンドリングとリトライ
- 結果のマージと統合

## アーキテクチャ

```
Input Task
    ↓
[Dispatcher]
    ↓
├─ Worker 1 → Task A
├─ Worker 2 → Task B
├─ Worker 3 → Task C
    ↓
[Result Merger]
    ↓
Unified Output
```

## 実装

### 1. タスク定義

```python
tasks = [
    Task(id=1, work="process data A"),
    Task(id=2, work="process data B"),
    Task(id=3, work="process data C"),
]
```

### 2. Dispatch

```python
dispatcher.run_parallel(tasks, workers=3)
```

### 3. Results

```python
results = dispatcher.get_results()
merged = merge_results(results)
```

## ベストプラクティス

- [ ] タスク粒度を適切に設定
- [ ] エラーハンドリング
- [ ] ロギング
- [ ] モニタリング
- [ ] タイムアウト管理

詳細については、ドキュメントを参照してください。

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-78a5e433-4371-408c-bea9-75b5b4cbfebd",
  "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