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概要と使いどころ
Review a GitHub pull request from multiple perspectives in parallel, output only findings, then let the user pick which to fix in the same session. Use when the user asks to review a PR by number, mentions "PRレビュー" / "PR review" with a number, or invokes `/pr-review <number>`. Fans out subagents for absolute-rules, stop-slop, security, architecture, code-quality, testing, and ai-antipattern.
Run multiple Reforge-guided section-refactor lanes in parallel, each in its own worktree/branch off origin/main, with a score-blind adversarial review panel gating every commit, one draft PR per section. Use when the user wants to reduce Reforge surface/internal score across several sections at once via architecturally-correct deletions (dead surface, entity-leak removal, cross-section read-splits) — not by relocation, parameter bags, or accessibility-dodging. Wraps the per-lane process in .codex/skills/humans-refactor. Triggers: 'refactor swarm', 'parallel section refactors', 'run reforge refactor on Users/Tickets/...', 'burn down surface score across sections'. Has an intensity dial (light|standard|deep) and a workflow|solo execution mode to trade token burn against autonomy per unit of output.
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Generate ABP Application.Contracts layer scaffolding (interfaces, DTOs, permissions) from technical design. Enables parallel development by abp-developer and qa-engineer. Use when: (1) backend-architect needs to generate contracts, (2) preparing for parallel implementation workflow, (3) creating API contracts before implementation.
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Multi-agent orchestration using dmux (tmux pane manager for AI agents). Patterns for parallel agent workflows across Claude Code, Codex, OpenCode, and other harnesses. Use when running multiple agent sessions in parallel or coordinating multi-agent development workflows.
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Optional vendor skill for Parallel CLI — agent-native web search, extraction, deep research, enrichment, FindAll, and monitoring. Prefer JSON output and non-interactive flows.
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Multi-agent task orchestration pack. DAG-based parallel task execution and team status monitoring. 2 orchestration tools.
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Optional vendor skill for Parallel CLI — agent-native web search, extraction, deep research, enrichment, FindAll, and monitoring. Prefer JSON output and non-interactive flows.
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Expert guidance for Fully Sharded Data Parallel training with PyTorch FSDP - parameter sharding, mixed precision, CPU offloading, FSDP2
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Parallel 3-agent cleanup of recent code changes.
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The intelligence layer of Jury-rig. Decomposes natural language tasks into proposed Hierarchical Task DAGs (HTDAGs), matches subtasks to skills, proposes wave and revision contracts, and expands nodes only when evidence supports a revised graph. Use for 'orchestrate', 'execute DAG', 'parallel agents', 'decompose task', 'coordinate skills'. NOT for single-skill tasks or simple linear workflows.
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Combines and synthesizes outputs from parallel DAG branches. Handles merge strategies, conflict resolution, and result formatting. Activate on 'aggregate results', 'combine outputs', 'merge branches', 'synthesize results', 'fan-in'. NOT for execution (use dag-parallel-executor) or scheduling (use dag-task-scheduler).
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仕様書と関連チケットの依存関係を読み取り、複数のエージェントで実装を進めます。テストとレビューを経て、成果を一つの統合ブランチにまとめるスキルです。
指定したコミットやブランチなどを基準にコードの変更を確認し、開発規約への適合と仕様の実現を別々にレビューします。二つの観点の指摘を分けて報告するスキルです。
プロジェクトのコードや設定を根拠に、ECCのスキル・ルール・フックなどを毎回読み込むものと必要時に参照するものに分け、導入計画と検証結果をまとめます。
プロジェクトのコードや設定を根拠に、ECCのスキル・ルール・フックなどを常時読み込むものと必要時に参照するものへ分類し、導入計画と検証結果をまとめます。
Pretrain LLMs at scale with PyTorch 4D parallelism.
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Fully sharded data-parallel training for large models.
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2つのエージェントが別々に加えた変更のGit競合を、双方の差分と意図から中立的に解決。競合箇所ごとの判断理由を記録し、ビルドやテストで統合結果を確認します。
Parallel 4-agent cleanup of recent code changes.
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Use when a task is too large for one model pass, needs parallel research or generation across many subtasks (like researching a dozen competitors at once), or the user asks to orchestrate multiple models, split work across a model team, run an advisor-worker loop, have a stronger model review the plan while cheap workers execute, or says "too big for one model" or "fan this out". Not for single-file edits or tasks one model handles in one pass.
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Breaks work into ordered tasks. Use when you have a spec or clear requirements and need to break work into implementable tasks. Use when a task feels too large to start, when you need to estimate scope, or when parallel work is possible.
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Structures git workflow practices. Use when making any code change. Use when committing, branching, resolving conflicts, splitting uncommitted work in a messy working tree into clean atomic commits, opening or reviewing a pull request (PR), pushing to a remote, or when you need to organize work across multiple parallel streams. Use when cutting a release, choosing a semantic version bump, tagging, or writing a changelog.
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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows
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15-agent hierarchical mesh coordination for v3 implementation. Orchestrates parallel execution across security, core, and integration domains following 10 ADRs with 14-week timeline.
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