How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/superpowers-zh:dispatching-parallel-agentsThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
当你有多个不相关的失败(不同测试文件、不同子系统、不同 bug),顺序调查会浪费时间。每个调查都是独立的,可以并行进行。
当你有多个不相关的失败(不同测试文件、不同子系统、不同 bug),顺序调查会浪费时间。每个调查都是独立的,可以并行进行。
核心原则: 每个独立问题域派遣一个代理。让它们并发工作。
digraph when_to_use {
"多个失败?" [shape=diamond];
"它们独立吗?" [shape=diamond];
"单个代理调查全部" [shape=box];
"每个问题域一个代理" [shape=box];
"能并行工作吗?" [shape=diamond];
"顺序代理" [shape=box];
"并行派遣" [shape=box];
"多个失败?" -> "它们独立吗?" [label="是"];
"它们独立吗?" -> "单个代理调查全部" [label="否 - 相关"];
"它们独立吗?" -> "能并行工作吗?" [label="是"];
"能并行工作吗?" -> "并行派遣" [label="是"];
"能并行工作吗?" -> "顺序代理" [label="否 - 共享状态"];
}
使用当:
不用当:
按坏的东西分组失败:
每个领域都独立 - 修工具审批不会影响中止测试。
每个代理得到:
// 在 Claude Code / AI 环境中
Task("修复 agent-tool-abort.test.ts 失败")
Task("修复 batch-completion-behavior.test.ts 失败")
Task("修复 tool-approval-race-conditions.test.ts 失败")
// 三个同时运行
代理返回时:
好的代理提示是:
修复 src/agents/agent-tool-abort.test.ts 中的 3 个失败测试:
1. "should abort tool with partial output capture" - 期望消息中有 'interrupted at'
2. "should handle mixed completed and aborted tools" - 快速工具被中止而不是完成
3. "should properly track pendingToolCount" - 期望 3 个结果但得到 0
这些是时序/竞态条件问题。你的任务:
1. 读测试文件并理解每个测试验证什么
2. 识别根本原因 - 时序问题还是真正的 bug?
3. 修复方法:
- 用基于事件的等待替换任意超时
- 如果发现中止实现中的 bug 就修复
- 如果测试改变的行为就调整测试期望
别只是增加超时 - 找到真正的问题。
返回:你发现了什么和修复了什么的摘要。
❌ 太宽泛: "修所有测试" - 代理迷失了 ✅ 具体: "修 agent-tool-abort.test.ts" - 聚焦范围
❌ 没上下文: "修竞态条件" - 代理不知道在哪 ✅ 上下文: 粘贴错误信息和测试名
❌ 没约束: 代理可能重构一切 ✅ 约束: "别改生产代码" 或 "只修测试"
❌ 模糊输出: "修好" - 你不知道改了什么 ✅ 具体: "返回根本原因和改动摘要"
相关失败: 修一个可能修好其他 - 先一起调查 需要完整上下文: 理解需要看整个系统 探索性调试: 你还不知道坏了什么 共享状态: 代理会互相干扰(编辑同一文件、使用同一资源)
场景: 大重构后 3 个文件中有 6 个测试失败
失败:
决策: 独立领域 - 中止逻辑独立于批次完成独立于竞态条件
派遣:
代理 1 → 修 agent-tool-abort.test.ts
代理 2 → 修 batch-completion-behavior.test.ts
代理 3 → 修 tool-approval-race-conditions.test.ts
结果:
整合: 所有修复独立,无冲突,完整套件全绿
节省时间: 3 个问题并行解决 vs 顺序解决
代理返回后:
来自调试会话(2025-10-03):
npx claudepluginhub 1to9dota/superpowers-zh --plugin superpowersGuides creation, editing, and verification of skills for AI coding agents using test-driven development with subagent scenarios. Use when authoring or debugging skills.