# Dispatching Parallel Agents

> 並列エージェント派遣スキル。独立した問題に複数エージェントを同時割り当てする方法。

- Skill: `haru-llc/dispatching-parallel-agents` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add haru-llc/dispatching-parallel-agents`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/haru-llc/dispatching-parallel-agents/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: HaRu-LLC (https://skillmd.com/u/haru-llc)
- Updated: 2026-09-10
- Page: https://skillmd.com/skills/haru-llc/dispatching-parallel-agents

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## 目的

複数の無関係な問題を順次調査するのではなく、独立した問題に複数エージェントを同時に割り当てる方法を説明。

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## トリガー語

- 「並列で調査」
- 「複数エージェントで実行」
- 「同時に処理」
- 「並列派遣」

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## 決定フレームワーク

### 並列派遣を使用すべき場合

- 3つ以上のテスト失敗（異なる根本原因）
- 各問題領域が独立して動作
- エージェント間で互いの作業を妨害しない

### 避けるべき場合

- 問題が関連（1つ解決で他も解決の可能性）
- 完全なシステムコンテキストが必要
- エージェントが共有リソースを奪い合う

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## 実装ステップ

### 1. ドメインでグループ化

失敗を「実際に壊れているもの」でカテゴリ化

### 2. フォーカスしたタスク作成

各エージェントに特定のスコープと明確な制約を割り当て

### 3. 同時実行

すべての調査を同時に実行

### 4. 結果統合

マージ前に修正が競合しないことを検証

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## 効果的なエージェント指示

品質の高いプロンプトの特徴：

| 要件 | 説明 |
|------|------|
| フォーカス | 単一の問題領域 |
| コンテキスト | 必要な情報すべて含む |
| 成果物指定 | 期待される成果を明示 |

> 「タイムアウトを増やすだけではなく—真の問題を見つける」
> → 表面的修正ではなく根本原因分析に向けることの重要性

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## 実際のインパクト

ドキュメント化されたセッション例：

- 6つの失敗を3つのテストファイルに分散
- 並列派遣で競合なく解決
- 順次調査より大幅に時間短縮

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## ライセンス

MIT License (superpowers repository)