# Dmux Workflows

> 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。

- Skill: `thedixitjain/dmux-workflows-2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add thedixitjain/dmux-workflows-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/thedixitjain/dmux-workflows-2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: thedixitjain (https://skillmd.com/u/thedixitjain)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/thedixitjain/dmux-workflows-2

---

# 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。

---

**Source:** [`affaan-m/ECC`](https://github.com/affaan-m/ECC) → `docs/ja-JP/skills/dmux-workflows/SKILL.md`