OlympHill
Dispatching Parallel Agents (Grade A) logo

Dispatching Parallel Agents (Grade A)Sikkerhetstestet data‑AI‑ferdighet for Claude AI. Klasse A. Bruk når du har 2+ uavhengige oppgaver som kan utføres uten delt tilstand eller sekvensielle avhengigheter

(0)
Daniel NikulshynAnmeldt av Daniel Nikulshyn·Oppdatert juli 2026

Oversikt

Dispatching Parallel Agents er en sikkerhetstestet data‑AI‑funksjon for Claude AI, designet for bruk når man har 2+ uavhengige oppgaver som kan utføres uten delt tilstand eller sekvensielle avhengigheter. Funksjonen er basert på hovedprinsippet om å tildele én agent per uavhengig problemområde, slik at de kan arbeide parallelt. Når du skal bruke denne ferdigheten, inkluderer scenarier som: - Flere feil med ulike rotårsaker på tvers av 3+ testfiler - Flere delsystemer er ødelagt uavhengig av hverandre - Hvert problem kan forstås uten kontekst fra de andre - Ingen delt tilstand mellom undersøkelsene Ikke bruk denne ferdigheten når: - Feil er relatert (å fikse én kan fikse de andre) - Man må forstå hele systemtilstanden - Agenter vil interferere med hverandre Mønsteret inneholder fire trinn: identifisere uavhengige domener, lage fokuserte agentoppgaver, distribuere i parallell, og gjennomgå og integrere resultatene. Agentprompt‑strukturen bør være fokusert, selvstendig og spesifikk angående output. Denne ferdigheten kan bidra til å spare tid ved å undersøke flere uavhengige problemer parallelt, i stedet for sekvensielt.

Nøkkelfunksjoner

  • Distribuerer flere agenter parallelt
  • Fokuserte agentoppgaver med spesifikke omfang og mål
  • Klare begrensninger og forventet output for hver agent
  • Gjennomgang og integrering av agentresultater

Priser

Modell
Free
Kategori
Ferdigheter
Vurdering
Ingen anmeldelser

Brukstilfeller

Flere mislykkede testfiler

Fikser flere mislykkede testfiler med ulike rotårsaker, som verktøygodkjenningsflyt, batch‑fullføringsadferd og avbruddsfunksjonalitet.

Uavhengige delsystemproblemer

Undersøker og løser problemer i flere delsystemer som er brutt uavhengig, uten delt tilstand eller avhengigheter.

Fordeler og ulemper

Fordeler

  • Sparer tid ved å undersøke flere feil parallelt
  • Øker effektiviteten ved å fokusere på uavhengige problemområder
  • Forbedrer skalerbarhet for håndtering av flere testfiler eller delsystemer

Ulemper

  • Ikke egnet for relaterte feil der det å løse én kan løse de andre
  • Krever nøye vurdering for å unngå agentinterferens
  • Kan være ineffektiv når hele systemets tilstand må forstås

Anmeldelser

Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.

Ingen anmeldelser ennå. Vær den første!

Spørsmål

Can I use this alongside other Claude Code plugins?

Yes. SupaConductor uses the /orchestrator-supaconductor: namespace and doesn't conflict with any other plugins, built-in commands, or MCP servers.

Asked by Zofia Kaczmarek · Jan 7, 2026

Is this overkill for small tasks?

For a quick one-file fix — yes, just use Claude Code directly. Use SupaConductor when: The work touches 3 or more files You'd normally plan before coding You want automated quality checks You want the work done right the first time You can also use individual commands without the full loop:

Asked by Jamal Carter · Dec 9, 2025

Fungerer dette med Cursor, Windsurf eller andre AI-verktøy?

Nei — SupaConductor er en Claude Code-plugin som krever Claude Codes plugin-system (agenter, ferdigheter, skråkommandoer, hooks). Imidlertid er katalogen conductor/ den crearer bare Markdown-filer. Ethvert AI-verktøy kan lese dem. Hvis du starter med SupaConductor og bytter verktøy senere, blir dine spesifikasjoner, planer og dokumentasjon likevel nyttige.

Asked by Winifred Adeyemi · Dec 4, 2025

Hvor mye av mitt kontekstvindu bruker dette?

Ferdigheter bruker progressiv avsløring — kun ~100 tokens hver for metadata. Fullstendige instruksjoner lastes bare ned når de aktiveres (typisk under 5 000 tokens hver). De 39 ferdighetene lastes ikke ned alle på en gang. Agenter kjører som separate samtaler med sine egne kontekstvinduer, så de fyller ikke opp hovedsamtalen din. | Komponent | Kontekst brukt | Når | |-----------|-------------|------| | Orchestrator | ~4 000 tokens | Aktiv under /go | | Planlegger | ~3 000 tokens | Kun under planlegging | | Evaluator | ~2 500 tokens hver | Bare den aktive evaluator lastes ned | | Styremøte | ~5 000 tokens | På forespørsel | | Inaktiv | ~500 tokens | Mellom steg

Asked by Frank Müller · Nov 21, 2025

Hvor mye koster dette i API-kreditter?

SupaConductor bruker samme Claude API som normalt Claude Code — det strukturerer bare arbeidet mer omhyggelig. Fordi det kjører multiple agenter (planlegging, utførelse, evaluering), bruker det omtrent 3-5 ganger flere API-kall sammenlignet med å gjøre alt manuelt i én samtale. SupaConductor optimaliserer kostnadene automatisk: det bruker Opus (det mest kapable modellen) til planlegging og evaluering, og Sonnet (raskere, billigere) til utførelseoppgaver. Måter å redusere kostnaden på: Bruk /orchestrator-supaconductor:implement hvis du skriver spesifikasjonene selv Ikke bruk styremøter for små funksjoner (de er valgfrie) Bruk menneske-i-sammenkoblingsmodus for å beholde kontroll over omfanget

Asked by George Papadakis · Nov 16, 2025

Still et spørsmål

Alternativer til Ferdigheter

Manage Headers (Grade A) logo

Manage Headers (Grade A)

Ferdigheter

Sikkerhetsverifisert utviklingsverktøy for Claude AI. Gradering A. Inspeker og konfigurerer sikkerhetshoder som en Power Pages-side sender til nettlesere – Content Security Policy, ramme‑ og clickjacking‑beskyttelse.

(0)
Free
Using Git Worktrees (Grade A) logo

Using Git Worktrees (Grade A)

Ferdigheter

Sikkerhets-testet data-ai-ferdighet for Claude AI. Grade A. Bruk når du starter arbeid med funktioner som trenger isolasjon fra det aktuelle arbeidsplassen eller før du utfører implementeringsplaner.

(0)
Free
Ga4 Bigquery Schema (Grade A) logo

Ga4 Bigquery Schema (Grade A)

Ferdigheter

Sikkerhetstestet data‑AI-funksjon for Claude AI. Klasse A. GA4 BigQuery Export Schema Reference — komplett feltreferanse, nestede strukturer, spørringsmønstre og ytelsestips

(0)
Free
Meta Capi (Grade A) logo

Meta Capi (Grade A)

Ferdigheter

Sikkerhets-testet data‑AI‑ferdighet for Claude AI. Grade A. Meta Conversions API (CAPI) Oppsettsreferanse – arkitektur, hendestype, kundedata‑hashing, deduplikasjon, implementeringseksempler, AEM

(0)
Free
Callees (Grade A) logo

Callees (Grade A)

Ferdigheter

Sikkerhets-testet utviklingsverktøy for Claude AI. Grade A. Lista hva en funksjon/metode kaller (direkte kallgraf)

(0)
Free
Test Module Name (Grade A) logo

Test Module Name (Grade A)

Ferdigheter

Sikkerhetsprøvd data-ai ferdighet for Claude AI, vurdert å være av klassisk kvalitet, navngi Haskell-testmoduler etter den modulen under prøv etter vedleggelse av ett 'Spec' i samme navnerymmede. Bruk når du skriver eller overprøver en Haskell tesmodul.

(0)
Free
Board Of Directors (Grade A) logo

Board Of Directors (Grade A)

Ferdigheter

Sikkerhetstesta data‑AI ferdighet for Claude AI. Grader A. Simuler et 5‑medlemmenes ekspertstyre‑debatt for store beslutninger. Bruk når du evaluerer planer, arkitekturvalg, funksjonsdesign eller enhver beslutning.

(0)
Free
Advpl Mvc Avancado (Grade A) logo

Advpl Mvc Avancado (Grade A)

Ferdigheter

Sikkerhetstestet utviklingskompetanse for Claude AI. Grade A. Avansert MVC via PE (Entry Points) — legg til tilpassede rutenett på standard MVC-skjerm (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU)

(0)
Free