Параллельные агенты кодирования с использованием tmux и спецификаций в Markdown

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 2 марта 2026 г.🔗 Source
Параллельные агенты кодирования с использованием tmux и спецификаций в Markdown
Ad

Мануэль Шиппер запускает параллельных кодирующих агентов с помощью лёгкой настройки, используя tmux, файлы Markdown, bash-алиасы и шесть слэш-команд. Это стандартные агенты без профилей под-агентов или оркестраторов, использующие соглашение об именовании ролей для каждого окна tmux: Планировщик (Planner, создаёт спецификации Markdown), Исполнитель (Worker, реализует готовые спецификации) и Менеджер проекта (PM, управление бэклогом и сбор идей).

Система Feature Design

Большая часть написания кода происходит на основе готовых спецификаций, называемых Feature Designs (FD). FD — это файл Markdown, содержащий:

  • Описание решаемой проблемы
  • Все рассмотренные решения с плюсами и минусами для каждого
  • Финальное решение с планом реализации, включая файлы для обновления
  • Шаги верификации

После внедрения этой системы Шиппер может работать параллельно с 4-8 агентами. При превышении 8 агентов качество решений ухудшается. Система была создана вручную в одном проекте с более чем 300 спецификациями, а затем перенесена в новые проекты с помощью команды /fd-init, которая настраивает систему в любом репозитории.

Отслеживание и жизненный цикл FD

Каждой FD присваивается пронумерованный файл спецификации (FD-001, FD-002...), отслеживаемый в индексе всех FD. Файлы находятся в docs/features/ и проходят 8 стадий:

  • Запланировано (Planned): Определено, но ещё не спроектировано
  • Проектирование (Design): Активное проектирование решения
  • Открыто (Open): Спроектировано, готово к реализации
  • В процессе (In Progress): В настоящее время реализуется
  • Ожидает верификации (Pending Verification): Код завершён, ожидает проверки в работе
  • Завершено (Complete): Проверено на работоспособность, готово к архивации
  • Отложено (Deferred): Отложено на неопределённый срок
  • Закрыто (Closed): Не будет выполнено

Слэш-команды

Шесть слэш-команд управляют полным жизненным циклом:

  • /fd-new: Создать новую FD из набора идей
  • /fd-status: Показать индекс: что активно, ожидает верификации и завершено
  • /fd-explore: Запустить сессию: загрузить документацию по архитектуре, руководство разработчика, индекс FD
  • /fd-deep: Запустить 4 параллельных агента Opus для исследования сложной проектной задачи
  • /fd-verify: Проверить код, предложить план верификации, выполнить коммит
  • /fd-close: Архивировать FD, обновить индекс, обновить журнал изменений

Каждый коммит связан со своей FD (например, "FD-049: Реализовать инкрементальную пересборку индекса"). Журнал изменений автоматически пополняется по мере завершения FD.

Ad

Пример файла FD

FD-051: Многометочная классификация документов
Статус: Открыто
Приоритет: Средний
Затраты усилий: Средние
Эффект: Улучшенный отзыв для последующей фильтрации

Проблема

Входящие документы получают одну метку категории, но многие охватывают несколько тем. Последующие фильтры пропускают релевантные документы, потому что классификатор вынуждает выбрать одно наилучшее соответствие.

Решение

Заменить однозначную классификацию на многометочную:

  1. Использовать LLM для присвоения оценок уверенности по каждой категории.
  2. Принимать все метки с уверенностью выше 0.90.
  3. Для неоднозначных оценок (0.50-0.90) выполнить второй проход LLM с few-shot примерами для подтверждения.
  4. Сохранять все метки с оценками, чтобы последующие запросы могли гибко пороговые значения.

Файлы для изменения

  • src/classify/multi_label.py (новый: логика многометочной классификации на основе LLM)
  • src/classify/prompts.py (новый: шаблоны few-shot для неоднозначных случаев)
  • sql/01_schema.sql (добавить таблицу document_labels с оценками)
  • sql/06_classify_job.sql (новый: запланированная классификация после приёма)

Верификация

  1. Запустить классификатор на тестовой таблице документов
  2. Проверить отсутствие ошибок в журнале операций, выполнить проверки работоспособности
  3. Выборочная проверка: документы с известным многотемным содержанием имеют ожидаемые метки
  4. Запустить тесты, подтвердить, что последующие фильтры учитывают порог уверенности

Инициализация системы

Запуск /fd-init в любом репозитории:

  • Определяет контекст проекта из CLAUDE.md, конфигураций пакетов и журнала git
  • Создаёт структуру каталогов (docs/features/, docs/features/archive/)
  • Генерирует FEATURE_INDEX.md, адаптированный под проект
  • Создаёт шаблон FD
  • Устанавливает шесть слэш-команд
  • Добавляет соглашения о жизненном цикле FD в CLAUDE.md проекта

Создаваемые файлы включают docs/features/FEATURE_INDEX.md (индекс функций), docs/features/TEMPLATE.md (шаблон файла FD), docs/features/archive/ (каталог архива), CHANGELOG.md (формат Keep a Changelog) и обновления в CLAUDE.md с проектными соглашениями, включая систему FD.

📖 Read the full source: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

Маркетинговая Мудрость MCP: Бесплатный Семантический Поиск для Стартап-Инсайтов
Инструменты

Маркетинговая Мудрость MCP: Бесплатный Семантический Поиск для Стартап-Инсайтов

Бесплатный MCP-сервер предоставляет семантический поиск по 6 700 идеям из 1 040 эпизодов подкастов My First Million и Starter Story. Он предлагает четыре инструмента для поиска мудрости основателей о росте, маркетинге и бизнес-стратегиях.

OpenClawRadar
Исправление слепых зон OpenClaw: создание карты сайта для сбора всех блогов Anthropic
Инструменты

Исправление слепых зон OpenClaw: создание карты сайта для сбора всех блогов Anthropic

Инструмент браузера OpenClaw не обнаруживает все блоги Anthropic, потому что они размещены на нескольких URL-адресах. Один пользователь решил эту проблему, предоставив сгенерированную карту сайта, и упаковал решение в навык для совместного использования.

OpenClawRadar
Qwen3.6:27b + Пользовательский Go-агент: локальная альтернатива Claude Code
Инструменты

Qwen3.6:27b + Пользовательский Go-агент: локальная альтернатива Claude Code

Разработчик тестирует Qwen3.6:27b в Q8 на RTX 6000 (96 ГБ), утверждает, что он сравним с Claude Code для ежедневного кодинга, и публикует в открытый доступ минималистичного Go-агента без плагинов и MCP.

OpenClawRadar
Оценка покупателя: Навык Claude для оценки поставщиков B2B с использованием диалогов с ИИ-агентами
Инструменты

Оценка покупателя: Навык Claude для оценки поставщиков B2B с использованием диалогов с ИИ-агентами

Навык Claude, который оценивает B2B-поставщиков программного обеспечения, исследуя вашу компанию, задавая вопросы по предметной области и напрямую опрашивая AI-агентов поставщиков через Salespeak Frontdoor API. Он сопоставляет заявления с независимыми источниками и создает основанные на доказательствах оценочные карточки с прозрачными уровнями верификации.

OpenClawRadar