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Código em geral280 mil · #152

claude-devfleet

Faz seu agente gerenciar múltiplos agentes de codificação ao mesmo tempo. Ele pode planejar projetos, distribuir tarefas e monitorar o progresso de cada agente.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a organizar programadores de IA (agentes) para trabalhar juntos em um projeto de código. Ela planeja as tarefas, distribui o trabalho para diferentes agentes que trabalham em ambientes separados e mostra o progresso.

Quando usar

  • ✓Quando você quer que vários programadores de IA trabalhem em partes diferentes de um projeto ao mesmo tempo.
  • ✓Quando você precisa que os programadores de IA trabalhem em ambientes isolados para evitar conflitos.
  • ✓Quando você quer acompanhar o progresso de cada programador de IA e ver os relatórios finais.

Exemplo do que pedir para a IA

“Planeje e inicie um projeto para criar uma API REST com autenticação e testes automatizados.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/claude-devfleet/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/claude-devfleet/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Você descreve o projeto, a ferramenta cria um plano com tarefas. Em seguida, ela envia essas tarefas para programadores de IA individuais. Eles trabalham em suas tarefas e, quando terminam, a ferramenta coleta os relatórios.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill claude-devfleet

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/claude-devfleet/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Orquestração Multi-Agente Claude DevFleet

Quando Usar

Use esta habilidade quando precisar despachar múltiplos agentes Claude Code para trabalhar em tarefas de codificação em paralelo. Cada agente roda em um worktree git isolado com ferramentas completas.

Configuração

O servidor DevFleet é um projeto separado, não incluído no ECC. Instale e execute-o a partir de seu repositório primeiro: https://github.com/LEC-AI/claude-devfleet

Em seguida, conecte a instância em execução via MCP:

claude mcp add devfleet --transport http http://localhost:18801/mcp

Antes do primeiro uso, verifique se o processo escutando na porta 18801 é o binário DevFleet que você instalou (veja SECURITY.md em servidores MCP locais).

Como Funciona

User → "Build a REST API with auth and tests"
  ↓
plan_project(prompt) → project_id + mission DAG
  ↓
Show plan to user → get approval
  ↓
dispatch_mission(M1) → Agent 1 spawns in worktree
  ↓
M1 completes → auto-merge → auto-dispatch M2 (depends_on M1)
  ↓
M2 completes → auto-merge
  ↓
get_report(M2) → files_changed, what_done, errors, next_steps
  ↓
Report back to user

Ferramentas

Ferramenta Propósito
plan_project(prompt) IA divide uma descrição em um projeto com missões encadeadas
create_project(name, path?, description?) Cria um projeto manualmente, retorna project_id
create_mission(project_id, title, prompt, depends_on?, auto_dispatch?) Adiciona uma missão. depends_on é uma lista de strings de IDs de missão (ex: ["abc-123"]). Define auto_dispatch=true para iniciar automaticamente quando as dependências forem atendidas.
dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?) Inicia um agente em uma missão
cancel_mission(mission_id) Para um agente em execução
wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?) Bloqueia até que uma missão seja concluída (veja nota abaixo)
get_mission_status(mission_id) Verifica o progresso da missão sem bloquear
get_report(mission_id) Lê o relatório estruturado (arquivos alterados, testados, erros, próximos passos)
get_dashboard() Visão geral do sistema: agentes em execução, estatísticas, atividade recente
list_projects() Navega por todos os projetos
list_missions(project_id, status?) Lista missões em um projeto

Nota sobre wait_for_mission: Isso bloqueia a conversa por até timeout_seconds (padrão 600). Para missões de longa duração, prefira fazer polling com get_mission_status a cada 30–60 segundos, para que o usuário veja atualizações de progresso.

Fluxo de Trabalho: Planejar → Despachar → Monitorar → Relatar

  1. Planejar: Chame plan_project(prompt="...") → retorna project_id + lista de missões com cadeias de depends_on e auto_dispatch=true.
  2. Mostrar plano: Apresente os títulos das missões, tipos e cadeia de dependência ao usuário.
  3. Despachar: Chame dispatch_mission(mission_id=<first_mission_id>) na missão raiz (depends_on vazio). Missões restantes são despachadas automaticamente à medida que suas dependências são concluídas (porque plan_project define auto_dispatch=true nelas).
  4. Monitorar: Chame get_mission_status(mission_id=...) ou get_dashboard() para verificar o progresso.
  5. Relatar: Chame get_report(mission_id=...) quando as missões forem concluídas. Compartilhe os destaques com o usuário.

Concorrência

O DevFleet executa até 3 agentes simultâneos por padrão (configurável via DEVFLEET_MAX_AGENTS). Quando todos os slots estão preenchidos, missões com auto_dispatch=true são enfileiradas no monitor de missões e despachadas automaticamente à medida que os slots ficam livres. Verifique get_dashboard() para o uso atual dos slots.

Exemplos

Totalmente automático: planejar e lançar

  1. plan_project(prompt="...") → mostra o plano com missões e dependências.
  2. Despache a primeira missão (aquela com depends_on vazio).
  3. Missões restantes são despachadas automaticamente à medida que as dependências são resolvidas (elas têm auto_dispatch=true).
  4. Relate de volta com o ID do projeto e a contagem de missões para que o usuário saiba o que foi lançado.
  5. Faça polling com get_mission_status ou get_dashboard() periodicamente até que todas as missões atinjam um estado terminal (completed, failed ou cancelled).
  6. get_report(mission_id=...) para cada missão terminal — resuma os sucessos e destaque as falhas com erros e próximos passos.

Manual: controle passo a passo

  1. create_project(name="My Project") → retorna project_id.
  2. create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true) para a primeira missão (raiz) → capture root_mission_id. create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true, depends_on=["<root_mission_id>"]) para cada tarefa subsequente.

…

Perguntas frequentes

O que são 'worktrees isolados'?

São como caixas separadas onde cada programador de IA trabalha, garantindo que o trabalho de um não interfira no de outro.

Como eu sei o que os programadores de IA estão fazendo?

Você pode pedir um relatório (`get_report`) para ver o que foi feito, quais arquivos mudaram e se houve algum erro.

Posso parar um programador de IA no meio do trabalho?

Sim, você pode usar o comando `cancel_mission` para interromper uma tarefa específica.

Detalhes

Descrição original do autor

Orchestrate multi-agent coding tasks via Claude DevFleet — plan projects, dispatch parallel agents in isolated worktrees, monitor progress, and read structured reports. Use when dispatching parallel coding agents across isolated worktrees and tracking their reports.

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#152
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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