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
Mensagem pronta para colar
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-devfleetOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/claude-devfleet/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo 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 atétimeout_seconds(padrão 600). Para missões de longa duração, prefira fazer polling comget_mission_statusa cada 30–60 segundos, para que o usuário veja atualizações de progresso.
Fluxo de Trabalho: Planejar → Despachar → Monitorar → Relatar
- Planejar: Chame
plan_project(prompt="...")→ retornaproject_id+ lista de missões com cadeias dedepends_oneauto_dispatch=true. - Mostrar plano: Apresente os títulos das missões, tipos e cadeia de dependência ao usuário.
- Despachar: Chame
dispatch_mission(mission_id=<first_mission_id>)na missão raiz (depends_onvazio). Missões restantes são despachadas automaticamente à medida que suas dependências são concluídas (porqueplan_projectdefineauto_dispatch=truenelas). - Monitorar: Chame
get_mission_status(mission_id=...)ouget_dashboard()para verificar o progresso. - 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
plan_project(prompt="...")→ mostra o plano com missões e dependências.- Despache a primeira missão (aquela com
depends_onvazio). - Missões restantes são despachadas automaticamente à medida que as dependências são resolvidas (elas têm
auto_dispatch=true). - Relate de volta com o ID do projeto e a contagem de missões para que o usuário saiba o que foi lançado.
- Faça polling com
get_mission_statusouget_dashboard()periodicamente até que todas as missões atinjam um estado terminal (completed,failedoucancelled). 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
create_project(name="My Project")→ retornaproject_id.create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true)para a primeira missão (raiz) → captureroot_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
Comentários
- …
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