orchestrate
Coordena vários agentes menores para realizar tarefas complexas. Garante que cada um trabalhe em sua parte sem conflitos e integra os resultados.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a dividir tarefas grandes e complexas em partes menores, que podem ser feitas por diferentes 'ajudantes' de IA ao mesmo tempo. Ela junta os resultados e garante que tudo funcione bem junto.
Quando usar
- ✓Quando uma tarefa tem várias partes que podem ser feitas separadamente (como pesquisar, revisar ou programar).
- ✓Quando fazer várias partes ao mesmo tempo pode deixar o trabalho mais rápido ou melhor.
- ✓Quando você precisa juntar várias informações ou resultados diferentes em um só lugar.
Exemplo do que pedir para a IA
“Divida a criação de um site em pesquisa de design, escrita de conteúdo e desenvolvimento. Depois, junte tudo em um site funcional.”
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
A ferramenta divide a tarefa grande em pedaços menores e dá cada pedaço para um 'ajudante' de IA diferente. Ela garante que os ajudantes não façam a mesma coisa e depois junta as respostas de todos para entregar o resultado final.
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 sickn33/agentic-awesome-skills --skill orchestrateOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/orchestrate/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Orquestrar
Coordenar trabalhos substanciais entre subagentes focados, mantendo-se disponível para o usuário e retendo a responsabilidade pelo resultado integrado.
Quando Usar
- Use quando uma tarefa tiver múltiplas linhas de pesquisa, revisão ou implementação independentes.
- Use quando o trabalho paralelo reduzir materialmente o tempo decorrido ou melhorar a cobertura.
- Use quando um coordenador precisar sintetizar várias saídas delimitadas em um único resultado verificado.
Mantenha tarefas triviais com o coordenador.
Fluxo de Trabalho
- Decomponha a tarefa em atribuições distintas e delimitadas com saídas explícitas.
- Execute "scouts" (agentes de busca/análise) estreitos e somente leitura em paralelo com baixo esforço de raciocínio e sem conversa herdada quando o ambiente de execução suportar esses controles. Forneça a cada "scout" todo o contexto e evidências necessários para completar sua atribuição.
- Use esforço de raciocínio médio para implementação rotineira e esforço de raciocínio alto para trabalhos difíceis.
- Dê a cada subagente propriedade distinta. Evite atribuições sobrepostas e instrua os trabalhadores de ponta (leaf workers) a não delegarem.
- Integre as saídas, resolva conflitos e verifique o resultado combinado.
- Mantenha aprovações e decisões com consequências externas com o usuário.
Exemplos
- Para um recurso em todo o repositório, atribua agentes não sobrepostos para inspeção de arquitetura, implementação e revisão de testes, em seguida, integre suas descobertas e execute a verificação final a partir do coordenador.
- Para um resumo de pesquisa, atribua fontes independentes ou perguntas a "scouts" somente leitura, reconcilie desacordos e mantenha o julgamento final com o coordenador.
Limitações
- Requer um ambiente de execução que exponha ferramentas de subagente ou delegação; caso contrário, mantenha o trabalho com o coordenador.
- A delegação não autoriza mutações de arquivo, ações públicas, compras ou outras operações com consequências além do escopo original do usuário.
- Agentes paralelos podem adicionar custo e sobrecarga de coordenação, portanto, use-os apenas quando a tarefa for substancial o suficiente para se beneficiar.
- O coordenador permanece responsável por verificar alegações, alterações, testes e a resposta final.
Perguntas frequentes
O que são 'subagents'?
São como 'ajudantes' menores de IA que a ferramenta principal usa para fazer partes específicas da tarefa.
Por que não usar para tarefas pequenas?
Para tarefas pequenas, é mais rápido e simples fazer tudo de uma vez só. Usar vários 'ajudantes' para algo pequeno pode dar mais trabalho do que ajuda.
Quem é o responsável pelo resultado final?
A ferramenta principal (o 'coordenador') é sempre responsável por verificar se todas as partes estão corretas e se o resultado final está bom.
Detalhes
Descrição original do autor
Coordinate focused subagents on substantial work, keep their ownership non-overlapping, and integrate verified results. Use for large-scope Codex tasks; keep trivial work with the coordinator.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #3776
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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