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搜索并行，共找到 151 条记录

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并行工作流优化引擎

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本技能旨在指导用户优化大型、复杂的系统流程（如CI/CD、大规模重构或数据验证）。它要求用户将任务拆分为相互独立的执行通道（Lanes），构建依赖图，批量化读取和检查操作，并严格隔离写入面，从而在不损失正确性的前提下，大幅提高开发和测试的迭代速度。

编程前系统调研工作流

这是一个系统化的工作流，用于在开始编写自定义代码前进行充分的调研。它指导用户完成从需求分析、跨渠道（如npm、PyPI、GitHub）并行搜索、到根据可维护性、社区支持等维度评估候选方案的全过程。目的是避免重复造轮子，确保使用现有成熟的库和最佳实践。

多智能体协同工作流初始化

用于初始化一个具备防漂移机制的多智能体群组。适用于需要多个（3个或以上）协调工作的复杂大型项目任务，例如功能实现、跨模块重构或安全审计。它支持多种拓扑结构，确保多个AI代理能够安全、高效地进行并行协作和任务分解。

多智能体团队构建器

这是一个交互式的工具，用于发现、选择并构建由多个专业AI智能体组成的团队。它可以从不同领域（如工程、市场营销）选择多个角色，然后以并行模式启动它们。最后，它会整合所有智能体的独立分析结果，生成包含共识、冲突点和下一步建议的综合报告。

工作流创建与编排

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提供工作流的创建与编排功能，支持两种模式：一是持久化、可暂停的MCP模板，适用于需要人工审批的长流程；二是原生的JavaScript脚本，用于实现复杂的智能体并行调用和结构化结果聚合，适用于自动化审计、研究等多步骤任务。

运行和管理工作流执行

本技能提供全面的工作流执行、监控和生命周期管理能力。它支持结构化的MCP工作流管理（执行、暂停、恢复、取消），同时也支持调用和恢复`.claude/workflows/`目录下的原生JavaScript工作流。可用于编排复杂的、多步骤的流程，包括顺序、并行和条件逻辑。

结构化GitHub拉取请求代码评审

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feiskyer/claude-code-settings

这是一个结构化的多智能体工作流，用于对GitHub的拉取请求（PR）进行深度代码评审。它模拟了多个领域专家的视角进行全面分析，负责处理PR的可用性检查、大型代码差异收集和上下文整合。通过结合并行评审员的发现和历史讨论记录，提供高信号、可操作的反馈，确保代码在合并前达到最高质量。

自适应PR代码评审器

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这是一个先进的GitHub PR评审编排协议。它具有高度的自适应性，不会强制执行固定规则。相反，它会首先探测项目现有的标准，包括测试运行器、架构约定和需求规范，然后并行启动六个专业子代理进行评审。最终在GitHub上提供一套全面、定制化的代码评审和总结。

合约优先的服务边界管理

本方法论旨在为服务边界（API或事件）建立一个权威的、机器可检查的单一事实来源。它指导消费者和提供方进行并行开发，确保服务契约结构稳定，防止字段漂移和集成错误。无论是HTTP API还是事件流，都必须以契约作为唯一真值。

高性能并行计算论文投稿指南

acm-international-symposium-on-high-performance-parallel-and-distributed-computing

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南专为目标投递至高性能并行和分布式计算会议（如HPDC）的计算机科学作者设计。它帮助作者评估论文的会议适用性，指导论文从期刊或预印本体裁重塑为符合顶级会议要求的叙事结构，并确保证据和贡献点符合业界标准，以优化投稿策略。

PPoPP并行编程会议投稿策略

acm-sigplan-symposium-on-principles-and-practice-of-parallel-programming

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南专为目标投稿PPoPP（并行编程原理与实践研讨会）的作者设计。它帮助作者判断其计算机科学手稿是否适合该顶级会议，重点涵盖并行编程模型、编译器、运行时和多核/GPU系统等领域。提供了关于如何重构论文叙事、确定证据缺失点以及将工作定位到相关顶会（如SC, HPDC）的专业建议。

多模型编排工作流

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Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

三层模型团队编排技能：将超出单模型能力的大任务拆解为并行子任务，调度低成本工作模型批量执行，由更强顾问模型评审计划并核验结果，最终汇总交付物并支持降级与回退方案。

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