Doing A Simple Two Stage Fanout
Verteilt ein großes Korpus auf Worker-, Critic- und Summarizer-Subagents mit berechnetem Layout
Getestet · Funktioniert
Was es kann
Orchestriert eine zweistufige Verteilung zur Analyse eines Korpus, das größer ist als der Kontext eines einzelnen Agenten: parallele Worker-Subagents analysieren jeweils einen Slice, Critic-Subagents überprüfen die Worker-Berichte auf Lücken und Widersprüche, und ein einzelner Summarizer synthetisiert einen Abschlussbericht. Wird ausgelöst, wenn der Benutzer bittet, einen großen Text-, Code- oder Datenbestand zu analysieren, zu überprüfen oder zusammenzufassen, der den Kontext eines einzelnen Agenten überschreitet, und enthält ein gebündeltes Python-Skript, das Segment-/Worker-/Critic-Zählungen sowie Task-Graph- und Fehlerbehebungsanleitungen berechnet.
Testbericht
SKILL.md plus beide referenzierten Dateien (compute_layout.py und diagram-templates.md, jeweils HTTP 200) abgerufen; das Skript war sauber (kein curl|sh, base64, Netzwerk oder eval). compute_layout.py mit dem dokumentierten Beispiel des SKILLs ausgeführt (--corpus-chars 800000 --segments-per 3 --reviews-per 2) und genau die vom Skill behaupteten Zahlen erhalten: 6 Segmente, 2 Worker, 4 Critics (C01-C04), passend zu seiner Zuweisungstabelle. OUTPUT-Test an einem 500k-Zeichen-Prosa-Korpus: Baseline-naive Argumentation (125k Tokens passen in ein 200k-Fenster) ergibt 1 Agent / kein Fan-out, während das Skript des Skills 35% reserviert und durch SEGMENTS_PER teilt, um 4 Segmente / 2 Worker / 3 Critics / 6 Agenten zu ergeben – eine konkrete, verteidigbare Abweichung, die ich durch Ausführung verifiziert habe. Ich habe die vollständige Multi-Subagenten-Verteilung nicht End-to-End ausgeführt (kein Live-Worker-/Critic-/Summarizer-Lauf), nur den deterministischen Layout-Berechnungs-Slice.
Getestet am: 2026-07-31 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone --depth 1 https://github.com/ed3dai/ed3d-plugins.git /tmp/doing-a-simple-two-stage-fanout-src mkdir -p ~/.claude/skills cp -R /tmp/doing-a-simple-two-stage-fanout-src/plugins/ed3d-basic-agents/skills/doing-a-simple-two-stage-fanout ~/.claude/skills/doing-a-simple-two-stage-fanout # Bundled compute_layout.py needs only python3 (stdlib argparse/math/os) - no pip deps. # Runtime needs: Task tool (subagent dispatch), TaskCreate/TaskUpdate, AskUserQuestion, plan mode. # Plugin-marketplace alternative: add the ed3dai/ed3d-plugins marketplace, install the ed3d-basic-agents plugin.
Befehle & Beispiel-Prompts
/doing-a-simple-two-stage-fanoutVerteilt ein großes Korpus auf Worker-, Critic- und Summarizer-Subagents mit berechnetem Layout
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
Analyze this entire codebase across many subagentsFan out this large dataset to worker agentsSummarize this huge document set in parallel