SkillProof tested Claude skills

Doing A Simple Two Stage Fanout

Distribuye un corpus grande entre subagentes Worker, Critic y Summarizer con diseño calculado

Por ed3dai · ed3dai/ed3d-plugins

Probado · Funciona ★ 8.8/10

Doing A Simple Two Stage Fanout — Distribuye un corpus grande entre subagentes Worker, Critic y Summarizer con diseño calculado

Qué hace

Orquesta una distribución en dos etapas para analizar un corpus más grande que el contexto de un solo agente: subagentes Worker paralelos analizan cada uno una porción, subagentes Critic revisan los informes de los workers en busca de lagunas y contradicciones, y un único Summarizer sintetiza un informe final. Se activa cuando el usuario pide analizar, revisar o resumir un gran cuerpo de texto, código o datos que excede el contexto de un solo agente, e incluye un script Python empaquetado que calcula los conteos de segmento/worker/critic más la guía de grafo de tareas y recuperación de fallos.

Informe de la prueba

Se obtuvo SKILL.md más ambos archivos referenciados (compute_layout.py y diagram-templates.md, cada uno HTTP 200); el script se analizó limpio (sin curl|sh, base64, red o eval). Se ejecutó compute_layout.py en el propio ejemplo documentado de la HABILIDAD (--corpus-chars 800000 --segments-per 3 --reviews-per 2) y se obtuvieron exactamente los números que la habilidad afirma: 6 segmentos, 2 workers, 4 critics (C01-C04) que coinciden con su tabla de asignación. Prueba de OUTPUT en un corpus de prosa de 500k caracteres: el razonamiento ingenuo de la línea base (125k tokens caben en una ventana de 200k) da 1 agente / sin distribución, mientras que el script de la habilidad reserva el 35% y divide por SEGMENTS_PER para producir 4 segmentos / 2 workers / 3 critics / 6 agentes - una divergencia concreta y defendible que verifiqué al ejecutarlo. No ejecuté el despacho completo de múltiples subagentes de extremo a extremo (sin ejecución en vivo de Worker/Critic/Summarizer), solo la porción determinista de cálculo de diseño.

Probado el: 2026-07-31 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

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.

Comandos y prompts de ejemplo

  • /doing-a-simple-two-stage-fanoutDistribuye un corpus grande entre subagentes Worker, Critic y Summarizer con diseño calculado

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

  • Analyze this entire codebase across many subagents
  • Fan out this large dataset to worker agents
  • Summarize this huge document set in parallel

Informe completo →