agentsclimarketplace

Subagent runner

Skill AlekseiUL/sprut-agent-kit/skills/subagent-runner

Ready-to-use AI agent with soul, memory, and 23 skills for ClaudeClaw ⚡

Install
npx -y skills add AlekseiUL/sprut-agent-kit --skill subagent-runner

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Автоматический запуск и управление субагентами для параллельной обработки задач. Разбивает большие задачи на подзадачи, запускает субагенты параллельно, собирает результаты.

SKILL.md

7.5 KB, as published. Nobody here has run it

Subagent Runner

Автоматический запуск субагентов для параллельной обработки сложных задач.

Когда использовать

Используй когда:

  • Задача разбивается на 2+ независимых подзадачи
  • Нужна параллельная обработка (исследование + написание + дизайн)
  • Большой объём работы, который можно распараллелить
  • Разные части задачи требуют разных специализаций

НЕ используй когда:

  • Задача простая, выполнима за 1-2 шага
  • Подзадачи зависят друг от друга (нужна последовательность)
  • Результат одной подзадачи нужен для начала другой

Workflow

1. Анализ задачи

Определи:

  • Можно ли разбить на независимые части?
  • Сколько субагентов нужно? (обычно 2-4)
  • Какая специализация у каждого?

2. Запуск субагентов

Используй HTTP API daemon-а (localhost:4632):

# Отправь progress сообщение
bun ~/.claude/plugins/cache/claudeclaw/claudeclaw/1.0.0/commands/progress.ts "🤖" "Запускаю 3 субагента для задачи: [название]"

# Запусти субагента через REST API
curl -X POST http://localhost:4632/api/subagent/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "researcher", "prompt": "Исследуй тему X, найди 5 источников"}'

# Получи task_id из ответа:
# {"ok":true,"taskId":"uuid-here","name":"researcher","prompt":"..."}

Сохрани task_id для мониторинга:

TASK_ID="полученный-uuid"

3. Мониторинг

Проверяй статус через API:

# Получи статус субагента
curl http://localhost:4632/api/subagent/status/$TASK_ID

# Ответ:
# {"ok":true,"status":{"id":"uuid","name":"researcher","status":"running|completed|failed",...}}

# Или дождись результата (блокирующий вызов, таймаут 60 сек по умолчанию)
curl "http://localhost:4632/api/subagent/wait/$TASK_ID?timeout=120000"

# Ответ при успехе:
# {"ok":true,"result":"текст результата субагента"}

Альтернатива - читай файлы напрямую:

# Проверь все запущенные субагенты
ls -la ~/.claude/claudeclaw/subagents/

# Читай результаты по мере готовности
cat ~/.claude/claudeclaw/subagents/$TASK_ID.txt

4. Сборка результатов

Когда все субагенты завершили:

  • Прочитай результаты из .claude/claudeclaw/subagents/
  • Объедини в финальный ответ
  • Отправь progress сообщение о завершении

Примеры

Пример 1: Исследование + Контент

Задача: "Напиши статью об AI агентах с исследованием"

Разбивка:

  1. Субагент-исследователь: найти 10 источников, ключевые тренды
  2. Субагент-писатель: написать черновик на основе исследования
  3. Субагент-редактор: проверить факты, улучшить стиль

Запуск:

bun ~/.claude/plugins/cache/claudeclaw/claudeclaw/1.0.0/commands/progress.ts "🤖" "Запускаю 3 субагента: исследователь, писатель, редактор"

# Запусти параллельно
curl -X POST http://localhost:4632/api/subagent/run -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"researcher","prompt":"Найди 10 источников об AI агентах, выдели ключевые тренды 2026"}' &

curl -X POST http://localhost:4632/api/subagent/run -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"writer","prompt":"Напиши черновик статьи об AI агентах, структура: intro, 3 секции, вывод"}' &

curl -X POST http://localhost:4632/api/subagent/run -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"editor","prompt":"Проверь факты и улучши стиль статьи, убери воду"}' &

wait

Пример 2: Многофайловый рефакторинг

Задача: "Обнови 5 файлов под новую архитектуру"

Разбивка:

  1. Субагент-1: рефактор файлов A, B
  2. Субагент-2: рефактор файлов C, D
  3. Субагент-3: рефактор файла E, обновить тесты

API Endpoints

Daemon работает на: http://localhost:4632

POST /api/subagent/run

Запускает субагента в фоне.

Request:

{
  "name": "researcher",
  "prompt": "Исследуй тему X"
}

Response:

{
  "ok": true,
  "taskId": "uuid-here",
  "name": "researcher",
  "prompt": "Исследуй тему X"
}

GET /api/subagent/status/:taskId

Получает статус субагента.

Response:

{
  "ok": true,
  "status": {
    "id": "uuid",
    "name": "researcher",
    "status": "running|completed|failed",
    "prompt": "...",
    "result": "..." // если completed
  }
}

GET /api/subagent/wait/:taskId?timeout=60000

Блокирующий вызов, ждёт завершения субагента.

Параметры:

  • timeout - таймаут в миллисекундах (5000-300000, по умолчанию 60000)

Response:

{
  "ok": true,
  "result": "текст результата"
}

Ошибки:

  • Таймаут автоматически ограничен диапазоном 5-300 секунд для стабильности

Статус интеграции

  1. Progress сообщения - работают полностью
  2. REST API для запуска субагентов - работает через localhost:4632
  3. Мониторинг статуса - через GET /api/subagent/status/:taskId
  4. Ожидание результата - через GET /api/subagent/wait/:taskId

Автофиксация

НЕ записывай в лог - субагенты это техническая операция, не событие для памяти.


Статус: ✅ Skill полностью рабочий. REST API интегрирован в daemon (localhost:4632).

Keep looking

Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.