Skills parallel-vibe

当用户明确要求"并行执行同一条 Vibe Coding 指令 / 多线程并行尝试多种方案 / 在多个独立工作区里同时推进"时使用。在用户当前工作目录创建 `.parallel_vibe/`，复制出多个独立工作区并按计划运行每个 thread 的 runner（默认串行、可选并行），最后在 `@main/summary.md` 汇总结果。⚠️ 不适用：用户只是想并行跑 shell 命令/单元测试/下载任务（应直接用并发工具或 CI）、没有明确"多工作区并行尝试/多方案对比"意图、要求强安全隔离或处理高度敏感数据（应使用容器/沙箱方案）。

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/huangwb8/skills

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/huangwb8/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/parallel-vibe" ~/.claude/skills/huangwb8-skills-parallel-vibe && rm -rf "$T"

manifest: parallel-vibe/SKILL.md

source content

parallel-vibe

与 bensz-collect-bugs 的协作约定

因本 skill 设计缺陷导致的 bug，先用
```
bensz-collect-bugs
```
规范记录到
```
~/.bensz-skills/bugs/
```
，不要直接修改用户本地已安装的 skill 源码；若有 workaround，先记 bug，再继续完成任务。
只有用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报时，才用本地
```
gh
```
上传新增 bug 到
```
huangwb8/bensz-bugs
```
；不要 pull / clone 整个仓库。

目标

把用户的一条指令，拆成多个 thread（任务视角），并在多个**独立工作区（workspace）与多个独立进程（runner 子进程）**中执行：

每个 thread 只运行一条终端命令（例如
```
codex ... exec "..."
```
或
```
claude ... -p "..."
```
），确保进程级独立
默认串行跑 threads（省资源、减少 API 限流/轮询风险）；用户明确要求时再并行
最终把每个 thread 的产物与日志落盘，并在
```
@main/
```
生成可追溯的计划与汇总

.parallel_vibe/{project_id}/{thread_id}/...

.parallel_vibe/{project_id}/@main/summary.md

（综合汇总）

输入

必需：
```
prompt
```
（用户原始指令）
可选：
```
n
```
（线程数，默认 5，范围 1-9；用户明确要求则以用户为准）
可选：每个 thread 的
```
runner/model/prompt
```
（通过
```
@main/plan.json
```
或
```
--plan-file
```
自定义）
可选：
```
--project-id/--resume
```
（复用已有 project 目录）
可选：
```
--parallel/--max-parallel
```
（用户明确要求并行时使用）

输出

你必须向用户返回：

本次运行的结果目录：
```
.parallel_vibe/{project_id}/
```

如何查看汇总：

.parallel_vibe/{project_id}/@main/summary.md

软护栏（必须遵守的操作规范；不是安全隔离）

当你在某个 thread 的

workspace/

内工作时：

只允许读写当前
```
workspace/
```
及其子目录
禁止访问父目录（
```
..
```
）与任何绝对路径写入
禁止读取/写入
```
.parallel_vibe/{project_id}
```
下的其他 thread 目录
产物必须落盘到当前
```
workspace/
```
（便于追溯与汇总）

说明：

parallel-vibe

提供的是“工程隔离”（减少相对路径污染与文件互相覆盖），不是容器/沙箱级的强安全隔离。默认拒绝

--src-dir

中的 symlink（可用

--symlink-policy

覆盖，但存在越界风险）；不要把包含敏感文件（如

.env

、SSH key）的目录作为

--src-dir

。

工作流

从用户消息提取：
- 用户指令原文
```
prompt
```
- 线程数
```
n
```
  ：用户明确要求则照做，否则默认 5
- 是否要求并行：若未明确要求，默认串行
规划 thread（启发式，必须落到“可执行命令”）：
- 每个 thread 明确：
```
thread_id/title/runner/model/prompt
```
- 推荐路由（默认策略）：
  - ```
  claude
```
  ：规划/审查/风险与边界（强推理、强约束）
- ```
codex
```
    ：实现/修改/测试与验证（代码落地）
- 模型选择：
  - 用
```
profile=fast|deep|default
```
    表达”任务强度”，再由
```
parallel-vibe/config.yaml:models
```
    映射到你本机可用的
```
model_id
```
  - 如你已经确定具体模型，也可在计划里直接写
```
model=<model_id>
```
    覆盖 profile
- effort 等级选择（
```
low
```
  /
```
medium
```
  /
```
high
```
  ）：
  - 若用户已明确指定，严格遵从用户要求
  - 否则根据 thread 的实际 prompt 自主判断：
    - ```
    low
```
  ：指令简单明确，无歧义（如格式化、重命名、简单查询）
- ```
medium
```
      ：中等复杂度（如功能实现、代码重构、文档生成）
    - ```
    high
```
  ：需要深度推理（如架构设计、多步骤分析、有歧义需要深度理解的任务）
- 每个 thread 可独立设置不同的 effort 等级
在用户当前目录运行脚本（不要手写编排逻辑）：

python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py --prompt "<用户指令原文>"

如果该 skill 已做系统级安装（推荐），脚本通常位于以下路径之一（按你当前平台选择）：

python3 ~/.codex/skills/parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py --prompt "<用户指令原文>"
# 或
python3 ~/.claude/skills/parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py --prompt "<用户指令原文>"

常见参数（按需添加）：

# 指定线程数（默认 5）
python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py --prompt "<用户指令原文>" --n 5

# 复用已有 project（便于重跑/续跑；每次运行仍会重建各 thread/workspace）
python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py --prompt "<用户指令原文>" --project-id <32位md5> --resume

# 只生成计划与工作区（不运行 threads），便于你先改 plan
python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py --prompt "<用户指令原文>" --plan-only

# 使用自定义 plan（JSON）
python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py --plan-file /path/to/plan.json --src-dir . --out-dir .

# src_dir 存在 symlink 时的处理策略（默认 error 拒绝；skip 剔除；keep 保留为 symlink）
python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py --prompt "<用户指令原文>" --symlink-policy skip

# 用户明确要求并行时才开启（默认串行）
python3 parallel-vibe/scripts/parallel_vibe.py --prompt "<用户指令原文>" --parallel --max-parallel 3

打开并阅读汇总：

.parallel_vibe/{project_id}/@main/summary.md

向用户交付：
- 汇总结论（以
```
@main/summary.md
```
  为准）
- 指向每个 thread 工作区的路径（用户需要时可直接查看/对比）

自定义 thread（可选）

如需精确控制每个 thread 的

runner/profile/model/prompt

，可直接编辑运行产物：

.parallel_vibe/{project_id}/@main/plan.json

然后用同一个

--project-id

--resume

续跑。注意：

--resume

会复用 project 目录与

@main/plan.json

，但每次运行仍会重建各 thread 的

workspace/

（避免复用旧缓存导致不可追溯/不一致）。

⚠️ 安全提示：如计划中使用

runner.type=shell

，它会执行你提供的任意命令模板（仅对受信任的 plan 使用）；并且 shell/工具本身可能读写用户全局缓存目录或访问绝对路径，因此不应将其理解为“安全沙箱”。

Runner 命令形态（给规划用）

本 skill 的关键是假设 runner 支持“一条命令 = 一次独立执行”。

常见形态（以官方文档为准；具体参数以你本机 CLI 为准）：

# OpenAI Codex CLI（非交互执行；全局参数通常放在子命令 exec 之前）
# <effort> 由 AI 根据 prompt 复杂度自主选择：low / medium / high
# 若用户已明确指定 effort，以用户要求为准
codex -m <model_id> -c 'reasoning_effort="<effort>"' exec "你的指令内容"

# Claude CLI / Claude Code（打印模式）
# <effort> 同上，AI 自主规划或遵从用户指定
claude --model <model_id> --effort <effort> -p "你的指令内容"

计划里 runner 参数约定（用于把

--help

中的参数安全落到“一条命令”）：

```
runner.args
```
：全局参数（放在子命令前；适合
```
codex -c ...
```
、
```
claude --effort ...
```
）
```
runner.sub_args
```
：子命令参数（放在子命令后、prompt 前；适合
```
codex exec --some-flag ...
```
）

清理方式

在触发目录执行：

rm -rf .parallel_vibe