Claude DevFleet 多智能体编排
使用时机
当需要调度多个 Claude Code 智能体并行处理编码任务时使用此技能。每个智能体在独立的 git worktree 中运行，并配备全套工具。
需要连接一个通过 MCP 运行的 Claude DevFleet 实例：
claude mcp add devfleet --transport http http://localhost:18801/mcp
工作原理
用户 → "构建一个带有身份验证和测试的 REST API"
↓
plan_project(prompt) → 项目ID + 任务DAG
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向用户展示计划 → 获取批准
↓
dispatch_mission(M1) → 代理1在工作树中生成
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M1完成 → 自动合并 → 自动分发M2 (依赖于M1)
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M2完成 → 自动合并
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get_report(M2) → 更改的文件、完成的工作、错误、后续步骤
↓
向用户报告
工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
plan_project(prompt) | AI 将描述分解为包含链式任务的项目 |
create_project(name, path?, description?) | 手动创建项目，返回 project_id |
create_mission(project_id, title, prompt, depends_on?, auto_dispatch?) | 添加任务。depends_on 是任务 ID 字符串列表（例如 ["abc-123"]）。设置 auto_dispatch=true 可在依赖满足时自动启动。 |
dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?) | 启动智能体执行任务 |
cancel_mission(mission_id) | 停止正在运行的智能体 |
wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?) | 阻塞直到任务完成（见下方说明） |
get_mission_status(mission_id) | 检查任务进度而不阻塞 |
get_report(mission_id) | 读取结构化报告（更改的文件、测试情况、错误、后续步骤） |
get_dashboard() | 系统概览：运行中的智能体、统计信息、近期活动 |
list_projects() | 浏览所有项目 |
| `list_missions(project_id, … |
