# multi-agent-optimize

Команда помогает найти узкие места в мультиагентной системе и настроить контекст, координацию и расходы. Запускайте её, когда нужно сопоставить производительность, стоимость и качество.

- команда · `type=command` · Claude Code, Codex, Cursor · ★ 41729
- Автор: Seth Hobson
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/wshobson/agents/tree/HEAD/plugins/agent-orchestration/commands/multi-agent-optimize.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/commands/multi-agent-optimize

## Что делает

Передайте команде цель оптимизации: систему или приложение, показатели, область работ и бюджетные ограничения. Она предлагает профилировать базы данных, приложение и фронтенд, а затем разбирать узкие места и распределение нагрузки между агентами.

В план входят настройка контекстного окна, параллельное выполнение задач, учёт токенов и снижение задержек. Команда также учитывает компромисс между скоростью и качеством. Изменения рекомендуется измерять до и после и вносить постепенно, с возможностью отката.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через маркетплейс плагинов**
В чате агента (не в терминале):
```text
/plugin marketplace add wshobson/agents
```
В чате агента (не в терминале):
```text
/plugin install agent-orchestration@claude-code-workflows
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.claude/commands/multi-agent-optimize.md` — Вызов — /multi-agent-optimize. Для всех проектов — ~/.claude/commands/

### Codex

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.codex/prompts/multi-agent-optimize.md` — Вызов — /prompts:multi-agent-optimize. В Codex этот формат помечен устаревшим, замена — скиллы

### GitHub Copilot

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/prompts/multi-agent-optimize.prompt.md`

### Gemini CLI

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.gemini/commands/multi-agent-optimize.toml` — Gemini хранит команды в TOML: текст запроса — в поле prompt

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/wshobson/agents/tree/HEAD/plugins/agent-orchestration/commands/multi-agent-optimize.md

## Когда брать
- найти узкие места в работе базы данных, приложения или фронтенда
- настроить размер контекста и расход токенов
- сократить задержки при обмене между агентами
- сопоставить стоимость оптимизации с требованиями к качеству

## Примеры запросов агенту
- Проанализируй производительность моей мультиагентной системы и найди узкие места.
- Настрой работу агентов с учётом бюджета и допустимой задержки.
- Предложи, как уменьшить контекст, сохранив нужное качество ответов.

## Похожие
- [feature-dev](https://affpapa.org/nevibecode/commands/feature-dev.md) — команда · 179 установок
- [ultra-think](https://affpapa.org/nevibecode/commands/ultra-think.md) — команда · 8383 установки
- [create-architecture-documentation](https://affpapa.org/nevibecode/commands/create-architecture-documentation.md) — команда · 6136 установок
- [refactor-code](https://affpapa.org/nevibecode/commands/refactor-code.md) — команда · 4890 установок

Из того же набора: [wshobson/agents](https://affpapa.org/nevibecode/by/wshobson/agents.md) — 405 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md