fan-out — скилл для Claude Code: параллельный перебор решений
Разворачивает несколько субагентов на одну задачу, а потом сводит их результаты в один выбор. Нужен, когда решений два и больше и надо понять, какое выживет.
npx skills add haabe/mycelium --skill fan-out -a claude-codeЧто делает fan-out
Скилл берёт список решений из .claude/canvas/opportunities.yml, для каждого находит самое рискованное допущение и запускает отдельного воркера с изолированным worktree. Воркеры возвращают не вердикт, а доказательства с указанием источника. Потом ведущий агент собирает всё вместе, обновляет ICE-оценки в канвасе, прогоняет /mycelium:bias-check и записывает выбор в .claude/harness/decision-log.md.
Есть режим bakeoff: он сравнивает конкурирующие листья одной возможности по структурным scorecard и правилам выбора победителя. Проигравшие уходят в .claude/canvas/archived-solutions.yml со снимком доказательств. Ограничения жёсткие: минимум 2 воркера, максимум 3 листа за один bakeoff, воркеры не пишут в канвас и не двигают diamonds. На Claude попытку субагента записать что-то в .claude/canvas/ или .claude/diamonds/ отбивает guard-state.
Скилл рассчитан на работу внутри фреймворка Mycelium. Поставленный отдельно, он пропустит состояние канваса, theory gates и поведение harness, на которые опирается. Тесты типа human — опросы, fake door, интервью, платный пилот — воркерам недоступны: их регистрируют через /mycelium:handoff, а вердикт заносят через /mycelium:log-evidence. Субагент может только сымитировать поведение людей, а имитация — не результат теста.
Какие задачи решает
- развернуть несколько субагентов на одну возможность и свести их выводы
- сравнить конкурирующие решения по доказательствам, а не по ICE-оценке
- изолировать параллельные эксперименты в отдельных worktree
- зафиксировать выбор победителя и отправить проигравших в архив
- проверить совокупные находки на предвзятость перед решением
Примеры запросов агенту
- Разверни воркеров на два решения из
opportunities.ymlи сведи результаты - Запусти bakeoff по листьям этой возможности и покажи scorecard
- Собери доказательства воркеров, обнови ICE и прогони
/mycelium:bias-check
Как установить fan-out
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add haabe/mycelium --skill fan-out -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/fan-out/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/fan-out/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add haabe/mycelium --skill fan-out -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/fan-out/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add haabe/mycelium --skill fan-out -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/fan-out/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install haabe/mycelium fan-out2Вручную: положить файлы
.github/skills/fan-out/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add haabe/mycelium --skill fan-out -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/haabe/mycelium --path plugins/mycelium/skills/fan-outВручную: положить файлы
.devin/skills/fan-out/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add haabe/mycelium --skill fan-out -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о fan-out
Как установить fan-out в Claude Code?
Через npx: npx skills add haabe/mycelium --skill fan-out -a claude-code. После этого файл скилла лежит в ~/.claude/skills/fan-out/SKILL.md.
Что делает fan-out?
Запускает несколько воркеров на параллельное исследование решений, собирает их доказательства и помогает выбрать победителя. Проигравшие листья уходят в архив со снимком доказательств.
Можно ли ставить fan-out отдельно от Mycelium?
Скилл рассчитан на работу внутри фреймворка Mycelium. Без него пропустятся состояние канваса, theory gates и поведение harness, на которые скилл опирается.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: fan-out
description: "Parallel agent orchestration for OST exploration. Fan-out multiple solution explorations, fan-in results to compare and select winners."
metadata:
instruction_budget: "22"
framework_dependency: "mycelium"
framework_dependency_note: "This skill is designed to run within the Mycelium framework (https://github.com/haabe/mycelium). Standalone use will skip the canvas state, theory gates, and harness behavior the skill assumes. Install: /plugin install mycelium@haabe-mycelium."
---
# Fan-Out / Fan-In Orchestration
## When to Use
- OST has 2+ solutions for the same opportunity that need parallel exploration
- Independent delivery work items that can be parallelized
- Multiple research streams needed simultaneously
## Workflow
### 1. Prepare (Lead Agent)
- Read .claude/canvas/opportunities.yml
- Identify solutions needing parallel work
- For each: identify riskiest assumption, design test, and write its `runs_on` (disk | network | human, as in `/mycelium:assumption-test`)
- Register each `human` test (survey, fake door, interviews, paid pilot) through `/mycelium:handoff`. No subagent runs it: a subagent can only simulate what people would do, and a simulated verdict is not a test result (v0.330.0)
### 2. Fan-Out (Spawn Workers, disk and network tests only)
For each solution with a disk or network test:
- Spawn subagent or Agent Team member
- Provide: clear task, read-only canvas context, worktree isolation, and a turn cap where the runtime has one (`maxTurns` in an agent definition). A time bound in the brief is advice: Claude Code has no time limit for a subagent
- Each worker runs independently and reports its evidence with its source, not only a verdict
### 3. Fan-In (Collect Results)
- Collect all worker results, and the `human` tests' verdicts once logged through `/mycelium:log-evidence`
- Update ICE scores in canvas
- Run `/mycelium:bias-check` on combined findings
- Select winner(s) based on evidence
- Log decision in .claude/harness/decision-log.md
### Leaf Bakeoff Mode
When comparing competing OST leaves for the same opportunity (two or more leaves that each have an untested riskiest assumption; no ICE gap is consulted):
- Each worker returns a structured **scorecard** (Four Risks + ICE from the leaf's record, the result of its disk or network test, segment fit); a leaf whose test is `human` gets its scorecard from the lead once the verdict is logged
- Lead agent applies **winner selection rules**, which read the assumption-test verdicts: clear winner (one passes, the others fail), several pass in the same segment (tiebreaker), several pass in different segments (segment split, both advance), both fail (archive and re-evaluate). A leaf whose riskiest assumption failed is archived.
- The ICE total only orders which assumption is tested first. It never decides when to compare or which leaf wins (until 0.320.0 a "clear winner" was a leaf more than 20% ahead on ICE).
- Losers are archived to `.claude/canvas/archived-solutions.yml` with full evidence snapshot
See `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/orchestration/leaf-bakeoff.md` for the complete bakeoff protocol.
## Rules
- Workers NEVER write to canvas (lead agent does). On Claude Code the guard-state gate refuses a subagent's write to `.claude/canvas/` or `.claude/diamonds/` (v0.330.0); the other rules below are the lead's discipline and no hook checks them
- Workers NEVER progress diamonds
- Workers NEVER run a `human` test
- Lead agent ALWAYS runs bias check on combined results
- Minimum 2 workers for meaningful comparison
- Maximum 3 leaves per bakeoff (respects L3 WIP ceiling)
- Inside an L3 (v0.301.0), the leaves are its set under the L2's target, and a clear winner is the candidate for its `front_runner`; recording it is the human's choice
See `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/orchestration/agent-teams.md` for full orchestration patterns.
© haabe · MIT · haabe/mycelium