К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

V3 Swarm Coordination — скилл для Claude Code: как установить

Координирует иерархический рой из 15 агентов для перехода на claude-flow v3. Распределяет параллельные задачи по безопасности, ядру и интеграциям по 10 ADR на 14 недель.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-swarm-coordination -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает V3 Swarm Coordination

Скилл задаёт топологию hierarchical mesh для оркестрации внедрения v3. Во главе структуры стоит координатор Queen Coordinator, который следит за задачами на GitHub и графиком. Остальные 14 ролей распределены по доменам. В их число входят архитектура безопасности, модули ядра, унификация памяти, интеграция, TDD-тестирование, бенчмарки производительности и релиз.

Выполнение разбито на четыре фазы с 14-недельным таймлайном. На первом этапе агенты безопасности устраняют уязвимости CVE-1, CVE-2 и CVE-3, пока архитекторы готовят DDD-структуру. Затем команда ядра объединяет подсистемы памяти через AgentDB с заявленным ускорением от 150x до 12,500x. На третьей фазе идёт интеграция с agentic-flow@alpha с удалением более 10,000 строк дублирующегося кода, настройка хуков CLI и внедрение адаптации SONA (<0.05ms). Финальный этап готовит CI/CD и релиз v3.0.0.

Граф зависимостей внутри скилла блокирует задачи ядра и интеграции до закрытия архитектурного фундамента безопасности. Эта схема жёстко привязана к дорожной карте claude-flow v3, поэтому переносить её в сторонние проекты без переработки списка из 10 ADR не выйдет.

Какие задачи решает

  • спланировать параллельную работу 15 агентов по 10 архитектурным решениям ADR
  • закрыть уязвимости CVE-1, CVE-2 и CVE-3 перед реализацией модулей ядра
  • объединить подсистемы координации и память через AgentDB
  • провести глубокую интеграцию с библиотекой agentic-flow@alpha
  • настроить релизный пайплайн v3.0.0 с тестами по методике London School TDD

Примеры запросов агенту

  • Инициализируй рой из 15 агентов под реализацию v3
  • Запусти первую фазу устранения CVE и проектирования архитектуры безопасности
  • Проверь граф зависимостей между агентами и начни объединение памяти в AgentDB

Как установить V3 Swarm Coordination

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-swarm-coordination -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/v3-swarm-coordination/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/v3-swarm-coordination/

Из того же набора104

Весь набор →
ruflo ruvnet Скилл добавляет в проект оркестрацию мультиагентных задач, память, маршрутизацию и MCP-инструменты. Нужен для swarm-сценариев и многошаговых workflows. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 000установок Swarm Orchestration ruvnet Скилл для управления роями агентов с параллельным выполнением задач, динамической топологией и автоматической балансировкой нагрузки. Нужен, когда одного агента недостаточно и требуется координировать специалистов разного профиля. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 100установок github-project-management ruvnet Скилл превращает рутину вокруг issue и доски проекта в вызовы gh и ruv-swarm: метки, подзадачи, поиск дублей. Пригодится, когда задач много, а порядка в трекере нет. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 400установок github-workflow-automation ruvnet Скилл автоматизирует GitHub Actions с координацией AI-агентов. Генерирует оптимальные pipeline, управляет pull request'ами, анализирует баги и развёртывает обновления с минимальными рисками. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 300установок github-code-review ruvnet Организует параллельное код-ревью в GitHub с помощью агентов безопасности, архитектуры и стиля через пакет ruv-swarm. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 300установок stream-chain ruvnet Организует последовательную передачу данных между шагами агента через цепочки промптов или готовые пайплайны. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200установок flow-nexus-swarm ruvnet Развёртывает облачные рои ИИ-агентов и собирает событийные процессы с очередями сообщений. Нужен для координации задач, контроля запусков и масштабирования роя. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200установок performance-analysis ruvnet Находит узкие места в Claude Flow swarms, профилирует операции агентов и генерирует отчёты с рекомендациями по оптимизации. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200установок

Похожие

clickhouse-best-practices ClickHouse Inc Скилл с набором правил для проверки схем, запросов и конфигураций ClickHouse. Помогает агентам избежать типичных ошибок в дизайне таблиц, оптимизации JOIN и батчировании данных. Claude Code CX Codex Cursor +1 21 600установок gh-issue-sync mitsuhiko Синхронизирует GitHub Issues с локальными Markdown-файлами. Подходит для поиска, правок, создания и разбора задач из редактора или терминала. Claude Code CX Codex Cursor +1 23 300установок ralph Yeachan-Heo Скилл запускает цикл доработки кода по prd.json с проверкой тестов и верификацией ревьюером. Пригодится для долгих задач, которые нельзя бросать на полпути. Claude Code CX Codex Cursor +1 971установок use-link-identity stripe Подсказывает агенту, как достать Link Agent Attestation Token или подписанные claims и отдать их сервису, который их запросил. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 200установок mem0-test-integration mem0ai Проверяет интеграцию Mem0, которую собрала /mem0-integrate: ставит зависимости, гоняет тесты и сквозной сценарий с настоящим ключом, выдаёт scorecard. Claude Code CX Codex Cursor +1 323установок scenes phaserjs Скилл по сценам Phaser 4 для ИИ-агента: порядок init, preload, create, update, переходы между сценами и работа с ScenePlugin. Claude Code CX Codex Cursor +1 942установок setup-matt-pocock-skills Matt Pocock Скилл настраивает репозиторий для инженерных скиллов Matt Pocock: задаёт трекер задач, метки триажа и расположение доменной документации. Запустите его перед первым использованием остальных скиллов. Claude Code 1 052 851установок to-tickets Matt Pocock Разбивает план, спецификацию или переписку на небольшие сквозные задачи и отмечает, какие из них блокируют остальные. Пригодится, когда нужно согласовать порядок работы до публикации задач в трекере. Claude Code 711 230установок

Вопросы о V3 Swarm Coordination

Как установить V3 Swarm Coordination в Claude Code?

Выполните команду npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-swarm-coordination -a claude-code.

Что делает скилл V3 Swarm Coordination?

Он организует 15 агентов в топологии hierarchical mesh для параллельной реализации claude-flow v3 в течение 14 недель.

В каком порядке запускаются агенты в архитектуре роя?

Сначала отрабатывает домен безопасности с устранением уязвимостей CVE, и только после создания фундамента запускаются задачи ядра, интеграции и подготовки релиза.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: "V3 Swarm Coordination"
description: "15-agent hierarchical mesh coordination for v3 implementation. Orchestrates parallel execution across security, core, and integration domains following 10 ADRs with 14-week timeline."
---

# V3 Swarm Coordination

## What This Skill Does

Orchestrates the complete 15-agent hierarchical mesh swarm for claude-flow v3 implementation, coordinating parallel execution across domains while maintaining dependencies and timeline adherence.

## Quick Start

```bash
# Initialize 15-agent v3 swarm
Task("Swarm initialization", "Initialize hierarchical mesh for v3 implementation", "v3-queen-coordinator")

# Security domain (Phase 1 - Critical priority)
Task("Security architecture", "Design v3 threat model and security boundaries", "v3-security-architect")
Task("CVE remediation", "Fix CVE-1, CVE-2, CVE-3 vulnerabilities", "security-auditor")
Task("Security testing", "Implement TDD security framework", "test-architect")

# Core domain (Phase 2 - Parallel execution)
Task("Memory unification", "Implement AgentDB 150x improvement", "v3-memory-specialist")
Task("Integration architecture", "Deep agentic-flow@alpha integration", "v3-integration-architect")
Task("Performance validation", "Validate 2.49x-7.47x targets", "v3-performance-engineer")
```

## 15-Agent Swarm Architecture

### Hierarchical Mesh Topology
```
                    👑 QUEEN COORDINATOR
                         (Agent #1)
                             │
        ┌────────────────────┼────────────────────┐
        │                   │                    │
   🛡️ SECURITY         🧠 CORE              🔗 INTEGRATION
   (Agents #2-4)       (Agents #5-9)        (Agents #10-12)
        │                   │                    │
        └────────────────────┼────────────────────┘
                             │
        ┌────────────────────┼────────────────────┐
        │                   │                    │
   🧪 QUALITY          ⚡ PERFORMANCE        🚀 DEPLOYMENT
   (Agent #13)         (Agent #14)          (Agent #15)
```

### Agent Roster
| ID | Agent | Domain | Phase | Responsibility |
|----|-------|--------|-------|----------------|
| 1 | Queen Coordinator | Orchestration | All | GitHub issues, dependencies, timeline |
| 2 | Security Architect | Security | Foundation | Threat modeling, CVE planning |
| 3 | Security Implementer | Security | Foundation | CVE fixes, secure patterns |
| 4 | Security Tester | Security | Foundation | TDD security testing |
| 5 | Core Architect | Core | Systems | DDD architecture, coordination |
| 6 | Core Implementer | Core | Systems | Core module implementation |
| 7 | Memory Specialist | Core | Systems | AgentDB unification |
| 8 | Swarm Specialist | Core | Systems | Unified coordination engine |
| 9 | MCP Specialist | Core | Systems | MCP server optimization |
| 10 | Integration Architect | Integration | Integration | agentic-flow@alpha deep integration |
| 11 | CLI/Hooks Developer | Integration | Integration | CLI modernization |
| 12 | Neural/Learning Dev | Integration | Integration | SONA integration |
| 13 | TDD Test Engineer | Quality | All | London School TDD |
| 14 | Performance Engineer | Performance | Optimization | Benchmarking validation |
| 15 | Release Engineer | Deployment | Release | CI/CD and v3.0.0 release |

## Implementation Phases

### Phase 1: Foundation (Week 1-2)
**Active Agents**: #1, #2-4, #5-6
```typescript
const phase1 = async () => {
  // Parallel security and architecture foundation
  await Promise.all([
    // Security domain (critical priority)
    Task("Security architecture", "Complete threat model and security boundaries", "v3-security-architect"),
    Task("CVE-1 fix", "Update vulnerable dependencies", "security-implementer"),
    Task("CVE-2 fix", "Replace weak password hashing", "security-implementer"),
    Task("CVE-3 fix", "Remove hardcoded credentials", "security-implementer"),
    Task("Security testing", "TDD London School security framework", "test-architect"),

    // Core architecture foundation
    Task("DDD architecture", "Design domain boundaries and structure", "core-architect"),
    Task("Type modernization", "Update type system for v3", "core-implementer")
  ]);
};
```

### Phase 2: Core Systems (Week 3-6)
**Active Agents**: #1, #5-9, #13
```typescript
const phase2 = async () => {
  // Parallel core system implementation
  await Promise.all([
    Task("Memory unification", "Implement AgentDB with 150x-12,500x improvement", "v3-memory-specialist"),
    Task("Swarm coordination", "Merge 4 coordination systems into unified engine", "swarm-specialist"),
    Task("MCP optimization", "Optimize MCP server performance", "mcp-specialist"),
    Task("Core implementation", "Implement DDD modular architecture", "core-implementer"),
    Task("TDD core tests", "Comprehensive test coverage for core systems", "test-architect")
  ]);
};
```

### Phase 3: Integration (Week 7-10)
**Active Agents**: #1, #10-12, #13-14
```typescript
const phase3 = async () => {
  // Parallel integration and optimization
  await Promise.all([
    Task("agentic-flow integration", "Eliminate 10,000+ duplicate lines", "v3-integration-architect"),
    Task("CLI modernization", "Enhance CLI with hooks system", "cli-hooks-developer"),
    Task("SONA integration", "Implement <0.05ms learning adaptation", "neural-learning-developer"),
    Task("Performance benchmarking", "Validate 2.49x-7.47x targets", "v3-performance-engineer"),
    Task("Integration testing", "End-to-end system validation", "test-architect")
  ]);
};
```

### Phase 4: Release (Week 11-14)
**Active Agents**: All 15
```typescript
const phase4 = async () => {
  // Full swarm final optimization
  await Promise.all([
    Task("Performance optimization", "Final optimization pass", "v3-performance-engineer"),
    Task("Release preparation", "CI/CD pipeline and v3.0.0 release", "release-engineer"),
    Task("Final testing", "Complete test coverage validation", "test-architect"),

    // All agents: Final polish and optimization
    ...agents.map(agent =>
      Task("Final polish", `Agent ${agent.id} final optimization`, agent.name)
    )
  ]);
};
```

## Coordination Patterns

### Dependency Management
```typescript
class DependencyCoordination {
  private dependencies = new Map([
    // Security first (no dependencies)
    [2, []], [3, [2]], [4, [2, 3]],

    // Core depends on security foundation
    [5, [2]], [6, [5]], [7, [5]], [8, [5, 7]], [9, [5]],

    // Integration depends on core systems
    [10, [5, 7, 8]], [11, [5, 10]], [12, [7, 10]],

    // Quality and performance cross-cutting
    [13, [2, 5]], [14, [5, 7, 8, 10]], [15, [13, 14]]
  ]);

  async coordinateExecution(): Promise<void> {
    const completed = new Set<number>();

    while (completed.size < 15) {
      const ready = this.getReadyAgents(completed);

      if (ready.length === 0) {
        throw new Error('Deadlock detected in dependency chain');
      }

      // Execute ready agents in parallel
      await Promise.all(ready.map(agentId => this.executeAgent(agentId)));

      ready.forEach(id => completed.add(id));
    }
  }
}
```

### GitHub Integration
```typescript
class GitHubCoordination {
  async initializeV3Milestone(): Promise<void> {
    await gh.createMilestone({
      title: 'Claude-Flow v3.0.0 Implementation',
      description: '15-agent swarm implementation of 10 ADRs',
      dueDate: this.calculate14WeekDeadline()
    });
  }

  async createEpicIssues(): Promise<void> {
    const epics = [
      { title: 'Security Overhaul (CVE-1,2,3)', agents: [2, 3, 4] },
      { title: 'Memory Unification (AgentDB)', agents: [7] },
      { title: 'agentic-flow Integration', agents: [10] },
      { title: 'Performance Optimization', agents: [14] },
      { title: 'DDD Architecture', agents: [5, 6] }
    ];

    for (const epic of epics) {
      await gh.createIssue({
        title: epic.title,
        labels: ['epic', 'v3', ...epic.agents.map(id => `agent-${id}`)],
        assignees: epic.agents.map(id => this.getAgentGithubUser(id))
      });
    }
  }

  async trackProgress(): Promise<void> {
    // Hourly progress updates from each agent
    setInterval(async () => {
      for (const agent of this.agents) {
        await this.postAgentProgress(agent);
      }
    }, 3600000); // 1 hour
  }
}
```

### Communication Bus
```typescript
class SwarmCommunication {
  private bus = new QuicSwarmBus({
    maxAgents: 15,
    messageTimeout: 30000,
    retryAttempts: 3
  });

  async broadcastToSecurityDomain(message: SwarmMessage): Promise<void> {
    await this.bus.broadcast(message, {
      targetAgents: [2, 3, 4],
      priority: 'critical'
    });
  }

  async coordinateCoreSystems(message: SwarmMessage): Promise<void> {
    await this.bus.broadcast(message, {
      targetAgents: [5, 6, 7, 8, 9],
      priority: 'high'
    });
  }

  async notifyIntegrationTeam(message: SwarmMessage): Promise<void> {
    await this.bus.broadcast(message, {
      targetAgents: [10, 11, 12],
      priority: 'medium'
    });
  }
}
```

## Performance Coordination

### Parallel Efficiency Monitoring
```typescript
class EfficiencyMonitor {
  async measureParallelEfficiency(): Promise<EfficiencyReport> {
    const agentUtilization = await this.measureAgentUtilization();
    const coordinationOverhead = await this.measureCoordinationCost();

    return {
      totalEfficiency: agentUtilization.average,
      target: 0.85, // >85% utilization
      achieved: agentUtilization.average > 0.85,
      bottlenecks: this.identifyBottlenecks(agentUtilization),
      recommendations: this.generateOptimizations()
    };
  }
}
```

### Load Balancing
```typescript
class SwarmLoadBalancer {
  async balanceWorkload(): Promise<void> {
    const workloads = await this.analyzeAgentWorkloads();

    for (const [agentId, load] of workloads.entries()) {
      if (load > this.getCapacityThreshold(agentId)) {
        await this.redistributeWork(agentId);
      }
    }
  }

  async redistributeWork(overloadedAgent: number): Promise<void> {
    const availableAgents = this.getAvailableAgents();
    const tasks = await this.getAgentTasks(overloadedAgent);

    // Redistribute tasks to available agents
    for (const task of tasks) {
      const bestAgent = this.selectOptimalAgent(task, availableAgents);
      await this.reassignTask(task, bestAgent);
    }
  }
}
```

## Success Metrics

### Swarm Coordination
- [ ] **Parallel Efficiency**: >85% agent utilization time
- [ ] **Dependency Resolution**: Zero deadlocks or blocking issues
- [ ] **Communication Latency**: <100ms inter-agent messaging
- [ ] **Timeline Adherence**: 14-week delivery maintained
- [ ] **GitHub Integration**: <4h automated issue response

### Implementation Targets
- [ ] **ADR Coverage**: All 10 ADRs implemented successfully
- [ ] **Performance**: 2.49x-7.47x Flash Attention achieved
- [ ] **Search**: 150x-12,500x AgentDB improvement validated
- [ ] **Code Reduction**: <5,000 lines (vs 15,000+)
- [ ] **Security**: 90/100 security score achieved

## Related V3 Skills

- `v3-security-overhaul` - Security domain coordination
- `v3-memory-unification` - Memory system coordination
- `v3-integration-deep` - Integration domain coordination
- `v3-performance-optimization` - Performance domain coordination

## Usage Examples

### Initialize Complete V3 Swarm
```bash
# Queen Coordinator initializes full swarm
Task("V3 swarm initialization",
     "Initialize 15-agent hierarchical mesh for complete v3 implementation",
     "v3-queen-coordinator")
```

### Phase-based Execution
```bash
# Phase 1: Security-first foundation
npm run v3:phase1:security

# Phase 2: Core systems parallel
npm run v3:phase2:core-systems

# Phase 3: Integration and optimization
npm run v3:phase3:integration

# Phase 4: Release preparation
npm run v3:phase4:release
```

© ruvnet · MIT · ruvnet/ruflo

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой