Subagent Runner logo

Subagent Runner

Community
AlekseiUL
subagent-runner

Автоматический запуск и управление субагентами для параллельной обработки задач. Разбивает большие задачи на подзадачи, запускает субагенты параллельно, собирает результаты.

Overview

PublisherAlekseiUL
Repositorysprut-agent-kit
Skill namesubagent-runner
Stars
66
Forks
21
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by AlekseiUL on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Subagent Runner AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/AlekseiUL/sprut-agent-kit/tree/main/skills/subagent-runner
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/AlekseiUL/sprut-agent-kit.git /tmp/sprut-agent-kit
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/sprut-agent-kit/skills/subagent-runner .claude/skills/subagent-runner
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Subagent Runner in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Subagent Runner on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Subagent Runner is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Subagent Runner

Автоматический запуск субагентов для параллельной обработки сложных задач.

Когда использовать

✅ Используй когда:

  • Задача разбивается на 2+ независимых подзадачи
  • Нужна параллельная обработка (исследование + написание + дизайн)
  • Большой объём работы, который можно распараллелить
  • Разные части задачи требуют разных специализаций

❌ НЕ используй когда:

  • Задача простая, выполнима за 1-2 шага
  • Подзадачи зависят друг от друга (нужна последовательность)
  • Результат одной подзадачи нужен для начала другой

Workflow

1. Анализ задачи

Определи:

  • Можно ли разбить на независимые части?
  • Сколько субагентов нужно? (обычно 2-4)
  • Какая специализация у каждого?

2. Запуск субагентов

Используй HTTP API daemon-а (localhost:4632):

bash
# Отправь progress сообщение
bun ~/.claude/plugins/cache/claudeclaw/claudeclaw/1.0.0/commands/progress.ts "🤖" "Запускаю 3 субагента для задачи: [название]"

# Запусти субагента через REST API
curl -X POST http://localhost:4632/api/subagent/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "researcher", "prompt": "Исследуй тему X, найди 5 источников"}'

# Получи task_id из ответа:
# {"ok":true,"taskId":"uuid-here","name":"researcher","prompt":"..."}

Сохрани task_id для мониторинга:

bash
TASK_ID="полученный-uuid"

3. Мониторинг

Проверяй статус через API:

bash
# Получи статус субагента
curl http://localhost:4632/api/subagent/status/$TASK_ID

# Ответ:
# {"ok":true,"status":{"id":"uuid","name":"researcher","status":"running|completed|failed",...}}

# Или дождись результата (блокирующий вызов, таймаут 60 сек по умолчанию)
curl "http://localhost:4632/api/subagent/wait/$TASK_ID?timeout=120000"

# Ответ при успехе:
# {"ok":true,"result":"текст результата субагента"}

Альтернатива - читай файлы напрямую:

bash
# Проверь все запущенные субагенты
ls -la ~/.claude/claudeclaw/subagents/

# Читай результаты по мере готовности
cat ~/.claude/claudeclaw/subagents/$TASK_ID.txt

4. Сборка результатов

Когда все субагенты завершили:

  • Прочитай результаты из .claude/claudeclaw/subagents/
  • Объедини в финальный ответ
  • Отправь progress сообщение о завершении

Примеры

Пример 1: Исследование + Контент

Задача: "Напиши статью об AI агентах с исследованием"

Разбивка:

  1. Субагент-исследователь: найти 10 источников, ключевые тренды
  2. Субагент-писатель: написать черновик на основе исследования
  3. Субагент-редактор: проверить факты, улучшить стиль

Запуск:

bash
bun ~/.claude/plugins/cache/claudeclaw/claudeclaw/1.0.0/commands/progress.ts "🤖" "Запускаю 3 субагента: исследователь, писатель, редактор"

# Запусти параллельно
curl -X POST http://localhost:4632/api/subagent/run -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"researcher","prompt":"Найди 10 источников об AI агентах, выдели ключевые тренды 2026"}' &

curl -X POST http://localhost:4632/api/subagent/run -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"writer","prompt":"Напиши черновик статьи об AI агентах, структура: intro, 3 секции, вывод"}' &

curl -X POST http://localhost:4632/api/subagent/run -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"editor","prompt":"Проверь факты и улучши стиль статьи, убери воду"}' &

wait

Пример 2: Многофайловый рефакторинг

Задача: "Обнови 5 файлов под новую архитектуру"

Разбивка:

  1. Субагент-1: рефактор файлов A, B
  2. Субагент-2: рефактор файлов C, D
  3. Субагент-3: рефактор файла E, обновить тесты

API Endpoints

Daemon работает на: http://localhost:4632

POST /api/subagent/run

Запускает субагента в фоне.

Request:

json
{
  "name": "researcher",
  "prompt": "Исследуй тему X"
}

Response:

json
{
  "ok": true,
  "taskId": "uuid-here",
  "name": "researcher",
  "prompt": "Исследуй тему X"
}

GET /api/subagent/status/:taskId

Получает статус субагента.

Response:

json
{
  "ok": true,
  "status": {
    "id": "uuid",
    "name": "researcher",
    "status": "running|completed|failed",
    "prompt": "...",
    "result": "..." // если completed
  }
}

GET /api/subagent/wait/:taskId?timeout=60000

Блокирующий вызов, ждёт завершения субагента.

Параметры:

  • timeout - таймаут в миллисекундах (5000-300000, по умолчанию 60000)

Response:

json
{
  "ok": true,
  "result": "текст результата"
}

Ошибки:

  • Таймаут автоматически ограничен диапазоном 5-300 секунд для стабильности

Статус интеграции

  1. ✅ Progress сообщения - работают полностью
  2. ✅ REST API для запуска субагентов - работает через localhost:4632
  3. ✅ Мониторинг статуса - через GET /api/subagent/status/:taskId
  4. ✅ Ожидание результата - через GET /api/subagent/wait/:taskId

Автофиксация

НЕ записывай в лог - субагенты это техническая операция, не событие для памяти.


Статус: ✅ Skill полностью рабочий. REST API интегрирован в daemon (localhost:4632).

Frequently asked questions

What does the Subagent Runner AI skill do?

Автоматический запуск и управление субагентами для параллельной обработки задач. Разбивает большие задачи на подзадачи, запускает субагенты параллельно, собирает результаты.

Why use Subagent Runner on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Subagent Runner is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Subagent Runner in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/AlekseiUL/sprut-agent-kit/tree/main/skills/subagent-runner. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Subagent Runner?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Subagent Runner?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Subagent Runner with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Subagent Runner AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by AlekseiUL under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇