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jh941213
autodev-parallel

Ralph Loop 병렬 버전. 여러 에이전트가 worktree에서 동시에 PRD 항목을 처리한다. 트리거: "PRD 항목 병렬 구현", "병렬 구현", "autodev parallel", "워크트리 병렬 개발", "병렬 랄프" 안티-트리거: "순차 구현", "하나씩"

Overview

Publisherjh941213
Repositorymy-cc-harness
Skill nameautodev-parallel
Stars
125
Forks
35
Bundled files
Instructions only
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 jh941213 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Autodev Parallel 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.
  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/jh941213/my-cc-harness.git /tmp/my-cc-harness
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/my-cc-harness/skills/autodev-parallel .claude/skills/autodev-parallel
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Autodev Parallel 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 Autodev Parallel 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 Autodev Parallel 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.

AutoDev Parallel — Ralph Loop 병렬 오케스트레이터

여러 에이전트가 worktree 격리 환경에서 PRD 항목을 병렬 처리한다. 독립적인 항목들을 동시에 진행하여 완료 속도를 극대화.

핵심 개념

main (또는 현재 브랜치)
 ├── worktree A ── Agent 1: PRD 항목 1
 ├── worktree B ── Agent 2: PRD 항목 2
 ├── worktree C ── Agent 3: PRD 항목 3
 └── Orchestrator (이 스킬)
      - 독립 항목 분류 & 배정
      - 결과 수집 & 검증
      - cherry-pick으로 통합
      - 다음 라운드 반복

Phase 0: 설정 수집

yaml
goal: "무엇을 달성할 것인가"
prd: "PRD 또는 체크리스트 파일 경로"     # 예: "PRD.md"
scope: ["수정 가능한 파일 패턴"]
verify: "검증 명령어"
parallel: 3                            # 동시 에이전트 수 (기본 3)
rounds: 5                             # 라운드 수 (기본 5)
max_iterations: 100                    # Stop Hook 최대 반복 (기본 100)
completion_promise: "DONE"

Phase 0.5: 루프 초기화 (state.json)

autodev 스킬의 Phase 1과 동일한 절차로 루프 상태를 초기화한다: autodev 브랜치 생성 → .ralph-loop/ 생성 → .ralph-loop/state.json 작성 (max_iterations, completion_promise 등 Phase 0 설정값 반영) → .gitignore.ralph-loop/ 추가 → 베이스라인 검증. 이후 단계의 max_iterations·completion_promise 참조는 이 state.json 값을 사용한다.

Phase 1: 항목 분류

PRD를 읽고 항목들의 의존성을 분석:

markdown
## 독립 항목 (병렬 가능)
- [ ] 항목 A: API 엔드포인트 — src/api/
- [ ] 항목 B: UI 컴포넌트 — src/components/
- [ ] 항목 C: 테스트 작성 — tests/

## 의존 항목 (순차 필요)
- [ ] 항목 D: A 완료 후 → 통합 테스트

Phase 2: 라운드 루프

for round in 1..rounds:

  1. SELECT
     - 미완료 항목 중 독립적인 것 최대 {parallel}개 선택
     - 의존성이 있는 항목은 선행 항목 완료 후에만 선택

  2. LAUNCH (병렬)
     - {parallel}개의 Agent를 동시에 호출
     - 각 Agent는 isolation: "worktree"로 격리
     - 각 Agent에게 전달하는 프롬프트:

     """
     PRD 항목을 구현하라.

     항목: {specific_item}
     Scope: {scope}
     Verify: {verify}

     절차:
     1. scope 내 파일을 읽고 항목을 구현
     2. {verify} 실행으로 검증
     3. 실패 시 build-fix 1회 시도
     4. 성공 시 git commit -m "[autodev] {item_summary}"
     5. 결과를 최종 메시지로 반환:
        AUTODEV_RESULT: status={success|fail}, commit={hash}, item="{desc}"
     """

  3. COLLECT
     - 각 Agent 완료 대기
     - 결과 파싱 (status, commit hash)

  4. INTEGRATE
     - 성공한 Agent의 변경사항을 cherry-pick
     - cherry-pick 충돌 시:
       - 충돌 해결 시도 (1회)
       - 실패 시 해당 항목 다음 라운드로 연기
     - PRD에서 완료된 항목을 [x]로 체크

  5. VERIFY ALL
     - 통합 후 전체 검증: {verify}
     - 실패 시 마지막 cherry-pick 되돌리고 항목 연기

  6. REPORT (라운드별)
     라운드 {round}/{rounds} 완료:
     - Agent 1: {status} — {item}
     - Agent 2: {status} — {item}
     - 남은 미완료 항목: {remaining}

  7. CHECK COMPLETION
     - 모든 항목 완료? → <promise>DONE</promise>
     - 아니면 → 다음 라운드

Phase 3: 완료 보고

markdown
# AutoDev Parallel 완료 보고서

## 요약
- 총 라운드: {rounds}
- 총 항목: {total} (완료: {done}, 실패: {failed})
- 병렬 에이전트: {parallel}

## 라운드별 결과
| 라운드 | 완료 항목 | 실패 | 누적 완료율 |
|--------|----------|------|-----------|
| 1 | A, B | - | 2/10 (20%) |
| 2 | C, D, E | F | 5/10 (50%) |

## 미완료 항목 (있으면)
- [ ] 항목 F: 이유

## 브랜치
autodev/{tag} — main 머지 준비 완료

병렬 수 가이드라인

상황권장 parallel
독립적 파일/모듈5 (최대)
같은 파일 내 변경1-2 (충돌 위험)
성능 벤치마크 포함2-3 (리소스 공유)
테스트만 판정3-5

안전장치

  1. worktree 격리: Agent tool의 isolation: "worktree" 사용
  2. cherry-pick만: force push 절대 금지
  3. 기존 테스트 보호: 통합 후 전체 검증 실패 시 롤백
  4. 의존성 존중: 의존 항목은 선행 항목 완료 후에만 처리
  5. 라운드 간 동기화: 이전 라운드 통합 완료 후 다음 라운드 시작
  6. max_iterations: Stop Hook 안전 장치
  7. TTH 상호 배타: TTH(/tth)와 동시 사용 금지 (Stop 훅 루프 충돌)

TTH 팀원 활용 (선택)

yaml
# 팀원별 전문 영역 배정
pichai: 아키텍처 변경, 모듈 분리
jensen: API 최적화, DB 쿼리 개선
zuckerberg: 프론트엔드 컴포넌트
bezos: 코드 삭제, 불필요한 추상화 제거

프롬프트에 팀 역할 파일 포함하여 전문성 부여:

해당 팀원의 역할 파일을 읽고 그 관점에서 구현하라:
~/.claude/team-roles/{role}.md

Frequently asked questions

What does the Autodev Parallel AI skill do?

Ralph Loop 병렬 버전. 여러 에이전트가 worktree에서 동시에 PRD 항목을 처리한다. 트리거: "PRD 항목 병렬 구현", "병렬 구현", "autodev parallel", "워크트리 병렬 개발", "병렬 랄프" 안티-트리거: "순차 구현", "하나씩"

Why use Autodev Parallel on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Autodev Parallel 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 Autodev Parallel in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/jh941213/my-cc-harness/tree/main/skills/autodev-parallel. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Autodev Parallel?

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 Autodev Parallel?

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

Is the Autodev Parallel AI skill free?

It is published on GitHub by jh941213. Check the repository for licensing terms. 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.

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