Subagent Runner

SkillProductivity

Automatically launches and manages subagents for parallel task processing. Breaks large tasks into subtasks, runs subagents in parallel, and collects results.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the Subagent Runner skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by alekseiul/sprut-agent-kit in skills/subagent-runner/SKILL.md and read by ahel’s review.

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):

# 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:

TASK_ID="полученный-uuid"

3. Мониторинг

Проверяй статус через API:

# 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:

# 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:

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:

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

Response:

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

GET /api/subagent/status/:taskId

Получает статус субагента.

Response:

{
  "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:

{
  "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).

Signals

GitHub stars
64
Forks
22
Last commit
Jun 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
subagent-runner
Source
github.com/alekseiul/sprut-agent-kit