KS
Killer-Skills

sub-agent-decompose-worker-review — how to use sub-agent-decompose-worker-review how to use sub-agent-decompose-worker-review, sub-agent-decompose-worker-review pipeline automation, sub-agent-decompose-worker-review alternative, sub-agent-decompose-worker-review setup guide, sub-agent-decompose-worker-review vs competing skills, what is sub-agent-decompose-worker-review, sub-agent-decompose-worker-review install, automating task decomposition with sub-agent-decompose-worker-review, sub-agent-decompose-worker-review for developers, sub-agent-decompose-worker-review workflow optimization

v1.0.0
GitHub

About this Skill

Ideal for Advanced AI Agents requiring task decomposition, automated execution, and review capabilities for streamlined workflow optimization. sub-agent-decompose-worker-review is a pipeline automation skill that decomposes tasks, executes them, and reviews the results using a chain of three agents: task-decomposer, task-worker, and reviewer.

Features

Decomposes tasks into subtasks with order and readiness criteria using the task-decomposer agent
Executes subtasks with minimal safe changes and adherence to main.m rules using the task-worker agent
Supports separate execution of each step in the pipeline
Allows for analysis of codebases and decomposition of tasks into manageable parts
Enables review of task execution results for quality assurance
Utilizes a chain of three agents for automated task management

# Core Topics

bagrinsergiu bagrinsergiu
[0]
[0]
Updated: 3/2/2026

Quality Score

Top 5%
20
Excellent
Based on code quality & docs
Installation
SYS Universal Install (Auto-Detect)
Cursor IDE Windsurf IDE VS Code IDE
> npx killer-skills add bagrinsergiu/MB-migration/sub-agent-decompose-worker-review

Agent Capability Analysis

The sub-agent-decompose-worker-review MCP Server by bagrinsergiu is an open-source Categories.community integration for Claude and other AI agents, enabling seamless task automation and capability expansion. Optimized for how to use sub-agent-decompose-worker-review, sub-agent-decompose-worker-review pipeline automation, sub-agent-decompose-worker-review alternative.

Ideal Agent Persona

Ideal for Advanced AI Agents requiring task decomposition, automated execution, and review capabilities for streamlined workflow optimization.

Core Value

Empowers agents to decompose tasks into sub-tasks with defined order and readiness criteria, execute them with minimal safe changes, and review code quality, leveraging pipeline sub-agents like Decomposer, Worker, and Reviewer, and integrating with codebases for improved development efficiency.

Capabilities Granted for sub-agent-decompose-worker-review MCP Server

Decomposing complex tasks into manageable sub-tasks with defined workflows
Automating code execution with the Worker agent for minimal safe changes
Reviewing code quality with the Reviewer agent for improved development standards

! Prerequisites & Limits

  • Requires separate commands or contexts for each sub-agent step
  • Dependent on the functionality of the Decomposer, Worker, and Reviewer sub-agents
Project
SKILL.md
5.0 KB
.cursorrules
1.2 KB
package.json
240 B
Ready
UTF-8

# Tags

[No tags]
SKILL.md
Readonly

Pipeline суб-агентов: Decomposer → Worker → Reviewer

Три агента работают по цепочке. Каждый шаг можно запускать отдельно (отдельная команда/контекст).

Порядок запуска

ШагАгентДействие
1task-decomposerПолучает задачу, анализирует кодовую базу, декомпозирует в подзадачи с порядком и критериями готовности.
2task-workerПолучает подзадачи (или одну задачу) и выполняет их: минимальные безопасные изменения, соблюдение правил main.mdc.
3work-reviewerПроверяет результат работы воркера: корректность, архитектура, стиль, полнота.

После шага 3 возможен цикл исправлений: если ревьювер нашёл проблемы → передать замечания воркеру → воркер вносит правки → снова запустить work-reviewer. Повторять до «принято» или до разумного лимита раундов (например, 3).

Детали по шагам

1. task-decomposer

  • Вход: формулировка задачи (от пользователя или из предыдущего контекста).
  • Выход: список подзадач с зависимостями, порядком выполнения и критериями готовности; контекст анализа; неясности и риски.
  • Когда вызывать: задача сложная, большая или размытая — сначала декомпозиция, потом реализация.

2. task-worker

  • Вход: одна подзадача или упорядоченный список подзадач (результат decomposer); при цикле исправлений — замечания от work-reviewer.
  • Выход: изменения в коде/артефактах; кратко: что изменено, зачем, минимальный diff.
  • Когда вызывать: после decomposer для реализации; после reviewer — для исправлений по замечаниям.

3. work-reviewer

  • Вход: изменённый код, документы или артефакты после работы task-worker.
  • Выход: краткий вывод; замечания по приоритету (критичные / важные / рекомендации); конкретные предложения правок.
  • Когда вызывать: после завершения работы воркера по задаче или подзадаче.

Цикл исправлений (fix loop)

  1. work-reviewer выдал замечания (критичные или важные).
  2. Пользователь (или оркестратор) передаёт эти замечания в task-worker как новую «задачу на исправление».
  3. task-worker вносит правки.
  4. Снова запускается work-reviewer по обновлённому коду.
  5. Повторять шаги 2–4, пока ревью не пройдено или не достигнут лимит раундов.

Правила для оркестрации

  • Каждый агент лучше запускать в своём контексте (одна команда = один агент), чтобы не смешивать роли.
  • Передавать между шагами: результат decomposer → worker; результат worker (дифф/файлы) → reviewer; вывод reviewer → worker при fix loop.
  • Не пропускать decomposer для сложных задач: сначала разбивка, потом выполнение.
  • Язык: если пользователь общается на русском — ответы и артефакты можно на русском; task-worker часто на английском в коде и коммитах — по конвенциям проекта.

Краткий чеклист

  • Задача передана в task-decomposer, получены подзадачи и порядок.
  • task-worker выполнил подзадачи (по одной или батчем по договорённости).
  • work-reviewer проверил результат.
  • Если есть замечания — передать воркеру, повторить правки и ревью (fix loop).
  • Ревью пройдено или достигнут лимит раундов.

Related Skills

Looking for an alternative to sub-agent-decompose-worker-review or building a Categories.community AI Agent? Explore these related open-source MCP Servers.

View All

widget-generator

Logo of f
f

widget-generator is an open-source AI agent skill for creating widget plugins that are injected into prompt feeds on prompts.chat. It supports two rendering modes: standard prompt widgets using default PromptCard styling and custom render widgets built as full React components.

149.6k
0
Design

chat-sdk

Logo of lobehub
lobehub

chat-sdk is a unified TypeScript SDK for building chat bots across multiple platforms, providing a single interface for deploying bot logic.

73.0k
0
Communication

zustand

Logo of lobehub
lobehub

The ultimate space for work and life — to find, build, and collaborate with agent teammates that grow with you. We are taking agent harness to the next level — enabling multi-agent collaboration, effortless agent team design, and introducing agents as the unit of work interaction.

72.8k
0
Communication

data-fetching

Logo of lobehub
lobehub

The ultimate space for work and life — to find, build, and collaborate with agent teammates that grow with you. We are taking agent harness to the next level — enabling multi-agent collaboration, effortless agent team design, and introducing agents as the unit of work interaction.

72.8k
0
Communication