'parallel' 검색 결과

클라우드 GPU로 머신러닝 학습과 추론을 실행하고 모델을 API로 공개하도록 돕습니다. Python으로 실행 환경을 정의하고 병렬 처리와 정기 실행도 설정합니다.

• GPU 서버 관리 없이 모델 학습
• 자동 확장되는 API로 모델 공개
• 대량 데이터 병렬 처리

기능 추가와 코드 정리, 풀 리퀘스트 검토를 OpenAI Codex CLI에 맡깁니다. 오래 걸리는 작업의 진행 확인과 여러 문제를 병렬로 수정하는 절차도 다룹니다.

• 기존 프로젝트에 기능 추가하기
• 인증 모듈 정리하기
• 풀 리퀘스트 검토하기

Coordinate 15 agents implementing claude-flow v3 across security, core systems, integration, testing, performance, and release work. Provides role assignments, task dependencies, GitHub tracking examples, and a four-phase schedule spanning 14 weeks.

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• Assign claude-flow v3 work across 15 agents
• Run tasks in parallel while respecting dependencies
• Track milestones and progress through GitHub issues

승인을 기다리며 중단했다가 재개하는 처리나 여러 에이전트에 병렬로 작업을 배분하는 흐름을 저장형 템플릿 또는 스크립트로 작성합니다.

• 승인 대기가 포함된 처리 작성
• 여러 에이전트에 검토 작업 분담
• 정해진 형식으로 조사 결과 취합

예산 초과, 일일 비용 증가, 비용이 비정상적으로 높은 세션, 예산 소진 시점을 병렬로 확인하고 결과와 공통 종료 코드를 모아 CI의 진행 여부를 판단합니다.

• CI 비용 검사를 한 단계로 통합할 때
• 일일 비용 증가를 감지할 때
• 비용이 비정상적으로 높은 세션을 찾을 때

claude-flow v3 구현을 15개 에이전트에 배분하고 보안, 기반 시스템, 통합, 품질 확인부터 출시까지 의존 관계와 14주 일정을 관리합니다.

• v3 구현을 15개 에이전트에 배분할 때
• 의존 관계에 맞춰 병렬로 개발할 때
• GitHub에서 일정과 진행 상황을 추적할 때

Claude Flow로 여러 AI 에이전트에 조사·개발·테스트를 분담합니다. 병렬 및 순차 실행을 결합하고 역할 배정부터 진행 상황 확인과 결과 보고까지 지원합니다.

• 조사·분석·보고서 작성을 분담합니다
• 전문 역할별로 앱 개발을 진행합니다
• 여러 종류의 테스트를 병렬 실행합니다

여러 AI 코딩 에이전트를 연결하는 Ruflo의 설치와 운영을 안내합니다. 작업 분담, 세션 간 정보 저장과 검색, 상태 확인, 플러그인 선택을 지원합니다.

• 여러 에이전트용 개발 환경을 구성합니다
• 에이전트 간 병렬 작업을 조율합니다
• 세션 간 정보를 저장하고 검색합니다

Execute a written work plan by assigning implementation and verification to subagents. Track progress, isolate work in Git worktrees, record test evidence, and require independent verification before marking tasks complete, with optional pull request delivery.

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• Executing a saved work plan
• Assigning independent tasks to parallel agents
• Resuming work with recorded progress and evidence

Take implementation work through small, independently mergeable pull requests. Use a separate working directory for each PR, record manual QA evidence, write English review descriptions, resolve CI and review findings, then merge and clean up.

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• Deliver implementation work through pull requests
• Split a large task into small, independently mergeable PRs
• Build independent PRs concurrently

Coordinate large migrations, refactors, and bulk renames by splitting them into independent tasks. After plan approval, 5–30 agents work in separate Git worktrees, isolated working directories, then review, test, and open a pull request for each task.

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• Migrate code across many files
• Refactor independent modules in parallel
• Rename identifiers across directories

Review code changes with several independent reviewers working in parallel, then receive organized findings. Request a quick or thorough review, choose to hand off fixes, or run without interaction when another workflow or CI job initiates the review.

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• Review code changes from multiple independent perspectives
• Choose a quick or thorough review
• Receive findings with fixes handed off

Build Python workloads on Modal for cloud execution, including GPU model training and inference, web APIs, scheduled jobs, and parallel batch processing. Configure container environments, persistent storage, and automatic scaling through the Modal SDK.

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• Serving an AI model through a web API
• Running model training or fine-tuning on cloud GPUs
• Processing independent batch inputs in parallel

Estimate intracellular reaction rates from steady-state carbon-13 tracing measurements. Validate carbon atom mappings and measurement inputs, simulate labeling, fit constrained fluxes, and diagnose which pathway rates the data can meaningfully constrain.

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• Estimate metabolic fluxes from carbon-13 labeling
• Validate atom mappings and measurement inputs
• Simulate labeling for proposed reaction rates

Use Dask to process tables, numerical arrays, and file collections in pieces across CPU cores or machines. Helps choose data structures, size memory-friendly chunks, coordinate dependent tasks, and diagnose slow or memory-heavy workflows.

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• Aggregate CSV or Parquet files that exceed available memory
• Process large scientific arrays in chunks
• Clean JSON records and logs before analysis

Design and improve Unity games that process large numbers of entities. Learn ECS, an approach that separates data from behavior, and apply Jobs and Burst patterns to organize parallel processing and address CPU performance bottlenecks.

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• Designing Unity games with thousands of entities
• Converting object-oriented game logic to ECS
• Addressing CPU performance bottlenecks

Organize parallel code reviews across security, performance, architecture, testing, and accessibility. It helps assign review areas, merge duplicate findings, apply consistent severity ratings, and produce one report with locations, impacts, suggested fixes, and prioritized actions.

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• Assigning review areas for a code change
• Merging duplicate findings from multiple reviewers
• Aligning severity ratings across review reports

Split multi-step coding, research, or testing into focused assignments for sub-agents, which are agents handling specific parts of a task. The parent agent retains design decisions, integration, and final verification while independent work runs in parallel.

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• Exploring separate groups of files in parallel
• Assigning code changes with clear file ownership
• Running focused tests alongside other work

Control interactive command-line tools through tmux by sending keystrokes, capturing terminal output, and waiting for prompts. Supports session management and running multiple coding agents in parallel, with helper scripts for finding sessions and detecting text.

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• Operating an interactive Python session
• Waiting for prompts and reading terminal output
• Running Codex or Claude Code sessions in parallel

Create separate Git working directories for issue fixes, pull request reviews, and feature development. Optional tmux terminal sessions help manage parallel tasks, return to ongoing work, and clean up completed sessions.

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• Working on several issue fixes in parallel
• Preparing a separate workspace for a pull request review
• Returning to an ongoing development session

Research a question by splitting it into two to five topics and assigning parallel documentation agents. Get a combined summary, detailed findings for each topic, and source URLs from web searches and documentation lookups.

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• Researching implementation best practices
• Comparing libraries for a project
• Looking up current framework conventions

Find the migration path for the removed OMX parallel execution command. This retirement notice directs users to replace `$ultrawork` with `$team`, which manages worker panes, shared task state, messaging, dispatch, and coordinated worker lifecycles.

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• Check the replacement for a removed command
• Update old instructions to use `$team`
• Identify which feature manages parallel workers

Explains how to replace the removed $pipeline command with $plan for planning and $team for coordinated parallel work. This retirement notice provides migration guidance rather than an executable workflow of its own.

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• Updating instructions that still reference $pipeline
• Choosing separate commands for planning and parallel execution
• Finding the command for persistent goal runs

Coordinates specialist agents in Claude Code to work from product requirements through design, implementation, testing, deployment, and operations. Includes task queues, saved progress, parallel reviews, and recovery workflows for managing extended development work.

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• Turning product requirements into development tasks
• Coordinating implementation, testing, and reviews
• Resuming extended work from saved progress