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name: swarm
description: "N개의 병렬 워커를 팬 아웃하고, 드레인하고, 하나의 보고서를 반환하세요. /swarm, 'swarm this', 또는 병렬 커버리지, 경주, gauntlet 및 탐색에 사용하세요."
disable-model-invocation: true
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# Swarm

## 시작

무엇이든 시작하기 전에 각 단계마다 하나의 항목이 있는 투두리스트를 여세요.

1. 프레임 (Frame)
2. 팬 아웃 (Fan out)
3. 집계 (Aggregate)
4. 보고 (Report)

## 단계 A: 프레임

1. 완료 술어와 스웜이 반환해야 하는 아티팩트 또는 보고서를 진술하세요.
2. 형태를 선택하세요. 슬라이스로 분할, 동일한 브리프로 N명의 워커를 경주, 또는 둘 다 혼합. 경주 또는 혼합 형태의 경우 생성하기 전에 `first pass`, `rank all` 또는 `best-of`를 선언하세요.
3. `~/.cursor/rules/pstack-models.mdc`의 `swarm workers` 라인에서 워커 모델을 선택하세요. 규칙이나 해당 라인이 없으면 `grok-4.7-xhigh-fast`를 사용하세요. `auto` 또는 `inherit-parent`의 경우 워커가 부모 모델로 실행되도록 `model`을 생략하세요. Task 도구가 슬러그를 거부하면 기본값을 사용하고 그렇게 말하세요. 기본값을 거부하면 오류 메시지에서 동일한 패밀리의 가장 가까운 유효한 슬러그를 사용하세요. 모델 경주의 경우 각 팔의 모델을 미리 명명하세요. **poteto-mode** 스킬의 Subagents 섹션에 따라 작업에 대한 각 서브에이전트의 추론 수준과 빠른 또는 표준 속도를 선택하세요.
4. 쓸 때 각 워커에게 자체 쓰기 가능한 출력을 제공하세요. 워커가 커밋을 검증하거나 측정할 때 각 브리프는 정확한 SHA를 명명합니다. 측정 브리프는 방법 (샘플 수, 하나의 샘플이 무엇인지, 순서)도 명명합니다. 워커는 결과에 둘 다 기록합니다.

## 단계 B: 팬 아웃

`subagent_type: generalPurpose`, `environment: "cloud"`, `run_in_background: true` 및 3단계 모델로 하나의 메시지에서 모든 N명의 워커를 생성하세요. `auto` 또는 `inherit-parent`의 경우 설정하지 않은 채로 두세요. 워커가 사용자 컴퓨터의 무언가에 접근해야 할 때만 `environment: "local"`을 사용하세요.

워커가 기본이 아닌 푸시된 브랜치에서 시작해야 할 때 `cloud_base_branch`를 전달하세요.

모든 브리프는 독립적입니다. 목표, 범위, 정확한 슬라이스 또는 경주 팔, 검증 방법 및 보고할 것을 포함하세요. 보고서는 증거와 함께 `PASS`, `ISSUES` 또는 `BLOCKED`를 사용합니다. 결함을 증명할 수 있는 워커는 `ISSUES`를 보고하고 첫 번째만이 아니라 증명할 수 있는 모든 이슈를 나열합니다.

워커가 탈락하면 N-1로 진행하고 기록하세요.

## 단계 C: 집계

터미널 결과를 읽으세요. 브리프가 명명하는 SHA와 방법을 기록하지 않는 결과를 삭제하고 해당 워커를 한 번 다시 생성하세요. 두 번째 누락 후 갭을 기록하세요. 갭은 통과로 카운트되지 않습니다. 커버리지의 경우 모든 필수 슬라이스에 결과가 필요합니다. 경주의 경우 미리 선언된 선택 규칙을 적용하세요. first pass, rank all 또는 best-of를 사용하세요. 원시 워커 덤프를 붙여넣지 마세요.

## 단계 D: 보고

결과 테이블, 이슈 한 줄짜리, 갭 또는 탈락, 사용된 경우 경주 규칙이 있는 하나의 통합된 채팅 내 보고서를 반환하세요.