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🛠 コードを作るCC / Codex 両対応難易度: 中級
アドバイザー・オーケストレーター・ワーカー advisor-orchestrator-worker
大きなタスクもチームワークで楽々解決
これは何？
これは、一つのモデルでは処理しきれない大きなタスクを効率的に進めるための仕組みです。アドバイザー、オーケストレーター、ワーカーの3つの役割を分担し、タスクを分割して並列処理します。特に、複数のサブタスクを同時に進めたいときに便利です。
これでできること
- 大きなタスクを小さなサブタスクに分割して並列処理する
- 強力なモデルが計画をチェックしながら安価なモデルが実行する
- 複数のモデルを協調させて効率的に作業を進める
- タスクの品質を保つために複数回の検証を行う
こんな時に便利
競合他社のリサーチを同時に進めたいとき
複数のサブタスクを並列で処理したいとき
大きなプロジェクトの品質を担保したいとき
異なるモデルを組み合わせて効率化したいとき
使い方
まず、タスクをフレーム化し、成功基準を設定します。次に、タスクを複数のサブタスクに分割し、各ワーカーに割り当てます。アドバイザーが計画をレビューし、結果を検証しながら進めましょう。最後に、すべての結果を統合し、アドバイザーによる最終チェックを行います。
使用例（こう頼んでみよう）
競合他社10社のプロダクトを同時にリサーチし、比較表を作成してください。この大きなタスクを分割し、複数のモデルに割り当てて進めてください。アドバイザーが計画をチェックし、ワーカーが実行する形で進めてください。必要なもの
- 特になし
導入方法
いちばん簡単（AIに頼む）
次のスキルを入れて: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/tree/main/agent_skills/advisor-orchestrator-worker手動で置く
Claude Code →
~/.claude/skills/advisor-orchestrator-worker/Codex →
~/.agents/skills/advisor-orchestrator-worker/使いこなしのコツ
- タスクを細かく分割し、並列処理を最大化しましょう。
- アドバイザーのレビューを活用して計画の質を高めましょう。
- 予算を設定し、無駄なリソースを使わないように注意しましょう。