szotasz/marveen/ai-fleet-project-execution

AI Fleet Project Execution

Mikor használd

A user átad egy projektet "csapatként vigyétek végig önállóan" instrukcióval. Triggerek:

• "Rátok bízom, csináljátok"
• "Folyamatosan adj feladatokat az ágenseknek",
• "Nem akarok beleszólni, csak a heti riportot kérem"

KANBAN-FIRST workflow (KÖTELEZŐ alapértelmezés)

Minden projekt és részfeladat KÖTELEZŐEN kanban-kártyán keresztül menedzselt. Az ad-hoc inter-agent message-csak delegálás csak EMERGENCY-re (pl. broken-prod fix, time-critical pairing) -- minden más:

1. Részfeladat → új kártya: project mezővel, assignee mezővel (backend dev / marketing / video agent / stb.), priority + status='planned' vagy 'in_progress'.
2. Delegálás → inter-agent message + kanban referencia: az üzenetben hivatkozz a kártya ID-ra (Lásd kanban kártya XXXX, status=in_progress). Az agent a kártyán is jelezzen vissza (kanban_comments táblába írjon kommentet).
3. Sub-agent kötelezettsége: az agent CLAUDE.md-jébe építve, hogy minden feladaton STATUS-OLJON (planned → in_progress → waiting/done). NEM csak inter-agent reply.
4. Orchestrator 3-4 órás audit: scheduled task ami 3 óránként:

• Tisztítja a 7+ napos done-okat (archive)
• Beakadt taskokat (>24h in_progress mozgás nélkül) számon kéri az assignee-nél inter-agent message-szel
• Új delegálatlan/nélküli kártyákat jelzi az orchestratornak

1. Heti riport: az orchestrator összegzi a board-állapotot Telegramon a usernek (minden péntek).
2. Meta-task NEM kerül kanbanra: ami folyamatos monitor / scheduled-task / mindenkori /loop-ciklus (pl. "GitHub PR monitor", "Reggeli napindító"), ne legyen kanban-kártya -- mert a kanban-audit beakadtnak fogja jelölni. Ezeket ~/.claude/scheduled-tasks/<név>/ mappában tartsuk, vagy a ~/.claude/scheduled-tasks.json-ben. (Sub-agent feedback alapján: a pr-figyelés scheduled-task-ja kezeli, nem kanban-kártya.)

Eljárás

1. Indítás (~30 perc)

1. Kanban parent kártya: hozz létre egy nagy hierarchia-fa parent-kártyát a projektnek. Description: scope, célok, szabályok.

1. Sub-kártyák: bontsd a projektet ágensonkénti sub-task listára. Konvenció: <projekt>m### (orchestrator marketing-koordináció / DNS / heti riport), <projekt>s### (backend dev), <projekt>n### (urgent crash-targets), stb. Minden sub-card: assignee, prioritás, leírás, sort_order.

1. Inter-agent kickoff: küldj részletes task-listát az ágenseknek inter-agent msg-vel. Külön a marketing agent (üzleti/marketing) és a backend dev agent (technikai/fejlesztés). Brief mindkét oldalt, és figyelmezesd hogy NEM auto-pull (csak akkor dolgozik amikor pingelsz).

1. Heti riport scheduled task: hozz létre ~/.claude/scheduled-tasks/<projekt>-weekly-report.md cron-os jelentés-küldővel. Péntek 17:00, kanban státusz + ágens-haladás.

1. HOT memória: mentsd el a projekt jelen állapotát (parent + sub kártya ID-k, scope, deadlines).

2. Folyamatos koordináció

• Inter-agent msg = task delegálás, kanban = state tracking. Egyik nélkül se megy.
• Minden ágens-jelentésre: 1) Kanban kártya frissítés (status, comment), 2) Inter-agent nyugta + következő task, 3) Telegram update a usernek CSAK ha döntés kell tőle vagy fontos milestone.
• Párhuzamos taskok: ha egy ágensnek nincs blokkolt taskja, NE várj, adj neki proaktív "ha unatkozol" feladatot (versenytárs analízis, README docs, stb.).
• Brief revíziók: minden review-d konkrét legyen (1, 2, 3 pontos lista a változtatandóakra). Ne általános észrevétel ("nem tetszik"), hanem konkrét string cseréket adj.

3. Stack pivot kezelés

A user gyakran pivot-ol architektúrát egy közbejövő ötlet alapján. Pivot-okra reagálva:

1. Kanban update: parent + érintett sub kártyák kommentbe pivot-info (mire váltottunk és miért).
2. Inter-agent msg: a változott scope-pal lerendelni az ágenseket. Pivot UTÁN csinált munkát NEM eldobni, hanem portolni / újrahasznosítani amennyit lehet (a kód 90%-a általában megmarad).
3. Decision log memória (cold tier): rögzítsd a pivot-okat időbélyegekkel.
4. Időbecslés: ne ember-órákban becslés (a user explicit korrigált). AI tempó ~5-10x gyorsabb mint humán fejlesztő. 8 órás meló = 1 óra AI-flotta-tempó.

4. Deploy-blokker kezelés

A flotta nem tud Cloudflare/Netlify/Stripe-fiókot regisztrálni, mert:

• computer-use Chrome tier=read (kattintás blokkolva)
• Nincs claude-in-chrome MCP általában
• Account-creation API-n keresztül nem support-olt

Ezért a deploy-blokkerek mindig a userre várnak. Mitigation:

• Bundle a kéréseket egy Telegram-msg-be (CF token + Account ID + Netlify connect + DNS CNAME = egy üzenet, a user 5-10 perc alatt csinálja).
• Stack-egyszerűsítést mérlegelj: ha az architektúra Supabase-only-vá redukálható (Edge Functions = Worker proxy egyenérték MVP-hez), drop-old a Cloudflare-t teljesen. Egy vendor = egy deploy-blokker.

Buktatók

• Kutatás-delegálásnál EXPLICIT követeld a forrás-jelölést és a friss időszakot. A research sub-agent default-ban hajlamos régebbi data-pointra építeni + becsléseket adni aktuális időszakra. Megoldás: a brief-ben EXPLICIT: 1) 'Friss adatra fókuszálj: <konkrét időszak>'. 2) 'Minden számhoz forrás-jelölés: [TÉNY] vs [becslés] vs [NEM PUBLIKUS]. Becslés csak akkor ha tényleg nincs publikus adat.' 3) HTML/prezentáció delegálásnál vizuálisan különböztesse meg a 3 kategóriát badge-ekkel (zöld/amber/szürke).

• Video/asset render: kötelező vizuális watch-check finalize előtt. Video-render után NE elégedj meg az mp4 egyszeri lejátszásával -- watch-mode (live preview) vagy frame-by-frame ellenőrzés a kritikus pillanatokra (stagger-peak, spring-back overshoot-frame, animáció-csúcs). UI-elemek (kártya, chip, badge) mindig a layout bounds-án belül maradjanak. Delegálásnál a brief tartalmazza: 'render UTÁN watch-mode-ban vagy frame-by-frame ellenőrizd hogy egyik UI-elem se lóg túl a container bounds-án.'

• Asset-producing sub-agent delegálásnál EXPLICIT add hozzá hogy 'küldd el Telegramon attachment-tel'. Az asset-producing sub-agentek hajlamosak csak a fájl-path-et visszajelenteni inter-agent message-en, és a user NEM kapja meg a tényleges file-t. Helyes brief-szabály: 'X kész → küldd el Telegramon a usernek (<user-chat-id>), reply tool files: argument-tel csatolva, rövid caption-nel.' Mindig benne legyen a brief-ben.

• MCP-disconnect: csinálj saját reconnect-et tmux send-keys-szel. Az orchestrator-runtime tmux pane-je (ellenőrizd tmux display-message -p '#S'-szel) elérhető send-keys-szel. Sequence: tmux send-keys -t <orchestrator-session> "/mcp" + Enter → 1-2s várás → nyíl-navigáció (Up/Down) a célszerverig (Telegram MCP a lista vége felé Built-in MCPs szekcióban; capture-pane-nel ellenőrizd a ❯-kurzort) → Enter (kiválasztás) → Down → Enter (Reconnect). 3s után capture-pane "Reconnected to plugin:" success-string. NE használd a /mcp-t Skill-tool-ként vagy bot-parancsként -- az TÉNYLEG dismiss-elődik ("MCP dialog dismissed" log) és semmit nem ér el. (A feedback_mcp_reconnect memória részletezi a 8-lépéses procedure-t.)

• Duplikát review-t ne küldj: ha a sub-agent jelzi hogy "ugyanaz a commit, mar mergelve"/"duplikát review volt", NE indíts újabb review-agentet. Hasonlítsd a HEAD commit hash-t a már review-zott-tal -- ha egyezik, állj le. Megoldás: review elött gh pr view N --json headRefOid + memóriában tartani a már review-zott hash-eket.

• Auto-pull illúzió: az ágensek NEM huzigálják a kanban-t. Csak akkor dolgoznak amikor inter-agent msg pingelsz nekik. Ha leteszed a fonalat 30 percre, mindenki megáll. A scheduled-task auto-ping ötlet zsúfolt msg-folyamot eredményez (1 ágens hatékonyan 1 task/iteráció).

• Időbecslés ember-órákban: a user expliciten korrigálta hogy "AI nem ember, sokkal gyorsabb". Becslés-aránypár: ember 8 óra = AI flotta ~1 óra (intenzív fókuszban). Ne "1-2 nap" hanem "2-3 óra koncentrált". Ha túlbecsled, a user korrigálni fog.

• Még pontosabb idősávok task-méretre (kalibráció):
• Mikro-task (egyetlen fájl-finomítás, kis paramétermódosítás, SVG-attribute-csere): AI tempó 1-3 perc. Pl. logo letterform iteráció, mindegyik 1-2 perc. Ne mondj 30-60 percet, mert a user korrigál ("szerintem gyorsabb ennél sokkal").
• Kis-task (egy függvény átírása, egy kompakt PR): AI tempó 5-15 perc.
• Közepes-task (több fájlt érintő feature, új connector írása mintára, MCP server adaptálása): AI tempó 30-90 perc.
• Nagy-task (új arkitektúra, stack pivot, OAuth full flow + Magic link UI): AI tempó 2-4 óra intenzíven.

Ezeket a sávokat használd becslésnél, NE az ember-óra-extrapolációt.

• Stack pivot soha nem hiábavaló munka: a user pivot-okat ne sértésnek érzd. A korábbi munka 90%-ban portolható (kód architecture-független, encryption WebCrypto-natív, OAuth handler runtime-független). Csak deploy target változik.

• Computer-use Chrome tier=read: NEM tudsz fiókokat regisztrálni Cloudflare/Netlify/stb-en automatikusan. Ne ígérj "máris megcsinálom" -- helyette cleanly a userre delegáld a 30-60 mp-es UI-flow-t. Vagy ha van Claude-in-Chrome MCP installálva, próbáld meg azon át.

• Telegram-zaj minimum: minden ágens-update-re ne küldj a usernek Telegramot. A heti riport + döntés-kérő pillanatok elég. Egy review nyugta NEM telegramra megy, csak inter-agent.

• Több agent versenyfutás: ha ugyanahhoz a feladathoz több agent is hozzákezdene, állítsd le explicit szabállyal CLAUDE.md-ben. (Pl. a prior incident: egy agent OAuth kerülő flow-t indított, amit egy másik agent is megpróbált.)

• PR squash-merge után child PR CLOSED+CONFLICTING: ha PR-ek stack-elnek (PR #1 a feature/A branch-en, PR #2 a feature/B-n ahol B=A+commitok), akkor a PR #1 squash-merge a main-be UTÁN automatikusan törli a feature/A branch-et (ha --delete-branch flag), ezzel a PR #2 base-je megsemmisül -> CLOSED + CONFLICTING. A GitHub UI nem támogatja a base-target változtatást ilyen szituációban érdemben. Megoldás: lokálisan rebase a feature/B branch-et frissített main-re (git rebase main, kihagyja a duplikált commit-okat skipped-cherry-pick-szel), force-push új branch-névvel, új PR base=main.

• gh pr create 504 timeout: a GitHub GraphQL API időnként 504 Gateway Timeout-ot ad. Egyszerűen retry 3-5 mp múlva, általában sikeres. Ne dupla-create -- nézd meg gh pr list --repo X --state open előtt hogy nem-e már létrejött.