quinotospec-swarm-task-splitter

Skill: Quinotospec Swarm Task Splitter

Divide una tarea masiva en unidades independientes que pueden ejecutarse en paralelo.

Entrada

Recibe:

• Descripción de la tarea masiva
• Límite opcional de chunks (--limit, default: 5)
• flags: --dry-run para solo mostrar división sin ejecutar

Algoritmo de División

Paso 1 — Análisis de Tarea

1. Lee el contexto del proyecto (discovery, tareas existentes)
2. Analiza la descripción de la tarea
3. Determina si es paralelizable o secuencial

Paso 2 — Criterios de Paralelización

Una tarea ES paralelizable si:

• Los chunks son independientes entre sí
• No hay dependencias de estado compartido
• Cada chunk puede ejecutarse sin esperar resultado de otro

Una tarea es SECUENCIAL si:

• Hay dependencias entre chunks
• Requiere estado acumulado
• El orden afecta el resultado

Paso 3 — Generación de Chunks

1. Identifica subtareas independientes
2. Asigna un ID único a cada chunk: SWARM-001, SWARM-002, etc.
3. Define el tipo de tarea para cada chunk:
   • Código → implementación
   • Revisión → revisión
   • Análisis → análisis
   • General → tarea simple

Paso 4 — Validación de Independencia

Para cada chunk, verificar:

• ✅ No depende de output de otro chunk
• ✅ No modifica estado compartido sin coordinación
• ✅ Puede ejecutarse en cualquier orden

Output

Genera .quinoto-spec/swarm/chunks.json:

{
  "task_id": "battle-frenzy-001",
  "total_chunks": 5,
  "max_parallel": 5,
  "strategy": "parallel",
  "chunks": [
    {
      "id": "SWARM-001",
      "description": "Implementar función de validación de email",
      "type": "implementación",
      "dependencies": [],
      "estimated_time": "10min"
    },
    {
      "id": "SWARM-002", 
      "description": "Crear tests unitarios para validación",
      "type": "implementación",
      "dependencies": ["SWARM-001"],
      "estimated_time": "5min"
    },
    ...
  ]
}

Flags

Flag	Descripción
--limit N	Límite máximo de chunks (default: 5)
--dry-run	Solo mostrar división, no ejecutar
--force	Forzar paralelización aunque no sea óptimo