Skip to main content
Glama
cloudguo123

mac-parallel-accelerator

by cloudguo123

Mac Parallel Accelerator

Сделайте так, чтобы Codex быстрее завершал сборки, тесты, Docker-задачи и исследовательские конвейеры на macOS — не нарушая семантику задач.

CI CodeQL Пятиминутный бенчмарк Тестовый отчёт Лицензия: MIT Обсуждения

Китайская версия · Онлайн-отчёт · Сообщить о первом запуске · Поделиться бенчмарком

Mac Parallel Accelerator: контролируемый бенчмарк, показывающий 20m41s последовательного эквивалента, 5m10s параллельного времени выполнения и 15m31s экономии

Установка двумя командами

codex plugin marketplace add cloudguo123/mac-parallel-accelerator
codex plugin add mac-parallel-accelerator@mac-parallel-accelerator

Откройте новую задачу Codex и спросите:

Use $accelerate-local-work to inspect this project and run the safe parts in parallel.
Keep progress visible and report time saved for this run and cumulatively.

Требования: macOS, Codex с поддержкой плагинов и MCP, а также Python 3.10+. Ruby нужен только для анализа YAML-файлов Compose; Node.js 20+ нужен только для пересборки индикатора браузера.

Репозиторий также соответствует не зависящей от вендора структуре пакетов Agent Plugins 1.0.0 через корневые plugin.json, skills/ и mcp.json для локального stdio. Нативные клиенты Codex по-прежнему используют .codex-plugin/plugin.json и .mcp.json.

Related MCP server: claude-code-codex-agents

Зачем это нужно

Большинство «параллельных» обёрток разбивают текст команд и надеются на лучшее. Это может переставлять &&/||, вызывать гонки в .next, JUnit, базе данных, томах Docker или состоянии Git, размножать вложенные пулы воркеров и скрывать ошибки до самого конца.

Mac Parallel Accelerator сначала компилирует запрошенную работу в типизированный Atom IR. Одновременно допускаются только атомы, независимость которых доказана. Неизвестные эффекты, неоднозначные писатели, устаревшие снапшоты исходного кода, неподдерживаемые события жизненного цикла и изменённые планы приводят к безопасному отказу.

shell · package scripts · Make · Compose · tests · builds · declared work
                              │
                              ▼
             static frontends → typed Atom IR
                              │
                              ▼
        conflict checks → resource-aware event scheduler
                              │
                              ▼
              exact verified execution + live savings

Что ускоряется

Ситуация в проекте

Цель оптимизации

Границы безопасности

Веб / TypeScript

Контрольные точки качества, графы пакетов, матрицы браузеров

Сохраняет контрольные точки успеха; изолирует .next, покрытие, JUnit и кэши

Docker / Compose

Сборки нескольких образов, DAG-графы здоровья, тестовые матрицы

Учитывает ограничения CPU/памяти VM, порты, тома, готовность и миграции

Исследования / статьи

Подготовка данных, валидация, графики, сборка документов

Выводит рёбра данных и сохраняет формальные границы времени/происхождения

Нативные сборки / тесты

Make, драйверы компиляторов, тест-раннеры

Делегирует семантическим владельцам и выделяет бюджет вложенным воркерам

Пакетная обработка медиа / данных / ML

Независимые входные данные и детерминированные слияния

Требует непересекающихся выходных данных, ограниченных ресурсов и явной семантики слияния

Каталог сценариев включает более 50 пресетов, охватывающих разработку ПО, исследования, контейнеры, медиа, ML, релизы, базы данных и низкоуровневые задачи CPU/GPU/I/O.

Живое выполнение — не пустой спиннер

Двадцатисекундная демонстрация живого выполнения: выполняется, готово, завершено, сбой и оценённая экономия

Длительные запуски используют раннер на основе PTY и непрерывно показывают:

elapsed 2m 15s · running 4 · ready 2 · completed 7 · failed 0
estimated saved this run 4m 31s · cumulative saved 19m 52s

По завершении проверяются статус каждого атома, код возврата, таймаут, причина пропуска, обрезание вывода, пиковая конкурентность, экономия за запуск и суммарная экономия.

Пятиминутный бенчмарк

Сохранённый публичный прогон выполнил четыре изолированные низконагруженные задачи через реальный параллельный исполнитель. Каждая задача выполнялась не менее пяти минут.

Показатель

Результат

Параллельное время выполнения

5m 10s

Последовательный эквивалент

20m 41s

Сэкономленное время

15m 31s

Наблюдаемое ускорение

4.00×

Параллельная эффективность

100.0%

Последовательный эквивалент — это сумма наблюдаемых длительностей независимых задач; это не отдельно выполненный последовательный прогон. Это демонстрирует накладные расходы планировщика и поведение отчётности при контролируемой независимой работе, а не универсальное утверждение, что каждый проект станет в 4 раза быстрее. См. визуальный отчёт, исходные данные и протокол бенчмарка.

Контракт выполнения

Рукопожатие безопасности намеренно строгое:

atomic_task_plan
  → complete immutable compiled_plan + plan_hash
  → atomic_exec with that exact object and hash

Планы не преобразуются обратно в написанные вручную волны или универсальные вызовы DAG. Типизированные управляющие рёбра различают успех, сбой, порядок, данные, поток, готовность, работоспособность, завершение и очистку. Артефакты, не-файловые эффекты, ресурсы ёмкости, события жизненного цикла и снапшоты исходного кода остаются частью контракта выполнения.

Конфиденциальность и авторизация

  • Проверка проекта и, при желании, трассировки выполняется локально и в ограниченных пределах.

  • Анализ трассировки возвращает агрегированные сигналы маршрутизации — не промпты, не рассуждения, не тела команд и не выводы инструментов.

  • Параллелизм меняет тайминги, но никогда не разрешения. Планирование не авторизует новые команды, удалённые изменения, разрушительную очистку или повторные попытки.

  • Никакие результаты запусков не загружаются автоматически. Обмен данными явный и подлежит проверке.

  • Таймауты завершают группы процессов; побочные эффекты, возникшие по таймауту, считаются неизвестными и не повторяются автоматически.

О модели угроз и процессе сообщения об уязвимостях читайте в SECURITY.md.

Разработка

python3 -m py_compile scripts/*.py
python3 -m unittest discover -s scripts -p 'test*.py' -v
python3 scripts/self_test.py
uvx ruff check scripts
npm ci && npm run build:indicator

Создайте публичные артефакты проверки и обмена:

python3 scripts/generate_test_report.py
python3 scripts/generate_growth_assets.py
python3 scripts/render_growth_media.py  # optional PNG/GIF, requires Chrome + ffmpeg

Полезные материалы:

Помогите проекту расти

Попробуйте его на одной реальной задаче, затем поделитесь обезличенной карточкой результата или отправьте бенчмарк. Если планировщик блокирует работу, которая должна быть безопасной, такой отчёт не менее ценен, чем ускорение, — он указывает на следующее отсутствующее семантическое правило.

Сообщить о первом запуске · Открыть отчёт о бенчмарке · Задать вопрос · Посмотреть дорожную карту

Лицензия MIT · Конфиденциальность · Условия

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

UpdatingMaintainers
UpdatingResponse time
0dRelease cycle
7Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Codex run receipts your reviewer can trust.

  • Operate Linux, macOS and Windows from your LLM. Every action runs through an auditable allowlist.

  • A paid remote MCP for OpenAI Codex agent coordination MCP, built to return verdicts, receipts, usage

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/cloudguo123/atomlane'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server