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Openclaw Skills

並列処理

Openclaw向け並列処理

joblibライブラリを活用し、集中的なタスクを複数のCPUコアに分散させることで効率を最大化する高性能コンピューティングスキルです。

lnj22

v0.1.0

Apr 14, 2026

インストール

概要情報

Skill.md

インストール＆ダウンロード

1. ClawHub CLI

レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。


                  npx clawhub@latest install mars-clouds-clustering-parallel-processing

2. 手動インストール

スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください

グローバル

~/.openclaw/skills/

ワークスペース

<project>/skills/

優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル

3. プロンプトのインストール

このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。


                  Clawhubを使って mars-clouds-clustering-parallel-processing をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。

ダウンロードをご希望ですか？

ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。

並列処理とは？

Parallel Processingスキルは、Pythonワークロードを並列化するための堅牢なフレームワークを提供します。ハイパーパラメータのグリッドサーチ、複雑なデータ変換、大規模なバッチ処理といったCPU集約型タスクの実行時間を大幅に短縮するように設計されています。Openclaw Skillsを使用して並列化することで、開発者は最小限のコード変更でスクリプトを逐次実行からマルチコア処理へと簡単に拡張でき、計算負荷の高いタスクが開発ライフサイクルにおいてボトルネックになることを防ぎます。

並列処理のユースケース

機械学習ワークフローにおけるハイパーパラメータ最適化とグリッドサーチの高速化。
各項目に多大なCPU時間を要する大規模データセットのバッチ処理。
threadingバックエンドを使用してI/O集約型タスクをオフロードし、スクリプトの応答性を向上。
複雑な数学的シミュレーションや再帰計算を、利用可能なすべてのシステムコアに分散。

並列処理の仕組み

単一の作業単位または計算を実行するコア処理関数を定義します。
joblibのdelayedラッパーで関数呼び出しをラップし、タスクジェネレーターを作成します。
n_jobsなどのパラメータを指定してParallelクラスを初期化し、同時ワーカー数を設定します。
実行エンジン（通常はlokyバックエンド）がワーカープロセスを生成し、遅延タスクを並行して実行します。
すべてのワーカープロセスが終了すると、結果が集約され、単一のリストとして返されます。

並列処理のセットアップ

このOpenclaw Skillsリソースの使用を開始するには、Python環境にjoblibがインストールされていることを確認してください。

pip install joblib

追加のシステムレベルの構成は不要ですが、パフォーマンスの向上は環境内で利用可能なCPUコア数に応じてスケールします。

並列処理のデータスキーマとタクソノミー

このスキルは、以下のパラメータと構造を使用してタスクの分散と結果の集約を管理します。

パラメータ	型	説明
n_jobs	Integer	同時プロセス数。-1は利用可能なすべてのCPUコアを使用します。
backend	String	並列化エンジン（プロセス用にはloky、I/Oタスク用にはthreading）。
verbose	Integer	ログ出力の量を制御（0から50）。
results	List	すべての並列化された関数呼び出しの戻り値のコレクション。
shared_data	Object	重複計算を最小限に抑えるために各ワーカーに渡されるオプションのデータ構造。