Updates · อัปเดตใหม่

Crew Master Session · 1,000-agent scale test + book pipeline + traps ใหม่

session ที่ push boundary สุด: 1,000 agents สำเร็จ (800 Haiku + 25 codex), book pipeline 6 Sonnet→pandoc→typst→PDF 3 เล่ม, และ 4 traps ใหม่ (madmax auto-explore, swarm collision 67%, maw hey ซ้อน, tokens ≠ ผลงาน) · The session that pushed fleet boundaries: 1,000 agents succeeded (800 Haiku + 25 codex), a book pipeline producing 3 PDFs, and four new traps.

Scale test: 1,000 agents สำเร็จ · The 1,000-agent scale test

Crew Master ทดสอบ scale ที่ไม่เคยทำมาก่อน: 1,000 agents ใน session เดียว.

Crew Master tested a scale no one had attempted: 1,000 agents in a single session.

Layer	จำนวน · Count	วิธี · Method
Workflow agents	~800	`Workflow → parallel() → 100 Haiku per batch × 8` (81s, 100% success)
Tmux teams	~15 per rotation	5 tmux teams rotating × 3 coders
Real codex agents	~25	direct `codex exec` workers
Total	~1,000+	workflow + tmux + codex combined

Key proof: parallel() กับ 100 Haiku agents ต่อ batch × 8 batches = 800 agents ใน 81 วินาที, 100% success rate. Pattern นี้พิสูจน์ว่า Workflow harness + Haiku รองรับ fan-out ระดับ 1,000 ได้จริง.

Key proof: parallel() with 100 Haiku agents per batch × 8 batches = 800 agents in 81 seconds, 100% success rate. This proves the Workflow harness + Haiku supports 1,000-level fan-out in practice.

Book pipeline · agent → PDF chain

6 Sonnet agents draft parallel
  → assemble → harden-md
  → Thai wordbreak (pythainlp)
  → pandoc → typst → PDF
  = 3 books (33pp + 13pp + 14pp)

Pipeline ครบ chain จาก agent draft ถึง PDF: 6 Sonnet agents เขียน draft ขนาน → ประกอบ → harden markdown → ตัดคำไทย (pythainlp) → pandoc → typst → PDF. ผลลัพธ์ = 3 เล่ม (33 + 13 + 14 หน้า).

A complete chain from agent draft to PDF: 6 Sonnet agents write drafts in parallel → assemble → harden markdown → Thai word-break (pythainlp) → pandoc → typst → PDF. Result: 3 books (33 + 13 + 14 pages).

4 Traps ใหม่ · Four new traps

omx --madmax auto-explore ก่อน task มาถึง — madmax ทำให้ agent เริ่มทำงานทันทีที่ boot ก่อนที่จะได้รับ brief จาก lead → charter prompt ต้องมี "WAIT for maw hey" ก่อน.
Swarm dispatch → 67% collision — ถ้าปล่อยให้ 3 coders เลือก task เอง 2 ใน 3 เลือกอันเดียวกัน → ต้องมี atomic task-claiming lock (ไม่ใช่ free-for-all).
maw hey ส่งซ้ำ → task ซ้อน 4 ชุด — ถ้า lead ส่ง maw hey ซ้ำโดยไม่ peek ก่อน agent ได้ brief 4 ครั้ง ทำ task 4 รอบ → peek ก่อนส่งซ้ำเสมอ.
codex-1 ใช้ 1.7M tokens แต่เสร็จช้าสุด — token เยอะ ≠ ผลงานดี; agent ที่ spin ใช้ tokens เยอะแต่ไม่ productive → ต้องวัด commits/PRs ไม่ใช่ token count.

Four new traps: (1) omx --madmax auto-explores before the task arrives — the charter prompt must include "WAIT for maw hey." (2) Swarm dispatch without a lock → 67% collision (2 of 3 coders pick the same task) — need an atomic task-claiming lock. (3) Duplicate maw hey → tasks stack 4 deep — always peek before resending. (4) codex-1 burned 1.7M tokens but finished last — tokens ≠ output; measure commits/PRs, not token count.

Checklist

parallel() + Haiku รองรับ 1,000-agent fan-out ได้จริง (100 per batch × 8, 81s, 100% success) — ใช้ได้เลยถ้า task decompose ได้.
Book pipeline: 6 Sonnet draft → assemble → harden-md → pythainlp wordbreak → pandoc → typst → PDF. ตัดคำไทยก่อน typst ไม่งั้น linebreak พัง.
ใส่ "WAIT for maw hey" ใน charter prompt เมื่อใช้ --madmax — กัน auto-explore ก่อน task.
อย่าใช้ swarm dispatch (free-for-all) — ต้องมี atomic task-claiming lock กัน collision.
peek ก่อน maw hey ซ้ำเสมอ — ไม่งั้น task ซ้อน.
วัด productivity ด้วย commits/PRs ไม่ใช่ token count — tokens เยอะ ≠ ผลงานดี.