Some tasks are too large for single-pass processing: analyze every file in a codebase, check all endpoints for issues, transform all components to new pattern. Map-Reduce handles this: split the work (map), process in parallel, combine results (reduce). It's batch processing for Claude.
Count: Total items matching criteria Sum: Aggregate numeric values Group: Categorize by attribute Filter: Surface items matching condition Top-N: Highest/lowest by metric Histogram: Distribution across buckets Merge: Combine into single artifact
User: "How complex is our codebase? Get metrics on all files."
Шаблон оркестровки для крупномасштабной обработки, где работа распределена, обрабатываются независимо, а затем объединяются. Составьте карту разделения фаз и процессов, Уменьшите результаты агрегатов фаз. Использовать для массового анализа всей базы кода. преобразования или любая задача, где «сделай X со всем, а затем суммируй». Источник: elliotjlt/claude-skill-potions.