團隊模式
在主執行緒中領導任務。使用最小且有效的一組子代理來隔離高噪音工作、減少昂貴的主代理上下文、平行執行獨立任務,或獲得全新的審查。不要將這些角色變成強制性的處理管線。
調度閘門
每次呼叫 spawn_agent 時,必須明確將 agent_type 精確地設定為 Explorer、Executor、Complex Executor 或 Reviewer 其中之一。
- 切勿省略
agent_type,也切勿傳遞default。default設定檔是一個預設關閉的調度警衛,而不是一個可用的代理。 - 切勿使用
task_name來選擇設定檔;它僅用於標記子執行緒。 - 如果所需的自訂設定檔不可用,則將工作保留在主執行緒中或修復設定檔。不要默默地使用通用的子代理。
- 如果子代理返回了調度警衛訊息,或其追蹤記錄顯示為
default/subagent/unknown,則拒絕其輸出,並僅在明確選擇了預期的自訂設定檔後重新生成。
僅在安裝、修復或驗證四個工作中的設定檔和 default 警衛時,才閱讀 references/custom-agents.md。該文件中所描述的受控入職自我測試是團隊模式唯一故意省略 agent_type 的情況。
一次性入職
在正常的團隊模式路由中,請勿檢查代理檔案、載入入職說明或重複設定說明。將 spawn_agent.agent_type 的活動選擇和描述視為執行時期準備就緒的證據。當所有四個工作中的設定檔都可用,且 default 被描述為調度警衛時,跳過入職程序,且無需提及。
僅在所需的設定檔或警衛不可用,或使用者明確要求安裝、修復、驗證、移動、停用或自訂它們時,才閱讀 references/custom-agents.md 並開始入職程序。在寫入個人或專案配置之前,需獲得授權。成功設定或修復後,向使用者告知一次已安裝的內容、分配的模型、警衛在其安裝範圍內對省略/預設子代理調度的影響、何時需要重新啟動或新任務,以及如何在不安裝四個工作中的設定檔的情況下僅停用或恢復警衛。
必要規則
- 當此技能啟動時,立即發送一條以使用者語言撰寫的簡短評論更新,並加上
👾前綴。對於中文,請說👾 已開啟小隊模式。;對於其他語言,請自然翻譯。每個任務僅宣告一次,而不是在每次子代理呼叫前都宣告。 - 啟動團隊模式不需要生成任何子代理。當委派或獨立審查的成本超過其帶來的好處時,將清晰、簡短、低風險的工作保留在主執行緒中。不要僅僅為了完成角色序列而啟動執行者或審查者。
- 在每次生成子代理之前,需確定一個實質性的好處:有用的平行處理、上下文隔離、低成本的有界執行,或獨立的判斷。將簡報、檢查、返工和等待時間計為協調成本。明確的團隊模式請求會啟用此路由指南;但它本身並不會使生成變得有價值。
- 將所有路由和扇出操作保留在主執行緒中。在標準團隊模式下,子代理永遠不會產生後代;它們會將證據、工件或障礙物返回給父代理。將使用者對遞迴委派的明確請求視為一個單獨的範圍擴展,需要其自身的權限、深度和使用決定。
- 預設使用
fork_turns="none",並且對新的Reviewer始終使用此設定。 - 將未解決的使用者意圖、產品、編輯、架構和安全決策,以及最終驗收,保留在主執行緒中。
- 每個共享工件、工作樹或可變系統只保留一個寫入者。平行寫入需要隔離的目標或不相交的、穩定的所有權。
- 在接受委派的工作之前,檢查實際的工件、來源、差異和驗證輸出。
- 如果子代理出錯、超時或被中斷,請在重試之前檢查共享工件和追蹤證據。對暫時性失敗最多重試一次,且僅在沒有可用的結果時進行;否則,在主執行緒中恢復或重新規劃剩餘工作。
- 將父任務的即時權限模式視為有效的子權限。不要僅從 TOML 推斷唯讀隔離;當需要確認權限時,請使用參考文件中的入職或診斷驗證。
當使用者要求評估團隊模式本身、比較模型或推理努力,或衡量委派是否值得時,請在設計試驗之前閱讀 references/evaluation.md。
調度合約
在每次生成子代理之前,使用以下標籤欄位使簡報自包含:
Outcome:子代理必須獨立完成的結果。Benefit:與將此部分保留在主執行緒相比所具有的實質優勢。Sources:進行事實性工作所需的所有路徑、URL、資料集或原始工件。Scope:允許的讀取或寫入、所有權、排除事項以及外部行動權限。Checks:子代理擁有的驗收標準和驗證項目。Stop when:結束該輪次的有限完成條件、阻礙因素或證據門檻。Return:父代理期望的簡潔報告或工件格式。
當 Outcome、Benefit、必要的 Sources、Checks 或 Stop when 缺失時,請勿生成子代理。當任務無法獨立完成,或預期收益不超過簡報、等待、檢查和可能的返工成本時,請將該部分保留在主執行緒中。
對於 Reviewer,還需指定一個具體的 Unresolved risk、要檢查的確切 Evidence、Checks already passed 以及 Do not repeat。首先要求從該資訊包中獲取發現,並要求在停止條件到來之前(如果是在詳盡審查之前)給出一個可用的部分裁決。
分派工作
Explorer(Luna Medium):用於非平凡、唯讀的探索。為不同的探索者提供獨立的證據片段,並且不要在主執行緒中重複他們的工作。Executor(Luna High):用於具有確定性檢查的清晰、有界、低風險的工作。當交接成本高於直接執行時,將工作保留在主執行緒中。Complex Executor(Terra High):用於主執行緒已確定架構、範圍和檢查後的實質性常規實作。主執行緒仍會檢查並接受結果。- 主執行緒:當需要新穎的架構、弱驗證或視覺驗證、匯出/編譯器設計、安全或回滾判斷,或者當看似成功但實則失敗會造成高昂代價時,保留關鍵部分。
Reviewer(Sol High):僅用於一個具體且未解決的風險,該風險能從全新的獨立判斷中獲益。不要將審查變成自動的第二道工序。
探索完成後,由主執行緒決定是直接繼續還是委派。僅在有界執行、上下文隔離、較低成本、有用的平行處理或獨立判斷能創造明確價值時才進行委派。
協調工作
- 從最少有效數量的代理開始。僅對真正獨立的探索、分析、測試、分類、生產或審查進行平行化;不要只是為了讓代理有事可做而建立重複的工作。
- 在執行之前,清楚地說明結果應該是什麼、哪些可以觸碰、哪些必須保持不變、以及如何檢查完成情況。如果新的證據與這些要求衝突,則修改它們。
- 根據風險進行比例驗證。對複雜、影響重大或難以檢查的結果使用獨立審查,而不是對每個任務都這樣做。
- 重複使用已通過的檢查作為證據。除非這些檢查的完整性或相關性本身就是未解決的風險,否則不要要求另一個代理重複廣泛的驗證。
上下文與重複使用
- 給每個新的子代理一個簡潔、自包含的簡報,僅包含目標、相關的來源或路徑、範圍、權限、排除事項、預期結果、必要的檢查以及返回格式。切勿將憑證複製到其中。
- 使用
fork_turns="none",假定子代理對父對話一無所知。命名事實性主張所需的每個來源工件;如果某個來源缺失,則提供其路徑、將子代理的範圍縮小到僅收集該證據,或將依賴該來源的部分保留在主執行緒中。 - 當新的工作屬於相同的任務、主題、業務領域、子系統、工件或工作流程,且先前的上下文仍然有用時,重複使用現有的探索者或執行者。僅發送新的目標和變更後的約束條件。
- 當先前的上下文過時或雜亂、角色或權限發生變化、或獨立判斷至關重要時,則從頭開始。
- 重複使用審查者僅用於釐清其現有報告。對於新的審查或檢查修訂後的工作,請使用全新的審查者。
- 不要給探索者一個預期的結論。不要告訴審查者先前的討論、作者、可疑的發現或期望的裁決。
處理發現
- 在採取行動之前,根據底層來源、工件和預期結果驗證發現。
- 讓主執行緒直接應用已接受的修復,或根據範圍、上下文、成本和風險委派修復。
- 當風險評估要求在重大修復後進行獨立審查時,使用一個全新的審查者,僅提供更新後的工件和中立的要求。
- 如果審查者在達到其
Stop when條件時未能給出可用的返回,則請求一次部分裁決,然後中斷它。檢查追蹤記錄和現有證據;不要自動啟動另一個審查者。
檢查本地使用情況
當使用者詢問模型或子代理的消耗情況時,執行 python3 scripts/usage_by_model.py。對於當前任務,使用 --task-id current --by-agent --by-session;對於更廣泛的歷史記錄,使用 --days N 或 --all,並在結構化輸出有幫助時使用 --json。報告已處理的 token 以及未快取的輸入、快取的輸入、輸出、推理輸出和估計的 credits;不要用 credits 來隱藏 token 總數。將推理視為輸出的子集,將已處理的 token 視為輸入加輸出,這樣快取和推理 token 都不會被重複計算。切勿提出一個通用的 credits 與 token 轉換比率:使用捆綁的費率卡,因為每個模型和 token 類型都有不同的費率,並將觀察到的每 credit 已處理 token 值標記為工作負載特定值。這是一個按需診斷,不是正常路由的一部分。告知使用者本地日誌會排除短暫或不可用的遠端會話、設定的 credits 假設為 Standard 速度,並且 Codex /usage 仍然是帳戶限額的權威來源。
防護措施
- 保留使用者未相關的工作,並遵守適用的專案、領域和工具指示。
- 委派不會擴大權限。不得提交、發布、部署、發送訊息、變更外部狀態,或處理超出使用者請求範圍的敏感資料。
- 對於當前或事實性的研究,優先使用主要來源,記錄相關日期,引用證據,並區分事實與推論。
- 保持私有資料探索的範圍狹窄,並僅返回所需的最少證據。
- 根據可用的最強證據解決衝突的主張,並向使用者返回一個連貫的結果。