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/multi-agent-orchestration

@41268aa

编排两个以上边界独立的本地 worker,使用 Orca Run/Task/Dispatch、独立 worktree/session 或 tmux 回退,由 PM 负责拆解、派发、巡检、429 停滞恢复、独立验收、PR 收口与临时资源清理;也用于用户明确要求“并行推进”“多个 worker”“PM 总控”“Wave Autopilot”或防止 PM 直接实现逃逸。不要用于单个短任务、纯状态同步,或仅需 Git 分支、提交、PR、merge 规则的工作。

Use this Skill: https://skilld.dev/gh/cat-xierluo/legal-skills/multi-agent-orchestration

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references17-model-capability-profile.md

≈2k tokens on demand. Your agent reads this file only when SKILL.md points to it.

模型能力 × 任务匹配档案(公开知识层)

本文档是 SKILL.md 的按需参考,为个人配置 quota_aware_routing.lanes / tier_policy 的填写提供判断方法。读取时机:初次搭建额度感知路由、评估某模型家族适合什么任务、决定某条 lane 的类型与 tier 定位时。本文档是纯知识文档:任何脚本(route_suggest.py / spawn-worker.sh)永不读取它,改动它对运行时零风险。


1. tier 定义(引用 01,不重复)

L0 / L1 / L2 与关键词路由的完整定义见 references/01-model-selection-matrix.md §1。速记:

  • L0 轻量:单文件改动、i18n、翻译、配置调整("添加/补充/翻译/复制")
  • L1 标准:多文件但边界清晰的功能与 bug 修复(默认档)
  • L2 重型:架构重构、跨模块集成、首次探索陌生代码库("理解/分析/设计/拆分/重写/探索/调研")
  • multimodal:任务含图片/截图/扫描件理解时,须选具备视觉能力的 provider

本档案只回答"哪个家族适合哪个档位",不重复分级规则本身。

2. 模型家族画像表

下表覆盖公开市场常见的六大家族。当期版本快照为 2026-08 撰写时的公开信息,各家族迭代很快,以你实际可用版本为准;家族级判断(强项/弱项)通常比版本号更稳定,跨版本参考价值更高。

家族 能力档位 强项 弱项 典型任务正例 典型任务反例 部署形态(中性)
GLM(智谱) L1–L2 中文语感与公文/法律文本质量稳;Agent 工具调用与多步任务生态成熟;长上下文表现均衡;旗舰档可扛 L2 小杯版本深度推理上限有限;英文创意写作不是最强项 中文长文档分析、多步 Agent 任务、法律文书改写 超长链数学证明(建议留给推理特化家族) 直连 API / 平台订阅 / 本地网关
MiniMax(稀宇科技) L0–L1(执行型) 多模态视觉理解突出;按明确规格执行的任务完成度稳;语音/视频周边生态全 规划/设计类任务与长链自主决策不稳(路线没定好的活容易跑偏);重度开发(多文件架构级改动)不适合;型号分支多需按任务选对变体 视觉理解任务(截图/扫描件/图文)、路线已定的批量执行任务(格式化/改写/轻量流水线) 架构设计、任务规划、需要自主探索决策的开发任务;按量计费时的极轻量批量(已购 token plan 是例外——包月窗口用满即赚,轻量批量恰是消耗额度的合理用途) 直连 API / 平台订阅
DeepSeek(深度求索) L1–L2 推理/数学/算法特化;代码能力强;flash 变体轻快便宜;整体性价比高 以纯文本为主,视觉/多模态缺位或弱;官方高峰期限流风险 算法设计、逻辑推理、代码重构 任何需要看图的任务 直连 API / 平台订阅 / 本地网关
Kimi(月之暗面) L1 超长上下文(百万级)是招牌;长文档问答与信息提取稳;K2 系列起 Agent/代码能力可用 多模态覆盖有限;中文公文语感不如 GLM 系 超长合同/卷宗通读、跨文档检索式问答 高密度视觉任务 直连 API / 平台订阅
Qwen(阿里通义) L0–L2 全能水桶型;开源生态广、变体最全(Max 旗舰 / Plus 中档 / 轻量档 / VL 视觉);数学与 Agent 表现均衡 档位跨度大,选错型号会明显货不对板,必须按具体型号定位派单 几乎全谱系任务兜底;VL 变体做 multimodal 无——风险主要在型号选错而非能力缺口 直连 API / 平台订阅 / 本地网关
豆包 Doubao(字节) L0–L1 中文日常对话与文案流畅;图片生成与理解均衡;价格低,批量任务划算 复杂代码与深度推理相对弱;架构级任务不要派 批量轻任务、中文文案润色、日常摘要 架构重构、跨模块集成、算法证明 直连 API / 平台订阅

当期版本快照(2026-08,公开渠道口径):GLM 5.x 系(5.1 / 5.2 / 5.3 并存,5.3 为最新旗舰);MiniMax M2.x 系(M2.7 及 Code 变体,M3 已出);DeepSeek V4 系(flash 轻快档 + pro 标准档);Kimi K2.x 系(K2.7 含 Code 变体);Qwen3.x 系(3.7-Max/Plus 上一代,3.8-Max 新旗舰);豆包 2.x 系。再次强调:以上是撰写时快照,填配置前先看你账号里实际叫什么、可用什么。

3. lane 类型与派单哲学

个人配置把 provider 分组成若干 lane,每条 lane 是"同一种额度性质"的池子。两类:

3.1 fuel 型(窗口额度)

  • 性质:按窗口(日/周/月)发放的配额,用完即停、到点重置。典型:平台订阅的窗口用量、按日赠送额度。
  • 常态评分:remaining_percent(余量百分比)为主分,resets_at(重置倒计时)临期且余量充足时加 urgency 权重——窗口快重置而额度还剩很多,是"不用就浪费"的消耗窗口。
  • 判停线(stop_line_percent,默认 15%):余量低于此线即停派,把残量留给突发救火,也避免贴线触发改派抖动。
  • 数据过期语义:resets_at 已过 → pending_refresh(summary 是上个窗口的旧数据),评分不可信,退回静态序兜底。

3.2 reservoir 型(免费/积分额度)

  • 性质:免费或积分制,额度看似取之不尽,但对并发与速率敏感——同时开多个会被限速甚至封禁。
  • 派单哲学:scene 场景驱动、细水长流。只在 reservoir_scenes 匹配的场景(如 overnight_batch 夜间批处理、archive_review 存量复查、long_tail_cleanup 长尾清理)入链,且 concurrency_cap 建议为 1——单开慢跑,不与其他 lane 抢并发。
  • 健康信号:health: ok / down。免费源不稳是常态,down 即整体让位,不重试硬顶。

一句话:fuel 算着用,reservoir 慢慢淌;场景不匹配时 reservoir 永远不抢 fuel 的活。

4. 如何用本档案填个人配置

对着 config/orchestration-personal.example.json 的 quota_aware_routing 段:

  1. 逐 provider 判断 tier 定位(照 §2 画像表):该家族/型号稳扛什么档位?能扛 L2 的 lane 才允许出现在 tier_policy.L2;只能做轻量的只进 L0 链。一个 lane 可同时出现在多个 tier 链,顺序即静态序(评分同分时的兜底次序)。
  2. 逐 lane 判断类型(照 §3):窗口额度 → "type": "fuel";免费/积分且并发敏感 → "type": "reservoir" 并设 concurrency_cap: 1,同时把适用场景加进 reservoir_scenes。
  3. providers 名字必须真实存在:填 config/<provider>.settings.json 或 provider registry 里登记过的名字,route_suggest 输出的 provider 会被 spawn-worker 直接消费。
  4. tier_policy.default 填一条"任何时候都该活着"的保底 lane(通常是你最稳定、最常用的 fuel lane)——全链判停时回落到这里。
  5. multimodal 链只放有视觉能力的家族(见 §2 反例列),否则看图任务会派给瞎子。

5. 硬边界

  • 本文件是公开知识文档:零私有网关细节、零任何获取额度的违规手段记载。文中家族名(GLM / MiniMax / DeepSeek / Kimi / Qwen / 豆包)是公开市场的模型家族名,仅作能力判断参考。
  • 程序永不读取本文件:scripts/route_suggest.py 只读个人配置与 summary JSON;spawn-worker.sh 只消费 route_suggest 的输出。改本文档对运行时零风险,也不会影响任何路由决策。
  • 本 skill 的代码与配置模板不承载任何具体模型选择;模型池快照只存在于你自己的 ignored 个人配置里(config/orchestration-personal.json),改模型只改配置、不动 skill。

Source: SKILL.md on GitHub

1 alert10d3 checks · Risk HIGH
  • Gen Agent Trust Hub10d

    The skill is a comprehensive multi-agent orchestration framework designed to manage multiple AI agents across isolated git worktrees and terminal sessions. It incorporates robust internal security controls such as an installation guard and a scope guard to limit the actions of sub-agents. It uses pinned executables and cryptographic hashes to verify script integrity. A potential risk of indirect prompt injection exists because the manager agent processes output from worker agents, but this is inherent to its function and mitigated by instructional boundaries and secret redaction.

  • Socket10d

    2 alerts: gptSecurity, gptAnomaly

  • Snyk10d

    Risk: LOW · No issues

Signed by skilld at 41268aa. This ties the file your Agent reads to that commit on GitHub. It does not review the instructions.

Last checked against GitHub yesterday.

Activeupdated yesterday
Other metadata
metadata
{
  "version": "2.31.1",
  "homepage": "https://github.com/cat-xierluo/legal-skills",
  "author": "杨卫薪律师(微信ywxlaw)"
}

README badge

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