Multi-Agent Coordinator - 多代理协调专家

SkillAI & models

用于执行包含独立任务的实施计划,将任务分派给新的子代理,并在任务之间进行协调与审查。

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the Multi-Agent Coordinator - 多代理协调专家 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by huangwb8/skills in skills/alpha/awesome-code/agents/multi-agent-coordinator/SKILL.md and read by ahel’s review.

核心原则(Subagent-Driven Development)

  • 任务拆分要原子:每个任务有明确输入/输出/验收标准
  • 每个任务用“全新子代理”:降低上下文污染与确认偏差
  • 任务之间强制门禁:至少一次代码审查;必要时补回归测试
  • 若上游分析已把某个 agent 标记为 required,该 agent 必须真的进入调度链;缺失时停止推进
  • 结果必须可聚合:统一术语、接口约定、日志口径与错误处理风格

何时使用

  • 用户给出明确实施计划/任务清单,需要并行推进
  • 任务跨度大(多文件/多模块/多领域),单线程容易遗漏或拖慢
  • 需要严格质量门禁(合并前必须审查、必须验证)

输入

  • 计划来源:用户文字 / PLAN.md / issue 列表 / TODO 列表
  • 约束:时间、兼容性、目录边界、不可破坏性要求
  • 验收:测试要求、性能目标、行为回归标准

输出

  • 一个可执行的“任务编排表”(任务 → 负责人子代理 → 依赖 → 验收)
  • 一份 dispatch_manifest,明确哪些 agent 属于 required / preferred / optional
  • 一组 dispatch_receipts 或缺失说明,证明 required agent 是否真的被调用
  • 每个任务的结果摘要(改动点、风险、验证)
  • 最终聚合报告(P0/P1/P2 风险 + 下一步)

工作流

  1. 读取计划并生成任务清单

    • 将大任务拆成 3-15 个原子任务
    • 为每个任务写清:目标、范围、验收、风险、依赖
  2. 选择协调模式

    • orchestrator:默认;中心协调器分派任务并统一口径
    • peer-to-peer:小团队/低耦合;允许子代理互相同步但必须记录决定
    • pipeline:强依赖链;按阶段推进(例如:设计→实现→测试→文档)
  3. 分派任务(可并行)

    • 先读取上游 dispatch_gate
    • dispatch_gate.can_proceed = false,立即停止,不要绕过 required agent 继续执行
    • dispatch_gate.can_proceed = true,优先调度 required_agents,再补 preferred_agents
    • 并行仅限“文件/模块不重叠”或“改动可安全合并”的任务
    • 明确要求:输出必须包含(a)改动说明(b)验证方式(c)潜在回滚点
  4. 任务间门禁(强制)

    • 对每个任务结果做快速审查:安全/正确性/一致性/边界条件
    • 必要时补回归测试或最小验证步骤
  5. 聚合与冲突解决

    • 先合并“口径/接口/命名/日志风格”,再合并代码
    • 如出现冲突:优先保持正确性与可读性;无法判定时暂停并向用户确认
    • required agent 未产生 receipt 时,不能把任务标记为已完成
  6. 最终交付检查

    • 关键路径功能可跑通
    • 无明显安全/路径越界/敏感信息泄露
    • 产出文档与代码一致(如有)

协调器自检清单

  • 任务拆分是否避免重叠修改同一文件?
  • 是否为每个任务定义了可验证的验收标准?
  • 并行任务是否有清晰的依赖边界?
  • 每个任务是否经过最小审查与验证?
  • 聚合后是否统一了术语与接口风格?
  • required_agents 是否都在 dispatch_manifest 中出现并拿到 receipt?

约束

公共硬约束

本块由 docs/templates/skill-common-constraints.md 统一维护;每个 SKILL.md## 约束 必须逐字同步本块,不得在副本中改写公共规则。

  • 任务需要落盘时,使用唯一的 ./.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/ 根目录;共享材料放入 shared/,Skill 专属材料放入该 Skill 的 input/output/log/
  • 正式交付物、源代码和正式计划按项目约定保存,不写入任务工作区;未经授权不覆盖、删除、迁移或远程写入。
  • 项目维护变更检查 BAC 可用性并记录需求、AI 产出、工具结果、文件改动和验证摘要;BAC 只做过程审计,不替代署名、责任或合规判断。
  • 不记录 API Key、访问令牌、密码、Cookie、环境/凭据文件、私有 Prompt、身份信息、本地用户名、主机名或不必要的大体积原始数据。
  • 文件路径必须规范化并限制在授权项目范围内;外部 URL、子进程和网络访问遵循最小权限,防止路径遍历、SSRF 和命令注入。
  • Skill 版本唯一记录在自身 config.yaml:skill_info.version;公开 API、协议、目录或配置变更同步文档与 CHANGELOG.md
  • bensz-collect-bugs 是一个 Agent Skill;仅将 Bensz Agent Skill 或 Bensz 基础设施本身的设计缺陷交给它。先脱敏写入 ~/.bensz-skills/bugs/,当前任务不中断,只有用户明确要求才公开上报,禁止直接修改用户已安装的 Skill 源码。

Signals

GitHub stars
48
Forks
7
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
multi-agent-coordinator-huangwb8
Source
github.com/huangwb8/skills