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通过以交接优先的上下文加载、延迟范围更新和紧凑的JSON交接输出，初始化并维护架构工件，适用于工作流驱动的调用场景。
（行业标准：路由Agent/编排器模式）主要用例：分析模糊的触发条件并将其路由到特定的专业实现中。将触发请求路由到合适的agent-loop模式。适用场景：评估任务、研究需求或工作分配时，决定是否运行简单学习循环、红队审查、双循环委托或并行swarm模式。管理共享收尾流程（封存、持久化、回顾、自我优化）。
全生命周期编排器，覆盖规格定义/实现/测试全流程。采用生成-等待-关闭的流水线架构，支持内联讨论子Agent、共享探索缓存、快速推进机制和共识严重性路由。
通过Claude DevFleet编排多Agent编码任务——规划项目、在独立工作树中调度并行Agent、监控进度并查看结构化报告。
研究如何实现一个阶段（独立命令 - 通常建议使用{{COMMAND_PREFIX}}plan-phase替代）
通过第三方视角复审进行实施后质量检查。流程：实现→复审（独立Agent）→解决问题（如有）。最多2轮。针对安全敏感型和数据变更型代码自动触发。不适用于代码重构（请使用code-cleanup）。不适用于决策分析（请使用agent-room）。如需部署后验证，请查看deploy-verify。如需交付和PR相关操作，请查看ship。
通过tmux生成并管理并行AI编码Agent。当你需要协调工作进程、委派子任务、运行多Agent改进循环，或是使用orca CLI的spawn、list、kill、steer、logs、daemon等命令管理Agent生命周期时，可使用本工具。
借助用于分析、实施和实验的专用Agent，基于数据洞察、A/B测试和持续度量来构建功能。
生成包含截图、API文档和多层级代码示例的交互式TiddlyWiki风格HTML软件手册。适用于创建用户指南、软件文档或API参考文档。触发关键词为“software manual”、“user guide”、“generate manual”、“create docs”。
分析来自URL的优质高表现内容，构建内容参考库（Swipe File）
采用访谈式规划和团队协作执行的AI Agent工作流。使用/design启动规划，/work开始执行。
分析Tech Spec以生成Epic/Story结构，当Story数量达到5个及以上时，并行编写Story文档。Distribute协调模式。