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多Agent协调规范：发送一条消息后等待（发送完整上下文，再次发送前先等待回复），空闲通知即心跳（除非同时满足超期、任务阻塞、用户要求三个条件，否则不执行任何操作），禁止轮询循环（仅采用事件驱动模式），绝不伪造Agent响应（等待真实系统事件触发），顺序化生成Agent（每生成一个都需要收到确认后再生成下一个），以及规范的关闭协议（先发起请求、等待响应、尊重拒绝结果）。在编排多个Agent、管理Agent团队、协调Agent间任务交接、生成子Agent或构建多Agent工作流时启用本规范。触发场景包括："协调Agent"、"生成多个Agent"、"管理Agent团队"、"Agent持续发送消息"、"轮询循环"、"Agent空闲"、"关闭Agent"、"多Agent工作流"、"Agent任务交接"、"协调并行工作"、"不要打扰其他Agent"。当Agent出现伪造响应、在收到回复前就发送后续消息，或者对空闲通知做出不必要响应的情况时，本规范也适用。
借助ultrawork、专业Agent、团队模式和哈希锚定编辑功能编排多Agent AI工作流，实现自主代码开发
由Exa驱动的深度研究工具。可用于线索挖掘、文献综述、深度调研、竞品分析，或是任何单次搜索无法满足需求的查询场景，例如包含‘研究这个’‘查找所有相关内容’‘帮我找到全部信息’‘深度调研’这类表述的查询。
可将任意目标转换为一个简短、可直接粘贴的「Gauntlet Loop（挑战循环）」提示词——该提示词能让Agent设定明确的质量标准，将工作拆分为可独立评判的小模块，为每个模块分配构建者和独立的严苛批评者，盲测对比质量标准，循环迭代直至达标。适用于开发、写作、代码编写、研究或设计场景。触发关键词包括："/gauntlet-loop"、"gauntlet loop"、"gauntlet this"、"make a gauntlet prompt"、"loop until it beats X"。
利用学习到的模式、模型推荐和置信度评分将任务分配给最优Agent
通过将对话记录挖掘和AGENTS.md更新任务委托给`agents-memory-updater`，编排持续学习流程。
为活跃工作、受阻工作、用户交接及完成状态选择并更新当前Herdr worker标签名称，需在名称前添加指定的状态表情符号。当需要选择或更新Herdr标签名称及其状态含义时，使用本规则。
WAVES — Workers · Aggregate · Verify · Extend — 是适用于Cursor的基于波的编排框架。将大型目标分解为独立的任务切片，通过并行Task工具调用将它们分发到隔离的并行子代理，形成一个受限的“波”，验证每个结构化交付结果，然后进行合成，仅在必要时扩展到下一波。通过/waves命令显式调用；设计上自带限制，避免无限的令牌循环。适用于大型研究、分析、审计以及代码库或数据探索场景，这些场景下线性处理速度较慢。前身为parallel-orchestrate；也可用于任务分发、并行化、子代理编排、多代理协作。
(NS) 基于规格的交付界面——澄清需求、制定任务（包括单元/端到端测试任务）、实现功能、从磁盘工件恢复或继续版本开发。进入优先级2：适用于功能规格、版本开发、多日范围的工作，或当docs/versions/下存在部分工件时的“继续”/“恢复版本”场景。可通过references/自动调整规模并运行内部阶段。单纯的快速修复优先使用ns-coder。请勿用于遗留系统接入、架构规则制定或/ns-harness prepare操作（仅支持手动操作；绝不自动运行Prepare）。
基于任务复杂度自动选择模型、匹配专业Agent、结合Zero-shot CoT推理及强制自我审查验证，启动智能子Agent
在业务逻辑变更或重构后系统性修复所有失败的测试
通过竞争性多Agent生成、多评审评估以及基于证据的合成来执行任务