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在启动任何子代理（任务工具、后台代理、并行代理、最优N选、将工作委托给其他代理）之前，请阅读本文档。本文包含子代理的严格模型规则以及正确使用它们的共识原则。适用场景：启动子代理、生成代理、并行运行代理、将工作委托给子代理。
将`/efficient-fable`的编排机制应用于任何高成本前沿模型：将研究、编码和测试工作委托给更廉价的子代理，同时将规划、整合和最终审核工作保留给昂贵的模型。
适用于poteto-mode的OMP适配器。将标准pstack角色和生命周期协议映射到当前的OMP任务Agent、批处理、隔离、IRC跟进以及持久化结果资源。
协调OMP子代理处理重要工作。当并行探索、专家评审或明确划分的实施过程能够缩短工作时长或提升成果质量时使用此方法；琐碎任务无需使用。
借助TraceLens编排模块化PyTorch profiler追踪分析：生成性能报告、准备分类数据、并行运行系统级和计算内核子Agent、验证输出，并撰写优先级明确的利益相关方报告（analysis.md）。当用户要求遵循分析编排器、运行智能体分析工作流、分析追踪数据、对比两份追踪数据，或提及独立/对比性TraceLens分析时，可使用本功能。
通过防重复、质量关卡和30分钟心跳监控，将任务分配给专业AI Agent
从源代码包中提取行为规范——涵盖少量文件到包含500多个文件的完整应用程序。生成可复现、与技术栈无关的规范，其他工程师或LLM无需阅读原始源代码即可据此重建相同的可观测行为。
通过创建或更新带有简洁说明和参考资料的技能，将重复工作提炼为Eve技能包。当工作流程重复或知识需要在多个Agent之间共享时使用。
智能选择模型并生成聚焦质量的提示词，并行启动多个子Agent以跨文件或目标执行任务
针对某个主题生成并批判性评估有依据的想法。适用于询问改进方向、请求生成想法、探索新颖方向，或希望AI在深入头脑风暴前主动提出优质选项的场景。当出现诸如“我应该改进什么”“给我一些想法”“针对X进行创意构思”“给我惊喜”“你会做出什么改变”等表述，或任何要求AI生成建议而非优化用户自身想法的请求时，触发此功能。
自适应PLAN.md执行器，在保留cook级实现质量的同时，选择由主Agent直接执行或委托子Agent执行。当委托无法带来实质性并行性、上下文或能力优势时，直接通过cook执行阶段；否则通过encode-agent提示分发无交集的任务，每次分发前披露Agent类型、模型、工作量、范围和理由，并对返回的所有差异进行验收评审。要求prep已创建PLAN.md和HANDOFF.md，并与cook、encode-agent、encode-docs和handoff配合使用。触发指令："/cater"。
生成并维护dagr运行文件——这是一份符合契约规范的动态JSON描述，涵盖递归项目、任务、尝试（Attempt）、闸门（Gate）、证据、策略、事件以及操作员消息决议，可通过`dagr view`渲染为DAG图。适用于编排Agent或需要通过dagr面板展示的多步骤工作跟踪场景。