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使用Orca CLI通过智能体间消息传递、任务DAG、带前置内容注入的调度、决策门和协调器循环来协调多个编码Agent。适用于Agent需要发送或检查智能体间消息、创建/调度/跟踪编排任务、协调多Agent工作流，或作为协调器在终端间调度工作的场景。触发场景包括“orchestrate agents”、“dispatch task”、“send message to agent”、“check inbox”、“coordinate agents”、“multi-agent”、“create task DAG”、“worker_done”、“escalation”，或任何通过Orca进行智能体间协调的任务。
Hermes Agent框架中文全面指南，涵盖安装、架构、内存系统、技能、工具、多Agent编排及变现策略
利用专门的Agent编排从代码审查到PR创建的完整Git工作流，涵盖质量保证、测试和部署就绪检查。该工作流采用现代Git最佳实践
LangChain / LangGraph 工程实践中的常见陷阱及已验证修复方案。内容涵盖DeepAgents、兼容OpenAI的模型集成（包括中文提供商适配器：DeepSeek、Qwen、GLM等）、中间件、流式输出、多Agent编排等常见开发问题。适用于LangChain开发过程中遇到异常行为、进行架构决策或集成中文大语言模型提供商时参考。
适用于执行多任务计划的场景，其中每个任务都可由子Agent独立完成。触发条件包括：计划包含3个及以上独立任务、执行速度优先级高、任务具备适合委托的清晰验收标准，或迭代修复周期需要两阶段评审门（规范合规性和代码质量）。
专注于设计和构建自主AI Agent的专家。精通工具使用、记忆系统、规划策略以及多Agent编排。适用场景：构建Agent、AI Agent、自主Agent、工具使用、函数调用。
SPARC（Specification、Pseudocode、Architecture、Refinement、Completion）：集成多Agent编排的综合性开发方法论
LangGraph 管理者-工作者模式。适用于构建可将任务路由至专业工作者的中央协调Agent，支持实现轮询或基于优先级的Agent调度。
为特定业务工作流设计并部署自定义Agent团队。通过交互式方式探索业务流程，随后生成包含专业Agent角色、工具权限、通信协议及交接规则的完整团队配置。
sefirotループを実行し、質問があればユーザーに確認する
当任务包含多个可由独立Agent并发执行的无关联子任务时使用本技能。触发场景包括：分解后的工作包含2个及以上无数据依赖的子任务、子任务操作不同文件或代码库区块、串行执行时间显著长于并行执行时间，或者需要同时生成独立的分析结果或交付物。
为构建Arcanea创意Agent生态系统提供专家指导，注重细节、卓越设计与系统化实施。