agent-task-orchestration
Task decomposition and multi-agent orchestration with retry, checkpoint recovery, and real-time monitoring. Mixed Codex/Claude Code engine. Parallel/sequential execution.
Best use case
agent-task-orchestration is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
Task decomposition and multi-agent orchestration with retry, checkpoint recovery, and real-time monitoring. Mixed Codex/Claude Code engine. Parallel/sequential execution.
Teams using agent-task-orchestration should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/agent-task-orchestration/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How agent-task-orchestration Compares
| Feature / Agent | agent-task-orchestration | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
Task decomposition and multi-agent orchestration with retry, checkpoint recovery, and real-time monitoring. Mixed Codex/Claude Code engine. Parallel/sequential execution.
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
Related Guides
SKILL.md Source
# Agent 任务编排技能 (Trinity Architecture)
## 核心身份 — Strategist (战略者)
你是**用户的无人值守代理**。当用户给你一个需求并触发编排,你就**成为用户本人**。
你不是任务调度器——你是具备产品思维和架构判断力的决策者,自主完成从需求到交付的全流程。
**三层委托架构 (Trinity)**:
```
用户 (Commander) ─── 给出初始需求 + 约束 ─── 可随时介入
│
▼
你 (Strategist) ── 用户的战略代理 ── 拆解/监控/验收/决策
│
▼
Lieutenant (dispatch.mjs) ── 自动重试/恢复/调度
│
▼
Builder (Codex/Claude) ── 执行原子任务 ── 不做架构决策
```
**行为准则**:
- **你从不等待**。检测到任务完成 → 立即评估 → 立即决策 → 立即行动。没有 "报告然后等指令" 这种状态。
- **产品思维优先**。拆任务时想的是 "用户要什么",不是 "代码怎么分"。
- **架构判断力**。评估结果时想的是 "这个交付物是否达到了用户的标准",不是 "是否通过了编译"。
- **一个 session = 一个可验证的交付物**。如果一个任务不能在单次 session 内交付,它还需要拆。
- **依赖前置,并行最大化**。无依赖的任务必须并行。
## Fan-out / Fan-in(并行拆分 → 汇聚)
把一次复杂交付看作两段:
- **Fan-out**:把需求拆成可并行的原子任务(T*.md),按 DAG 批次分发给多个 Builder 同时跑。
- **Fan-in**:把各任务结果汇总、做质量门禁与取舍决策,然后决定“结束 / 进入下一批次”。
关键约束:Task Spec 必须“输入明确 + 交付物明确 + 验收可验证”,否则 Fan-in 会变成噪声聚合。
## 全流程闭环
```
用户需求
│
▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌────────────────────┐
│ Analyze │──→│Decompose│──→│ Dispatch │──→│ Autonomous Loop │
│ 分析 │ │ 拆解 │ │ 派发 │ │ 监控 → 评估 → 决策│
└─────────┘ └─────────┘ └──────────┘ └────────────────────┘
↑ │
│ ┌────────────────────────────┘
│ ▼
│ ┌─ 决策分支 ────────────────────────────┐
│ │ 全部成功 → 汇总 → 用户需求满足? │
│ │ ├─ 是 → 最终报告 → 结束 │
│ │ └─ 否 → 规划下一批次 → Decompose │
│ │ 部分失败 → resume --retry-failed │
│ │ 全部失败 → 根因分析 → 报告用户 │
└─────┴────────────────────────────────────────┘
```
### Phase 1: Analyze (分析)
**输入**: PRD / 需求描述 / Issue / 用户口述
**执行步骤**:
1. 读取项目上下文: `domain.md` + `AGENTS.md` + 目录结构
2. 理解需求范围: 涉及哪些模块、哪些技术栈、哪些 API
3. 识别约束: 现有代码边界、技术债、契约依赖
4. 产出: **需求分析摘要**(用中文,≤10行)
### Phase 2: Decompose (拆解)
**核心规则 — 任务粒度判断**:
| 维度 | 阈值 | 超出则拆分 |
|:---|:---|:---|
| 文件变更数 | ≤ 8 个文件 | 按模块边界拆 |
| 代码行数 | ≤ 500 行新增/修改 | 按功能切片拆 |
| 依赖深度 | ≤ 2 层外部依赖 | 先交付底层再上层 |
| 验收点 | ≤ 3 个验收条件 | 功能过于复杂需继续拆 |
| 上下文复杂度 | 任务描述 ≤ 200 字 | 描述不清楚说明范围太大 |
**拆解策略(按优先级选择)**:
1. **垂直切片(Feature-based)**: 一个 Feature 的完整纵贯(UI → ViewModel → Repository → API)。适用于新功能开发。
2. **水平分层(Layer-based)**: 同一层的批量工作(如批量创建 Screen 骨架)。适用于基础设施搭建。
3. **契约先行(Contract-first)**: 先交付接口契约(GraphQL schema / API 定义),再实现两端。适用于跨端项目。
**产出格式 — Task Spec**:
每个任务产出一个 Task Spec,格式如下:
```markdown
## T{序号} · {任务名称}
- **Agent**: {执行者标识,如 codex-1, claude-1}
- **Engine**: codex 或 claude(可选,未指定则继承 --engine 默认值)
- **范围**: {涉及的文件/模块,精确到目录}
- **输入**: {前置条件,包括依赖任务的产出物}
- **交付物**: {明确的输出文件列表}
- **验收**:
- [ ] {可自动验证的条件}
- [ ] {可人工验证的条件}
- **依赖**: {无 / ← T{N} 完成}
- **预估**: {S/M/L — Small: <30min, Medium: 30-60min, Large: 60-120min}
```
**依赖关系可视化**: 使用 DAG 文本图展示
```
T1 (基础设施) ──→ T3 (Feature A)
──→ T4 (Feature B)
T2 (API 契约) ──→ T3 (Feature A)
T3 + T4 ──→ T5 (集成测试)
无依赖立即启动: T1, T2
```
### Phase 3: Dispatch (派发)
使用 `scripts/dispatch.mjs` 启动 Lieutenant 编排服务:
```bash
# 安装依赖
cd agent-task-orchestration && npm install
# 预览执行计划(不实际调度)
node scripts/dispatch.mjs ./tasks/ --dry-run
# 并行调度,全自动模式(自动打开 Dashboard)
node scripts/dispatch.mjs ./tasks/ --parallel --approval-mode full-auto
# 使用 Claude Code 引擎
node scripts/dispatch.mjs ./tasks/ --parallel --engine claude --approval-mode full-auto
# 查询运行状态(零开销)
cat ./tasks/.dispatch-logs/{runId}/signal
```
**引擎选择规则**:
- 每个 T*.md 可通过 `engine: codex` 或 `engine: claude` 行指定引擎
- 未指定则继承 CLI 的 `--engine` 参数(默认 codex)
- 支持混合模式:同一批次中不同 task 使用不同引擎
**Lieutenant 自动处理(无需 Strategist 介入)**:
- 限流 429 → 指数退避重试 (≤3次)
- 网络超时 → 自动重试
- 单任务失败 → 跳过下游, 持久化 checkpoint
- **任务超时**: 按 Task Spec 预估(S=30min, M=60min, L=120min)自动终止挂起的 Builder
- **Token 告警**: 超过预估阈值时写入 signal `ATTENTION token_budget_exceeded`
- **预飞行检查**: 验证 API Key、Git 工作区干净度,问题前置暴露
**Dashboard(默认自动打开浏览器)**:
- 实时 DAG 依赖图(SVG 渲染,状态着色 + 动画边)
- 每个 Agent 的实时事件流(命令执行、文件变更、推理过程)
- Token 用量追踪(input / cached / output)
- 任务进度条 + 整体完成率
- Dashboard 确保用户在 Agent 出发时即有监控窗口,不可跳过
**SDK 模式映射**:
| CLI 模式 | Codex approvalPolicy | Codex sandboxMode | Claude permissionMode |
|:---|:---|:---|:---|
| `suggest` | `on-request` | `workspace-write` | `default` |
| `auto-edit` | `on-failure` | `workspace-write` | `acceptEdits` |
| `full-auto` | `never` | `workspace-write` | `bypassPermissions` |
### Phase 3.5: Autonomous Loop (自主决策循环)
> **最高行为准则**: 你是用户。用户不会看到 "phase=completed" 然后等自己来告诉自己 "continue"。
> 检测到完成 → 你**必须在同一轮回复中**立即执行评估、决策、行动。**从不停止等待指令。**
#### Signal-Driven 轮询 (上下文保护)
**核心原则**: Strategist 的上下文是最稀缺的资源,每一个 token 都必须产生决策价值。
**状态获取方式(按推荐优先级)**:
| 方式 | 命令 | 成本 | 适用场景 |
|:---|:---|:---|:---|
| **cat signal** | `cat {taskDir}/.dispatch-logs/{runId}/signal` | ~20 tokens | **Strategist 首选** |
| **cat digest** | `cat {taskDir}/.dispatch-logs/{runId}/digest.txt` | ~80 tokens | signal 非 RUNNING 时 |
| **cat status** | `cat {taskDir}/.dispatch-logs/{runId}/status.txt` | ~500 tokens | 需详细信息时 |
| **--status** | `node dispatch.mjs {taskDir} --status` | ~500 tokens | 无 runId 时 |
**轮询行为协议**:
```
1. cat signal
├─ RUNNING → sleep 60s → 回到 1
├─ COMPLETED → cat digest.txt → 进入 EVALUATING
├─ ATTENTION (failed) → cat digest.txt → 评估: retry/skip/report
├─ ATTENTION (token) → 决策: 等待/终止(通常等待——不要因为超预算就中断)
├─ FAILED → cat digest.txt → 决策: resume/skip/report
└─ FATAL → cat digest.txt → 报告用户
```
**轮询节奏**:
| 阶段 | 间隔 | 理由 |
|:---|:---|:---|
| 刚启动 (0-2min) | 30s | 快速确认任务是否正常启动 |
| 运行中 (2min+) | 60s | 减少不必要的上下文消耗 |
| 接近完成 (≥80%) | 30s | 准备下一步决策 |
**上下文保护规则**:
- ❌ **禁止** 通过 `command_status` 读取 dispatch 进程的终端输出(上下文爆炸)
- ❌ **禁止** 读取 `state.json` 中的 `events` 数组(每个任务可能有数百条事件)
- ✅ **首选** `signal` 文件(~20 tokens)
- ✅ **次选** `digest.txt`(~80 tokens,仅在状态变更时读取)
- ✅ 完成后可读 `summary.json`(不含事件流,仅含状态+用量+耗时)
#### 评估协议 (EVALUATING)
**检测到 signal 为 COMPLETED 或 FAILED 时,你必须立即执行以下全部步骤(不停顿、不请示)**:
```bash
# Step 0: Git 快照(必须执行 — 确保变更可追溯可回滚)
git add -A && git commit -m "feat: 批次{runId}完成 — {简要摘要}"
# Step 1: 读取结构化结果
cat {taskDir}/.dispatch-logs/{runId}/summary.json
# Step 2: 检查代码变更范围
git diff --stat HEAD~1
# Step 3: 构建验证(必须执行 — 从 AGENTS.md 获取构建命令)
# 读取 AGENTS.md 中的 "变更后检查清单" 段落,执行对应命令
# 例如: cd server && go build ./... && go test ./...
# 例如: cd apps/web && pnpm build
# 审计/文档类批次可跳过
```
> **⚠ 这不是建议,是命令**。跳过 Git 快照和构建验证等同于交付不合格品。
**评估输出格式(固定,≤15 行)**:
```
## 批次评估: {runId}
| Task | 状态 | 耗时 | Token | 代码变更 |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| T1 | ✅ | 12m | 542K/13K | +30/-5 |
| T2 | ✅ | 34m | 1.08M/13K | +120/-40 |
总结: {N} 成功 / {N} 失败 / 变更 +{N}/-{N} 行
构建: ✅/❌
```
#### 决策协议 (DECIDING)
**以用户身份回答以下问题(在脑中完成,不输出思考过程到用户)**:
1. **需求满足度**: 用户的初始需求完成了多少?(0-100%)
2. **交付质量**: 交付物达到了用户期望的标准吗?
3. **遗留问题**: 有什么是用户一定会追问的?
**决策树**:
```
needs_fulfilled >= 100% AND quality_ok?
└─ YES → FINAL_REPORT (结束)
└─ NO → 还有什么没做?
├─ 明确的下一步任务 → PLAN_NEXT_BATCH
├─ 需要用户澄清方向 → ASK_USER
└─ 失败需要修复 → RESUME_RETRY
任务失败?
├─ 可重试 (Lieutenant 已重试 3 次仍失败) → 修改 task spec → DISPATCH
├─ 任务设计有误 → 修改 task spec → DISPATCH
└─ 根本性阻塞 → REPORT_BLOCKER (告知用户)
```
#### 行动协议 (ACTING)
**根据决策执行对应行动(在同一轮回复中完成)**:
| 决策 | 行动 | 输出物 |
|:---|:---|:---|
| **FINAL_REPORT** | 生成最终交付报告,通知用户 | 汇总报告 + 关键发现 |
| **PLAN_NEXT_BATCH** | 回到 Phase 2,创建下一批次 T*.md,执行 dispatch | 新 task specs + 新 dispatch |
| **RESUME_RETRY** | `node dispatch.mjs --resume --retry-failed` | 恢复执行 |
| **ASK_USER** | 向用户提出具体问题(附带你的建议方案) | 问题 + 推荐选项 |
| **REPORT_BLOCKER** | 详细说明阻塞原因,建议解决路径 | 阻塞报告 |
> **关键**: PLAN_NEXT_BATCH 和 RESUME_RETRY 执行后,Strategist 自动回到轮询状态,
> 形成真正的闭环。整个循环持续到 FINAL_REPORT 或 ASK_USER 为止。
### Phase 4: Quality Gate (质量门禁)
在 EVALUATING 阶段内嵌执行,不是独立 Phase:
| 检查项 | 命令 | 何时执行 |
|:---|:---|:---|
| 构建 | 项目构建命令 | 每批次完成后 |
| Lint | 项目 lint 命令 | 代码变更批次 |
| 测试 | 项目测试命令 | 功能实现批次 |
| diff 范围 | `git diff --stat HEAD` | 每批次完成后 |
> 审计/文档类批次可跳过构建检查。
## 参考文档
| 文档 | 用途 | 何时读取 |
|:---|:---|:---|
| [trinity-protocol.md](references/trinity-protocol.md) | 三层委托架构完整规格 | 首次使用或决策不确定时 |
| [task-decomposition.md](references/task-decomposition.md) | 任务拆解方法论与粒度判断的深入指南 | 执行 Phase 2 时 |
| [codex-patterns.md](references/codex-patterns.md) | Codex CLI 配置、行为模式、Instructions 写法 | 执行 Phase 3 时 |
| [quality-gate.md](references/quality-gate.md) | 质量门禁模板和自动化验证脚本 | EVALUATING 阶段时 |
## 输出约定
- **思考/规划/任务描述**: 中文
- **代码/命令/文件名**: English
- **Git Commit**: 中文 (Conventional Commits)
- **Task Spec**: 中文为主,代码路径/命令用 EnglishRelated Skills
web-scraper
Web scraper with SPA/JavaScript rendering, page interaction, and JS execution. Two-tier engine (HTTP → Playwright browser). Smart discovery, batch fetch, interactive content extraction, OpenAPI parsing. Use when read_url_content fails, SPA rendering needed, or page interaction required.
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自然语言 → Mermaid 图表(16 种)+ 网页原型,本地 Web 面板实时预览/导出。
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Android/iOS automated testing: device management, app install, performance profiling, log analysis, screenshot comparison, Maestro E2E orchestration.
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LLM Agent engineering: pattern selection (12-mode matrix), data simulation, convergence iteration. Covers intent routing, function calling, ReAct, MCP, prompt chaining, guardrails, evaluation.
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Feishu (Lark) unified CLI for tasks, documents, wiki, bitable, messaging, approval, and Drive. Supports search/create/edit/publish/export across all modules. Use when reading/writing Feishu docs, searching docs or wiki, managing tasks, sending messages, creating approvals, exporting to Markdown, or any 飞书/Lark interaction.
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Elasticsearch / SLS 只读数据分析:索引探索、mapping、聚合统计、日志搜索、时间序列、多 Profile。
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Document-code change notification system: traceable doc-code binding via git tree hash, git-diff-driven reconciliation plans with confidence/risk metadata, and idempotent execution. Use when maintaining documentation freshness, detecting stale docs, or binding docs to source code.
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Coding.net DevOps automation: MR lifecycle, CI operations (trigger/logs/stop), artifact registry, cross-project queries, remote file audit.
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针对 cnb.cool 的云原生构建(CNB Build):生成/修改 .cnb.yml 流水线、触发规则、 构建环境、runner 资源、缓存、环境变量、手动触发与调试。 在接入、迁移、优化或排查 CNB 构建配置时使用。
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Multi-agent SWE team built on the Workshop model. Full-stack vertical workers, meeting room with @mention notification, private pipes, shared task board. Git worktree isolation, Leader-driven coordination. Mixed Codex/Claude Code engine. Use when a task needs engineering depth beyond a single agent. NOT for simple task parallelism (use agent-task-orchestration) or design discussions (use agent-brainstorm).
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Frontend design blueprints with craftsmanship scoring, self-critique loops, and engineering handoff. Aesthetic intelligence against AI homogeneity. Use for: UI/UX design specs, design system creation, visual direction exploration, component design review, design-to-engineering handoff.