delegation-core

委派核心框架

概述

一种用于决定何时以及如何将任务委派给外部 LLM 服务的方法。核心原则：委派执行，保留高层推理。

默认立场

默认启用委派。拒绝委派才需要作出决定。

任何 conjure 操作、任务阶段或工作流，只要遇到符合条件的工作，就会自动委派，无需特别要求。 符合条件是指执行工作而非推理工作；下文的理念对此作出定义，modules/task-assessment.md 则负责分类。 如果操作员希望关闭委派，只需在“拒绝委派”下的两个位置之一设置一次。

这颠倒了之前的表述方式：之前列出了需要委派的情形，因此调用方必须记得何时委派。 这些情形本身是正确的，现在则改为例外清单。

保持本地处理

委派止于理念所划定的边界。 遇到以下任一情况时，应在本地处理：

• 任务属于推理：架构、设计、权衡、判断。
• 提示词或上下文包含秘密、凭据，或不应离开本机的数据。
• 任务需要与操作员逐轮迭代。
• 事后无法验证正确性。

第一条是长期适用的例外，涵盖 Claude 执行的大多数工作。 其余情况则是 modules/task-assessment.md 已列出的警示信号。

拒绝委派

有两个开关，环境变量优先于文件设置。

范围	方式	效果
单次运行	CONJURE_DELEGATION=off	不探测或启动任何提供方
单台机器	在 ~/.claude/hooks/delegation/config.json 中设置 "enabled": false	同上，直到该键值发生变化

CONJURE_DELEGATION 接受 off、0、false、no 及其相反值，不区分大小写。 将其设置为表示启用的值，会重新启用配置文件已关闭的委派，因此较窄的范围优先。 已禁用的委派器会返回 fallback_reason 为 delegation_disabled 的结果，且不会启动任何进程，因此选择退出没有任何代价。

没有提供方响应时

smart_delegate 会按注册表顺序依次尝试，并返回第一个有效答复。 如果提供方缺失、未通过身份验证、运行失败，或返回空的标准输出，系统会记录该情况并继续尝试下一个。

尝试完所有提供方后，系统会返回一个结果，其中 fallback_reason 设为 providers_exhausted，并附带 attempts 记录，说明每个提供方的处理情况。 该结果表示应在本地完成工作。 阅读该结果，说明尝试过哪些提供方以及它们未能响应的原因，然后自行完成任务。 不要将其当作需要报告后停止的错误：对于此默认设置，没有安装 CLI 的机器属于常见情况，并非故障。

如果操作员希望提供方能够响应而非回退，modules/provider-onboarding.md 列出了各提供方的操作步骤，以及那些看起来不像身份验证问题的故障类型。 请从 make -C plugins/conjure delegate-doctor 开始。

理念

委派执行，保留推理。 Claude 负责架构、策略、设计和审查。外部 LLM 负责数据处理、模式提取、批量操作和摘要。

委派流程

1. 任务评估：根据复杂度和上下文大小对任务分类。
2. 适用性评估：检查前提条件和服务匹配度。
3. 交接规划：拟定请求并记录计划。
4. 执行与整合：运行委派、验证并整合结果。

快速决策矩阵

复杂度	上下文	建议
高	任意	保持本地处理
低	大	委派
低	小	均可

高复杂度：架构、设计决策、权衡、创造性问题解决。

低复杂度：模式计数、批量提取、样板代码生成、摘要。

详细工作流步骤

1. 任务评估（delegation-core:task-assessed）

对任务进行分类：

• 查看 modules/task-assessment.md 了解分类标准。
• 使用 Token 估算值确定阈值。
• 应用决策矩阵。

退出标准：任务已按复杂度级别、上下文大小和委派建议完成分类。

2. 适用性评估（delegation-core:delegation-suitability）

验证前提条件：

• 查看 modules/handoff-patterns.md 中的清单。
• 使用 modules/cost-estimation.md 评估成本效益比。
• 检查风险信号（安全性、实时迭代）。

退出标准：服务已通过身份验证，配额已核实，成本合理。

3. 交接规划（delegation-core:handoff-planned）

创建委派计划：

• 查看 modules/handoff-patterns.md 中的请求模板。
• 记录服务、命令、输入上下文和预期输出。
• 定义验证方法。

退出标准：委派计划已记录。

4. 执行与集成（delegation-core:results-integrated）

执行并验证结果：

• 执行委派并捕获输出。
• 验证格式和正确性。
• 只有通过验证后才进行集成。
• 记录用量。

退出标准：结果已通过验证并完成集成，用量已记录。

MCP 身份验证

OAuth 客户端凭据（Claude Code 2.1.30+）

对于不支持动态客户端注册的 MCP 服务（例如 Slack），可以提供预配置的 OAuth 客户端凭据：

claude mcp add <server-name> --client-id <id> --client-secret <secret>

这样即可通过需要预配置 OAuth 的 MCP 服务运行委派工作流，扩展可用于任务委派的外部服务范围。

Claude.ai MCP 连接器（Claude Code 2.1.46+）

用户也可以直接在 claude.ai 的 claude.ai/settings/connectors 中配置 MCP 服务，作为手动设置 OAuth 的替代方案。使用 claude.ai 账户登录后，这些连接器会自动在 Claude Code 中可用：无需运行 claude mcp add 或管理凭据。此方式提供基于浏览器的身份验证流程，对于 OAuth 要求复杂的服务可能更简单。

文件修改型委派的 Worktree 隔离（Claude Code 2.1.49+）

委派会修改文件的任务给子 Agent 时，可在 Agent frontmatter 中使用 isolation: worktree，让每个 Agent 在临时 Git worktree 中运行。这样可避免多个并行运行且修改路径重叠的委派 Agent 之间发生文件冲突。如果没有进行任何更改，worktree 会自动清理；如果 Agent 产生了更改，则会连同提交一起保留。

# Agent frontmatter for isolated delegation
isolation: worktree

Leyline 基础设施

Conjure 使用 leyline 基础设施：

Leyline 技能	用途
quota-management	跟踪服务配额和阈值。
usage-logging	记录与会话关联的审计跟踪。
service-registry	统一服务配置。
error-patterns	统一错误处理。
authentication-patterns	验证身份认证。

查看 modules/cost-estimation.md 了解 leyline 集成示例。

特定服务技能

有关详细的服务工作流：

• Skill(conjure:gemini-delegation)：Gemini CLI 相关信息。
• Skill(conjure:qwen-delegation)：Qwen MCP 相关信息。
• Skill(conjure:minimax-delegation)：MiniMax CLI 相关信息。
• Skill(conjure:glm-delegation)：通过 Z.ai 端点切换使用 GLM。
• Skill(conjure:muse-delegation)：Meta Muse Code CLI 相关信息。
• Skill(conjure:codex-delegation)：OpenAI Codex CLI 相关信息。
• Skill(conjure:opencode-delegation)：OpenCode CLI 相关信息。

执行模式

向多个 Agent 分配任务时，请选择合适的执行模式：

模式	适用场景	工作方式
single-session	顺序任务、编辑同一文件	Claude 按顺序完成任务
subagents	并行执行的独立任务	各 Agent 独立工作并汇报结果
agent-team	并行协作的任务	各 Agent 可以彼此沟通

请参阅 references/execution-modes.md，了解选择决策 矩阵、模式兼容性说明以及应避免的反模式。

模块参考

• provider-onboarding.md：每个提供方的安装和身份验证，以及如何 读取配置不完整的提供方。
• task-assessment.md：复杂度分类、决策矩阵。
• cost-estimation.md：定价、预算、成本跟踪。
• handoff-patterns.md：请求模板、工作流。
• troubleshooting.md：常见问题、服务故障。

退出标准

• 已评估并分类任务。
• 对于留在本地完成的工作，已说明是哪个 Keep Local 条款要求这样做。
• 已报告 providers_exhausted 结果及其尝试记录，随后在本地完成任务，而非放弃。
• 已在集成前验证结果。
• 已记录经验教训。