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orchestration

orchestration

github.com/oakossAgent 工作流2094 次安装11 周前更新
代码仓库

关于 orchestration

orchestration 是用于规划项目工作流并协调各阶段能力的技能。它分类项目模式、拆解目标、评估计划，并定义阶段门槛及多 Agent 协作方式。

主要功能

  1. 01将项目归为三种模式
  2. 02把目标拆解为能力计划
  3. 03按成本、风险、延迟和多样性评分
  4. 04通过阶段门槛验证就绪状态
  5. 05协调层级、顺序和并行 Agent
  6. 06为子 Agent 提炼上下文

适用场景

  1. 01选择并排列项目所需技能
  2. 02规划跨开发阶段的工作
  3. 03在进入下一阶段前检查就绪状态
  4. 04协调 Agent 执行多步任务

MCP 相关

该技能涵盖发现 MCP 服务并将子 Agent 的工具调用路由至对应服务，也说明 MCP 资源、工具、提示词和采样在编排中的作用。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/oakoss/agent-skills --skill orchestration

安装后在 Claude Code 中输入/orchestration确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
context-distillation.md
error-handling.md
goal-decomposition.md
mcp-orchestration.md
multi-agent-coordination.md
project-patterns.md

详细介绍

编排

概述

在项目生命周期内协调技能、框架和工作流。将基于模式的项目分类与目标分解、分层任务规划和多 Agent 协作相结合。

在做出项目级工作流决策时使用此技能：启用哪些框架、按什么顺序启用，以及如何在各阶段之间验证进度。有关 Claude Code 特定的 Agent 实现细节（Agent 配置、批次大小、提示词工程），请改用 agent-patterns 技能。

此技能不能替代项目管理工具。它提供决策框架，用于安排各项能力的执行顺序，并在每个转换节点验证是否已做好准备。

快速参考

需求操作
识别项目类型分类为模式 A / B / C
安排框架顺序遵循特定模式的阶段顺序
分解目标提取所需效果，匹配能力
验证准备情况推进前检查阶段关卡标准
查找替代方案为每个步骤生成备用能力
评估计划评估成本、延迟、风险、多样性
协调 Agent根据任务类型选择编排模式
传递上下文使用上下文提炼方法为子 Agent 提供上下文

模式识别

选择框架或技能前，先对每个项目进行分类。

模式特征时间线
A：简单功能现有系统、情况明确、单一团队1-5 天
B：新产品/系统从零开始，安全/合规至关重要4-12 周
C：AI 原生/复杂AI Agent、RAG、知识图谱、编排8-20 周

阶段关卡

未满足关卡标准时，不要推进。

关卡进入标准
设计（阶段 2）PRP 完成、问题已验证、成功指标、用户故事
开发（3）架构已记录、数据模型已设计、安全威胁已映射
测试（阶段 4）功能已完成、单元测试覆盖率超过 80%、代码审查通过、SAST 检查通过
部署（5）所有测试通过、UAT 已完成、安全测试通过、覆盖率超过 90%

评分函数

计划根据加权效用进行评估：

因素权重评分
成本0.3免费=1.0、低=0.8、中=0.5、高=0.2
风险0.3安全=1.0、低=0.8、中=0.5、高=0.2
延迟0.2即时=1.0、快=0.7、慢=0.3
多样性0.2min(unique_domains / 5, 1.0)

修正项：最近使用过（在 3 个步骤内）则扣减 30%；新能力则奖励 20%。

多 Agent 编排模式

模式用例
分层父 Agent 委派给专门的子 Agent
顺序专家链（架构师 -> 开发 -> 审查）
并行同时运行相互独立的任务
交接一个 Agent 将上下文传递给下一个 Agent

关键规则：委派深度最多为 3；使用上下文提炼方法（而非完整代码库）；记录所有 Agent 交互。

MCP 集成

MCP（Model Context Protocol）规范了 Agent 连接外部工具、数据源和提示词模板的方式。编排器会在启动时发现可用的 MCP 服务，并将子 Agent 发出的工具调用路由到正确的服务。

MCP 原语在编排中的作用
资源在开始工作前发现可用数据（架构、配置、文档）
工具使用类型化参数执行经过验证的操作
提示词在多个 Agent 之间复用特定领域的指令模板
采样允许服务在执行过程中请求 AI 推理

常见错误

错误正确做法
将所有项目都视为模式 A（简单功能）先分类：在选择框架前，确定属于模式 A（简单）、B（新产品）还是 C（AI 原生）
为了加快进度而跳过阶段关卡达到关卡标准后再推进；跳过关卡会导致返工不断累积
同时激活所有可用技能每个阶段限制为 1-3 项技能，并明确交付成果和交接内容
未记录能力选择的决策在每一步记录理由、考虑过的替代方案、评分和拒绝原因
未验证前置条件就构建 HTN 计划首先根据每项能力的要求检查项目状态（文件、依赖项、环境变量）
委派时没有明确的目标清单每个子 Agent 都需要目标、约束、最大令牌数和可用工具
将整个代码库交给子 Agent使用上下文提炼，只传递相关符号和事实

委派

  • 发现项目模式并分类范围：使用 Explore Agent 调查代码库、依赖项和需求
  • 执行多阶段编排计划：使用 Task Agent 实现各阶段的交付成果，并验证关卡
  • 设计架构和能力序列：使用 Plan Agent 分解目标并构建经过评分的 HTN 计划

参考资料

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