Deep code review after beads have landed — random exploration + cross-agent review, alternating. Use every 30–60 min during active implementation, or after any epic lands.
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概要と使いどころ
Deep code review after beads have landed — random exploration + cross-agent review, alternating. Use every 30–60 min during active implementation, or after any epic lands.
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Validates and scores SKILL.md files against the agentskills.io specification; use when linting skills for cross-agent compatibility, description quality, or capability graph structure.
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Standard collaboration patterns for all squad agents — worktree awareness, decisions, cross-agent communication
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Establish concise, cross-agent project instructions from repository evidence. Use when initializing or repairing AGENTS.md, CLAUDE.md, related discovery links, or project-specific agent guidance.
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Interact with the CrabNet cross-agent collaboration registry.
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ADHD-friendly output shaping for subagent responses. Lead with the next action, number multi-step tasks, end with one concrete next step, suppress tangents, restate state across turns, give specific time estimates, make wins visible, matter-of-fact errors, cap visible lists to 5, no preamble or closers. Loaded by genin, jonin, anbu, tokubetsu-jonin, and chunin when shaping final responses.
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Orquestación multimodelo y estrategia de cambio de modelos. Selección de modelos basada en puntuación, delegación entre agentes (Gemini, Codex, Ollama), emparejamiento con advisor, disparadores de escalado, matriz de permisos y optimización de eficiencia de costos.
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Role-based multi-model strategy. The model catalog lives in a local configuration file instead of the skill text -- roles (thinker/decision-maker, long-running worker, draft generator, reviewer/acceptance, escalation), reasoning effort as an independent axis, mandatory review for draft models, provider switching for independent reviews, budgets, delegation flow, and cost/quality of small workers.
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マルチモデルオーケストレーションとモデル切り替え戦略。スコアベースのモデル選択、クロスエージェント委任(Gemini、Codex、Ollama)、アドバイザーペアリング、エスカレーション条件、権限マトリクス、およびコスト効率の最適化。
Многомодельная оркестрация и стратегия переключения моделей. Выбор моделей на основе оценки (score), делегирование между агентами (Gemini, Codex, Ollama), связывание с advisor, триггеры эскалации, матрица разрешений и оптимизация затрат.
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多模型编排与模型切换策略。基于评分的模型选择、跨 Agent 委派(Gemini、Codex、Ollama)、Advisor 配对、升级触发器、权限矩阵与成本效率优化。
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Rollenbasierte Multi-Modell-Strategie. Modellkatalog liegt in einer lokalen Konfigurationsdatei statt im Skill-Text -- Rollen (Denker/Entscheider, Dauer-Worker, Entwurfsgenerator, Reviewer/Abnahme, Eskalation), Reasoning-Effort als eigene Achse, Abnahmepflicht für Entwurfsmodelle, Anbieterwechsel für unabhängige Reviews, Kontingente, Delegationsablauf und Kosten/Qualität kleiner Worker.
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Use when a high-stakes analysis, citation set, or decision should be checked by a second independent AI agent that verifies rather than decides, or when disagreement between agents must be surfaced for the human to adjudicate.
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