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techdoc-search-and-orchestrate

【强制】所有技术文档查询必须使用本技能，禁止在主对话中直接使用 mcp__context7-mcp 工具。触发关键词：查询/学习/了解某个库或框架的文档、API用法、配置参数、错误解释、版本差异、代码示例、最佳实践。

本技能通过 context7-researcher agent 执行查询，避免大量文档内容污染主对话上下文，保持 token 效率。

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

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集成工具Supabase

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SKILL.md（原文）

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

技术文档查询调度技能

本技能负责将技术文档查询任务委派给专业的 context7-researcher agent 执行，通过 agent 隔离来保持主对话上下文的清晰，避免 token 消耗污染。

核心功能

识别需要技术文档查询的场景，并将任务委派给 context7-researcher agent，该 agent 专门使用 Context7 MCP 工具检索最新的技术文档。

适用场景

当需要查询技术文档时，本技能负责将任务委派给 context7-researcher agent 执行，避免技术文档检索过程污染主对话上下文。

调用规则

1. 委派方式

使用 Task tool 调用 context7-researcher agent：

Task tool 参数：
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: 简短描述任务（3-5个字）
- prompt: 详细的查询需求

2. 任务编排策略

当有多个技术文档查询需求时，可以选择以下两种方式：

方式一：顺序执行（单 Agent 多任务）

调用 1 个 context7-researcher agent
在 prompt 中列出多个查询任务
Agent 按顺序依次完成所有任务
优点：简单直接，适合任务间有关联的场景
缺点：速度较慢，需要等待所有任务顺序完成

方式二：并行执行（多 Agent 并行）

同时调用多个 context7-researcher agents
每个 agent 分配 1 个或多个任务
所有 agents 并行工作
优点：速度快，多个查询同时进行
缺点：编排稍复杂

选择建议：

默认策略：尽可能拆分查询主题，使用并行执行，速度更快
顺序执行：仅当查询任务有强依赖关系（必须先查出答案 A 才能查询问题 B）时使用
主 agent 应理解用户需求，判断任务是否可拆分为独立主题

示例对比：

用户问："帮我查询 Supabase 的 realtime 如何对接和 Supabase 的 JS SDK 如何使用"

顺序执行方式：

调用 1 个 agent:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "查询 Supabase 文档"
- prompt: "请完成以下查询：
  1. 查询 Supabase realtime 的对接方法和示例
  2. 查询 Supabase JS SDK 的使用方法和示例"

并行执行方式（推荐）：

同时调用 2 个 agents:

Agent 1:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "查询 Supabase realtime"
- prompt: "查询 Supabase realtime 的对接方法和示例"

Agent 2:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "查询 Supabase SDK"
- prompt: "查询 Supabase JS SDK 的使用方法和示例"

这两个查询虽然都关于 Supabase，但是独立的主题（一个是 realtime 功能，一个是 SDK 使用），没有强依赖关系，应该优先选择并行执行以提高效率。

场景示例

示例 1：单一 API 查询

用户需求: "Supabase 怎么实现用户注册？"

执行方式:

调用 Task tool:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "查询 Supabase 用户注册"
- prompt: "查询 Supabase 的用户注册 API 用法，包括代码示例"

示例 2：多个独立查询

用户需求: "Next.js 的 App Router 怎么配置和 Server Actions 如何使用？"

执行方式:

并行调用 2 个 agents（推荐）:

Agent 1:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "查询 App Router 配置"
- prompt: "查询 Next.js App Router 的配置方法和示例"

Agent 2:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "查询 Server Actions"
- prompt: "查询 Next.js Server Actions 的使用方法和示例"

说明: 虽然都是 Next.js 的功能，但 App Router 配置和 Server Actions 是两个独立主题，没有强依赖，应优先并行查询。

示例 3：强依赖查询（顺序执行）

用户需求: "我的 Next.js 项目报错 'Error: ENOENT: no such file or directory'，这是什么原因？怎么解决？"

执行方式:

调用 1 个 agent 顺序执行:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "排查 Next.js 错误"
- prompt: "请按顺序完成：
  1. 先查询 Next.js 中 'ENOENT: no such file or directory' 错误的常见原因
  2. 根据查到的原因，再查询对应的解决方案和最佳实践"

说明: 这是典型的强依赖场景，必须先了解错误原因，才能针对性地查询解决方案，因此使用顺序执行。

示例 4：单一复杂查询

用户需求: "Next.js 13 和 14 的路由有什么区别？"

执行方式:

调用 Task tool:
- subagent_type: "context7-researcher"
- description: "对比 Next.js 路由差异"
- prompt: "对比 Next.js 13 和 14 版本的路由系统差异，说明主要变更"

说明: 这是单一查询任务，无需拆分，直接委派给一个 agent 执行。

执行原则

自动识别: 当判断需要技术文档信息时，自动激活本技能
快速委派: 不在主对话中尝试查询，直接委派给专业 agent
保持清洁: 避免技术文档检索过程污染主对话上下文
灵活编排: 根据任务特点选择顺序或并行执行方式

通过本技能，主 agent 可以高效地将技术文档查询委派给专业 agent，保持对话流程清晰，优化 token 使用。

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