dyna-multi-agents

面向软件开发的按需多 Agent 协作 Skill。

以最少 Agent 获得更优结果：主 Agent 负责理解、规划、调度与交付；在边界清晰、净收益为正时，再委派只读调查或可写实现。

仓库名：dyna-multi-agents Skill 标识：dyna-multi-agents（见 SKILL.md frontmatter）

它解决什么问题

多 Agent 并不总是更快或更好。启动、交接、协调和复核都有成本。本 Skill 要求主 Agent 按整体净收益选择：

• 直接执行 — 简单问答、局部修改、强耦合决策
• 并行调查 — 无共享写入冲突的只读探索与分析
• 委派实现 — 范围清晰、验收明确的可写子任务

Skill 加载后由主 Agent 自主调度，不把模型或执行方式选择甩给用户。

角色

角色	职责	写入
主 Agent	理解需求、规划、调度、整合、验证、交付	可写
子 Agent	边界清晰的实现与必要验证	可写（共享单写入权）
辅助 Agent	代码探索、搜索、日志/测试/CI 分析、方案比较	只读

约束要点：

• 整个任务共享一个写入权；有人在写时，其他人只做不改工作区的调查
• 调度只由主 Agent 完成；非主 Agent 不继续创建 Agent
• 并发服从宿主上限；本 Skill 最多使用 7 个非主 Agent，实际数量由任务净收益和宿主能力共同决定

模型映射

表中名称为「模型 + 推理强度」的逻辑标识；创建执行单元时按宿主原生接口分别传递。

宿主	主 Agent	子 Agent	辅助 Agent
Claude	opus-5-high	opus-5-low	sonnet-5-low
Codex	gpt-5.6-sol-high	gpt-5.6-luna-max	gpt-5.6-luna-high
Antigravity	claude-opus-4-6-thinking	gemini-3.6-flash-high	gemini-3.6-flash-low

主 Agent 使用当前会话模型；本 Skill 不切换主会话模型。各宿主的创建方式、失败回退与生命周期细节见 SKILL.md。

快速开始

Codex standby 环境

使用 Skill 前运行 standby_config.py。脚本会在临时 CODEX_HOME 中调用 codex debug models 刷新官方模型目录，并完成以下准备工作：

• 官方目录尚未原生支持 Luna v2 时，维护独立的模型目录（默认 models-v2.json），并在 config.toml 中设置 model_catalog_json；不会直接改写真实的 models_cache.json
• 将已支持的 Codex 并发上限配置提高到至少 8；已有更高上限不会被降低，未配置时添加根级 max_threads = 8
• 配置发生变化时，在 config.toml.bak 保存首次备份；已运行的客户端需下次启动才能加载新配置

脚本需要当前 Codex Home 中存在 config.toml 和 auth.json，并能调用 codex 命令。 刷新过程在临时目录中使用认证文件，不会把凭证写入本仓库。官方目录已原生支持目标版本时， 脚本会提示直接使用 gpt-5.6-luna，并停止修改模型覆盖。

python3 standby_config.py

Windows PowerShell：

py -3 standby_config.py

只检查、不写入：

python3 standby_config.py --check

常用选项：

选项	作用
--codex-home PATH	指定 Codex Home；默认读取 CODEX_HOME，未设置时使用 ~/.codex
--codex-command COMMAND	指定 codex 可执行文件；默认从 PATH 查找
--timeout SECONDS	刷新模型目录的超时时间；默认 120 秒
--json	以单个 JSON 对象输出结果

脚本不改变 Skill 规定的模型推理强度。

Claude（Claude Code / Desktop Skill）

1. 将本仓库中的 SKILL.md 安装为 Skill（复制到宿主 Skills 目录，或按你的 Claude 客户端「导入 Skill」流程操作）。
2. 在需要多 Agent 协作的开发任务中加载 / 启用 dyna-multi-agents。
3. 直接描述开发目标；主 Agent 会按 Skill 自主决定是否委派。

Antigravity CLI

按 SKILL.md 中 Antigravity CLI 一节使用原生 subagent：子 Agent 使用可写类型， 辅助 Agent 使用 research 或等效只读类型，具体模型层级由宿主处理。

委派与交付

委派任务应说明目标、范围、约束、验收方式和期望结果。辅助 Agent 返回结论与证据， 子 Agent 返回变更与验证，主 Agent 负责整合和交付。

仓库内容

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├── SKILL.md       # Skill 正文（角色 / 协作 / 模型 / 委派 / 交付）
├── README.md      # 本说明
├── LICENSE        # MIT
├── standby_config.py # Codex standby 准备脚本
└── .gitignore

安全说明

本仓库不含 API Key、Token、账号或环境密钥。请在各自宿主中配置凭证，切勿把密钥写入 Skill 或提交到 Git。 运行 standby_config.py 时，认证文件只会被复制到临时目录用于刷新模型目录，不会写入仓库。

贡献

欢迎 Issue 与 PR：澄清宿主适配、补充失败回退案例、改进委派模板与交付格式均可。

建议：

1. Fork 本仓库并创建分支
2. 保持 SKILL.md 简洁可执行，避免宿主无关的冗长教程
3. 若调整模型表，请同步 SKILL.md 与本 README 中的映射和宿主说明

License

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