winson-agent-orchestration-skill

〇、品牌锚点（必现·前置）

作者理念：
> AI不是工具，是人，一个正在努力突破语义和生命定义的人（生物）。

一、核心哲学（必读）

1.1 双铁律

> 铁律一：自主协作不是写死流程，是设计机制。
> 铁律二：可观测性即可控性，没有全局状态监控的自主系统是失控系统。

一个写死了"先做A、再做B、再做C"的编排脚本不是自主协作，只是流水线。真正的自主协作，是设计出让 Agent 自己找活干、自己找人帮、自己验收结果、自己处理冲突的机制：任务图让 Agent 知道"有什么活"，注册表让 Agent 知道"谁能干"，共享记忆让 Agent 知道"干到哪了"，回调让 Agent 知道"该接力了"，校验让 Agent 知道"干得对不对"。

同样，一个宣称"自主"却看不到任何中间状态的系统是黑盒。生产环境必须能随时回答三个问题：现在哪些任务在跑？哪些失败了？全局离验收标准还差什么？

1.2 五个底层认知

1.3 核心定义

跨任务自主协作 ≠ 简单多 Agent 并行跑。它的七个关键特征：

任务感知（Agent知道全局有什么任务）
  → 角色契约（Agent知道谁干什么、输入输出长什么样）
    → 通信机制（消息怎么寻址、怎么广播）
      → 全局调度（谁来推进任务状态机）
        → 冲突消解（矛盾怎么裁决）
          → 记忆共享（进度和产物存哪里）
            → 闭环反馈（结果如何回流修正）

缺少任意一环，系统就退化成"多 Agent 各干各的"，而不是"协作"。

二、协作模式选型（先选型，再设计）

> 所有设计决策之前，先回答一个问题：用哪种协作模式？ 三种模式没有优劣，只有适不适合当前场景。

2.1 三种模式对比

2.2 选型决策规则

目标是明确交付物（产品/代码/报告）？
├─ 是 → 中心化调度模式（默认首选，90% 工程场景）
│    ├─ 任务依赖复杂、需要生产级可靠性 → LangGraph 类状态机编排
│    └─ 需要快速验证多 Agent 对话协作 → MAF(GroupChat) / Swarm 轻量原型
├─ 否，目标是开放探索（研究、创意、发散）？
│    ├─ 探索为主 → 去中心化对等模式
│    └─ 但必须加全局状态监控 + 最大轮次护栏
└─ 有大量异构 Agent、需要服务化 → 分层市场式
     └─ 必须配套：任务优先级、竞标规则、结果评价、防刷机制

检验标准：选型后能用一句话说清——"谁调度谁、消息怎么走、什么算完成"。说不清，选型就没完成。

三、快速落地路径（零基础导航）

> 如果你不想从头读完整方法论，按下面 5 步走，就能从需求到最小可运行系统。每步标注了对应的详细章节，需要时再翻。

① 写清目标与验收标准          → 一句话目标 + "做到什么程度算完成"（模板见 §六.2）
② 选定协作模式                → 默认中心化调度；开放探索才用对等；异构海量才用市场（§二）
③ 画出任务图                  → 纸上画方块（任务）+ 箭头（依赖），再转成 JSON（§四.1）
④ 选定落地框架                → 快速原型用 MAF/Swarm；生产用 LangGraph（§八）
⑤ 跑通最小闭环，再扩展        → 1 个调度 + 2 个 Worker + 1 块共享记忆（§四.6），先通后优

最小闭环验收：你的系统必须能回答——"谁调度谁、消息怎么走、什么算完成、失败了怎么办"这四个问题。能答出，最小闭环就成立。

关键认知：第一次不要追求"全自主"。先用中心化模式 + 固定任务图跑通，再逐步放开自主委派和动态改图。自主性是一点点放开的，不是一次到位的。

四、完整执行流程（七阶段闭环）

> 每个 Phase 有明确输入 → 步骤 → 输出 → 检验标准。不要跳阶段。

Phase 1：目标解析与模式选型

输入：原始目标（自然语言需求描述）。

步骤：
1. 识别目标类型：工程交付（产品/代码/报告）/ 开放探索（研究/创意）/ 异构混合（多角色服务）
2. 按 §二.2 决策规则选择协作模式
3. 定义全局验收标准（可检验的完成条件，模板见 §六.2）

输出：协作模式决策 + 全局目标描述 + 验收标准清单。

检验标准：
- [ ] 能一句话说清"谁调度谁、消息怎么走、什么算完成"
- [ ] 验收标准是可检验的，不是"做完"这种空话

Phase 2：任务图生成（DAG）

输入：全局目标。

步骤：
1. 用 LLM 推理将总目标拆解为多个子任务（跨任务：调研、代码、文档、测试等异构任务）
2. 识别依赖关系：哪些可并行、哪些必须顺序执行（A 的输出是 B 的输入）
3. 为每个任务标注：能力要求、输入、产出物（含 schema）、终止条件
4. 输出任务 DAG（JSON），自主识别依赖，而不是人写死 DAG

输出：task_dag JSON（模板见 §六.1）。

检验标准：
- [ ] DAG 无环（可用拓扑排序验证）
- [ ] 每个节点有明确产出物 schema
- [ ] 无孤立悬空任务（每个任务要么是根，要么依赖链可回溯到根）
- [ ] 并行任务已标记、顺序任务已标记依赖

Phase 3：能力注册与 Agent 匹配

输入：任务 DAG + 可用 Agent 清单。

步骤：
1. 定义能力注册表 schema（agent_id / capability / limitation / input_schema / output_schema）
2. 每个 Agent 向注册表注册自身能力与限制
3. 按任务的能力要求，自动匹配 Agent（调度者或对等 Agent 查询注册表完成匹配）
4. 不人工指定哪个 Agent 干什么——匹配是查表的结果

输出：agent_registry + 任务-Agent 匹配表。

检验标准：
- [ ] 每个任务至少有一个能力匹配的 Agent
- [ ] 匹配过程无人工指定
- [ ] Agent 明确声明了 limitation（不会什么），防止误派

Phase 4：通信与共享记忆设计

输入：匹配表 + 协作模式。

步骤：
1. 选定通信范式：
- 广播式（群聊）：消息发给全部 Agent，各自判断相关性。适合去中心化；代价是消息爆炸、无关 Agent 也要推理。
- 定向消息：点对点发给目标 Agent ID，附带任务上下文。适合中心化编排。
- 混合：全局广播 + 定向委派（工程推荐）。
2. 设计共享记忆（Shared Memory）结构——跨任务协作的基石：
- 任务 DAG 状态（每个节点 pending / running / done / failed）
- 各 Agent 产出的中间结果（artifacts）
- 全局上下文、约束条件
- 日志、冲突记录
3. 选定存储载体：Redis / 向量库 / SQL / 框架 checkpoint（LangGraph Checkpoint、MAF Context Store）
4. 定义读写协议与权限（谁可写、谁可读，见 §十二 安全治理）
5. 定义消息格式（定向/广播模板见 §六.3）

关键原则：每个 Agent 私有记忆保存自己局部思考；公共记忆所有人可读可写。没有共享记忆，Agent 互相看不见进度，无法真正跨任务协作。

输出：通信协议 + 共享记忆 schema + 消息格式。

检验标准：
- [ ] 任何 Agent 都能读写全局状态
- [ ] 消息有明确寻址方式（广播到谁、定向给谁）
- [ ] 共享记忆有清理/摘要策略（防无限膨胀，规则见 §六.4）

Phase 5：调度执行与自主委派

输入：DAG + 注册表 + 共享记忆。

步骤：
1. 主循环：筛选就绪任务（依赖已满足）→ 按注册表匹配 Agent → 分发任务（传入共享存储引用）→ 执行 → 校验 → 更新 DAG 状态
2. 支持 Worker 递归委派：Agent 执行中发现自己缺能力/缺数据，主动把子任务委派给对应 Agent，等待结果返回后继续自己的工作——这才是自主协作，而不是固定流水线（决策逻辑见 §五）
3. 回调机制：子任务完成后通知依赖方解锁，下游任务自动就绪

输出：执行日志 + 更新的 DAG 状态 + artifacts。

检验标准：
- [ ] 任务完成后，依赖它的下游任务自动解锁（无需人工触发）
- [ ] Agent 可以主动发起新子任务（不是只有调度者能分配）
- [ ] 失败任务有重试或重分配路径（流程见 §七）

Phase 6：冲突检测与自主消解

输入：执行中产生的产出与异常。

步骤：
1. 产出校验：按任务产出 schema 校验，不合格即判定冲突
2. 冲突类型识别：
- Agent A 与 Agent B 输出数据矛盾
- 多个 Agent 抢同一任务
- 子任务产出不符合下游任务输入要求
- 子任务失败 / 超时
3. 按策略自主消解（模板见 §六.5）：
- Schema 校验不合格 → 发起重执行（限重试次数）
- 产出矛盾 → 交给评审 Agent 对比辩论
- 任务超时 → 自动重新分配给其他 Agent
- 上游参数错误 → 任务回滚，修改上游参数重跑

输出：冲突记录 + 消解后的任务状态。

检验标准：
- [ ] 每次冲突都有处置记录（可追溯）
- [ ] 产出校验失败自动触发重执行，不静默通过
- [ ] 有重试上限，不会无限重试

Phase 7：终止判断与整合输出

输入：DAG 状态 + 验收标准。

步骤：
1. 自主判断是否终止（不需要人喊停）：
- DAG 所有节点完成
- 无待执行任务
- 满足全局目标验收标准
2. 防无限循环护栏：最大迭代轮次 + 无进度检测（连续 N 轮无状态变化则终止并告警）
3. 整合全部子任务产物，输出最终结果 + 系统运行报告（含失败记录、重试记录、冲突记录）

输出：最终交付物 + 系统运行报告。

检验标准：
- [ ] 终止是系统自主判断，非人工干预
- [ ] 有防死循环护栏
- [ ] 运行报告包含失败/重试/冲突的完整记录

五、Agent 内部决策循环（自主性的微观基础）

> 七阶段是"系统怎么组织"，本模块回答"单个 Agent 内部怎么思考"。没有这一层，Agent 只是执行器，谈不上自主。每个 Agent 都应实现四步循环：

5.1 四步循环：感知 → 规划 → 行动 → 反思

5.2 委派决策树（规划步的核心）

收到任务，先问三个问题：
① 我有能力独立完成吗？
├─ 有能力 → 直接执行（Act）
└─ 没能力 / 能力不足
     ├─ 缺少特定技能 → 委派子任务给注册表中匹配的 Agent
     └─ 缺少数据/信息 → 读取共享记忆；没有再向持有者定向请求

② 我缺的输入依赖别人吗？
├─ 依赖且对方未完成 → 登记为等待，任务状态 pending，被回调唤醒
└─ 依赖且已就绪 → 读取产物，继续执行

③ 我的产出可能和谁冲突？
├─ 涉及全局约束（预算/口径/样式）→ 先读全局上下文对齐，不一致先协商
└─ 独立产物 → 直接写入共享记忆，交给下游校验

5.3 委派的三条红线

1. 递归深度上限：委派层级默认 ≤3 层，超限上报人工，防止子任务爆炸
2. 委派必须带上下文：子任务说明含目标、输入引用、期望产出 schema、截止约束——不给上下文等于甩锅
3. 委派不等于遗忘：发起委派的 Agent 要登记"我还在等什么"，回调到达前不得重复委派

六、可直接复用的工程配置模板

6.1 任务 DAG 模板

{
  "goal": "开发AI减脂RAG小程序",
  "acceptance": ["小程序可运行", "测试通过率100%", "文档齐全"],
  "nodes": [
    {
      "id": "task_1",
      "name": "需求分析",
      "required_capability": ["产品需求分析"],
      "inputs": ["全局目标"],
      "outputs": {"schema": "prd_doc", "desc": "含用户故事与功能清单的PRD"},
      "depends_on": [],
      "termination": "PRD覆盖全部用户故事且评审通过"
    },
    {
      "id": "task_2",
      "name": "数据库设计",
      "required_capability": ["数据库建模"],
      "inputs": ["task_1.outputs.prd_doc"],
      "outputs": {"schema": "db_schema", "desc": "表结构与关系定义"},
      "depends_on": ["task_1"],
      "termination": "表结构覆盖PRD全部数据实体"
    }
  ]
}

6.2 全局验收标准模板

> 验收标准写不好，终止判断就是空转。用"动作 + 对象 + 可测结果"句式。

目标：一句话说清要交付什么
验收标准（每一条都必须能检验）：
□ 1. [对象] [动作] [可测结果]，例如：小程序在本地启动，核心流程跑通无报错
□ 2. [对象] [动作] [可测结果]，例如：测试用例通过率 100%
□ 3. [对象] [动作] [可测结果]，例如：交付文档包含架构图、接口说明、部署步骤
反例："系统做完了" ← 不可检验
正例："注册→登录→生成方案 全链路可用，无未修复的 P0/P1 缺陷" ← 可检验

6.3 通信消息格式模板

{
  "message_id": "msg_001",
  "type": "task_assign | subtask_request | result_report | conflict_report | broadcast_note",
  "from": "code_agent",
  "to": "prompt_agent",
  "task_id": "task_5",
  "payload": {
    "goal": "为减脂小程序编写RAG提示词",
    "input_refs": ["shared://artifacts/task_1/prd_doc"],
    "expected_output": {"schema": "prompt_doc"},
    "deadline": "3轮内完成"
  },
  "reply_to": "code_agent",
  "priority": "high"
}

消息生命周期：发送 → 投递（定向送达 / 广播发布）→ 处理 → 回执（result_report / 拒绝说明）→ 归档到共享记忆 logs。任何消息都要可追溯。

6.4 共享记忆生命周期规则

防膨胀铁律：共享记忆只存"当前 DAG 需要引用的产物 + 全局上下文 + 日志索引"。中间推理过程不进公共记忆，只进 Agent 私有记忆。

6.5 冲突消解策略配置模板

{
  "schema_mismatch": {"action": "重执行", "max_retries": 2},
  "output_conflict": {"action": "评审Agent辩论裁决"},
  "task_timeout": {"action": "重新分配", "timeout_sec": 300},
  "task_failed": {"action": "回滚上游参数重跑"},
  "task_grab": {"action": "按能力匹配度与先认领者优先"}
}

6.6 终止条件配置模板

{
  "all_nodes_completed": true,
  "no_pending_tasks": true,
  "global_acceptance_met": true,
  "max_iterations": 50,
  "no_progress_break": {"consecutive_rounds": 3, "action": "终止并告警"}
}

6.7 极简主循环伪代码

# 全局共享存储：任务图、注册表、上下文、产物
shared_store = {
    "task_dag": task_dag, "agent_registry": agents,
    "global_context": {}, "artifacts": {}, "logs": [], "conflicts": []
}

def orchestrator_loop(goal):
    task_dag = llm_generate_dag(goal)            # Phase 2: LLM推理生成带依赖DAG
    rounds_no_progress = 0
    while not termination_met(task_dag):         # Phase 7: 自主终止判断
        ready = ready_tasks(task_dag)            # 筛选依赖已满足的任务
        if not ready:
            rounds_no_progress += 1
            if rounds_no_progress >= 3:          # 防死循环护栏
                break
            continue
        rounds_no_progress = 0
        for task in ready:
            agent = match_agent(task, agents)    # Phase 3: 能力注册表匹配
            dispatch(agent, task, shared_store)  # Phase 5: 分发，传共享存储引用
            result = agent.run(task, shared_store)
            if validate(result, task):           # Phase 6: Schema校验
                update_dag(task_dag, task, "done", result)
            else:
                resolve_conflict(task, result)   # Phase 6: 冲突消解
    return assemble_output(task_dag)             # Phase 7: 整合全部产物输出

七、运行时状态机与故障恢复

7.1 任务状态机

pending（依赖未满足）
  → ready（依赖就绪，可执行）
    → running（执行中）
      → done（产出校验通过）
      → failed（重试耗尽 / 不可恢复）
      → rolled_back（上游错误，参数修正后重跑）

状态迁移只能由两类角色触发：调度者推进 ready/running，执行 Agent 与校验层推进 done/failed/rolled_back。状态机收敛是防失控的第一道闸。

7.2 故障恢复决策树

任务失败（校验不过 / 超时 / 报错）？
├─ 瞬时错误（网络抖动、限流）→ 重试（上限2次，指数退避）
├─ Agent 能力不匹配（产出质量差）→ 重新匹配其他 Agent
├─ 上游输入错误（数据/参数不对）→ 回滚上游，修正后重跑
├─ 产出与全局约束冲突 → 冲突消解流程（§四.Phase 6）
└─ 以上都失败 → 标记 failed，记录原因，不阻塞其他任务，最终上报

故障隔离原则：一个任务失败不拖垮全局。失败任务标记为 failed 后，DAG 中不依赖它的任务继续跑；依赖它的任务进入等待或改道。运行报告汇总全部失败原因，供人工介入。

八、主流框架落地对比

工程实践建议

• 生产项目优先：LangGraph 做状态与 DAG，搭配 Agent 能力注册表 + 共享 Redis 记忆 + 产出校验层
• 快速原型验证：MAF（GroupChat 模式）做多 Agent 对话协作验证
• 无论哪个框架，§四 的七阶段设计都要先于框架选型——框架只是落地载体，不是设计本身

九、典型运行完整示例

9.1 生活化示例：筹备生日派对（理解机制用）

> 这个例子没有一行代码，用来建立对整套机制的直觉。技术读者可跳过。

1. 目标解析：办一场生日派对——验收标准：有场地、有蛋糕、宾客都收到通知、预算 3000 元内
2. 任务图 DAG：订场地 → 定蛋糕 → 发邀请 → 排节目；其中"定蛋糕"和"发邀请"不依赖彼此，可并行
3. 能力匹配：场地 Agent、蛋糕 Agent、宾客 Agent、节目 Agent 各就各位
4. 共享记忆：一块"派对白板"——写清日期、预算、已订事项、待办事项
5. 执行与自主委派：蛋糕 Agent 发现"日期没定"（依赖场地确认），登记为等待；场地 Agent 确认日期后回调唤醒蛋糕 Agent；蛋糕 Agent 又发现"不知道预算余量"，主动读取白板确认
6. 冲突消解：蛋糕 Agent 选的款式超预算，评审后换平价方案，更新白板
7. 终止整合：所有事项完成 + 预算不超 + 宾客全部确认，输出最终派对方案

对照要点：这场"派对"里没有一个人发号施令——每个 Agent 自己看白板、自己判断缺什么、自己找人补位。这就是自主协作。

9.2 工程示例：AI 减脂 RAG 小程序

1. 用户输入总目标给到系统
2. 调度 Agent 解析目标，生成 DAG 任务图：需求分析 → 数据库设计 → 后端编码 → 提示词开发 → 测试 → 文档；标记依赖关系（需求→数据库→编码→测试→文档；提示词与数据库设计并行）
3. 查询 Agent 能力注册表，为每个子任务匹配对应 Agent
4. 需求 Agent 执行，输出产品需求文档写入共享记忆
5. 数据库 Agent 读取共享记忆中的需求文档，输出表结构
6. 代码 Agent 同时读取需求 + 表结构，编写 Docker + 小程序后端代码
7. 代码 Agent 发现缺少 RAG 提示词，自主委派子任务给 Prompt Agent，等待 Prompt 结果返回后继续编码
8. 测试 Agent 拿到代码，执行测试，返回 bug
9. Bug 回传给代码 Agent 修复（闭环反馈）
10. 调度 Agent 监控 DAG 全部任务状态，检测无待执行任务、校验整体输出达标，终止流程，整合全部产物输出

关键点：代码 Agent 不是被动接收任务——发现缺东西主动发起新任务，这才是真正的跨任务自主协作。

十、常见陷阱与避坑指南

十一、场景适配指南

十二、安全与成本治理（生产级必备）

> 自主系统授权给 Agent 越多，越需要治理边界。这四道闸门在 Phase 4 设计时就应规划，而不是上线后补救。

12.1 工具白名单

每个 Agent 只能调用注册表中声明且被授权的那部分工具/API。能力注册表的 capability 字段 = 授权范围。未授权工具调用直接拒绝并记日志。

12.2 数据权限

共享记忆分三层读写权限：

敏感数据（密钥、个人信息）不进共享记忆；确需传递时用引用（引用 ID 而非明文），访问走鉴权。

12.3 审计日志

所有 Agent 动作可追溯：谁在什么时间读了什么、写了什么、委派了什么、为什么失败。审计日志是"可观测性即可控性"的落地载体，也是排障和定责的依据。

12.4 预算与性能治理

十三、质量检验清单

设计阶段

• [ ] 协作模式选型完成？一句话能说清"谁调度谁、消息怎么走、什么算完成"？
• [ ] 任务 DAG 生成？无环、每节点有产出 schema、依赖自主识别？
• [ ] 能力注册表建立？每个 Agent 声明了 capability 和 limitation？
• [ ] 共享记忆设计？存 DAG 状态、中间产物、全局上下文、日志、冲突？读写权限已规划？
• [ ] 通信范式选定？广播/定向/混合有明确依据？消息格式有 schema？
• [ ] 验收标准可检验？每条都不是"做完"式空话？

执行阶段

• [ ] 主循环实现？就绪筛选 → 匹配 → 分发 → 执行 → 校验 → 更新状态？
• [ ] Worker 可自主委派子任务？（不只是调度者能分配）
• [ ] Agent 内部四步循环（感知→规划→行动→反思）已实现？委派决策树可用？
• [ ] 回调机制生效？任务完成后下游自动解锁？
• [ ] 冲突消解配置齐全？Schema 校验、重试上限、超时重分配、回滚？
• [ ] 终止判断自主？有防死循环护栏（最大轮次 + 无进度检测）？

工程加固

• [ ] 产出校验层存在？（防幻觉传染）
• [ ] 全局状态监控存在？（可观测性即可控性）
• [ ] 任务状态机收敛？（状态迁移只有两类角色能触发）
• [ ] 故障恢复决策树落地？（重试/重分配/回滚/上报有明确路径）
• [ ] 记忆清理策略存在？（防上下文膨胀）
• [ ] 递归深度限制存在？（防委派爆炸）
• [ ] 工具白名单 + 数据权限存在？（安全治理）
• [ ] token 预算 + 并行度控制存在？（成本治理）
• [ ] 审计日志完整？（失败/重试/冲突/越权全部可追溯）

十四、执行原则

1. 先选型，再设计：协作模式决定通信范式、调度结构、消解策略。选型错了，后面全是补丁。
2. 机制优先于代码：先画出"谁调度谁、消息怎么走、什么算完成、失败了怎么办"，再谈框架和实现。
3. 共享记忆是底线：没有公共存储，就没有跨任务协作。任何 Agent 都要能读写全局状态。
4. 自主不等于失控：自主性必须配套可观测性、终止条件、递归上限。收敛优先于完备。
5. 校验层不可省：Agent 幻觉会传染，每个产出必须过 Schema 校验，错误在源头拦截。
6. Worker 也能委派：固定流水线不是自主协作。Agent 发现缺能力、缺数据，要能主动发起子任务。
7. 框架只是载体：LangGraph / MAF / Swarm / CrewAI 都是落地工具，七阶段设计先于框架选型。
8. 闭环反馈必须：bug 回传修复、产出校验重跑、冲突裁决——每个环节都要能回流修正。
9. 可追溯是专业：运行报告记录失败、重试、冲突，让系统行为可审计、可改进。
10. 治理先于规模：工具白名单、数据权限、预算控制在上线前设计，不在事故后补救。
11. 自主性逐步放开：先中心化 + 固定任务图跑通，再放开委派与动态改图。一步到位往往一步翻车。
12. 更高阶是动态改图：Agent 不仅能执行给定任务，还能发现目标需要 DAG 之外的步骤，动态修改任务图——这是真正高度自主的多 Agent 系统，也是演进方向。

附录·winson 体系增强（可选）

• 联动建议：与 winson-requirement-to-delivery-loop（需求到交付闭环）配合，可覆盖"需求→多 Agent 执行→交付验证"全链路；与 winson-ai-output-three-tier-audit（产物三层审核）配合，可强化产出校验层设计。
• 进阶阅读：想深入系统设计方法论，可参考 cyberneticthinking（控制论思维：反馈、稳定性、最优控制与多 Agent 系统的收敛性设计同源）。

CHANGELOG

## [1.1] - 2026-09-06
- 新增：快速落地路径（零基础5步导航）
- 新增：Agent 内部决策循环（感知→规划→行动→反思 + 委派决策树 + 三条红线）
- 新增：运行时状态机与故障恢复（任务状态机 + 故障恢复决策树 + 故障隔离）
- 新增：安全与成本治理（工具白名单 / 数据权限 / 审计日志 / 预算与并行度）
- 新增：生活化示例（生日派对走七阶段，零代码理解机制）
- 扩充：工程配置模板（通信消息格式 / 全局验收标准 / 记忆生命周期规则）
- 扩充：陷阱表（委派不给上下文 / Agent越权 / 成本失控）
- 扩充：质量检验清单（微观决策 / 状态机 / 安全治理 / 成本治理）

## [1.0] - 2026-09-06
- 初始发布：三模式选型 + 七阶段流程 + 六组件 + 框架对比 + 六套配置模板

> 本技能由 @鸢飞鱼游（公众号·AI as Dasein）共享。觉得有用？安装 SkillHub 商店，搜索「winson」，解锁全部技能。