元编排引擎

解决什么问题

Claude Code 在处理多文件、多步骤任务时，容易陷入「边想边做」的线性模式：先改这个文件，再发现需要改那个文件，中间又冒出新的依赖。执行路径随对话轮次漂移，任务之间没有显式的依赖关系，也无法并行化。模型选择同样是一刀切——用 Opus 做一次文件查找是浪费，让 Haiku 做架构设计则不够用。

meta-orchestrator 把规划和执行合并为同一过程：动手之前先分解任务为 DAG（有向无环图），再按图调度、追踪、汇总。

核心工作方式

复杂度分级（Step 0）：每次对话开始时，将请求分为 T0（查找/读取）到 T3（架构设计）四个等级，对应 Haiku → Sonnet → Opus 的模型选择。T0/T1 直接执行，T2/T3 必须先分解。

DAG 分解（Step 1）：非平凡任务先产出步骤图。每个步骤有类型：classify（分支）、agent（子代理）、generate（纯生成）、skill（调用技能）、input（收集用户输入）、tool（确定性工具调用）。步骤间通过 depends_on 连接，无依赖的步骤必须并行执行。

并行调度与追踪（Step 2-3）：满足依赖的步骤在一次调用中批量派发，通过 TaskCreate 追踪每步状态。

结果合成（Step 4）：所有步骤完成后，按 auto（智能汇总）、raw（原样返回）或 step:（指定步骤）三种模式输出。

模式沉淀（Step 5）：T2/T3 级别的 DAG 模式重复出现 3 次后可固化为 .yaml 工作流文件；用户说「每次/以后/记住」时则立即沉淀。

适用边界

• 简单任务（T0/T1）不应启用 DAG，直接执行更快
• depends_on 只能引用保证执行的步骤，不能依赖条件分支或 fallback 步骤，否则会死锁
• 每次任务开始前需先检查 .claude/workflows/ 是否有匹配的已有工作流，避免重复造轮子
• Claude Code 不会自动加载技能，项目必须通过 CLAUDE.md 显式调用，否则 compacted session 后可能丢失上下文