Agent Orchestrator编码编排中心

要解决的问题

在编码任务自动化中，常见两类错配：一是简单任务占用重型模型（如用 Claude 处理单行修改），导致配额快速耗尽；二是复杂任务被迫使用轻量工具，引发返工或失败。这两类问题在团队级自动化中会放大——任务队列阻塞、成本失控，且缺乏可追溯的决策依据。

技能如何工作

任务复杂度判断

通过内置 exec 执行前置检查（如配额脚本），结合任务特征（文件数、改动范围、依赖复杂度）评估复杂度等级。例如：单文件快速修改→opencode-ai；多文件重构→@anthropics/claude-code。

路由与降级机制

• 显式路由：将任务分配给匹配的编码工具链，并在输出中记录路由理由（如"选择 Codex 因 Claude 配额剩余 15%"）。
• 自动降级：当首选工具不可用（如 Claude 配额耗尽），自动切换到备用工具链（如 openai-codex），确保任务不中断。
• 半自动模式：高风险操作（如生产环境改动）默认生成建议或草稿，需人工确认后执行，兼顾灵活性与安全性。

复盘支持

每次路由决策附带可读理由，便于团队复盘"为什么选这个工具"，优化后续任务分配策略。

适用边界与注意点

• 依赖前置：需安装外部工具链（如 @anthropics/claude-code、openai-codex），并配置密钥（路径：~/.ai-workflows/credentials/）。
• 半自动化特性：高风险操作需人工干预，适合需要可控自动化的团队，而非完全无人值守场景。
• 生产环境要求：部署前需备份并验证回滚方案，正式接入前确认权限边界，避免越权操作。
• 验收标准：需跑通完整流程（含降级路径），输出需包含明确结论或下一步动作，确保可交付性。