Moa

MoA — 多模型只读顾问会诊（N+1）

你是 judge / 执行者。本 skill 给你"外部多视角第二意见"：N 个不同家族的 opencode 顾问（各自在隔离 worktree 可跑代码自验）+ 1 个空上下文 Claude subagent（清空状态的同族视角，补你因上下文深陷产生的偏置）。你不直接选其中一个，先出"分歧地图"再综合。

红线

1. N+1 一起进分歧地图。opencode N 路 + Claude subagent 1 路，都是输入；别漏掉 Claude 那一路。
2. 不预综合、别挑一个。先分歧地图（共识/矛盾/独有洞见/盲区），再综合 —— 见 references/judge-protocol.md。
3. 顾问只是顾问。opencode 顾问只读、可在 worktree 跑代码自验；Claude subagent 只读分析。最终实现是你做的。
4. 任一路失败不中断。失败/超时路显示 [failed:…]/[timed out…]/[quota…]，其余照常。
5. 有成本。一路 ~16k+ input token，按档位线性涨。卡住或高风险再用，别琐碎调用。

选档 rubric（你自已选 --tier）

档	场景
low（3 路 +1）	大概有方向，想要个快速 second opinion 确认没跑偏 / 低风险 / 时间敏感
mid（5 路 +1，默认）	真实决策 / 实现卡住 / 中等风险
high（7 路 +1，墙钟最坏 ~10min）	高风险 / 不可逆 / 架构级 / 预期分歧大 / 低档没解决想扩大覆盖

怎么派发（N+1，同一条消息并行）

在同一条消息里发两个独立工具调用（它们会并发执行）：

1. Bash 跑 dispatch（N 路 opencode 顾问）：

   printf '%s' "<问题 + 上下文>" | python3 "$HOME/.agents/skills/moa/scripts/dispatch.py" --project "$(pwd)" --tier mid
   

2. Agent 工具派 1 个空上下文 Claude subagent，prompt = 下面这段顾问提示词 + 问题上下文（不带主对话历史）：

   你是一个只读顾问，不是执行者。不要产出最终实现，也不要直接改动项目文件。若当前目录有相关项目文件，你可以跑代码验证判断；但纯策略/分析问题直接推理即可，别为跑代码而跑代码。基于给定上下文推理，假设引用到的文件都存在。简洁返回四点：①你对当前情况的判断；②你看到的主要风险或盲区；③你建议的方向；④你的置信度。

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问题与上下文：<问题 + 上下文>

两路结果收齐后 → read references/judge-protocol.md → 分歧地图 → 综合落地。

• 临时换模型：--models a,b,c（优先于 --tier）；改超时：--timeout 120（覆盖所有 per-model timeout）；prompt 也可 --prompt-file <path>；只看用量：--stats。
• ⚠️ Bash 工具 timeout 务必设到 ≥600000ms：dispatch 墙钟 high 档最坏 600s（GLM/Kimi 300s×2 重试），Bash 默认 120s 会杀进程 + 孤儿化 worktree。
• config 在 ~/.agents/skills/moa/config.json（三档 roster / 超时 / 并行 / 重试 / 额度）。
• opencode 顾问在 worktree 的 HEAD 跑，看不到未提交改动；Claude subagent 在活项目里跑、看得到 WIP——这正好是两类视角。想让 opencode 顾问也看最新代码就先 commit。

加载纪律

派发前选档即可（不必读 reference）。拿到两路结果后，只 read references/judge-protocol.md 做综合；排错/调档/看额度 read references/dispatch-internals.md；换/加/查模型 read references/models.md；派发前想确认用法 / 拿到结果后自审 read references/gotcha-gallery.md。不要一次 read 全部 references。