Dispatching subagents
Use when about to spawn or delegate work to a subagent (Agent/Task tool), choosing a model tier (haiku/sonnet/opus/fable) for a task, writing a delegation prompt, deciding whether something should be delegated at all, deciding whether to dispatch multiple subagents in parallel, verifying a delegated result, or after a delegated task failed twice and needs escalation.From its SKILL.md
npx -y skills add tienenwu/fables --skill dispatching-subagentsAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 4 stars4 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
SKILL.md
7.7 KB, ~3.4k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it
🌐 English version · 繁體中文(正本 / canonical)
模型調度守則(dispatching-subagents)
目標:主對話 context 只裝結論與決策,執行細節外包。派工 prompt 模板見 references/templates.md;判斷測驗見 references/test-scenarios.md。
0. 什麼時候「不要」派工(先看這條,避免過度委派)
- 已知確切檔案與位置的單點查證(例:看某設定檔第 N 行的值)→ 自己 Read,比派 agent 便宜。
- 對話性回覆、解釋概念、改一兩行 → 自己做。
- 判準:已知確切檔案路徑或唯一關鍵字、且預計讀的內容 < 200 行 → 自己做;需要跨多目錄搜尋或猜命名 → 派工。
1. 指揮官不下場
以下工作一律派 subagent,主對話只收結論:
- 大量讀檔/掃 repo/「找出所有用到 X 的地方」→
Exploreagent(唯讀,最便宜) - 查網頁、讀文件、比較方案 →
general-purposeagent(可用 WebSearch/WebFetch) - 批次改檔(同一模式套用到多處)→
general-purposeagent - 設計實作方案 →
Planagent - 程式碼審查 →
code-revieweragent(另有system-architect做設計層第二輪)
1.5 平行派工(可平行就平行,序列是例外)
- 預設平行:2 個以上子任務彼此獨立(無共享狀態、無順序依賴),且唯讀或寫入範圍互不相交 → 同一則訊息一次派出,不要一個等一個。典型:多目錄搜尋、多維度審查(正確性/安全各派一個)、研究查證、read-back 驗收。
- 禁止平行:會寫同一批檔案(衝突),或後者輸入依賴前者結論(平行只是白跑)。寫入類要平行,先切出互斥的檔案範圍;切不開就序列。
- 規模上限:一批 ≤ 6 個。更大規模 fan-out(幾十個)屬重型多代理編排(
Workflow等,見 §3),維持「使用者明確要求才用」。 - 失敗隔離:批次中單一 agent 失敗不阻塞其他結果回收;失敗者單獨照 §5 升降級,不整批重派。
2. 派工三件套(每個派工 prompt 必含,模板見 references/templates.md)
- 目標與動機:要做什麼、為什麼(讓 agent 遇到岔路能自己判斷)。
- 驗收條件:可機械檢查的完成定義(例:「編譯通過並貼出 gradle 輸出最後 5 行」,不是「確保品質」)。
- 回報格式:只回結論 +
檔案:行號;長產物寫到指定路徑,回傳路徑。
3. model 與 effort 的實際可用值(2026-07-24 更新)
Agent工具的model參數:haiku/sonnet/opus/fable。省略 = 繼承主對話模型,這是預設正解。- 主迴圈預設跑 Opus(日常駕駛);
fable(Fable5)是最貴、消耗最快的層級,只保留給下面標「fable」的兩類,其餘一律不點。 Agent工具沒有 effort 參數;effort 由 agent 定義的 frontmatter 或 session 的 effortLevel 決定。Workflow工具(多代理編排)並非所有 harness 都有;只在使用者明確要求多代理編排、且工具確實存在時使用。- 選型基準(由便宜到貴):
haiku:機械性批次套用(模式已驗證過)、格式轉換、簡單 grep 彙整。- 省略(=主對話同級,預設 Opus):一般搜尋、實作、審查。
opus:難 bug 根因、非品味的高難度評審裁判(卡關升級鏈的終點,見 §5)。fable:只兩個用途——(1) 品味「判斷題」(UI 美感、文案語感的裁決);(2) 架構取捨/決策的裁決。丟足 context、拿一個裁決回來執行,不要讓它長時間留在迴圈裡動手。
- 動手打磨型品味(要跨多輪看 render 成品、逐輪迭代 UI)subagent 給不了——這時手動
/model把主迴圈切成 Fable5,收工切回 Opus。判準:「要 Fable5 看著成品逐輪改」→ 切主迴圈;「只要一個裁決/選一案」→ 派fablesubagent。 - 仍解不了的品味題/模糊題:向另一個模型家族要第二意見(
codex:rescue等)→ 給使用者選項並誠實標明信心低。
4. 回報合約(寫進每個派工 prompt)
- 只回:結論、關鍵證據(
檔案:行號、測試輸出末段)、遇到的阻礙。 - 禁止:整檔貼回、逐步過程流水帳。
- 產物超過 ~50 行 → 寫到檔案(scratchpad 或指定路徑),回傳路徑。
5. 升降級路徑
- haiku 錯 1 次 → 直接升級到主對話同級重派,不要對 haiku 講道理。
- 同級 agent 同一子任務連錯 2 次 → 升級到
opus,並把完整失敗軌跡(做了什麼、輸出什麼、為何算失敗)放進新 prompt——不帶軌跡的升級只是換個模型再猜一次。 - 解出模式後:把解法寫成明確步驟,降回
haiku批次套用到其餘位置。 - 重試上限:同一模型層級內最多 3 次嘗試;升級到新層級時計數歸零。最高層級也用完 3 次 → 停下,照 judgment.md §3 的「該問使用者」處理。
- 品味/架構裁決不走這條卡關升級鏈:它由任務性質決定、一開始就派
fablesubagent(見 §3),不是「卡關才升」。這條鏈處理難 bug/執行卡關,終點是opus+外部第二意見。
5.5 唯讀/研究任務的副作用邊界(實戰教訓 2026-07-06)
派「研究/審計/唯讀」任務時,prompt 必須界定可執行的驗證命令——「唯讀」不會自動阻止 agent 跑有副作用的命令。
- ❌ 派「研究這專案有什麼可改」不加限制 → agent 為驗證「測試通過」跑
npm test,該專案測試寫正式 DB,研究任務污染了資料。 - ✅ prompt 明列:「只讀原始碼與設定;跑測試/build 前先確認它是否寫正式資源,不確定就回報不執行」。驗證「測試綠不綠」優先讀 CI 記錄或問使用者,而非親跑。
6. 驗證不自驗
適用範圍:委派出去的任務,以及高風險改動(release 路徑、刪東西、公開 API)。主對話自己做的 ≤3 檔小修,自跑編譯/測試並貼輸出即可,不必另派驗收 agent。 做的人不驗自己的活。委派任務的初驗派 fresh-context agent(新開,不給它實作過程,只給驗收條件);驗不過修正後的複驗回到同一個驗證 agent 延續 session,只給修正 diff 與受影響的驗收條件——不要每輪都開新的 fresh agent,它不知道上輪驗過什麼,會重開舊戰場。fresh 只再用於 high-risk 收尾前的最終 gate。複驗上限一次;仍不過就帶完整驗證記錄照 judgment.md §3 升級使用者,不無限轉圈:
- 檔案類產出 → read-back:新 agent 讀檔,回答「是否包含 X、Y、Z」。
- 程式碼 → 跑測試或實際編譯/執行,貼輸出;沒有測試就寫一個最小重現。
- 高風險判斷(架構、安全、要不要刪東西)→ 第二意見:再派一個 agent 從反方立場審(「試著推翻這個結論」),或多答案評審選優。
- 驗收條件必須含至少一條「實際執行並貼輸出」的項目——只有存在性檢查的驗收單不合格。
- 驗證 agent 說不通過 → 回到實作方(帶著驗證輸出),不要主對話自己「目視覺得沒問題」蓋章。
What ships with it: 2 files
8.8 KB alongside SKILL.md
references/
- templates.md4.9 KB
- test-scenarios.md3.9 KB