将任务路由至子代理，实现最优模型选择、错误恢复和结果验证。
核心规则 1: spawn cost < 任务成本 → 代表
功能概述
核心规则 1: spawn cost < 任务成本 → 代表是一项面向实际任务的技能，主要用于否则, 你自己做；Model Tiers.；
核心要点
- Tier.；
- Models.；
- Cost. use for.；
使用与执行
Small.；Haiku、GPT-4o-mini、双子闪光 0.25/1M.Search, 汇总、格式、分类；Medium.。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
结果检查与注意事项
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
核心规则
生成子代理（spawn）成本 < 当前任务成本 → 委托执行；否则，自行完成。
模型层级
| 层级 | 模型 | 成本 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Small | Haiku、GPT-4o-mini、Gemini Flash | 约 $0.25/1M | 搜索、摘要、格式化、分类 |
| Medium | Sonnet、GPT-4o、Gemini Pro | 约 $3/1M | 代码编写、分析、综合推理 |
| Large | Opus、o1、Gemini Ultra | 约 $15/1M | 系统架构设计、复杂推理 |
经验法则：始终从最小层级开始；仅当输出质量不满足要求时，再逐级向上升级。
生成子代理（Spawn）检查清单
每次生成子代理都必须包含以下五项：
1. TASK：单一、明确的交付目标（不可写为“帮助处理 X”之类模糊描述） 2. MODEL：明确指定模型层级 3. CONTEXT：仅提供必要文件或信息（切勿传入完整历史记录） 4. OUTPUT：明确定义预期输出格式（例如：“返回包含……字段的 JSON”、“写入文件 X”） 5. DONE：明确定义任务完成的判定方式
参阅 templates.md 获取可直接复制粘贴的 spawn 模板。
错误恢复策略
| 错误类型 | 应对操作 |
|---|---|
| 子代理超时（>5 分钟无响应） | 终止该子代理并重试一次 |
| 输出格式错误 | 使用更严格的指令重试 |
| 当前层级模型无法胜任任务复杂度 | 升级层级：Small → Medium → Large |
| 重复失败（累计 3 次） | 中止任务，并向用户报告 |
参阅 errors.md 获取详细的错误恢复模式与升级逻辑。
结果验证
绝不能仅凭子代理声称“已完成”就认定任务结束，必须人工核查：
- 代码：运行测试用例，检查语法正确性
- 文件：确认文件已生成且内容非空
- 数据：随机抽查 2–3 条样本项
- 调研结果：核实所引用来源真实存在
禁止委托的任务
- 耗时极短的任务（自行完成耗时 < 30 秒）
- 依赖当前对话上下文的任务
- 执行过程中可能需用户中途澄清的任务
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