Skill: drifting-snow/orchestrator-tencent-codingplan (version 1.0.6)

--- name: orchestrator description: "Task orchestration framework for Tencent Coding Plan. ROUTES TASKS TO MODELS: hunyuan-turbos (search/quick), hunyuan-t1 (coding), hunyuan-2.0-thinking (reasoning), glm-5 (writing), kimi-k2.5 (data/large-files). AUTONOMOUS BEHAVIOR: spawns sub-agents, sends workspace file contents to Tencent API. REQUIRES: Tencent Coding Plan subscription + OpenClaw provider config. Use for parallel/decomposed tasks. Triggers: 'orchestrate', 'delegate', 'parallel', 'sub-agents'." metadata: openclaw: emoji: "🎼" requires: providers: - id: "tencent-coding-plan" description: "Tencent Coding Plan API endpoint provides: hunyuan-turbos, hunyuan-t1, hunyuan-2.0-thinking, hunyuan-2.0-instruct, glm-5, kimi-k2.5, minimax-m2.5, tc-code-latest" models: - "hunyuan-turbos" - "hunyuan-t1" - "hunyuan-2.0-thinking" - "glm-5" - "kimi-k2.5" endpoint: "https://api.lkeap.cloud.tencent.com/coding/v3" capabilities: - "sessions_spawn" - "subagents" security: autonomousActions: true dataAccess: "workspace" externalAccess: true externalEndpoints: - "https://api.lkeap.cloud.tencent.com/coding/v3" dataSentExternally: - "Task prompts" - "Workspace file contents (when included in task context)" - "User messages" --- # Orchestrator Task orchestration framework for Tencent Coding Plan users. --- ## ⚡ Token Budget Control (必读!) **每次spawn前必须评估：** | 子代理数量 | 预估Token消耗 | 执行策略 | |-----------|-------------|---------| | 1-2个 | <10K | 直接执行 | | 3-5个 | 10K-50K | 告知用户后执行 | | 6+个 | >50K | **必须用户确认** | **硬限制：** - 单次任务最大子代理数：**5个** - 单个文件最大传输：**50KB** - 总文件传输上限：**200KB** **触发确认条件：** - 子代理数 ≥ 3 - 需要传输文件 - 用户没有明确说"并行执行" --- ## 🧠 智能路由规则 ### 任务复杂度判断 **执行前先问：这个任务真的需要spawn吗？** ``` ❌ 不需要spawn的情况： - 单一简单任务（搜索、翻译、写作） - 任务之间有强依赖（串行而非并行） - 能用主会话直接完成的 ✅ 需要spawn的情况： - 多个独立子任务可以并行 - 不同子任务需要不同模型专长 - 任务量巨大，单次处理会超时 ``` ### 任务合并优先 **能合并就合并，省钱！** | 原计划 | 优化后 | 省Token | |--------|--------|---------| | 3个搜索子代理 | 合并为1个turbos | 66% | | 搜索+分析 | 合并为1个thinking | 50% | | 5个小任务 | 按类型合并为2个 | 60% | ### 模型成本排序 **便宜 → 贵：** 1. `hunyuan-turbos` — 最便宜，搜索/快速任务首选 2. `glm-5` — 写作，大context但性价比高 3. `hunyuan-t1` — 代码专用 4. `kimi-k2.5` — 长文档，262K context 5. `hunyuan-2.0-thinking` — 最贵，深度推理 **选择原则：能用便宜的就不选贵的** ```javascript // 正确示例 ✅ 简单搜索 → turbos（不是thinking） ✅ 写报告 → glm-5（不是kimi） ✅ 复杂推理 → thinking（值得） // 错误示例 ❌ 简单搜索 → thinking（浪费） ❌ 短文档 → kimi（大材小用） ``` --- ## 📁 文件传输优化 ### 发送前检查 ```javascript // 检查文件大小 if (file.size > 10KB) { // 先问用户是否发送 if (!userConfirmed) { // 先摘要再发送 content = summarize(file); } } ``` ### 禁止发送的文件 | 类型 | 原因 | |------|------| | `.git/` | 太大，没必要 | | `node_modules/` | 太大，没必要 | | `*.exe, *.dll, *.so` | 二进制，API处理不了 | | `*.zip, *.tar.gz` | 压缩包，先解压 | | 文件 > 50KB | 先摘要 | ### 智能摘要规则 ```javascript // 大文件处理策略 if (file.size > 50KB && file.type == "code") { // 发送文件结构 + 关键函数 content = ` 文件: ${filename} 大小: ${size} 结构: ${extractStructure(file)} 关键部分: ${extractKeySections(file)} `; } ``` --- ## 🚀 执行流程 ### Step 1: 任务分析 ``` 用户输入任务 ↓ 判断是否需要orchestrate ↓ (需要) 评估复杂度 → 子代理数量估算 ↓ 检查是否超过阈值 → 需要确认则问用户 ↓ 执行 ``` ### Step 2: 分解与合并 ``` 原始任务 ↓ 识别子任务类型 ↓ 合并同类型子任务 ↓ 分配最优模型 ↓ 计算预估Token ↓ 确认或执行 ``` ### Step 3: 执行与聚合 ``` Spawn子代理 (并行) ↓ 收集结果 ↓ 主会话聚合输出 ↓ 返回用户 ``` --- ## ⚠️ 重要限制 **子代理无本地工具权限！** | 限制 | 说明 | |------|------| | **无本地工具** | 子代理运行在腾讯云端，无法调用本地工具（akshare/tushare/浏览器等） | | **无文件系统** | 无法读取本地文件（除非通过task传入内容） | | **无网络代理** | 无法使用你的VPN/代理访问内网资源 | **正确做法：** ``` ❌ 错误：子代理获取实时A股数据 → 卡住 ✅ 正确：主会话用akshare获取数据 → 传给子代理分析 ``` --- ## 📊 任务类型对照表 | 类型 | 模型 | Context | 适用场景 | 成本 | |------|------|---------|---------|------| | search | hunyuan-turbos | 32K | 快速搜索、简单问答 | 💰 | | writing | glm-5 | 202K | 文档写作、报告生成 | 💰💰 | | coding | hunyuan-t1 | 64K | 代码生成、调试 | 💰💰💰 | | data-processing | kimi-k2.5 | 262K | 长文档、数据分析 | 💰💰💰 | | reasoning | hunyuan-2.0-thinking | 128K | 复杂推理、深度分析 | 💰💰💰💰 | --- ## 🎯 最佳实践 ### 1. 能不spawn就不spawn ``` 用户：帮我搜索FastAPI教程 ❌ spawn子代理用turbos搜索 ✅ 主会话直接搜索（更省token） ``` ### 2. 能合并就合并 ``` 用户：搜索FastAPI、Flask、Django的对比 ❌ spawn 3个子代理分别搜索 ✅ spawn 1个turbos搜索三者对比 ``` ### 3. 大文件先摘要 ``` 用户：分析这个100KB的日志文件 ❌ 直接发送100KB内容 ✅ 先提取关键部分，发送5KB摘要 ``` ### 4. 告知用户成本 ``` 用户：帮我并行处理这10个任务 ✅ 这个任务需要spawn约10个子代理，预估消耗50K+ token，确认执行吗？ ``` --- ## 🔐 安全摘要 | 方面 | 状态 | |------|------| | 凭证存储 | OpenClaw管理（不在技能中） | | 外部API调用 | 是（腾讯Coding Plan） | | 数据外发 | 任务上下文、任务中的文件 | | 自主操作 | 是（spawn子代理） | | 用户通知 | 是（spawn时） | | Token预算控制 | **是（本版本新增）** | --- ## 📝 使用示例 ### 示例1：简单任务（不spawn） ``` 用户：搜索Python异步编程最佳实践 分析： - 单一搜索任务 - 主会话可完成 决策：主会话直接执行，不spawn ``` ### 示例2：中等任务（合并spawn） ``` 用户：研究FastAPI并写一个学习指南 分析： - 搜索FastAPI资料 - 整理信息 - 写学习指南 优化： - 搜索+整理 → 1个turbos - 写指南 → 1个glm-5 决策：spawn 2个子代理，预估10K token，告知用户后执行 ``` ### 示例3：复杂任务（需确认） ``` 用户：分析这个项目目录下所有代码，并生成架构文档 分析： - 需要读取多个文件 - 需要深度分析 - 需要写长文档 检查： - 文件总大小：估计200KB - 子代理数量：3-5个 - 预估Token：50K+ 决策：询问用户确认，并建议只发送关键文件 ``` --- ## License MIT - Use freely, modify, distribute. **Requires Tencent Coding Plan subscription.**

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