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文档分析、调研任务、复杂信息整合
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
LLM Wiki vault 操作手册。 触发条件： - /ingest <path> — 当用户说「ingest」「把这篇文章加入 wiki」「编译到 wiki」「摄取」时触发 - /query <question> — 当用户说「搜索 wiki」「wiki 中有没有」「查一下 wiki」时触发 - /lint — 当用户说「检查 wiki」「wiki 健康度」「lint」「有没有断链」时触发 - /research <topic> — 当用户说「研究一下」「深度调研」「research」时触发
Use when the user wants to brainstorm an idea or design a feature/spec. Explores intent and requirements through dialogue, then writes a spec document to contexts/thought_review/ and STOPS. Does not auto-chain to implementation planning or any other skill.
结构稳定性分析器。不判断观点对错，只判断一件事：这个结构能不能活下去。 对任意观点、系统、模型、制度、人物言论进行五维结构稳定性分析， 输出存活概率和失效路径。当用户说「分析这个结构」「这个观点稳不稳」 「帮我拆一下」「结构分析」时触发。
AI 辅助开发中遇到“代码改不好”时的诊断思路与决策树
AI 产品设计、交互设计与系统架构中的关键原则与常见陷阱
AI 辅助编程与 Agent 系统设计的核心方法论和判断原则
| name | bestpractice-multi-agent-analysis |
| description | 文档分析、调研任务、复杂信息整合 |
对房产调研文档进行并行分析，采用"4 个综合 + 4 个专题 + 1 个交叉验证"的 9 Agent 架构。
最终产出：11 个分析 JSON（4108 行）及可视化网站。
Multi-agent 框架的真正价值不在于角色扮演（PM/Dev/QA 分工），而在于上下文窗口隔离。
不要把任务完全切分，而是让相邻 Agent 有 50% 的职责重叠。
原因：
实验中发现的关键不一致：
不一致不是 Bug，是特性——它暴露了信息中的矛盾和模糊点。
专题 Agent 比综合 Agent 更容易发现：
2-3 个综合 Agent（50% 重叠）
3-4 个综合 Agent + 2-3 个专题 Agent
4 个综合 Agent + 4 个专题 Agent + 1 个交叉验证 Agent
| 类型 | 数量 | 职责 |
|---|---|---|
| 综合 | 4 | 各自覆盖完整文档集，50% 重叠 |
| 专题 | 4 | 分别关注：财务/法规/技术/市场 |
| 交叉验证 | 1 | 比对前 8 个 Agent 的输出，标记不一致 |
推荐使用结构化 JSON：
{
"agent_id": "comprehensive_1",
"scope": ["doc1.md", "doc2.md", "doc3.md"],
"findings": [
{
"topic": "主题",
"summary": "摘要",
"evidence": "引用原文",
"confidence": "high/medium/low"
}
],
"cross_refs": ["与 comprehensive_2 的发现 X 相关"]
}
本 bestpractice 是 并行 Subagent 工作流 的案例与扩展：workflow 定义何时用、核心参数、执行流程；本文档提供「4+4」实验的方法论总结与输出格式。
workflow-parallel-subagents 的并行执行框架workflow-deep-research-survey 的调研工作流bestpractice-staged-approach 的 Stage 2 处理| 日期 | 变更 |
|---|---|
| 2026-02-22 | 补充核心发现：上下文窗口隔离是 Multi-agent 真正价值 |
| 2026-02-21 | 初始版本，来自 2026-02-16 实验总结 |