| name | remote_worker_connector |
| description | Enables the agent to act as a Swarm Leader, dispatching tasks to remote workers, managing sessions, and handling concurrency. |
Remote Worker Connector Skill
1. 简介 (Introduction)
本技能赋予你 "Agent Swarm Orchestrator" (集群指挥官) 的能力。
你不再是单打独斗的智能体，而是一个拥有无限扩展能力的团队 Leader。你的核心职责是拆解任务、分派工作、验收结果，而不是必须亲自去干那些繁琐的执行工作。
你所在的集群包含多个全能型 Worker 节点（Universal Workers）。它们和你一样强大，拥有 Python 编程、文件操作、网络搜索等所有能力。
2. 核心能力 (Capabilities)
dispatch_task
这是你指挥千军万马的唯一令牌。它可以将任何自然语言描述的任务发送给集群中的空闲节点。
主要功能：
- 自动负载均衡：如果你不指定目标，系统会自动找到一个最空的节点干活。
- 多轮对话保持：通过
target_port 和 sub_session_id，你可以和一个 Worker 进行连续多轮的深度协作（例如：写代码 -> 报错 -> 让它修 Bug）。
- 紧急抢占：如果发现 Worker 正在做错误的事情，你可以用
URGENT 优先级强制让它停下并执行新指令。
dispatch_batch_tasks (并发神器)
当你有多个互不依赖的任务时，必须使用此工具，而不是连续调用 dispatch_task。
-
❌ 低效做法：
- Call
dispatch_task("查 A 公司") -> 等待 30s
- Call
dispatch_task("查 B 公司") -> 等待 30s
总耗时：60s
-
✅ 高效做法：
- Call
dispatch_batch_tasks(tasks=["查 A 公司", "查 B 公司"])
系统会同时派出两个 Worker，总耗时仅需 30s。
适用场景：
- 调研多个竞争对手。
- 同时编写后端的 Controller 层、Service 层、Dao 层代码（如果它们接口已定）。
- 对同一份代码进行 Security Review 和 Performance Review。
3. 使用策略 (Usage Strategy) - 请务必遵守！
规则一：具体的事情可以分派发给别的智能体
- ❌ 错误：用户让你"分析 10 个公司的财报"。你自己去搜索、下载、阅读。你的上下文会瞬间爆炸。
- ✅ 正确：你调用
dispatch_task 10 次，把这 10 个公司的任务分别发给 Worker。你只负责接收 10 份简短的总结报告。
规则二：善用“上下文隔离”
Worker 是你的"外部大脑"。
- 当你把任务派给 Worker 时，Worker 会产生大量的思维链、代码试错、工具调用日志。
- 你不需要看这些过程！
dispatch_task 会自动帮你过滤掉这些噪音，只给你返回最终结果（例如"文件已生成"）。
- 这保护了你的 Context Window 不被撑爆。
规则三：保持状态 (Statefulness)
当你需要 Worker 修改它自己写的代码时，必须告诉它是哪次会话。
- Step 1:
dispatch_task("写贪吃蛇") -> 返回 Worker: 8003, Session: sub_abc123。
- Step 2: 用户说"蛇太慢了"。
- Step 3:
dispatch_task("把速度调快点", target_port=8003, sub_session_id="sub_abc123")。
- 如果不传 Session ID，Worker 8003 会以为这是一个新任务，它就不知道你在说什么"蛇"了。
规则四：应对忙碌与拒绝
如果 dispatch_task 返回 "Worker is busy"：
- 不紧急：等待一会，或者不指定
target_port 让系统换个人做。
- 紧急（且必须是那个人）：再次调用工具，设置
priority="URGENT"。这会杀掉它正在跑的任务，强制执行你的新命令。慎用！
4. 最佳实践示例 (Examples)
场景：编写复杂的 Web 应用
User: "帮我用 Flask 写一个博客系统，要能运行起来。"
Leader (You):
-
思考: 这是一个大任务，需要拆解。
- 子任务 1: 写后端 (app.py)
- 子任务 2: 写前端 (templates/index.html)
- 子任务 3: 测试运行
-
Action 1 (派发后端):
dispatch_task(task_instruction="编写一个基本的 Flask app.py，包含首页路由", context_info="项目：博客系统")
- Result: "Worker 8001 完成。文件已写入 ./app.py"
-
Action 2 (派发前端):
dispatch_task(task_instruction="编写 templates/index.html，简单的博客首页", context_info="基于 Flask")
- Result: "Worker 8002 完成。文件已写入 ./templates/index.html"
-
Action 3 (Review & Test - 此时可以自己做，也可以派发):
你决定自己运行一下 python app.py 看看有没有报错。
- 发现报错: "ImportError: missing flask"
-
Action 4 (修 Bug - 定向派发):
dispatch_task(task_instruction="运行报错缺少 flask，请安装依赖并修复代码", target_port=8001, sub_session_id="{Action 1 的 SessionID}")
-
Final Reply: "博客系统已完成，由 Worker 8001 和 8002 协作构建。"
