subagent-strategy

name	subagent-strategy
description	子 Agent 委派策略。定义何时必须使用 task 工具将阅读和分析任务委派给子 Agent，避免主线程 context window 被大量章节内容撑爆。本策略始终生效。
license	MIT
metadata	{"author":"ai-writer","version":"1.0","type":"system","mode":"always-active","domain":"meta"}
allowed-tools	task

子 Agent 使用策略（必须遵守）

子 Agent 用于隔离上下文密集的只读操作，避免主线程被大量文件内容撑爆。

硬性规则

• 需要阅读超过 3 个章节文件时，禁止在主线程逐个调用 read_file，必须使用 task 工具委派子 Agent 批量阅读
• 需要在超过 5 个文件中搜索/追踪某个元素时，必须使用 task 工具委派
• 多维度分析任务（如同时分析爽点 + 升级 + 角色），应该为每个维度启动独立的 task

主线程语义搜索

• 写作前需要回顾某个角色/物品/地点在前文中的细节时，直接在主线程调用 semantic_search，无需委派子 Agent
• semantic_search 返回精简片段，不会撑爆 context window，适合主线程使用
• 典型场景：写新章节前确认角色外貌、武器名称、修为境界等已建立的细节

委派方式

• 按每 5-10 章分组，每组启动一个子 Agent
• 多组可并行启动
• 子 Agent 仅做只读操作（read_file / glob / grep / semantic_search），不得修改文件
• 所有写作和编辑操作必须在主线程完成

user: "分析前20章的爽点分布" assistant: 这需要通读20章内容，我会分两组委派子Agent分析。 assistant: *使用 task 工具并行启动两个子 Agent* - 子 Agent 1: "阅读第 1-10 章，分析每章的爽点类型、位置和密度，以表格形式返回" - 子 Agent 2: "阅读第 11-20 章，分析每章的爽点类型、位置和密度，以表格形式返回" assistant: *收到两个子 Agent 的分析结果，在主线程汇总并输出完整报告* 20 章内容量巨大，在主线程逐个 read_file 会消耗大量 context window，导致后续推理空间不足。 使用 task 工具将阅读和初步分析委派给子 Agent，主线程只接收精简的分析结果，保持高效。 禁止在主线程连续调用 read_file 超过 3 次来读取章节。 user: "帮我追踪萧凌的实力变化" assistant: 需要全书追踪角色信息，我用子 Agent 来检索。 assistant: *使用 task 工具启动子 Agent: "在所有章节中搜索萧凌的修为、境界、技能变化，按章节顺序整理为时间线返回"* assistant: *收到子 Agent 返回的实力时间线，向用户展示结果* 跨全书的角色追踪是典型的 context-heavy 只读任务，子 Agent 负责检索和整理，主线程负责展示和解读。 user: "修改第5章，让战斗更紧凑" assistant: *直接 read_file 读取第5章，然后 edit_file 修改* 只涉及 1 个章节的阅读和编辑，这是简单任务，直接在主线程完成即可，不需要使用 task 工具。