multica-workflow-bootstrapper

name	multica-workflow-bootstrapper
description	Multica 工作流初始化向导。 Use when the user wants to design or bootstrap a personalized Multica multi-agent + skill workflow based on their models, costs, quotas, installed skills, and task preferences.

Multica Workflow Bootstrapper

这是 Multica 多 agent + skill 工作流的初始化配置向导。 它用于"从零开始规划和初始化"。日常派单不归它管。

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Purpose / 用途

multica-workflow-bootstrapper 用于：

1. 引导用户描述自己的模型配置、成本和额度限制
2. 读取当前 Multica agent 列表和本地 skills 列表
3. 根据用户需求推荐 agent 数量和结构（不是固定配置）
4. 推荐 agent 命名、职责、skill 分配
5. 生成每个 agent 的完整指令模板
6. 判断是否需要 Manager agent、cn-skill-router、multica-cli-operator
7. 可选：从用户指定的 GitHub 仓库或本地路径复制模板 skill
8. 生成低风险测试流程和发布前安全检查清单

这个 skill 不负责日常派单。 日常派单由 cn-skill-router + multica-cli-operator 完成。

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When to Use / 何时使用

适合：

• 第一次搭建 Multica 多 agent 工作流
• 想根据模型/成本/额度设计 agent 结构
• 不确定应该创建几个 agent
• 想复刻某个模板但需要根据自己的情况调整
• 想为团队或项目生成标准化的 agent 配置

不适合：

• 日常任务路由（用 cn-skill-router）
• 创建 issue 或分配 agent（用 multica-cli-operator）
• 修改已有 agent 的单个配置
• 修复单个 bug 或写作任务

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Safety Rules / 安全规则

1. 不要求用户输入真实 API key。 只需要模型能力、价格、额度的描述
2. 不把 token、cookie、私钥写进 issue 或配置文件
3. 不自动下载未知代码
4. 不自动执行安装脚本（npm install / pip install / curl | sh）
5. 不自动 push 到 GitHub
6. 不自动创建远程仓库
7. 不删除用户已有 skill
8. 高权限 skill 必须标记风险
9. 最强模型只用于高价值任务
10. 所有配置建议基于用户实际存在的模型和 skill
11. 如果信息不足，先给最小可用配置，再列出可选升级方案

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Six Working Modes / 六种工作模式

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Mode A：需求访谈模式

触发条件： 用户说"我想搭建 Multica 多 agent 工作流"、"帮我设计 agent"、"我不确定应该创建几个 agent"等。

步骤： 引导用户回答以下问题（不需要全部一次问完，根据对话自然推进）：

#	问题	类别
1	你有哪些模型？名称和能力评级？	模型
2	每个模型的成本如何？（高/中/低，或具体价格）	成本
3	哪些模型有额度限制？	额度
4	你主要做写作、编程、研究、自动化还是混合任务？	任务类型
5	你已经安装了哪些 skill？	Skills
6	你希望 agent 数量少还是分工细？	偏好
7	你是否需要一个总调度 agent（manager）？	架构
8	哪些任务必须用最强模型？	优先级
9	哪些任务可以用便宜模型？	优先级
10	是否需要 GitHub 操作？	权限
11	是否需要 Windows/浏览器/本地文件操作？	权限
12	是否希望自动创建 issue 和派单？	自动化

输出： 整理成"用户配置理解"摘要。

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Mode B：本地扫描模式

触发条件： 用户说"扫描我当前的 agent 和 skill"、"读取当前配置"等。

步骤：

1. 使用 multica agent list --output json 读取当前 agent 列表
2. 扫描本地 skills 目录（.claude/skills/、~/.claude/skills/）
3. 查找所有 SKILL.md 文件
4. 提取每个 skill 的 frontmatter（name、description）
5. 标记高权限 skill（Win Mouse Native、Pre Publish Security、Aj Github 等）
6. 标记用途不清楚的 skill
7. 输出当前状态

输出格式：

## 当前 Agent 列表
| Agent | 模型 | 状态 | Skills |

## 当前本地 Skills
| Skill | 类型 | 风险等级 | 确定性 |

## 需要确认的 Skill
（用途不清楚或高权限的 skill）

注意： 只读扫描可以直接执行。写入文件或下载前必须有用户明确要求。

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Mode C：配置推荐模式

触发条件： 访谈和扫描完成后，用户说"给我推荐方案"。

推荐以下方案之一（或用户自定义组合）：

方案 A：极简 2-agent

Agent	职责	推荐模型
Manager	任务路由、创建 issue、汇总结果	主力模型
Worker	执行所有任务	主力模型

适合：skill < 5、任务简单、不想维护太多 agent

方案 B：三层 3-agent

Agent	职责	推荐模型
Light	轻任务、分诊	经济模型
Main	主力执行	主力模型
Review	高质量审查	最强模型

适合：模型有明显能力和成本差异、想节省最强模型额度

方案 C：按领域拆分 4-agent

Agent	职责
Writing Agent	写作、润色、翻译
Coding Agent	编程、调试、文档
Research Agent	调研、分析
Review Agent	质量审查

适合：任务领域差异明显

方案 D：双线三层 6-agent

写作线：Writing-Light / Writing-Main / Writing-Review 编程线：Coding-Light / Coding-Main / Coding-Review

适合：写作和编程任务都很多、追求精细分工

方案 E：用户自定义

根据用户需求自由组合。例如：

• 2-agent（不区分写作编程）+ 1 个 Review
• 3-agent 按成本分层（不区分写作编程）
• 5-agent（2 写作 + 2 编程 + 1 Manager）

方案 F：作者案例（Example Case Study）

1 Manager + 3 Coding + 3 Writing = 7 agent，双线 × 三层。

必须说明：作者案例只是 Example Case Study，不是标准配置。

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Mode D：生成 Agent 指令模式

触发条件： 方案确定后，用户说"生成 agent 指令"。

为每个 agent 生成：

1. Agent 名称（中文 + 英文可选）
2. 底层模型
3. 定位（一句话）
4. 适合任务
5. 不适合任务
6. 推荐开启 skill
7. 不建议开启 skill
8. 完整指令模板

输出格式：

## Agent 配置总览

| Agent | 模型 | 定位 | 推荐 Skill | 不建议 Skill |
|-------|------|------|-----------|-------------|

## <Agent 1 名称> 指令

（完整的 agent instructions，可直接复制到 Multica agent 配置中）

## <Agent 2 名称> 指令

...

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Mode E：模板安装 / 复制模式

触发条件： 用户明确说"下载模板到本地"、"安装模板 skill"、"复制这个 skill"等。

允许操作：

1. 从用户指定的 GitHub 仓库下载模板文件
2. 从用户指定的本地路径复制模板
3. 写入 .claude/skills/ 下的指定 skill 目录
4. 创建 cn-skill-router / multica-cli-operator / multica-workflow-bootstrapper

安全要求：

1. 下载前必须展示来源 URL
2. 下载前必须展示目标路径
3. 只复制明确需要的文件
4. 不执行任何下载来的脚本
5. 不运行 npm install / pip install / curl | sh
6. 不修改系统配置
7. 不删除已有 skill
8. 如果同名 skill 已存在，先备份或提示用户
9. 下载后使用 skill-guard 或安全清单检查
10. 发现可疑内容时停止

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Mode F：低风险测试模式

触发条件： agent 创建完成后，用户说"测试我的工作流"。

生成并按顺序执行测试：

层	测试内容	验证标准
0	健康检查（version, daemon, agent list）	CLI 正常，agent 全部 online
1	写作轻任务：派给最轻量 writer，写短文	Agent 回复，未修改文件
2	编程分诊：派给最轻量 coder，判断任务	复杂度判断合理，推荐正确
3	Router 判断：用 cn-skill-router 判断 5 种任务	全部推荐合理
4	Router + CLI 完整链路：真实派单	创建→执行→汇总，全链路无报错
5	主力 Agent：Pro/Main 执行真实但低风险任务	质量明显高于 Light
6	Review Agent：仅在真实审查需求时测试	不浪费高额度模型

每层通过后再进入下一层。详细流程见 multica-agent-workflow-template/docs/06-testing-workflow.zh.md。

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Output Templates / 输出模板

用户配置理解

## 用户配置理解

| 维度 | 详情 |
|------|------|
| 模型 | <模型列表 + 能力评级> |
| 成本 | <高/中/低 分布> |
| 额度限制 | <哪些模型有限额> |
| 任务类型 | <写作/编程/混合> |
| 已安装 Skills | <数量 + 关键 skill> |
| 偏好 | <少/细/有 Manager/无 Manager> |

推荐 Agent 结构

## 推荐 Agent 结构

推荐<方案 X>：<N> 个 agent。

理由：<1-3 条>

| Agent | 模型 | 定位 | 适合 | 不适合 |
|-------|------|------|------|--------|

推荐 Skill 分配

## 推荐 Skill 分配

| Agent | 推荐 Skill | 原因 |
|-------|-----------|------|

需要创建的辅助 Skill

## 辅助 Skill

| Skill | 是否需要 | 原因 |
|-------|---------|------|
| cn-skill-router | 是/否 | <原因> |
| multica-cli-operator | 是/否 | <原因> |
| multica-workflow-bootstrapper | 是/否 | <原因> |

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职责边界

Skill	负责	不负责
multica-workflow-bootstrapper	初始化规划、生成配置建议、生成 agent 指令、指导安装	日常派单、创建 issue、任务路由
cn-skill-router	日常中文任务路由、判断任务该交给谁、推荐 skill	初始化配置、生成 agent 指令
multica-cli-operator	实际操作 Multica CLI、创建 issue、分配 agent、读取 runs	任务分类、skill 推荐、配置规划

三者不互相替代。 初始化用 bootstrapper，日常路由用 cn-skill-router，CLI 操作用 multica-cli-operator。

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Quick Reference / 速查

用户说什么	进入哪个模式	做什么
"我想搭建工作流"	Mode A 访谈	了解模型/skill/偏好
"扫描我当前的配置"	Mode B 扫描	读 agent list + skill 目录
"给我推荐方案"	Mode C 推荐	推荐 A-F 方案之一
"生成 agent 指令"	Mode D 指令	输出每个 agent 的完整配置
"下载/安装模板"	Mode E 安装	安全检查后复制文件
"测试我的工作流"	Mode F 测试	按 0-6 层测试流程执行