用途：这是一个编排层技能，本身不执行研究、写作或评审，而是教用户把具备这些能力的 AlterLab 技能接入智能体工作流。适用于需要同时运行多个技能、串联技能流水线、获取多个独立视角、对抗性验证输出，或迭代直到质量门通过时。若单个技能已能端到端完成，则应改用该技能。
主要能力：提供五种高价值模式——并行扇出（每输入一个子智能体再合并）、顺序流水线（阶段间传递输出）、评委面板（多个独立智能体各自评审后综合）、对抗验证（一个产出、另一个专门反驳）、循环直到清理（验证→修复→重试）。编排基于 Claude Code 当前原语：.claude/agents/ 下的 Markdown+YAML 子智能体（必需 name 和 description，可设 tools 与 model，默认最多嵌套三层，受 CLAUDE_CODE_MAX_SUBAGENT_SPAWN_DEPTH 控制）；fork 模式与 /subtask；动态工作流脚本（agent()、parallel()、pipeline()、phase()、args，存于 .claude/workflows/）；实验性智能体团队（需设 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1）；以及 Claude Agent SDK（Python claude-agent-sdk、TypeScript @anthropic-ai/claude-agent-sdk），通过 query() 与 agents 选项编程实现。
使用方式：选择与需求匹配的模式，指向真实 AlterLab 技能，复制委派提示。文档给出了可直接复用的配方与示例命令，如 /<name> 或 /<plugin>:<name>。参考文件 references/claude-orchestration-primitives.md 提供经验证的原语字段与环境变量，references/composition-recipes.md 提供五个完整配方及可复制提示、子智能体定义前置元数据和 Python Agent SDK query() 示例。
适用场景与限制：适合学术类独立并行任务、定制流水线、独立评审、研究诚信验证和修复循环。动态工作流适合数十至数百智能体、可恢复；循环必须设明确停止条件和最大轮次。智能体团队为实验性、仅交互会话、token 成本更高。文档参照 Claude Code v2.1.280、2026-09-23 验证。若需完整研究→写作→评审流程、原创研究、单篇论文同行评审、引用存在性核查或已打包工作流，应使用相应其他技能。其他未提供的信息暂未说明。