用途：这是上下文工程（context engineering）工作的调度入口。它本身不推理，只读取用户意图，匹配到对应子技能，再执行该技能的 SKILL.md。若意图不明确，只会追问一个澄清问题。
主要能力：根据用户想做的事路由到合适的子技能，例如：查找代码库缺失的上下文（context-gap-analyzer）、创建或改进智能体指令文件如 CLAUDE.md、.cursorrules（agent-instruction-forge）、评分或审计已有指令（rule-quality-evaluator）、评测上下文是否真正有用（context-eval）、设计上下文窗口内容（context-cartography）、调试智能体失败或忽略指令的原因（context-debugging）、从代码中提取业务逻辑或领域规则（business-logic-extractor）、处理大型文档供 LLM 消费（deep-document-processor）、生成 llms.txt 或 LLM 友好参考（llms-txt-generator）、压缩上下文以适配 token 预算（context-compressor）、排查 AI 生成测试中的误报（test-challenger）。
使用方式：先匹配意图，然后读取 skills/[skill-name]/SKILL.md 并应用其完整方法论；完成后检查“Then”列给出的后续技能。编排器不会自动执行后续技能，只会提议：基于产出说明自然的下一步及一句理由，并询问是否继续；若有多个后续项则列为选项，由用户选择。
常见链路包括：完整上下文工程生命周期（context-gap-analyzer → agent-instruction-forge → rule-quality-evaluator → context-eval → edd）、创建智能体指令、调试失败、构建文档等。
限制：具体各子技能的细节、实现与产出质量均取决于对应 SKILL.md，本资料未提供这些细节；编排器不自动串联技能。