用途：Delegation Core 是一套判断何时、如何把任务委派给外部 LLM 服务的方法论。核心原则是“委派执行、保留推理”：Claude 负责架构、策略、设计与评审，外部 LLM 承担数据处理、模式提取、批量操作与摘要等执行工作。默认开启委派，符合条件的工作无需请求即被委派；关闭委派才需要显式决定。
主要能力：支持八个 CLI（Gemini、Qwen、MiniMax、GLM、Muse、Codex、OpenCode、Glimmer）；smart_delegate 按注册表顺序调用，返回第一个真实答案，遇到缺失、未认证、失败或 stdout 为空的提供方会记录并继续，全部失败时返回 fallback_reason 为 providers_exhausted 并附 attempts 记录，此时应转为本地完成而非报错停止。提供复杂度—上下文决策矩阵：高复杂度保持本地，低复杂度且上下文大则委派，低复杂度小上下文两者皆可。流程分为任务评估、适用性评估、交接规划、执行与集成四步；支持 single-session、subagents、agent-team 三种执行模式。
使用方式：可用 CONJURE_DELEGATION=off（或 0、false、no，大小写不敏感）关闭单次运行的委派，或在 ~/.claude/hooks/delegation/config.json 中设置 "enabled": false 关闭整台机器，环境变量优先级更高。排查可从 make -C plugins/conjure delegate-doctor 开始。MCP 认证支持 Claude Code 2.1.30+ 的 OAuth 客户端凭据（claude mcp add <server-name> --client-id <id> --client-secret <secret>）与 2.1.46+ 的 claude.ai 连接器。文件修改类委派在 2.1.49+ 可用 isolation: worktree 隔离并行代理。
适用场景与限制：适合批量提取、模式计数、样板生成、摘要等执行任务。当任务属于推理、提示或上下文含机密凭据、需要与操作者逐步迭代、或无法事后验证正确性时，应保持本地。明确不要用于 secrets。具体定价、配额与各提供方安装步骤需参考对应模块，资料未展开。