Glimmer Delegation 将任务委托给通过 ollama 本地运行的 Meta Muse Glimmer 模型（muse-glimmer:30b）。因为是本地服务，委托不消耗配额，提示词不会离开本机。它在候选顺序中排最后，原因也正是它安全：本地 30B 模型比排在前面的任何网络提供者都更慢更弱。
适用场景
delegation-core 为任务选择了 glimmer；所有网络提供者都已耗尽但工作仍须完成；无论质量代价如何，提示词都不能离开本机。不适用：任务需要最强可用模型时，glimmer 是下限而非网络提供者的同级；ollama list 中没有 muse-glimmer:30b 时也不适用，已注册但模型从未拉取会在首次委托时失败。
前置安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama pull muse-glimmer:30b
两步都必须执行，安装 ollama 只是注册二进制文件而不会拉取模型。认证：无，auth_method 为 none，认证探测为空。
快速开始
共享委托执行器： uv run python scripts/delegation_executor.py glimmer "Summarize" --files src/
通过 Makefile： make -C plugins/conjure delegate-glimmer PROMPT='Summarize' FILES='src/'
直接 CLI： ollama run muse-glimmer:30b "Explain this module"
glimmer 的 priority=80，是注册表中最高数值，因此排在候选顺序最后；它不声明模型 id，因为模型由子命令固定。二进制为 ollama，无头形式为 ollama run muse-glimmer:30b，提示词经 stdin 传递，文件上下文内联到提示词，版本探测为 ollama --version，无认证探测，输出格式标志为 --format，无模型标志。在 0.13.1 中 ollama run --help 显示用法为 ollama run MODEL [PROMPT] [flags]，模型是位置参数，没有 --model 标志；--format string 是输出格式标志。未声明温度标志。
退出标准：ollama 在 PATH 上解析并通过 ollama --version 应答；委托前 ollama list 包含 muse-glimmer:30b，缺失则停止执行并给出拉取命令；构建的命令为 ollama run muse-glimmer:30b，提示词在 stdin 且无提示词标志；构建命令中不出现 --model 标志；输出保存到 delegations/glimmer/YYYYMMDD_HHMMSS.md；技能运行的原因应是 delegation-core 选择了 glimmer，或要求提示词保持本地。