用途：为开发者 CLI 设计并生成聚焦的子智能体定义，覆盖子智能体、自定义智能体、worker/reviewer/planner 智能体、后台智能体等的设计、创建、审查与转换，并让用户掌控范围、权限与目标客户端。
主要能力：先感知项目，检查已有智能体定义（.claude/agents/、.codex/agents/、.github/agents/、.agents/skills/）、项目指引（AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md、.github/copilot-instructions.md）及相关技能约定；判断是否适合使用子智能体；定义智能体规格，包括 name（小写 kebab-case，64 字符内）、description（触发导向）、instructions、clients、scope、tools、model 与推理强度、handoff、validation；生成客户端文件并做审查。
使用方式：涉及架构、多智能体或权衡时阅读 references/sub-agent-design.md；生成客户端特定文件前阅读 references/client-adapters.md。可先创建 JSON spec，再运行：uv run skills/neo-sub-agent/scripts/render-sub-agent.py --spec spec.json；若无 uv 且脚本无外部依赖，可用 python skills/neo-sub-agent/scripts/render-sub-agent.py --spec spec.json。先查看 dry-run JSON，确认目标路径与内容后加 --write 写入；仅在明确要替换已有智能体文件时使用 --force。
适用场景：工作会产生冗长日志、搜索结果或文件读取，不宜污染主上下文；重复的专家角色，如代码审查、规划、测试执行、研究、迁移分析、文档验证；可独立运行或边界清晰的顺序流程；需要比主智能体更严格的工具访问、沙箱、模型选择或输出契约的角色。
限制：不得虚构客户端特定 schema；若请求的 CLI、字段或文件位置未在 references/client-adapters.md 中记录且项目中无法发现，应说明缺失事实并只生成中性蓝图。不要创建“什么都做”的宽泛智能体；除非任务需要，不要给后台智能体写或 shell 访问权限；不要创建多个可并行编辑同一文件集的智能体；不要用模型生成的审查替代确定性测试。Antigravity 输出应标注为技能/委派蓝图，而非自定义子智能体清单。