用途：这是一个多智能体协作技能，把蚁群优化（ACO）与模块化 Workflow 编排、对抗决策门结合。协调器（SKILL.md）驱动迭代循环，用 4 个可组合 Workflow 脚本替代原 team-worker 架构，用于在给定搜索空间与目标下搜索最优方案、发现问题或优化路径。
主要能力：
- Explore（wf-swarm-explore.js）：N 只蚁并行探索，返回 ant_results[]。
- Score（wf-swarm-score.js）：每只蚁 3 票对抗评分（prosecutor/defender/judge），返回 scores 与 calibration。
- Converge（wf-swarm-converge.js）：prosecutor 主张继续、defender 主张停止、judge 裁决，返回 converged、reason、confidence。
- Synthesize（wf-swarm-synthesize.js）：3 视角分析加仲裁，产出 report 与 caveats。 Python ACO 脚本 scripts/aco.py 提供 init / select / update / converged / report 命令，依赖同目录 pheromone.py、scoring.py。
使用方式：运行时脚本通过 Glob(".claude/skills/team-adversarial-swarm/scripts/aco.py") 与 Glob(".claude/skills/team-adversarial-swarm/workflows/wf-swarm-*.js") 解析。流程先做恢复检查，再生成 swarm-config.json（含 task、swarm、aco、task_space、scoring、convergence 等字段），然后 python aco.py --session <session> init，进入迭代循环（select → explore → score → update → converge），最后 report 加综合，写入 best-solution.md。各模块可独立调用，如仅探索、单轮调试、独立评分或独立综合。
适用场景与限制：配置文件中的 n_ants、max_iterations、alpha/beta/rho/q、patience、min_improvement 等参数决定行为，需用户按意图填写；会话目录为 .workflow/.team/TAS-<slug>-<date>/。要求 Python 3.10 及以上；aco.py 缺失时需安装 team-swarm。工作流每次调用相互独立，数据经 args 传入、返回值传出，由协调器桥接；全部蚁失败或幻觉集群（超过 50% 蚁被降分）时会暂停并询问。收敛从不触发时由 max_iterations 安全网兜底。收费、价格与平台信息暂未提供。