用途：autonomous-lucid 面向“为新领域批量造智能体”的场景，可由用户给出领域后，自动完成从调研到发布的全流程，最终产出一个包含 10 个生产级 Lucid Agent 的 monorepo。触发说法包括“为某领域构建智能体”“创建某领域智能体套件”“为某主题生成自主智能体”“为某行业构建智能体 monorepo”。
主要流程：1）领域调研：调用 research-agent 深挖用例、痛点、技术需求与最佳实践；2）想法生成：基于调研产出 10 个不重复的智能体概念，需各自解决问题、价值明确、技术上可作为 Lucid Agent 实现、彼此互补、输入输出清晰；3）并行创建：通过 Task 工具以 run_in_background=true 并行调用 /paid-agent 分别构建 10 个智能体；4）monorepo 组织：建立 packages/ 目录、根 package.json（workspaces）、tsconfig.base.json、.gitignore 与 README；5）发布：git init、commit，并用 gh repo create 推送至 GitHub；6）可选部署：对 packages/ 下各智能体调用 railway 技能部署。
使用方式：先向用户收集领域、monorepo 名称（kebab-case）与是否立即部署，随后按上述阶段自动推进，最后汇总 GitHub 仓库地址、10 个智能体清单、目录结构与快速开始命令。
限制：最多 20 个智能体、最少 3 个，默认 10 个；各智能体必须相互独立、无交叉依赖；需联网完成并行调研与构建；Railway 部署需有效凭据。所需工具包括 research-agent、paid-agent、commit 技能，Task 工具，gh CLI，可选 Railway CLI，以及 Bun 包管理器。资料未提供具体收费、价格与效果保证，相关内容暂未提供。