用途：当复杂功能跨多个领域（全栈、移动端），需要在前端、后端、移动端与 QA 之间协调，且用户希望获得分步的多智能体协调指导时使用。不适合简单单领域任务（直接使用对应智能体）、需要自动执行（改用 orchestrator）以及快速修复或小改动。
核心规则：始终从 PM Agent 开始做任务分解；同优先级任务并行派发；在前端/移动端任务前先定义 API 契约；QA 评审始终是最后一步；分配独立工作区以避免文件冲突；代码探索与修改优先使用 Serena MCP 工具；不得跳过工作流中的任何步骤，需顺序执行。
工作流：第一步，PM Agent 分析需求、选择技术栈、生成带优先级的任务拆解。第二步，按优先级派发智能体：通过 CLI 使用 spawn-agent.sh 处理每个任务，CLI 选择遵循 user-preferences.yaml 中的 agent_cli_mapping，同优先级任务用后台进程并行派发，例如 oh-my-ag agent:spawn backend "task description" session-id -w ./backend & 与 oh-my-ag agent:spawn frontend "task description" session-id -w ./frontend & 后跟 wait。第三步，监控与协调：用 memory read 工具轮询 progress-{agent}.md 文件，核对智能体间的 API 契约是否对齐，确保共享数据模型一致。第四步，QA 评审：最后派发 QA Agent 审查所有交付物，对 CRITICAL 问题通过重新派发智能体解决。
自动化替代：若无需手动派发、希望全自动执行，改用 orchestrator 技能。参考：工作流示例见 resources/examples.md。限制：资料未提供具体收费标准、平台支持范围与效果保证。