用途：Relay 把用户任务按角色拆成规划、执行、评审三个阶段，通过编码环境原生的子任务或子智能体完成，而不是按模型系列硬绑定。只有当用户明确调用该技能或明确要求这种委派模式时才运行；自动加载技能不构成创建子任务的授权。
主要能力：协调者会先发现当前环境实际可委派哪些模型，基于当前证据对模型分类（前沿/主力/工具/未知），给出建议路由，验证每次交接，并报告实际使用的路由。用户可提供任意模型映射，例如 planning: Fable、execution: GPT-5.5、review: GPT-5.6 Sol、save: project；模型名属于配置，不代表能力声明。
使用方式：先做预检——重述目标、验收标准、约束、允许的变更与部署权限；读取 ENVIRONMENTS.md 选择适配器并记录环境是否支持发现、选择、验证模型等控制能力；记录 Git 起始状态；把工作分为已定、重判断、开放式三类；读取 PREFERENCES.md 与 MODEL_SELECTION.md，生成有证据支撑的模型清单并分类；按“本次显式选择→项目偏好→用户偏好→自动建议”的优先级选模型。三阶段分别产出：已定方案、实现产物、独立评审结论。委派前要向用户说明阶段、角色、模型或原生选择器、层级、effort 和理由；记录返回的子任务 ID 并验证实际使用的模型，无法验证时停止而非声称；不要把摘要当作产物继续传递。
适用场景：需要前沿规划加低成本执行再加独立前沿复核的编码任务，且环境原生支持子任务委派。限制：不授权破坏性操作、外部变更或部署，除非用户另行授权；不得用隐藏子进程或直接调用供应商 API 来伪造环境未提供的能力；找不到合格模型、分类置信度低或建议与显式选择冲突时应暂停；必须使用宿主暴露的精确模型 ID 或原生选择器，不得杜撰标识符或静默替换。资料未提供具体模型清单、价格、性能数据。