用途：orchestrator 是一个多模型编排（conductor）技能，由 Opus 实例作为指挥者，根据任务复杂度把工作分派给不同 AI 模型，覆盖探索、Git 操作、实现、代码审查与视觉 QA 等环节。
主要能力与分派规则：
- HAIKU（便宜、可并行）：用于简单机械任务，如探索代码库（可并行 3-5 个）、Git 操作（merge、worktree 创建/删除、分支清理）、状态检查（bd list、bd show、构建验证）、文件操作与简单 bash 命令。用法：Task(model="haiku", prompt="...")。
- SONNET（中等复杂度）：用于需要判断但非深度实现的工作，如合并冲突解决、需要上下文的文档、代码审查分诊、中等复杂度修复。用法：非 MCP 工作用 Task(model="sonnet")；浏览器/MCP 工作用 tabz_spawn_profile。
- OPUS（昂贵、实现）：用于功能实现、架构决策、复杂重构、需深入理解的 bug 修复。用法：通过 tabz_spawn_profile 在 worktree 中生成。
- CODEX CLI（后台、无终端）：用于代码审查与快速提问，如 codex review --thinking-level 2 "..."，以 Bash(command, run_in_background=True) 运行。
使用方式：先检查就绪任务（mcp__beads__ready()），再按类型选择分派策略；简单杂务交给 Haiku，实现类任务建 worktree 并生成 Opus worker，审查类任务用 Codex 后台运行。worker 完成后按流程执行：Haiku 合并与清理、Codex 后台审查、如有 UI 变更做视觉 QA，最后 bd sync && git push。
关键限制：子代理（Task 工具）不具备 MCP 工具。浏览器自动化、截图、TTS 或任何 tabz_* 工具必须生成终端会话；可用 claude -p --model <model> "<prompt 或 /skill>" 的 print 模式运行带 MCP 访问的一次性会话。生成到 worktree 时应设置 BEADS_WORKING_DIR。worker 应以 build → commit → bd close 结束，指挥者负责 merge → review → visual QA → push。
适用场景：需要跨多个模型协调开发工作流、并行探索代码库、自动化代码审查与合并清理的工程团队。
其他细节（如具体收费、平台支持范围）暂未提供。