Arena 用于当 Claude 反复给出不理想答案时，不再简单重试，而是把任务变成一场淘汰赛：N 个子智能体收到完全相同的任务，各自以不同的推理模式、工作流与策略作答；随后两两互相攻击、辩护并修订，由裁判按评分标准逐轮淘汰，最后剩一个解。用户作为编排者，不参与竞争或评判。
主要能力：支持 --agents N 指定参赛者数量（默认 100）、--quick 使用 16 个、--seed 固定策略卡与对阵、--wave 控制每波子智能体数量（默认 10）。运行会生成任务文件、基线文件，并用 bracket.py 管理状态。常用命令形如：python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/bracket.py" <command>，以及 ARENA plan、ARENA init、ARENA prompts、ARENA next、ARENA collect、ARENA advance、ARENA winner、ARENA status 等。状态保存在当前目录的 .arena/<run>/arena.json，后续命令通过 .arena/LATEST 查找。
使用方式：先执行 ARENA plan --agents N 或 --quick 查看轮次与调用量；再根据任务本身和用户全部要求编写 .arena/task.md，必要时把被否定的旧答案原样写入 .arena/baseline.md；执行 ARENA init；之后始终用 ARENA next 驱动，按波次启动子智能体，等待整波返回再继续。每轮流程为 attack、defend、judge，然后 collect、advance；有基线时最后做 final 盲评。结束后运行 ARENA winner，只读取冠军解并完整呈现给用户，同时说明胜出原因、轮次与记录位置。
适用场景：需要多角度探索同一任务、希望比较不同策略并把最稳健答案留下的场合；也可用于对某个已有答案做盲评对比。
限制：子智能体仅能在 .arena/ 内写入，不会直接改用户项目，若方案涉及文件变更需先询问用户是否应用；运行依赖 Claude Code 的工具调用并发上限（默认最多同时 10 个），100 个智能体意味着多波调用，资源开销较大；若用户未明确提出竞技场而是表达不满，需先询问是否运行。其余如具体价格、平台支持等信息暂未提供。