用途：将 N 道相互独立的题目按主题分组，并行派发给最多 7 个能力等同的浏览器 AI（gemini/chatgpt/qwen/kimi/minimax/mimo/deepseek），回收后合成每题一个权威答案，最终输出教科书式解答手册 PDF。调用者只负责准备输入、调用脚本、报告结果，不得手工模拟管道环节。
主要能力：纯分发零协作；同一 prompt 模板仅题目子集不同；每题择优或融合后统一口吻重写，不并列多版本；PDF 中不出现 provider 名称、徽章、覆盖矩阵或 AI 元数据。
使用方式：题目来源为网页时先运行 node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/moodle_scraper.js --detail-timeout=15000 --max-detail=15；本地文档用 pandoc 转换后一次性输出 /tmp/tasks_extracted.json。生成 Plan JSON 后先 lint 再派发：node ~/.claude/skills/AgentChat-IndependentTasks/validate_answers.js --lint /tmp/agentchat_plan.json，然后 node ~/.claude/skills/AgentChat-IndependentTasks/index.js --plan=/tmp/agentchat_plan.json --summary-only --raw-out=/tmp/agentchat_raw.txt。派发后必须跑内容校验门 validate_answers.js 并指定唯一 --out 目录，退出码非 0 走 L1 补发。合成可用 synthesize.js，最后用 md2pdf.sh 生成 PDF。
限制：必须真实派发并生成运行回执，禁止 Claude Code 自答填补；用户 provider 约束须写入 exclude；禁止 M=N 满配部署；本地文件内容须由 Claude Code 注入 prompt；md2pdf.sh 遇 PENDING/MISMATCH 拒绝编译。具体收费、价格与平台支持情况暂未提供。