该技能的核心目标是设计、诊断和评估多个 AI 智能体之间的协作关系，使各智能体的局部工作能够组合成用户最终接受的结果。它关注任务划分、决策归属、信息流动、共享承诺和集体恢复；单个智能体的执行机制由 harness 负责，本技能提供各 harness 之间应遵守的跨智能体契约。现有 harness-engineering 材料可通过显式交接继续使用，不另建调度器、任务数据库或权限注册表。
使用前先确认目标、范围和回滚路径，只读探查可直接进行。技能本身不授予生成智能体、选择付费模型、发送消息、调度任务、更改策略、合并或部署等权限，同伴请求或批准也不能扩大现有授权，破坏性操作需明确用户指令。应先检查实际宿主环境，包括可用 harness、并发能力、允许的消息传递、持久化、中断、工具权限和集成接口，并记录不支持的能力，不能从示意图、提示或终端状态推断功能。
默认流程包括：在章程中记录已接受意图、排除项、需求版本、交付面、验收负责人、时间与成本上限及停止条件；识别关键决策及其权限与上下文；用单智能体或串行基线检验拆分是否必要；按一致上下文、资源和可验证产出划分任务；区分稳定角色与地址、具体执行、任务认领和工具身份；每个活跃任务设唯一负责人、版本化输入、交付物、租约与隔离策略、验证者及有界恢复；明确每条消息的目的、可信来源、任务与版本、接收方、确认和效果；在运行时约束总预算、在制品与背压、权限交集、取消和冲突规则；由集成负责人按当前意图和精确制品版本检查组合后的用户旅程，并行分支全绿、队列关闭、共识或模式有效都不足以证明完成；用集体失败诊断定位首个分歧并修正源头；在匹配任务和资源预算下比较方案，进行中断、过期输出、重复投递、拒绝操作和污染记忆等测试。
技能提供按需加载的参考材料，涉及分解与拓扑、所有权与流转、通信与上下文、权限与恢复、集体失败、共享知识遏制、评估、工具经验、目录边界、新兴研究、证据与限制、知识导航与团队包等。附带只读脚本，可在组合快照后或追踪知识消费者时运行：python3 scripts/coordination.py audit --file templates/team-snapshot.json --json 用于筛查声明引用、依赖循环、活跃所有权冲突、过期认领、意图版本不匹配和缺失的受阻任务续接；exposure 子命令计算给定知识源的传递后代，缺失链接表示暴露知识不完整，不代表没有受影响消费者。退出码 0 表示无审计发现或暴露计算完成，1 表示有审计发现，2 表示输入无效，不代表运行时验收。
适用场景包括多智能体任务拆分与拓扑设计、跨智能体通信与交接契约、运行中团队的协调诊断、知识暴露与团队包传递、协调方案对比评估。不适合单智能体运行时与工具状态、SDK 特定编排、辩论工具、自主承诺建模或生产运行控制，这些应使用相应专门技能。完成标准是：设计类交付可审查的章程、合理拓扑、任务分配、消息与上下文契约、集成验收计划和有恢复责任人的缺口；运行中团队还需展示实际宿主上的派发、交接、取消、重启和整合结果证据。当在授权面观察到验收，或形成含证据、负责人和下一步的受阻处置时停止；自主诊断在三次未收敛或触及预算与权限限制时停止，不得通过不断增加智能体、证明或规则来制造进展。