用途：通过竞争式多智能体生成、元评审评估规范、多评审评估与证据式合成来执行任务。
主要能力：生成阶段含自我批判循环（Constitutional AI）；评估前由元评审产出定制评分规范（rubrics、checklists、scoring criteria）；评估阶段含验证循环（Chain-of-Verification）；自适应策略：明确胜出则打磨，分歧则合成，全部失败则重做；据称通过智能策略选择平均节省 15-20% 成本。
使用方式：先创建报告目录 mkdir -p .specs/reports。第一阶段并行派发 3 个生成智能体与 1 个元评审智能体（元评审须为第一个工具调用），生成方案命名 {solution-file}.[a|b|c].[ext]，报告命名 .specs/reports/{solution-name}-{YYYY-MM-DD}.[1|2|3].md。第二阶段并行派发 3 个评审智能体，须原样传入元评审的评估规范 YAML，评审以固定结构化头部返回 VOTE、SCORES、CRITERIA。第三阶段由编排器解析投票：一致则 SELECT_AND_POLISH，全部均分低于 3.0 则 REDESIGN 回到第一阶段，否则 FULL_SYNTHESIS 进入证据式合成。
适用场景：需要高质量、可比较产出的编码、文档或配置类任务。
限制：编排器不应读取子智能体上下文文件或报告，以免上下文溢出；生成智能体禁止使用变更类 git 命令（如 commit、stash、push、checkout、reset、revert），除非任务明确允许；不得向评审透露分数阈值。具体模型、平台与收费信息暂未提供。