用途：Lazy Agent Loader 的核心目标是减少 token 使用量。它不一开始就加载所有智能体的完整定义，而是先在上下文中放入只含摘要的智能体索引，等某个智能体真正被激活时，再按需读取其完整定义。
主要能力：
- 初始阶段只加载摘要索引（每个智能体约 50 token），其中包含 24 个智能体的 id、category、specialty 和 keywords。
- 根据 agent-detector 的关键词匹配打分，决定加载级别：得分 ≥80 为 PRIMARY（主要），加载完整定义；得分 50–79 为 SECONDARY（次要），只使用摘要；得分 <50 为 OPTIONAL（可选），不加载。
- 已加载的智能体会话缓存，若已在上下文中则跳过重复加载；支持强制重载（例如用户说 "reload agent mobile"）。
- 完整定义位于 agents/[agent-id].md，可用 cat 命令读取，例如 cat agents/mobile.md。
使用方式：流程为：先载入索引文件，使用关键词进行智能体检测打分；识别出得分 ≥80 的 PRIMARY 智能体后，仅加载其完整定义；对 SECONDARY 智能体复用索引中的摘要。该技能注明由 agent-detector 自动使用。
适用场景：包含多个专业智能体（如移动端、Web 前端、后端、安全、测试、运维、基础设施等共 24 个，按 dev/quality/ops/infra 四类划分）的项目，尤其是需要控制上下文长度的对话环境。
限制与注意事项：资料给出的 token 节省数据为示例对比（初始加载约 48000 降至约 1200，节省 97.5%；单智能体任务约 2700，节省 94.4%；双智能体约 4200，节省 91.3%；三智能体全栈约 5700，节省 88.1%），实际效果暂未提供独立验证。评分阈值与加载策略为资料设定，需配合 agent-detector 使用。