用途：这是 /implement 之上的编排层，把一批工单分流为“本会话内联处理、立即分发、稍后分发”，每个工单起一个子智能体，在独立 worktree 中并行执行 /implement，从而复用同一份探索和上下文。
主要能力：先做批次分诊，单文件、无 schema 或 API 变动、无需新增测试的工单在当前会话内联处理；存在依赖链的工单按栈式分支（第 N 个工单基于 N-1 的分支，PR 也指向该分支），栈深上限为 3；独立工单从 main 分支并共享同一波次。若两个以上工单涉及同一块代码或同一模式，只做一次共享探索：读取已完成范例、ADR 或设计文档以及 CONTEXT.md，把要点写入 <scratchpad>/fleet/brief.md，并把该路径传入每个分发提示词。需要调研时用 Explore 智能体并指定 model: "haiku"。
使用方式：分发提示词有固定结构，先固定文本后工单文本，以保持缓存前缀一致，包含 /implement、worktree 路径、brief 路径、上一波范例、要改动的确切文件、COMPOSE_PROJECT_NAME=fleet-<N>、Base 分支，以及完成标准（在分支上提交、用 gh pr create --draft --base <Base> 打开草稿 PR）和单行返回值约定。Docker 测试为每个 worktree 设置独立 COMPOSE_PROJECT_NAME，并限制并发 Docker 测试为 2 个。波次之间可用 gh stack link <b1> <b2> … 串联 PR，若缺少 gh stack 可跳过，安装命令为 gh extension install github/gh-stack；下层 PR 被改动后需先移除已完成 worktree，再在主检出中执行 gh stack init <b1> <b2> … 与 gh stack sync，冲突由人工用 gh stack rebase 解决。批次结束后抽查两个子智能体的 usage 字段，比较 cache_read_input_tokens 与 cache_creation_input_tokens。
限制：资料未提供安装方式、收费、平台支持和效果数据；Docker 并发上限为 2，栈深上限为 3；用户需自行 /clear 并针对 state.md 重跑。