用途：当出现多个彼此独立的失败（例如 3 个以上测试文件、不同子系统、不同缺陷）且各自根因互不影响时，为每个独立问题域各派一个智能体并行调查，避免顺序排查浪费时间。核心原则是每个独立问题域一个智能体，让它们并发工作。
主要能力与用法：先按“坏在哪里”对失败分组，识别相互独立的域；再为每个智能体创建聚焦任务，包含明确范围（一个测试文件或子系统）、清晰目标（让这些测试通过）、约束（不得修改其他代码）和期望输出（发现与修复的摘要）。在 Claude Code 或 AI 环境中通过 Task('...') 并发派发多个任务，例如 Task('Fix agent-tool-abort.test.ts failures')、Task('Fix batch-completion-behavior.test.ts failures')、Task('Fix tool-approval-race-conditions.test.ts failures')。智能体返回后，逐个阅读摘要、核对修复是否冲突、运行完整测试套件并整合全部改动。智能体提示应聚焦、自包含、对输出有明确要求，并给出具体测试名与错误信息。
适用场景：失败彼此独立、各自可在无其他上下文时被理解、且调查之间无共享状态。
限制与反模式：失败相互关联、需要理解完整系统状态、或智能体之间会互相干扰（改同一文件、用同一资源）时不应使用。不要对同一文件派发并行智能体，否则会产生竞态与覆盖；不要在未等待全部结果前就动手修改；不要并行化存在先后依赖的任务；整合后必须做冲突检查。
可选记忆协议：开始前读取 .claude/context/memory/learnings.md，完成后将新模式、发现的问题、做出的决策分别写入 .claude/context/memory/ 下的 learnings.md、issues.md、decisions.md。其余如具体收费、平台支持范围等信息暂未提供。