swarm-coordination 是一个多智能体集群协调（Multi-agent swarm coordination）技能，主要用于编排并行智能体执行、管理智能体之间的通信、处理任务分发并协调汇总结果。
用途 该技能面向需要多个智能体协同完成的任务场景，例如对新 API 设计同时进行架构、安全与性能三方面的评审，或进行大规模并行代码评审、多文件实现等。
主要能力与流程 技能把工作拆解为五个步骤：
- 分析任务的可并行化程度，区分独立任务、依赖任务、Fan-out/Fan-in 和流水线四种模式，并采用对应的并行、串行或聚合策略。
- 并行派发智能体：使用 Task 工具在单条消息中同时发起多个智能体调用，以实现真正的并行执行。
- 定义交接格式：采用结构化模板进行智能体通信，包含 Context、Findings、Recommendations、Artifacts 等部分，便于程序化聚合。
- 聚合结果：合并并行智能体的输出，生成参与智能体、共识点、冲突点与合并建议。
- 处理失败：针对超时、报错、结果冲突、关键结果缺失等情况给出相应策略，如简化提示重试、使用可用结果继续、采用共识投票技能、阻塞并重试等。
使用方式 通过 Task 工具以任务标识、子智能体类型、描述和提示等参数发起智能体，并且要求所有相互独立的智能体调用必须放在同一条消息中以保证并行。技能还提供记忆协议：开始前读取 .claude/context/memory/learnings.md，完成后将新模式、问题、决策分别写入对应的记忆文件。
最佳实践与铁律 建议积极并行化、使用结构化交接、优雅降级、清晰聚合、追踪来源。铁律包括：绝不顺序派发 worker（所有独立智能体须在单条消息中派发）；必须实现失败检测；禁止 worker 之间的直接通信，所有协调须经 Queen 流转；worker 报告必须采用结构化交接格式；单次 fan-out 不超过 7 个 worker。反模式中列出了顺序派发、跨 worker 通信、无失败处理、无界并行以及自由格式报告等问题及其纠正方式。
适用场景与限制 适用于需要多视角并行评审或大规模并行任务执行的场景。对于拥有 Queen/Worker 拓扑、容错与分布式协调的超大规模并行任务，建议使用配套工作流（.claude/workflows/enterprise/swarm-coordination-skill-workflow.md）；对于简单的并行智能体派发，可直接使用本技能。限制方面，单次 fan-out 的 worker 数量上限为 7，超出会导致协调开销占主导；相关子技能包括 consensus-voting 与 context-compressor。
其他信息 该技能的价格、平台支持情况以及官方文档等事实暂未提供。