Arena 是一个用于“多候选并行比选并择优融合”的技能。它的基本思路是：让多个候选者在同一任务、同一提示词下各自独立产出结果，然后对这些结果进行评分、挑选一个基线，再把其他候选者中更优的部分手工移植进来，最终形成一个综合产物。
使用方式上，Arena 按阶段组织流程：先在待办清单中为每个阶段建立条目，包括 Frame（定框）、Fan out（并行分发）、Cross-judge（交叉评审）、Pick（选基线）、Graft（移植）、Verify（验证）。开始前需阅读一次宿主适配说明，以了解工具、模型、路径和权限的映射及权限边界。
Frame 阶段要求所有候选者使用相同提示词，因此提示词即契约：明确每个候选者要产出的工件，并制定 3 到 6 条可评分的具体标准作为评分表，供后续挑选使用。同时确定运行候选者的模型名单；若配置缺失，默认使用 claude-opus-5-5-xhigh 和 inherit-parent 各一个。若某条目被 Task 工具拒绝，则改用同家族默认模型并说明；若同家族无默认或仍被拒绝，则使用错误信息中同家族最接近的有效标识，或去掉该席位并说明。若席位去掉后不足两个，则补充运行者，使用剩余运行者的模型，或在无剩余时省略模型以使用父模型。每个候选者需有独立输出位置，优先使用 git worktree，否则使用 /tmp/arena-<slug>/candidate-<n>/。
Fan out 阶段在一条消息中并行启动全部候选子智能体，每个候选者获得任务、共享背景资料路径、自己的输出路径，并被要求产出工件和简短理由，说明考虑过哪些替代方案、拒绝了什么。若某候选者没有产出，则以 N-1 继续并记录掉队情况。
Cross-judge 阶段在所有候选者完成后，从交叉评审池中选一个模型启动只读评审子智能体。评审者不得与父模型同家族；若无法找到其他家族的可用条目，则跳过评审，在 Pick 阶段独自选择基线并说明。评审者按路径标签查看评分表和候选者，逐项打分并推荐基线及理由，与主流程阅读并行进行。
Pick 阶段要求完整阅读每个候选者，按评分表逐条打分而非凭整体感觉，并与交叉评审结果比较；一致则确认选择，不一致则阅读双方理由后再决定。选择时优先考虑未来维护者最容易扩展且不破坏不变量的基线；若难分高下，倾向于边界更清晰或 API 更小的方案。
Graft 阶段逐个查看落选候选者，找出值得移植进基线的内容，通常每个候选者一到两处而非大部分，手工融入以保持单一心智模型下的连贯性。若候选者收敛到同一形态，说明高度一致，可直接采用共识形态而无需移植；若分歧过大，说明 Frame 阶段定义不足，应重新定框并重跑，而不是平均分歧。
Verify 阶段对综合产物进行验证。若验证发现 Arena 遗漏的问题，要么是 Frame 阶段有误需重跑，要么是某候选者已发现但移植时遗漏，需回到 Graft 阶段，不应掩盖问题。
最终输出为一个综合产物，并附简短综合说明，列明所选的基线和原因、交叉评审结论或跳过评审的说明、每项移植及其来源候选者、被拒绝的内容及原因、收敛或掉队情况以及验证结果。