用途 swarm 用于把一个任务拆成多个并行工作单元，同时启动 N 个 worker 分头处理，最后汇总为一份报告。资料给出的典型用途包括：/swarm 指令、并行覆盖、竞速（races）、gauntlet 与探索。
启动前准备 每次会话中，先读取一次宿主适配器（host adapter），再按本技能执行。适配器负责把上游 Cursor 专用的工具、模型、路径与权限说明映射到当前宿主，并设定权限边界。
执行流程 该技能分四个阶段，并要求在启动任何任务前先建立待办清单，每个阶段对应一项。
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框定（Frame）：说明完成判定（done predicate），以及 swarm 必须返回的产物或报告。选择结构：按切片分区，或多个 worker 用相同简报竞速，也可以混用。竞速或混合结构需在生成 worker 前声明选择规则：first pass、rank all 或 best-of。从模型规则中的 worker 模型行选择 worker 模型；若缺失则用 inherit-parent。auto 或 inherit-parent 时省略模型，让 worker 使用父模型。若 Task 工具拒绝某 slug，则使用默认值并说明；若默认值也被拒，则按错误信息使用同族最接近的有效 slug。模型竞速需事先写明每个分支的模型。按 saltmode 技能的 Subagents 部分，为每个子代理选择推理级别与速度（fast 或 standard）。worker 需要写入时，为其分配各自可写的输出。worker 验证或测量提交时，简报中要写明确切的 SHA；测量简报还要写明方法（样本数、单样本定义、顺序），worker 需在结果中记录这两项。
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分发（Fan out）：在一条消息中启动全部 N 个 worker，参数为 subagent_type: generalPurpose、environment: "cloud"、run_in_background: true，模型按第 1 步设置（auto 或 inherit-parent 时留空）。仅当 worker 需要访问用户电脑上的资源时才用 environment: "local"。若 worker 必须从非默认的已推送分支开始，传入 cloud_base_branch。每份简报独立自足，包含目标、范围、确切切片或竞速分支、验证方式与报告要求。报告使用 PASS、ISSUES 或 BLOCKED 并附证据；能证明缺陷的 worker 报 ISSUES，并列出所有可证明的问题，而不只是第一个。若有 worker 掉队，用 N-1 继续并注明。
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汇总（Aggregate）：读取最终结果。若某结果未记录简报指定的 SHA 与方法，则丢弃并重新启动该 worker 一次；第二次仍缺失则记为缺口（gap），缺口不计为通过。覆盖模式下每个必需切片都要有结果；竞速模式按事先声明的规则取舍（first pass、rank all 或 best-of）。不要粘贴未经整理的 worker 原始输出。
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报告（Report）：返回一份合并的对话内报告，包含结果表、问题一句话摘要、缺口或掉队情况，以及使用竞速时的规则。
适用场景 适合需要并行覆盖多个切片、让多个 worker 就同一任务竞速、或进行探索性并行调查的任务。
限制 资料未说明具体的支持平台、收费方式、性能表现或与其他工具的兼容范围；上述内容暂未提供。执行效果依赖宿主适配器对上游 Cursor 指令的正确映射，以及宿主是否支持所要求的子代理参数（如 subagent_type、environment、run_in_background、cloud_base_branch）。