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recursive-swarm递归群集

Bounded recursive orchestration for complex tasks that are too large for one agent turn but cleanly decompose into a few independent subproblems. Use for multi-angle research, audits, mixed research+synthesis, or coding projects that benefit from explicit planning, task-tree state, artifact folders, and controlled parallel execution. Keep recursion tight: default max depth 2, hard cap 3, preferred fan-out 2-4, and modest concurrency. Use git worktrees only for coding leaves inside git repos. Do

作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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V 0.1.1
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recursive-swarm

递归群集

使用此技能将一个大型任务转化为一个包含明确节点状态、工件、合并点和审计事件的小型、有边界的任务树。

使用此工作流程

仅在满足以下所有条件时使用递归群集:

  1. 1. 任务过于庞大或混乱,单个智能体无法处理。
  2. 任务至少包含2个有意义的子问题。
  3. 输出可以合并为一个答案、报告或代码结果。

不要对简单的读取、一次性编辑、破坏性工作流程或没有明确输出约定的开放式探索进行递归。

默认设置

  • - 默认最大深度:2
  • 硬性上限:3
  • 每个节点首选扇出数:2-4个子节点
  • 每个节点硬性上限:5个子节点
  • 默认并发数:2-3个活跃叶子节点
  • 硬性并发上限:5
  • 每次运行默认最大节点数:9
  • 每次运行硬性节点上限:15
  • 默认工作空间模式:工件文件夹,而非Git工作树
  • 仅追加审计日志:events.jsonl
  • 仅当Git仓库内的coding叶子节点需要隔离进行兄弟编辑时,才使用Git工作树

节点类型

为每个节点分配一个主要类型:

  • - research(研究)— 提取、调查、分析
  • coding(编码)— 实现、重构、测试工作
  • ops(运维)— Shell、系统或环境工作流程
  • browser(浏览器)— Web/UI自动化
  • synthesis(综合)— 将子节点输出合并为一个结果
  • review(审查)— 质疑薄弱主张、调和冲突、剔除不良发现

执行路由

按如下方式路由节点:

  • - research、synthesis、review → 子智能体
  • coding → 默认使用ACP会话;仅在有用时使用工作树
  • ops、browser → 直接工具或必要时使用范围狭窄的子智能体
  • 破坏性、外部或需审批的节点 → 执行前暂停并询问

静默子节点执行(默认)

对于常规子节点运行,优先采用静默子节点完成 + 父节点拥有最终交付

这意味着:

  • - 子节点会话执行工作
  • 从会话历史和/或工件文件中收集子节点结果
  • 常规子节点公告步骤应回复ANNOUNCE_SKIP
  • 父节点/编排器向用户发送最终合并答案

仅在以下情况下允许子节点公告消息到达用户:

  • - 子节点被阻塞
  • 子节点需要批准才能继续
  • 子节点遇到父节点必须立即上报的重大错误
  • 子节点本身是预期的最终面向用户的交付步骤

不要让每个子节点在用户频道中产生常规完成消息。

原子节点与复合节点规则

当一个智能体运行可以在没有有意义内部规划的情况下完成时,将该节点视为原子节点

原子节点示例:

  • - 从索引线程中提取主要旅行日期
  • 总结一个PDF
  • 实现一个端点
  • 验证一个配置文件

当一个节点明显可以分解为独立工作流时,将其视为复合节点

复合节点示例:

  • - 从导出的消息中重构一个工作年
  • 构建一个涵盖后端、前端和测试的功能
  • 审计一个系统并生成修复步骤

如果子节点拆分感觉牵强或合并计划模糊,则停止分解。

工作流程

1) 初始化运行

使用scripts/init_run.py创建运行文件夹。

推荐输出布局:

text
runs//
tree.json
events.jsonl
summary.md
nodes/
1/
spec.json
notes.md
result.md

2) 创建根节点

使用scripts/upsert_node.py记录根任务和默认设置。

至少记录:

  • - id
  • parentId
  • goal
  • type
  • depth
  • executor
  • status
  • workspaceMode
  • approvalRequired

3) 仅在值得时分解

对于每个复合节点:

  • - 拆分为2-5个子节点
  • 分配节点类型和执行器
  • 保持子节点目标具体
  • 定义父节点如何合并结果
  • 在深度2处停止,除非有充分理由达到深度3

永远不要仅仅为了让树看起来聪明而递归。

4) 持久化状态和审计事件

在执行节点之前:

  • - 将其标记为running
  • 创建或更新nodes//spec.json
  • 在nodes//notes.md中记录预期输出
  • 向events.jsonl追加一个事件

在执行节点之后:

  • - 将结果保存在nodes//result.md中
  • 将其标记为completed、failed或waitingforapproval
  • 记录工件和置信度
  • 向events.jsonl追加一个事件

使用以下脚本:

  • - scripts/upsertnode.py
  • scripts/marknode.py
  • scripts/listreadynodes.py
  • scripts/listevents.py
  • scripts/mergeresults.py
  • scripts/render_tree.py

5) 执行叶子节点

使用scripts/listreadynodes.py识别可执行的叶子节点。

执行指导:

  • - 分析/综合叶子节点优先使用子智能体
  • 编码叶子节点优先使用ACP
  • 小型运维/浏览器叶子节点优先使用直接工具
  • 保持适度并发;避免用低价值叶子节点淹没系统
  • 生成常规子节点运行时,指示它们将工作保留在会话/工件中,并在公告步骤中回复ANNOUNCE_SKIP,除非被阻塞或明确负责最终交付
  • 在父节点收集到所需结果之前,不要清理或删除子节点会话

6) 向上合并

当父节点下的所有子节点完成时:

  • - 从子节点的result.md、会话历史或其他保存的工件中收集子节点输出
  • 适用时使用scripts/merge_results.py打包子节点文件结果
  • 如果需要,创建一个父节点综合或审查节点
  • 将合并结果写入父节点result.md

如果子节点以静默模式运行并使用了ANNOUNCE_SKIP,将其视为正常。静默不是失败;它仅意味着父节点拥有面向用户的交付。

使用类型感知的合并行为:

  • - research → 合并证据、主题和注意事项
  • coding → 合并补丁、测试说明和集成风险
  • ops → 合并发现、风险和推荐操作
  • review → 识别薄弱主张、矛盾和覆盖缺失

不要静默平均冲突的子节点输出。将分歧向上冒泡。

7) 以怀疑性检查结束

对于重要运行,添加一个最终的review节点,该节点:

  • - 质疑过度自信的主张
  • 检查分解是否过度或不足
  • 识别模糊结果
  • 收紧最终总结

审批关卡

在执行任何可能执行以下操作的节点前暂停并询问:

  • - 写入、编辑、移动或删除重要文件
  • 安装或更新软件
  • 重启服务
  • 更改配置
  • 发送外部消息
  • 执行破坏性系统操作

将这些节点标记为waitingforapproval,而不是强制通过。

工作树

默认不要使用Git工作树。

仅在满足以下所有条件时使用工作树:

  • - 节点类型为coding
  • 目标是Git仓库
  • 兄弟编码任务受益于隔离
  • 之后有可行的合并路径

否则将节点保持在常规工件文件夹模式。

停止条件

当满足以下任一条件时停止分解:

  • - 节点已经是原子节点
  • 合并计划不明确
  • 分解变得重复
  • 深度2已经产生可工作的叶子节点
  • 进一步拆分将浪费时间/成本预算
  • 添加另一个节点将超过运行预算

参考资料

仅在需要时阅读:

  • - references/tree-schema.json — 规范运行和节点模式
  • references/example-run.md — 示例运行布局和示例树
  • references/quiet-mode.md — 使用ANNOUNCE_SKIP的静默子节点执行模式

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 recursive-swarm-1776199716 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 recursive-swarm-1776199716 技能

通过命令行安装

skillhub install recursive-swarm-1776199716

下载

⬇ 下载 recursive-swarm v0.1.1(免费)

文件大小: 15.48 KB | 发布时间: 2026-4-15 10:23

v0.1.1 最新 2026-4-15 10:23
Add quiet child execution guidance: routine child runs preserve results in session/artifacts, use ANNOUNCE_SKIP for routine announce steps, and let the parent deliver one final merged answer.

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