Delegation Layer Skill 技能

技能简介

Delegation Layer 是一个本地 CLI + Agent Skill，用于让 lead AI 模型把单轮编码任务可控地委派给"最合适的 provider"（Codex、Antigravity、Claude 等）。它不是要替换 provider CLI，而是在它们之上加一层 provider-neutral 的"调度与回收层"：统一发现能力、约束单轮 boundary（workspace / 权限 / 时间预算）、回收带证据的 sealed result。它的关键价值在于"把外部协作变成 first-class 概念"——主 agent 可以用自然语言说"让 Codex 审一下这个改动"、"让 Antigravity 看看这个失败"，Delegation Layer 会自动路由、收集、回传。

核心能力

• Provider 中立的统一接口：主 agent 通过 Delegate 接口统一调度多个 provider CLI，不必各自记忆 provider-specific 命令。
• Bounded by design：每个 task 都强制带显式 workspace、permission mode 和 time budget，避免 provider 越界访问未授权目录。
• Durable Result + Collect：单轮 task 落地一个 sealed result，主 agent 可后续 collect 调用读取，无需重新启动 provider。
• Interactive Task 支持：运行中可通过 Delegate 回答 provider 的 native question（如 Codex 的澄清问题），不必重启 turn。
• Resumable Turn：超时被允许"链接"到一个 successor task，沿用 provider session 的同一会话身份。
• 运行时能力探测：选定 provider 时对其可执行文件与对外声明的能力做运行时校验，避免选了不能用的 provider。
• 模型选择与 admission：原生 model 与 effort 自动发现，admission 不变成白名单策略。
• Native Auth：provider 登录态留在 provider CLI 内部，task state 不复制凭证，零凭证泄露风险。
• Plugin + Skill 配套：提供 Codex 与 Claude Code 的 marketplace plugin 安装路径，含 collaboration context hooks 与 trusted session-start bootstrap。
• Self-contained CLI：交付时把 CLI 自身 bundle 进 plugin，离线也能跑。

安装配置

1. 环境要求：本机已安装至少一个目标 provider CLI（Codex / Antigravity / Claude Code），并在各自 CLI 完成登录。
2. Codex 安装：codex plugin marketplace add hishamkaram/delegation-layer && codex plugin add delegation-layer@delegation-layer。
3. Claude Code 安装：claude plugin marketplace add hishamkaram/delegation-layer && claude plugin install delegation-layer@delegation-layer。
4. 可选钩子路由：安装器自带的 plugin 钩子会注入 session / subagent 启动期的共享偏好，但不拦截 tools、不改写 persistent instructions。
5. Provider 凭据：沿用 provider CLI 的登录态，无需在 Delegation Layer 中配置 Key。
6. 本地 CLI 直跑：可绕过 plugin 直接运行 delegate CLI，但此时缺少 skill 自动注入与上下文 hooks。

使用步骤

1. 安装 plugin（按上文 Codex / Claude Code 任选），确认 delegate 可在 PATH 中调用。
2. 主 agent 中说人话：例如 "Ask Codex to review this change" 或 "Have Claude investigate this failure"，主 agent 自动识别外部协作意图。
3. Skill 自动路由到 CLI：skill 把请求翻译成 delegate CLI 调用，保留 named destination，便于后续 collect。
4. 运行时探测 provider 能力：选定 provider 时校验其 executable 与 declared capabilities；不通过则失败而非"假装成功"。
5. bounded task 执行：单轮 provider turn 在显式 workspace、permission mode 与 time budget 下运行；可回答运行期间的 interactive question。
6. 收集 sealed result：主 agent 调用 collect 拿到带证据的 sealed result，无需再次启动 provider。
7. 配置路由偏好（可选）：在 agent 配置中设置 Delegation Layer 的 router preference，使外部协作请求始终走 Delegate 而非内部 subagent。
8. 复用 session（可选）：超时通过 durable timeout 把同一 provider session 链接到 successor task，节省重新初始化时间。

适用场景

• 多 Provider 混用工程团队：希望根据任务类型自动选最适合的 provider（推理重的给 Opus、长上下文的给 Sonnet、便宜任务给 Haiku）。
• 跨 AI 工具审计：所有外部协作都经过统一日志与 sealed result，便于回溯与合规。
• 长任务自动化：单轮 task 超时时通过 resumable turn 续接，避免全盘重跑。
• Code Review 多样化：让多个 provider 独立审同一份改动，叠加多个视角。
• 零凭证外泄场景：provider 凭据保留在 provider CLI 内部，CI / 沙箱环境下不必复制。
• 外部协作优先工作流：希望"让另一个 AI 工具做某事"成为一等概念的工作流。

适用人群

• Anthropic / OpenAI / Google 多模型用户：日常跨 provider 协作的工程师。
• AI 工具链作者：希望让自己的工具支持被其它 AI 工具调度。
• 自动化 / DevOps：需要把 provider 调用纳入 CI / 监控的团队。
• 研究员：做 AI 工具互操作、agent-to-agent 协议实验。

官方链接

• npm 包：https://www.npmjs.com/package/delegation-layer
• 仓库：https://github.com/hishamkaram/delegation-layer
• License：MIT