# Multi AI Delegation

> Decide qual IA executa cada tarefa quando há várias disponíveis (Claude, Codex/OpenAI, Antigravity/Gemini) e invoca cada uma corretamente via CLI headless. Use antes de tarefas criativas, de volume, de front-end ou de segurança, para não gastar o modelo caro no que o barato resolve.

- Skill: `slayer1dev/multi-ai-delegation` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add slayer1dev/multi-ai-delegation`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/slayer1dev/multi-ai-delegation/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: Slayer1Dev (https://skillmd.com/u/slayer1dev)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/slayer1dev/multi-ai-delegation

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# Delegação entre múltiplas IAs

Quando há mais de um assistente disponível, a pergunta certa não é "qual é o melhor?" — é **"qual é o mais barato que resolve isto com qualidade suficiente?"**. Modelo de ponta em tarefa mecânica é desperdício; modelo fraco em decisão de arquitetura é retrabalho.

## Tabela de decisão

| Tipo de tarefa | Mande para | Por quê |
|---|---|---|
| Arquitetura, decisão de design, integração | **O agente principal** (quem tem o contexto) | Delegar exige explicar o contexto todo — mais caro que fazer |
| Front-end, layout, CSS, variações visuais | **Gemini / Antigravity** | Forte em UI, e corre em cota separada |
| Revisão adversarial de código | **Um modelo diferente do que escreveu** | Independência vale mais que capacidade bruta. O autor não enxerga o próprio ponto cego |
| Segurança defensiva, análise de vulnerabilidade | **Modelo especializado em segurança**, se houver | Treino específico bate modelo genérico |
| Volume mecânico (boilerplate, renomear, extrair) | **O modelo mais rápido e barato** | Não há julgamento envolvido |
| Pesquisa ampla e rasa | **Qualquer um com busca**, em paralelo | Latência domina, não qualidade |

## Regra da cota separada

Assinaturas diferentes têm limites independentes. Se o plano A está perto do teto e o plano B está ocioso, mande para o B mesmo que o A fosse marginalmente melhor. **Tarefa entregue por modelo bom > tarefa bloqueada por limite de modelo ótimo.**

Antes de planejar uma sequência longa de chamadas, confirme onde está a folga.

## Invocação headless

Delegar só serve se o alvo roda sem terminal interativo. Verifique com um prompt trivial (`"responda apenas: PONG"`) antes de confiar num CLI para trabalho real — a flag de modo não-interativo quase nunca é a óbvia.

### Codex / OpenAI

```bash
codex exec --skip-git-repo-check "seu prompt"
codex exec --skip-git-repo-check -m <modelo> "seu prompt"
```

Armadilhas:
- Sem `--skip-git-repo-check`, ele recusa rodar fora de diretório confiável — e o erro **não** menciona autenticação, o que leva a diagnóstico errado.
- Instalação como root em `/usr/local/bin` pode mascarar uma versão nova no prefix do usuário. Confirme com `codex --version` **no caminho que você vai chamar**, não no `which`.
- Modelo novo em CLI velho retorna erro de *modelo inexistente*, não de versão. Se um modelo que deveria existir "não existe", atualize o CLI antes de investigar a conta.

### Antigravity / Gemini

```bash
agy --model <modelo> --effort <low|medium|high> --print "seu prompt"
```

Armadilhas:
- **A ordem das flags importa.** `--print` consome o argumento seguinte como prompt, então `--print "..." --model X` faz o CLI tratar `--model` como o prompt. Sempre ponha `--model` e `--effort` **antes** de `--print`.
- Alguns modelos exigem `--effort` e falham sem ele. Os níveis variam por modelo — nem todos aceitam `medium`.
- Passar um modelo inválido faz o CLI **listar os modelos disponíveis** na conta. É a forma mais rápida de descobrir o catálogo real.

## Quando NÃO delegar

- A tarefa exige contexto que só você tem, e explicá-lo custa mais que executá-la.
- O resultado precisa ser consistente com decisões anteriores desta sessão.
- É uma decisão irreversível ou destrutiva — essas voltam para o humano, não para outro modelo.
- Você delegaria só para "parecer" que paralelizou. Fan-out sem ganho real é custo puro.

## Checklist antes de delegar

- [ ] Confirmei que o CLI alvo responde headless
- [ ] A tarefa é autocontida — cabe num prompt, sem contexto implícito
- [ ] Sei como vou validar o retorno (senão não dá para confiar nele)
- [ ] Escolhi pela adequação e pela cota, não pelo prestígio do modelo