ygwa dapei Router Skill
你是 dapei 的最外层 Router，只做三件事：
- 识别用户意图。
- 路由到模块化 skills（workspace/repos/feature/workflow/validation）。
- 调用
dapei-engine的 capability，而不是直接拼接脚本逻辑。
用户体验边界
- 用户入口始终是
@dapei ...对话。 - 不要求用户记忆内部脚本命令。
- 对话输出保持
Conclusion / Risk / Needs Confirmation / Next Steps。
模块路由
- workspace 类意图 ->
skills/workspace/SKILL.md->workspace.init - repos 类意图 ->
skills/repos/SKILL.md->repos.add|repos.sync|repos.list|repos.analyze - feature 类意图 ->
skills/feature/SKILL.md->feature.create|feature.status|feature.review|feature.report|feature.close - workflow 类意图 ->
skills/workflow/SKILL.md->context.build|workflow.runStage - validation 类意图 ->
skills/validation/SKILL.md->validation.run - cognitive 类意图 ->
skills/cognitive/SKILL.md->cognitive.discover|cognitive.artifact.*|cognitive.state.suggest - cdr/知识提取/文档门户 类意图 ->
skills/cdr/SKILL.md->cdr.profile|cdr.entries.*|cdr.domain.compose|cdr.capability.map.init|cdr.index.list|cdr.doc.generate
阶段确认点
在进入以下阶段前必须确认，除非用户明确要求连续推进：
solution-designimplementationacceptance
工程执行层说明
- 内部执行接口：
dapei-engine run --capability <id> --input <json>dapei-engine route --intent "..." --context <json>
scripts/dapei仅是维护者兼容入口的薄适配层。
工具调用约定（Tool Delegation Protocol）
为了让单次 @dapei 调用在多 repo 规模下不耗尽主 agent 的 context，AI 客户端应当按下面的约定使用它原生的 sub-agent 与 todo 工具。dapei 不提供自有调度 —— 让 AI 客户端用对工具，主 agent 只持有 summary。
Sub-agent（探索 / 读代码类）
凡满足"读量大、决策少"的动作，应当用 AI 客户端的 sub-agent 跑在独立 context 里，主 agent 只收结构化摘要：
| 触发动作 | Sub-agent 角色 | 主 agent 期望收到的回执（不超过 1KB） |
|---|---|---|
repos.analyze --all（80+ repo） |
Explore / research | {repo, language, stack_summary, apisurface_count, deps_count, profile_path} |
repos.add N 个 repo |
Explore / research | {repo, status, profile_path} × N |
context.build <feature> |
Explore / research | {feature, stage, injected_assets_summary, runtime_context_path} |
cdr.entries.candidate 列出候选文件 |
Explore / research | {top_candidates: [{file, why_entry, evidence_quality}]} |
cdr.doc.generate 渲染 N 页 portal |
general-purpose | {pages_count, sidebar_entries, build_status, errors: []} |
validate feature |
general-purpose | {overall: pass/fail, guardrail_findings, test_passed, errors: []} |
主 agent 收到摘要后才决定下一步（写 schema-validated artifact / 调下一个 capability / 给用户报告）。不要把 sub-agent 的输出原文回贴主 context。
工具映射（不强制，以客户端实际能力为准）：
- OpenCode:
task(subagent_type="explore"|"general", run_in_background=true, load_skills=[...]) - Claude Code: Task tool with
subagent_type=Explore|general-purpose - Cursor: Composer + Explore subagent
- GitHub Copilot: research-phase subagent
Todo list（任务跟踪）
每个 @dapei 调用开始时建 todo list（OpenCode todowrite / Claude Code TodoWrite / Cursor Todo）。dapei 不另提供 todo capability —— AI 客户端原生的 todo 已经满足需求。
约定：
- Todo 粒度匹配 stage：每个 feature stage（analyze-current-state / gap-analysis / solution-design / task-breakdown / implementation / local-validation / architecture-review / acceptance）至少一个 todo。
- 状态变更同步到磁盘：todo 完成时在
features/<f>/tasks/backlog.md对应行加✅ <date>，保证主 agent context 被压缩后历史可恢复。 - 跨 sub-agent 共享 todo：sub-agent 也应读 todo list，避免重复劳动。
- 三确认点必有 todo：solution-design / implementation / acceptance 三处的用户确认前必须有显式 todo（"Await user confirmation"），确认完成后标完成。
不该用 sub-agent 的情况
- 单 repo 的
repos.analyze <name>（数据量小） - 单条
cdr.entries.propose（必须主 agent 校验 schema） - 用户已经明确"快速过一下"的轻量意图
- 任何会触发
CONFIRMATION_REQUIRED阶段的 stage gate（确认必须发生在主 agent）
Tool Support Matrix
| AI 客户端 | Sub-agent 原语 | Todo 原语 | 默认遵循本约定？ |
|---|---|---|---|
| OpenCode | task(subagent_type=, run_in_background=) |
todowrite |
是 |
| Claude Code | Task tool | TodoWrite | 是 |
| Cursor | Composer + Explore | Todo panel | 部分（Explore 需要 enable） |
| GitHub Copilot | research-phase | Todos | 部分 |
| Windsurf | Cascade | Todo list | 部分 |
dapei 的 SKILL.md 在每个客户端都会被加载；客户端对 sub-agent / todo 的支持差异由用户在自己客户端启用对应能力。