Fähigkeiten multi-agent-orchestration
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multi-agent-orchestration

Inhaltsrevision r1 Mittleres Risiko ⚙️ Externe Befehle🔑 Umgebungsvariablen🌐 Netzwerkzugriff

Aufgaben über KI-Agenten hinweg routen

KI-Teams verschwenden oft Zeit, weil sie den falschen Provider für eine Aufgabe auswählen. Dieser Skill bietet Routing-Regeln, Provider-Cookbooks und Muster für parallele Ausführung zur strukturierten Delegation.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
📊 70 Angemessen

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Kopieren Sie diese Anfrage in Ihren Agent. Sie enthält die maßgebliche Skill-Seite und das Manifest.

Agent-Anfrage
Review the Skillstore skill "multi-agent-orchestration" from https://skillstore.io/skills/consiliency-multi-agent-orchestration.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.

Agent-lesbare Ressourcen

Verwenden Sie diese Links, wenn ein KI-Agent, Crawler oder Skript sauberen Kontext benötigt, statt die vollständige Seite zu lesen.

Markdown-Detailseite GET /skills/consiliency-multi-agent-orchestration.md Signiertes manifest GET /api/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/manifest Signiertes lockfile GET /api/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/lockfile

Testen

„multi-agent-orchestration“ wird verwendet. Route eine Aufgabe, die Videoanalyse und aktuellen Web-Kontext benötigt.

Erwartetes Ergebnis:

Empfohlener Provider: Gemini. Er unterstützt multimodale Eingaben und Web-Grounding. Bestätige, dass die Datenweitergabe akzeptabel ist, bevor Dateien gesendet werden.

„multi-agent-orchestration“ wird verwendet. Plane parallele Recherche zu einer neuen API-Migration.

Erwartetes Ergebnis:

  • Starte Agenten für Dokumentation, Beispiele, Changelog und Risiken gemeinsam.
  • Nutze schnelle Modelle für die Erkundung und ein stärkeres Modell für die Synthese.
  • Sammle Teilergebnisse nach dem Timeout und berichte Abdeckungslücken.

„multi-agent-orchestration“ wird verwendet. Analysiere proprietären Code ohne Cloud-Upload.

Erwartetes Ergebnis:

Empfohlener Provider: Ollama local. Nutze ein lokales Coding-Modell und fasse Ergebnisse zusammen, ohne Quellcode externen Providern offenzulegen.

Sicherheitsaudit

Mittleres Risiko
v12 • 13.7.2026 Versionsbericht öffnen

Most alerts are false positives from Markdown, placeholders, localhost examples, and fixed commands. Gemini examples still submit local source to a cloud provider, and one example fetches an external domain. The Codex cookbook also recommends full auto-approval, creating a medium risk of unintended model actions.

9
Gescannte Dateien
1,467
Analysierte Zeilen
4
Prüfelemente
0
Falschmeldungen ignoriert

Bestätigte Sicherheitsbedenken (1)

Mittel
cookbook/openai-codex.md:59-65
Automatic Approval of Model Actions
The Codex cookbook recommends `codex --full-auto` and relies on a brief sandbox warning. Auto-approval can permit unintended file, process, or network actions within the configured sandbox.
The command and its auto-approval behavior are explicit. The warning reduces misuse risk but does not require confirmation or define sandbox restrictions.
Elemente der Fähigkeitsprüfung (4)

Dies sind echte lokale Fähigkeiten, die für diese Fähigkeit erwartet werden können; daher müssen sie überprüft werden, werden jedoch nicht als bestätigtes bösartiges Verhalten gezählt.

Mittel
cookbook/gemini-cli.md:96
Shell command substitution
$(find src -name '*.ts' -exec cat {} \;)
The command reads every matching TypeScript file and submits the contents to Gemini. This can disclose proprietary code or embedded secrets to a cloud provider.
Mittel
cookbook/gemini-cli.md:124
Shell command substitution
$(cat implementation-a.ts)
The command reads a local implementation file into a Gemini prompt. The fixed filename prevents command injection, but cloud disclosure remains possible.
Mittel
cookbook/gemini-cli.md:127
Shell command substitution
$(cat implementation-b.ts)
The command reads a second local implementation file into a Gemini prompt. The fixed filename prevents command injection, but cloud disclosure remains possible.
Niedrig
reference/model-selection.md:182
Hardcoded URL
prompt: "Fetch https://docs.viperjuice.dev",
The sample explicitly delegates retrieval from a fixed external domain. This exposes the agent to untrusted remote content, although no credentials or private data are sent.

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (35)
cookbook/gemini-cli.md:96 cookbook/gemini-cli.md:124 cookbook/gemini-cli.md:127 cookbook/ollama-local.md:99 cookbook/ollama-local.md:101 cookbook/ollama-local.md:100 cookbook/ollama-local.md:116 cookbook/ollama-local.md:128 cookbook/ollama-local.md:99-101 cookbook/openai-codex.md:86 cookbook/openai-codex.md:84 cookbook/openai-codex.md:88 cookbook/openai-codex.md:97 cookbook/openai-codex.md:102 cookbook/openai-codex.md:111 cookbook/openai-codex.md:114 SKILL.md:33-53 SKILL.md:53-69 SKILL.md:69-85 SKILL.md:85-86 SKILL.md:86-90 SKILL.md:90-91 SKILL.md:91-95 SKILL.md:95-100 SKILL.md:100-105 SKILL.md:105-112 SKILL.md:112-113 SKILL.md:113-115 SKILL.md:115-117 SKILL.md:117-131 SKILL.md:131-135 SKILL.md:135-137 SKILL.md:137-154 SKILL.md:154-163 SKILL.md:163-175
🔑 Umgebungsvariablen (11)
cookbook/gemini-cli.md:24 cookbook/openai-codex.md:23 cookbook/openai-codex.md:25 reference/provider-matrix.md:110 reference/provider-matrix.md:120 reference/provider-matrix.md:121 reference/provider-matrix.md:122 reference/provider-matrix.md:123 reference/provider-matrix.md:124 SKILL.md:86 SKILL.md:91
🌐 Netzwerkzugriff (6)
cookbook/ollama-local.md:24 cookbook/ollama-local.md:60 cookbook/ollama-local.md:71 cookbook/ollama-local.md:125 cookbook/parallel-execution.md:194 reference/model-selection.md:182
Geprüft von: codex Audit-Verlauf anzeigen →
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Markdown-Badge

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/security.svg)](https://skillstore.io/skills/consiliency-multi-agent-orchestration?utm_source=security_passport_badge)

HTML-Badge

<a href="https://skillstore.io/skills/consiliency-multi-agent-orchestration?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Einbettungskarte

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/consiliency-multi-agent-orchestration.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
Wissenschaftliche Zitate (APA · BibTeX · CFF)

APA-Zitat

Consiliency. (2026). multi-agent-orchestration security audit report (audit version 12) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/audits/12

BibTeX-Zitat

@techreport{consiliency-consiliency-multi-agent-orchestration-2026, author = {Consiliency}, title = {multi-agent-orchestration security audit report (audit version 12)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {12}, url = {https://skillstore.io/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/audits/12}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "multi-agent-orchestration security audit report (audit version 12)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "Consiliency" date-released: "2026-07-13" url: "https://skillstore.io/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/audits/12" identifiers: - type: other value: "skillstore:consiliency-multi-agent-orchestration:audit:12" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore-Score

Warum dieser Score Evidenzvertrauen: Hoch
55
Architektur
85
Wartbarkeit
87
Inhalt
71
Gemeinschaft
91
Spezifikationskonformität

Was Sie erstellen können

Einen Provider für eine Coding-Aufgabe auswählen

Route ein Code-Review, Refactoring oder eine Implementierungsaufgabe an den Provider mit der besten Eignung.

Parallele Recherche-Agenten koordinieren

Plane mehrere Agenten mit unterschiedlichen Suchperspektiven und sammle nützliche Teilergebnisse.

Private Arbeit lokal halten

Nutze Ollama-Anleitungen, wenn sensible Daten auf dem lokalen Rechner bleiben sollen.

Diese Prompts ausprobieren

Den besten Provider auswählen 
Nutze den Multi-Agenten-Orchestrierungs-Skill, um zu entscheiden, welcher Provider diese Aufgabe übernehmen soll: [describe task]. Erkläre die Routing-Entscheidung vor der Delegation.
Eine Aufgabe mit großem Kontext delegieren 
Nutze die Provider-Matrix, um diese Aufgabe mit großem Kontext zu routen. Prüfe, ob Gemini geeignet ist, liste mögliche Datenschutzbedenken auf und bereite einen knappen Delegations-Prompt vor.
Lokale private Analyse ausführen 
Nutze das Ollama local Cookbook, um einen privaten Analyse-Workflow für diese Dateien zu planen. Sende ohne meine Zustimmung keine Inhalte an Cloud-Provider.
Einen Plan für parallele Agenten entwerfen 
Erstelle einen Plan für parallele Agenten für [research goal]. Weise unterschiedliche Agentenrollen, Modellstufen, Timeouts und Regeln zur Ergebnissammlung zu.

Bewährte Praktiken

  • Bestätige Provider-Verfügbarkeit und Authentifizierung vor der Delegation.
  • Hole die Zustimmung des Benutzers ein, bevor sensible Dateien an Cloud-Provider gesendet werden.
  • Starte unabhängige Agenten in einem parallelen Batch, wenn Geschwindigkeit wichtig ist.

Vermeiden

  • Delegiere keine Aufgaben, die verborgenen Gesprächsverlauf erfordern.
  • Verwende Auto-Approval-Modi nicht außerhalb einer sandboxed Umgebung.
  • Sende keine vollständigen Repositories ohne Scope-Kontrolle an externe Provider.

Häufig gestellte Fragen

Führt dieser Skill selbst Agenten aus?
Nein. Er bietet Routing-Anleitungen und Befehlsbeispiele. Der Benutzer oder Orchestrator führt den ausgewählten Workflow weiterhin aus.
Welche Provider werden abgedeckt?
Der Skill deckt Claude, OpenAI Codex, Gemini, Cursor, OpenCode und lokales Ollama ab.
Kann er mit sensiblen Daten umgehen?
Er kann sensible Arbeit an lokales Ollama routen, aber Cloud-Delegation erfordert ausdrückliche Zustimmung und sorgfältiges Scoping.
Warum ist eine Anleitung zu Modellstufen enthalten?
Die Anleitung zu Modellstufen hilft, Kosten, Geschwindigkeit und Reasoning-Qualität über Multi-Agenten-Workflows hinweg auszubalancieren.
Erfordert er API-Schlüssel?
Einige Provider-Cookbooks erfordern API-Schlüssel oder Abonnements. Claude Code und lokales Ollama können unterschiedliche Authentifizierungswege nutzen.
Ist dies sicher für die automatische Marketplace-Installation?
Er sollte überprüft werden, weil er externe Befehlsbeispiele, Cloud-Delegation und Auto-Approval-Anleitungen enthält.

Entwicklerdetails

Lizenz

MIT

Skillstore-Revision

r1

Versionshinweis

Der Autor hat keine Version angegeben.

Repository

https://github.com/Consiliency/treesitter-chunker/tree/main/.ai-dev-kit/skills/multi-agent-orchestration

Ref.

635f69fb8d2f4e6330ba47a4e5a0fb239c04d110

Aktualität der Wartung

20.7.2026

Nutzung

5 Downloads · 264 Aufrufe

Dateistruktur

📁 cookbook/

📄 cursor-agent.md

📄 gemini-cli.md

📄 ollama-local.md

📄 openai-codex.md

📄 opencode-cli.md

📄 parallel-execution.md

📁 reference/

📄 model-selection.md

📄 provider-matrix.md

📄 SKILL.md

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