Habilidades multi-agent-orchestration

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multi-agent-orchestration

Name: multi-agent-orchestration
Author: Consiliency

Revisión del contenido r1 Riesgo medio ⚙️ Comandos externos🔑 Variables de entorno🌐 Acceso a red

Enrutar tareas entre agentes de IA

Los equipos de IA a menudo pierden tiempo al elegir el proveedor equivocado para una tarea. Esta skill ofrece reglas de enrutamiento, guías prácticas por proveedor y patrones de ejecución paralela para una delegación estructurada.

Compatible con: Claude Codex Code(CC)

📊 70 Adecuado

Instalar con mi Agente

Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.

Solicitud de agente

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.

Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.

Recursos legibles por agentes

Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.

Detalle Markdown GET /skills/consiliency-multi-agent-orchestration.md Manifest firmado GET /api/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/manifest Lockfile firmado GET /api/skills/consiliency-multi-agent-orchestration/lockfile

Pruébalo

Usando "multi-agent-orchestration". Enruta una tarea que necesita análisis de video y contexto web actual.

Resultado esperado:

Proveedor recomendado: Gemini. Admite entradas multimodales y fundamentación web. Confirma que compartir datos es aceptable antes de enviar archivos.

Usando "multi-agent-orchestration". Planifica una investigación paralela sobre una nueva migración de API.

Resultado esperado:

Lanza juntos agentes de documentación, ejemplos, registro de cambios y riesgos.
Usa modelos rápidos para el descubrimiento y un modelo más sólido para la síntesis.
Recopila resultados parciales después del tiempo de espera e informa las brechas de cobertura.

Usando "multi-agent-orchestration". Analiza código propietario sin subirlo a la nube.

Resultado esperado:

Proveedor recomendado: Ollama local. Usa un modelo de codificación local y resume los resultados sin exponer el código fuente a proveedores externos.

Auditoría de seguridad

Riesgo medio

v12 • 13/7/2026 Abrir el informe versionado

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.

Archivos escaneados

1,467

Líneas analizadas

Elementos de revisión

Falsos positivos ignorados

Preocupaciones de seguridad confirmadas (1)

Medio

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.

Elementos de revisión de capacidades (4)

Estas son capacidades locales reales que pueden esperarse para esta habilidad, por lo que requieren revisión, pero no se cuentan como comportamiento malicioso confirmado.

Medio

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.

Medio

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.

Medio

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.

Bajo

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.

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (35)

🔑 Variables de entorno (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

🌐 Acceso a red (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

Auditado por: codex Ver historial de auditorías →

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Insignia Markdown

[![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)

Insignia HTML

<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>

Tarjeta para insertar

<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>

Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)

Cita APA

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

Cita BibTeX

@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"

Puntuación de Skillstore

Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: Alto

Arquitectura

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Seleccionar un proveedor para una tarea de codificación

Enruta una revisión de código, refactorización o tarea de implementación al proveedor más adecuado.

Coordinar agentes de investigación paralelos

Planifica varios agentes con diferentes ángulos de búsqueda y recopila resultados parciales útiles.

Mantener el trabajo privado en local

Usa la guía de Ollama cuando los datos sensibles deban permanecer en la máquina local.

Prueba estos prompts

Elegir el mejor proveedor

Usa la skill de orquestación multiagente para decidir qué proveedor debe encargarse de esta tarea: [describe task]. Explica la decisión de enrutamiento antes de delegar.

Delegar una tarea de gran contexto

Usa la matriz de proveedores para enrutar esta tarea de gran contexto. Comprueba si Gemini es apropiado, enumera cualquier preocupación de privacidad y prepara un prompt de delegación conciso.

Ejecutar análisis privado local

Usa la guía práctica de Ollama local para planificar un flujo de trabajo de análisis privado para estos archivos. No envíes contenido a proveedores en la nube sin mi aprobación.

Diseñar un plan de agentes paralelos

Crea un plan de agentes paralelos para [research goal]. Asigna roles de agente distintos, niveles de modelo, tiempos de espera y reglas de recopilación de resultados.

Mejores prácticas

Confirma la disponibilidad y autenticación del proveedor antes de delegar.
Obtén el consentimiento del usuario antes de enviar archivos sensibles a proveedores en la nube.
Lanza agentes independientes en un único lote paralelo cuando la velocidad sea importante.

Evitar

No delegues tareas que requieran historial oculto de la conversación.
No uses modos de aprobación automática fuera de un entorno sandbox.
No envíes repositorios completos a proveedores externos sin controlar el alcance.

Preguntas frecuentes

¿Esta skill ejecuta agentes por sí sola?

No. Proporciona orientación de enrutamiento y ejemplos de comandos. El usuario o el orquestador aún ejecuta el flujo de trabajo elegido.

¿Qué proveedores cubre?

La skill cubre Claude, OpenAI Codex, Gemini, Cursor, OpenCode y Ollama local.

¿Puede manejar datos sensibles?

Puede enrutar trabajo sensible a Ollama local, pero la delegación en la nube requiere consentimiento explícito y una delimitación cuidadosa del alcance.

¿Por qué incluir orientación sobre niveles de modelo?

La orientación sobre niveles de modelo ayuda a equilibrar costo, velocidad y calidad de razonamiento en flujos de trabajo multiagente.

¿Requiere claves de API?

Algunas guías prácticas de proveedores requieren claves de API o suscripciones. Claude Code y Ollama local pueden usar rutas de autenticación diferentes.

¿Es seguro para la instalación automática en el marketplace?

Debe revisarse porque incluye ejemplos de comandos externos, delegación en la nube y orientación sobre aprobación automática.