一个 Skill 解决一个问题。但真实任务往往需要多个 Skill 配合：先查资源 → 再分析代码 → 再审查风险 → 再验证数据。
这篇文章讲清楚Skill 编排层的设计：怎么让 Agent 自动判断该用哪些 Skill、按什么顺序执行。
一、为什么需要编排层
当只有一个 Skill 时，Agent 直接执行就行。但当有 10+ 个 Skill 时：
| 问题 | 没有编排层 |
|---|---|
| 触发冲突 | 用户说"排查这个报错"，同时命中了 sls-log-audit 和 data-logic-validation，Agent 不知道该用哪个 |
| 执行顺序 | 先查日志还是先查 DB？顺序不对会浪费时间 |
| 前置依赖 | data-logic-validation 需要 resource-bind 先加载 DB 连接，但 Agent 不知道 |
| 结果整合 | 多个 Skill 各自输出，没有统一的报告格式 |
解决方案：在所有 Skill 之上加一层编排层（Orchestrator）。
二、编排层的核心职责
用户输入 ↓ +---------------------------------------------------+ | Orchestrator（编排层） | | | | 1. 触发词分析：识别用户意图 | | 2. Skill 路由：选择 1~N 个相关 Skill | | 3. 执行排序：确定先后顺序和依赖关系 | | 4. 结果整合：合并多个 Skill 的输出 | +---------------------------------------------------+ ↓ 按序执行 Skill 链 ↓ 输出统一报告
三、Skill 路由策略
策略 1：关键词匹配
最简单的方式：根据触发词匹配 Skill。
"合并审核" → code-review-audit
"查数据库" → resource-bind + data-logic-validation
策略 2：场景映射表
用户可以教 Agent："这类需求用 xxx 方式处理"。
Agent 将这句话存入scene-mappings.json，下次自动应用。
例如："排查线上问题先看日志再查 DB" → 排查类场景固定先 sls-log-audit 再 data-logic-validation
策略 3：依赖关系
某些 Skill 有前置依赖：
data-logic-validation 需要 resource-bind 先加载 DB 连接。
编排层自动先执行 resource-bind，再执行 data-logic-validation。
四、编排配置
orchestration: scenes: "合并前审核": skills: ["resource-bind", "code-review-audit"] order: sequential "排查线上问题": skills: ["resource-bind", "sls-log-audit", "data-logic-validation"] order: sequential "需求设计开发": skills: ["resource-bind", "requirement-analyst", "sdd-agent"] order: sequential
五、编排层架构图
+---------------------------------------------------------+ | Orchestrator | | 触发词分析 → Skill 路由 → 执行排序 | +---------------------------------------------------------+ | Skill Registry | | | | +----------+ +----------+ +----------+ +-----------+ | | |resource | |code | |sls-log | |data-logic | | | | -bind | | -review | | -audit | |-validation| | | +----+-----+ +----------+ +----------+ +-----+-----+ | | | | | | +----+-----+ +----------+ +----------+ +-----+-----+ | | |learning | |requirement| |yapi-sync| |yuque-sync | | | |-feedback | | -analyst | | | | | | | +----------+ +----------+ +----------+ +-----------+ | +---------------------------------------------------------+ | MCP Gateway | +---------------------------------------------------------+ | MySQL | Redis | YApi | SLS | Pipeline | +---------------------------------------------------------+
六、与学习反馈的联动
编排层不仅根据配置路由，还会检查学习反馈中的场景映射：
完整路由流程：
① 检查 scene-mappings.json 是否有匹配场景（score ≥ 0.7）
② 有 → 使用用户教过的 Skill 序列
③ 没有 → 使用默认编排配置
④ 都没有 → 只执行命中的单个 Skill
七、编排设计检查清单
☐ 每个 Skill 有唯一的触发词，不与其他 Skill 重叠
☐ 有前置依赖的 Skill 在编排配置中声明了顺序
☐ 编排层在执行前自动激活 resource-bind
☐ 多 Skill 输出有统一的结果格式
☐ 用户可以通过"记住这个方式"自定义编排
☐ 编排配置可版本管理
八、总结
编排层是 SDD-Agent 从"工具集合"变成"智能系统"的关键。它解决了三个问题：自动路由（不需要用户指定用哪个 Skill）、依赖管理（前置条件自动满足）、结果整合（多个 Skill 输出统一报告）。结合学习反馈，编排层还能越用越精准。
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完整目录：
01-07 工程方法论（需求→设计→交付→沉淀）
08 质量门禁 → 09 线上排查 → 10 学习反馈
11 Skill 架构 → 12 MCP 架构 → 13 Skill 编排
01-10 讲"怎么用"，11-13 讲"怎么建"。
希望这个系列对你构建自己的 AI Agent 有帮助！