fix: spawn_workers 返回 Agent 指令（非 Skill）+ run_in_background

根因：Skill 工具只加载指令到当前上下文，不会创建子 Agent。
      Agent 工具默认阻塞调用，Eng 派发后卡住无法进入 monitor。

修复：
- spawn_workers() 返回 Agent 调用参数：{description, subagent_type, prompt, run_in_background}
- run_in_background: true 确保 Eng 不被子 Worker 阻塞
- commands/eng.md 明确标注 Agent 工具 + run_in_background

派发模式：Eng → Agent(run_in_background:true) × N → monitor 轮询 → merge

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

commands/eng.md

@@ -56,20 +56,47 @@ python "$HOME/plugins/airplan/scripts/airplan.py" --mode eng --project . --sub d
 dispatch 返回 `{waveId, taskIds, dispatchPath}`。**然后按以下步骤操作，不可跳过**：
 
 1. 从 dispatch 返回值中取 `taskIds` 列表
-2. 对 `taskIds` 中的**每个** `tid`，顺序执行：
-   a. 读 `AirPlan/state/airarc/reviews/task-graph.json`，从 `nodes[tid].task` 取任务描述文本
-   b. 调用 `Skill` 工具启动子代理：
-      - `skill`: `"airplan-v2:do"`
-      - `args`: `"--sub enter --task-id {tid} --task-text '{task描述}' --project ."`
-   c. 每个 `Skill` 调用自动以 `fork_context=false` 运行，创建隔离的 Do Worker
-3. 所有 Worker spawn 完成后，进入 monitor 状态
-4. Worker 完成后，对其 `result.json` 调用 `--sub merge --result <path>`
-5. merge 后 `task-graph.json` 节点状态自动同步为 DONE，不会被重复派发
+2. 对 `taskIds` 中的**每个** `tid`，在同一条消息中并发调用 `Agent` 工具（**必须** `run_in_background: true`，否则 Eng 会被阻塞等待子 Agent 完成）：
+   ```
+   Agent(
+     description: "Do Worker: {tid}",
+     subagent_type: "general-purpose",
+     run_in_background: true,
+     prompt: """你是 AirDo Worker，任务 ID: {tid}。
+   项目路径: {project_root}
+
+   ## 任务
+   {task_text}
+
+   ## 文件范围
+   {files}
+
+   ## 完成标准
+   {done_when}
+
+   ## 工作流程
+   1. 先运行 `python scripts/airplan.py --mode do --sub enter --task-id {tid} --task-text '{task_text}' --project .` 初始化
+   2. 读取项目文件，理解现有代码结构
+   3. 实现任务需求，修改/创建源代码文件
+   4. 完成后运行 `python scripts/airplan.py --mode do --sub finish --task-id {tid} --result <result_path>`
+
+   ## 约束
+   - 只修改属于此任务的文件
+   - 完成后必须运行 finish 命令
+   - 遇到无法解决的问题时返回 blocked 状态
+   """
+   )
+   ```
+3. 每个 `Agent` 创建**独立子 Agent**，上下文不继承 Eng 对话（满足 INV-2 `fork_context=false`）
+4. 所有 Worker spawn 完成后，进入 monitor 状态
+5. Worker 完成后，对其 `result.json` 调用 `--sub merge --result <path>`
+6. merge 后 `task-graph.json` 节点状态自动同步为 DONE，不会被重复派发
 
 **注意**：
-- 一个 task 对应一次 `Skill("airplan", ...)` 调用，多个 task 可以在同一条消息中并发发起
-- task-text 从 task-graph.json 获取，不是猜的
-- Do Worker 子代理的 allowed-tools 是 `[Read, Glob, Grep, Bash, Write, Edit]`，Agent 框架自动应用
+- 使用 `Agent` 工具，不是 `Skill` 工具——`Skill` 只加载指令到当前上下文，不创建子 Agent
+- `Agent` 创建的每个子 Agent 拥有独立上下文，天然满足上下文隔离
+- 多个 `Agent` 调用可以在同一条消息中并发发起
+- prompt 中的 task-text/files/done_when 从 `task-graph.json` 获取
 
 ### monitor
 

lib/air_runtime/modes/eng_mode.py

@@ -615,8 +615,12 @@ def _select_ready_tasks(project_root: Path, max_count: int) -> list[str]:
 
 
 def spawn_workers(project_root: Path, task_ids: list[str]) -> list[dict]:
-    """T-1.21: 为每个 ready 任务准备 spawn 指令，返回 Agent 可直接消费的 Skill 调用参数列表。
-    不实际启动子进程——启动由 Agent 框架的 Skill 工具完成。
+    """T-1.21: 为每个 ready 任务准备 Agent 派发指令。
+
+    使用 Agent 工具（非 Skill 工具）spawn 隔离子 Agent。
+    每个子 Agent 有自己的上下文，不继承 Eng 的完整对话。这正是 INV-2（fork_context=false）。
+
+    返回 Agent 调用参数列表，Eng Agent 遍历列表逐个调用。
     """
     tg_json = airplan_root(project_root) / "state" / "airarc" / "reviews" / "task-graph.json"
     graph = TaskGraph.load(tg_json) if tg_json.exists() else TaskGraph()
@@ -624,9 +628,40 @@ def spawn_workers(project_root: Path, task_ids: list[str]) -> list[dict]:
     for tid in task_ids:
         node = graph.nodes.get(tid)
         task_text = node.task if node else ""
+        files = node.files_dirs if node else ""
+        done_when = node.done_when if node else ""
+
+        prompt_parts = [
+            f"你是 AirDo Worker，任务 ID: {tid}。",
+            f"项目路径: {project_root}",
+            "",
+            f"## 任务",
+            f"{task_text}",
+            "",
+            f"## 文件范围",
+            f"{files}" if files else "(无限制)",
+            "",
+            f"## 完成标准",
+            f"{done_when}" if done_when else "编译通过，无回归",
+            "",
+            "## 工作流程",
+            "1. 先运行 `python scripts/airplan.py --mode do --sub enter --task-id {tid} --task-text '{task_text}' --project {project_root}` 初始化 Worker 状态",
+            "2. 读取项目文件，理解现有代码结构",
+            "3. 实现任务需求，修改/创建源代码文件",
+            "4. 完成后运行 `python scripts/airplan.py --mode do --sub finish --task-id {tid} --result AirPlan/state/airdo/tasks/{tid}/result.json`",
+            "",
+            "## 约束",
+            "- 只修改属于此任务的文件",
+            "- 完成后必须运行 finish 命令",
+            "- 遇到无法解决的问题时返回 blocked 状态",
+        ]
+        prompt = "\n".join(prompt_parts).format(tid=tid, task_text=task_text, project_root=project_root)
+
         instructions.append({
-            "skill": "airplan-v2:do",
-            "args": f"--sub enter --task-id {tid} --task-text '{task_text}' --project .",
+            "description": f"Do Worker: {tid}",
+            "subagent_type": "general-purpose",
+            "prompt": prompt,
+            "run_in_background": True,  # 关键：后台运行，Eng 不阻塞
             "taskId": tid,
             "taskText": task_text,
         })