agent-creator

模式：脚本优先 - 使用 scripts/main.cjs 作为生成和验证的规范路径，然后参考本指南进行调研、技能分配和后续集成。

Agent 创建器技能

按需创建专用 AI Agent，以满足现有 Agent 无法妥善负责的能力需求。

触发此技能的条件

1. 路由器找不到合适的现有 Agent。
2. 用户明确要求创建新 Agent。
3. 存在能力缺口，需要长期负责的专家，而非一次性任务。

参考文档

• 职业对齐详情 - 保留的路由器说明、触发指南、配套检查、领域调研和职业对齐信息获取详情。
• 调研和技能差距详情 - 保留的关键词调研、技能发现、配置说明和完整模板契约参考。
• 集成参考 - 保留的验证、路由表、注册表、记忆、README 和生态集成指南。
• 示例和评估 - 保留的工作流集成说明、生态对齐契约、示例、断言和可选评估补充内容。

快速参考

| 操作 | 主要命令或工具 | | ----------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | ----------- | --------------- | | 检查现有 Agent | Glob: .claude/agents/**/*.md | | 生成受管模板 | node .claude/skills/agent-creator/scripts/main.cjs --action generate --name <agent-name> --description "<summary>" --category <core | domain | specialized | orchestrators> | | 验证受管模板 | node .claude/skills/agent-creator/scripts/main.cjs --action validate --file .claude/agents/<category>/<agent-name>.md | | 调研该角色 | 按照职业对齐详情和调研和技能差距详情执行 | | 最终集成 | 按照集成参考执行 |

核心创建工作流

步骤 0：存在性检查和更新器委派

创建任何 Agent 文件之前，先检查目标是否已存在。

test -f .claude/agents/<category>/<agent-name>.md && echo "EXISTS" || echo "NEW"

• 如果 Agent 已存在，停止操作并将请求转交给 artifact-updater。
• 如果是新 Agent，继续执行步骤 0.1。
• 适用受管模板路径时，不要手动编写新的 Agent Markdown 文件。

步骤 0.1：智能重复项检测

创建新产物前，运行重复项检测器：

const { checkDuplicate } = require('.claude/lib/creation/duplicate-detector.cjs');
const result = checkDuplicate({
  artifactType: 'agent',
  name: proposedName,
  description: proposedDescription,
  keywords: proposedKeywords || [],
});

按原样处理检测结果：

• EXACT_MATCH -> 停止操作并转交给 agent-updater
• REGISTRY_MATCH -> 创建前检查注册表差异
• SIMILAR_FOUND -> 检查候选项，并决定创建还是更新
• NO_MATCH -> 继续执行步骤 0.5

步骤 0.5：配套项检查

继续之前，从 .claude/lib/creators/companion-check.cjs 调用 checkCompanions("agent", "{agent-name}")。记录缺失的配套产物，并在创建后续跟进事项中处理它们。

步骤 1：确认没有现有 Agent 符合需求

继续之前，搜索 .claude/agents/**/*.md 及周边目录。如果现有的核心、专用、领域或编排器 Agent 已经符合需求，则使用它，而不是创建重复的专家 Agent。

步骤 2：研究领域

在最终确定 Agent 合约之前，先完成保留的研究流程：

• 使用职业匹配详情了解原始 BLS/Ongig/MyMajors 研究和相邻职位指导。
• 使用研究与技能差距详情进行关键词研究、技能差距分析和辅助技能发掘。

步骤 3：查找要分配的相关技能

每个新 Agent 都需要经过审慎规划的技能集。

1. 浏览现有技能目录。
2. 确定主要技能、辅助技能和按需技能。
3. 将可复用的技能缺口记录为 后续跟进事项，交由相应的创建者／更新者处理，而不是在此工作流中内联调用另一个创建者。
4. 在 frontmatter 和工作流步骤 0 的加载序列中列出分配的技能。
5. 让面向搜索和任务管理的技能遵循现有惯例。

步骤 4：确定 Agent 配置

在生成之前，确定 Agent 原型、类别和模型。

Agent 类型	适用场景	模型
Worker	直接执行任务	sonnet
Analyst	以研究、审查或评估为重点	sonnet
Specialist	需要深入的领域专业知识	opus
Advisor	提供战略指导或咨询	opus

选择与角色相匹配的输出目录：核心、专用、领域或编排器。

步骤 5：生成 Agent 定义

使用合约优先生成器，并在进行任何手动优化之前验证输出：

node .claude/skills/agent-creator/scripts/main.cjs --action generate --name <agent-name> --description "<summary>" --category <core|domain|specialized|orchestrators>
node .claude/skills/agent-creator/scripts/main.cjs --action validate --file .claude/agents/<category>/<agent-name>.md

研究与技能差距详情中保留的模板细节仍规定了必需的 skills: 数组、步骤 0 的技能加载、延迟加载路径用法、Hook／工作流表格、响应方式、行为特征和示例。

模板参考

保留以下最简 frontmatter 和工作流合约：

---
name: agent-name
description: What the agent does and when to use it
tools: [Read, Write, Edit, Grep, Glob, Bash, WebSearch, WebFetch, TaskUpdate, TaskList, TaskCreate, TaskGet, Skill]
model: sonnet
context_strategy: lazy_load
skills:
  - task-management-protocol
  - code-semantic-search
context_files:
  - @.claude/context/memory/learnings.md
---

并确保生成的正文包含以下章节：

• ## Enforcement Hooks
• ## Related Workflows
• ## Core Persona
• ## Workflow，其中包含 ### Step 0: Load Skills (FIRST)
• ## Response Approach
• ## Behavioral Traits
• ## Example Interactions
• ## Task Progress Protocol 和 ## Memory Protocol

创建后检查清单

• 已完成存在性和重复项检查。
• 已记录职业匹配、关键词研究和技能差距审查。
• 已使用 scripts/main.cjs 生成 Agent，并通过 --action validate 进行验证。
• 已包含必需的 frontmatter 字段、技能和延迟加载引用。
• 已更新 @AGENT_ROUTING_TABLE.md 和任何必需的路由关键词。
• node .claude/tools/cli/validate-integration.cjs .claude/agents/<category>/<agent-name>.md 运行通过。
• 如果 Agent 是新建的或有实质性变更，已运行 node .claude/tools/cli/generate-agent-registry.cjs。
• 如果需要设置工具默认值，已更新 .claude/config/agent-config.json。
• 对于新 Agent 或重新注册的 Agent，已运行 npm run gen:all-registries。
• 已记录 README 覆盖范围更新、记忆备注和集成后续事项。

生态系统对齐合约（强制）

此创建者技能必须确保新建或更新的 Agent 与其余创建者生态系统保持一致：

• skill-creator：用于可复用能力和技能分配
• tool-creator：用于可执行的自动化接口
• hook-creator：用于防护措施和强制执行
• template-creator：用于脚手架复用
• workflow-creator：用于编排和阶段门控
• command-creator：用于面向操作者的入口

创作者间交接（必需）

交接前，核查相关生态更新：

1. 确认路由可在路由文档和注册表中找到。
2. 确认已创建配套技能、工具、钩子、模板或工作流，或已明确豁免。
3. 受影响的 Agent 构件通过 validate-integration.cjs 检查。
4. 元数据发生变化时，重新生成注册表和索引。
5. 记录后续待解决的问题，而不是悄然搁置。

研究门槛（Exa + arXiv——两者均为必需）

对于新的 Agent 模式、角色设计、编排模型或评估流程：

1. 使用 Exa 调研当前的实现模式和生态惯例。
2. 如果主题涉及 AI Agent、评估、编排、记忆/RAG 或安全性，则搜索 arXiv 上的相关研究。
3. 记录影响最终 Agent 契约的决策、约束和非目标。
4. 优先采用最小且经过验证的变更，避免推测性扩展。

安全回归交付

• 行为变更遵循 RED -> GREEN -> REFACTOR。
• 对受影响的 Agent 和创作者界面运行针对性测试。
• 交接前运行必需的格式检查和验证命令。
• 将变更限制在有问题的契约范围内，不要捆绑无关的清理工作。

说明

• 使用集成参考，查看保留的详细步骤 6-14 指南。
• 如果 Agent 发现了可复用的技能工作，将其记录为后续创作者工作流的 Follow-Up，而不是在行内链接到 skill-creator。
• 使用示例与评估，查看保留的示例、编排器同步说明和可选评估材料。