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agent-factory

agent-factory

github.com/alirezarezvaniAgent 工作流89670 次安装50 周前更新
代码仓库

关于 agent-factory

Agent Factory 是一项用于生成并验证自定义 Claude Code Agent 的技能，输出 Markdown 文件。它面向需要专门工作流的团队和个人，通过模板提供 Agent 类型、工具配置建议、元数据及执行模式。

主要功能

  1. 01生成自定义 Agent
  2. 02扩展的 YAML 前置元数据
  3. 03工具配置建议
  4. 04MCP 服务推荐
  5. 05执行模式分配与验证

适用场景

  1. 01为专门工作流创建 Agent
  2. 02定义协同工作的开发 Agent
  3. 03设置测试或审查 Agent
  4. 04将已配置的 MCP 工具加入 Agent 能力

MCP 相关

Agent Factory 会为生成的 Agent 推荐相关 MCP 服务工具，也可在能力描述中引用已配置的 MCP 工具。README 列举了 GitHub、Playwright、context7 和 filesystem 等服务。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/alirezarezvani/claude-code-skill-factory --skill agent-factory

安装后在 Claude Code 中输入/agent-factory确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

agent_generator.py
expected_output.json
HOW_TO_USE.md
sample_input.json
generated-agents/
software-architect.md

详细介绍

Agent 工厂

一个用于生成可用于生产环境的 Claude Code Agent 和子 Agent 的综合系统。此技能提供模板、规范和生成工具，用于创建可与 Claude Code Agent 系统无缝集成的自定义 Agent。

此技能的作用

此技能可帮助你为任何领域或工作流创建自定义 Claude Code Agent。它会生成格式正确的 Agent 文件，Claude Code 可自动发现并在相关场景中调用这些文件。

功能
  1. 生成自定义 Agent - 为任何领域创建专用 Agent（前端、后端、测试、产品等）
  2. 增强型 YAML Frontmatter - 提供丰富的元数据，包括颜色编码、字段分类、专业水平
  3. 工具访问指南 - 根据 Agent 类型推荐最佳工具配置
  4. MCP 集成 - 推荐相关 MCP 服务工具，以增强功能
  5. 执行模式分配 - 确保采用适当的并行／顺序执行方式以保障安全
  6. 验证 - 根据最佳实践检查 Agent 配置

支持的 Agent 类型

战略型 Agent（轻量、安全并行）
  • 用途：规划、研究、分析
  • 工具：仅限 Read、Write、Grep
  • 执行：可并行运行 4-5 个 Agent
  • 颜色：蓝色
  • 示例：product-planner、market-researcher、architect
实施型 Agent（完整工具、协同工作）
  • 用途：编写代码、构建功能
  • 工具：Read、Write、Edit、Bash、Grep、Glob
  • 执行：协调运行 2-3 个 Agent
  • 颜色：绿色
  • 示例：frontend-developer、backend-developer、api-builder
质量型 Agent（大量使用 Bash，仅限顺序执行）
  • 用途：测试、验证、审查
  • 工具：Read、Write、Edit、Bash、Grep、Glob
  • 执行：一次运行 1 个 Agent（绝不并行）
  • 颜色：红色
  • 示例：test-runner、code-reviewer、security-auditor
协调型 Agent（轻量、编排）
  • 用途：管理其他 Agent、验证集成
  • 工具：Read、Write、Grep
  • 执行：编排其他 Agent
  • 颜色：紫色
  • 示例：fullstack-coordinator、workflow-manager

增强型 YAML Frontmatter

每个生成的 Agent 都包含丰富的元数据：

---
name: agent-name-kebab-case
description: When to invoke this agent
tools: Read, Write, Edit  # Comma-separated
model: sonnet  # sonnet|opus|haiku|inherit
color: green  # Visual categorization
field: frontend  # Domain area
expertise: expert  # beginner|intermediate|expert
mcp_tools: mcp__playwright  # MCP integrations
---
字段分类

开发：frontend、backend、fullstack、mobile、devops 质量：testing、security、performance 战略：product、architecture、research、design 领域：data、ai、content、finance、infrastructure

颜色编码
  • 蓝色：战略／规划型 Agent
  • 绿色：实施／开发型 Agent
  • 红色：质量／测试型 Agent
  • 紫色：协调／编排型 Agent
  • 橙色：特定领域的专家
专业水平
  • 初级：简单、专注的任务
  • 中级：复杂程度适中的工作流
  • 专家级：高级、复杂的操作

使用方法

快速开始
  1. 打开提示词模板：documentation/templates/AGENTS_FACTORY_PROMPT.md
  2. 滚动到底部 - 查找模板变量
  3. 填写详细信息： 
    AGENT_NAME: my-custom-agent
DESCRIPTION: What this agent does and when to invoke it
DOMAIN_FIELD: frontend
TOOLS_NEEDED: Read, Write, Edit, Bash
  4. 复制完整提示词 - 包含已填写的变量
  5. 粘贴到 Claude - Claude.ai、Claude Code 或 API
  6. 获取 Agent 文件 - 完整的 .md 文件，可直接使用
  7. 安装 Agent - 复制到 .claude/agents/ 或 ~/.claude/agents/
调用示例
@agent-factory

Create a custom agent:
Name: api-integration-specialist
Type: Implementation
Domain: backend
Description: API integration expert for third-party services
Capabilities: OAuth, REST clients, error handling
Tools: Read, Write, Edit, Bash
MCP: mcp__github

输出：完整的 .claude/agents/api-integration-specialist.md 文件

生成的 Agent 结构

每个 Agent 都是一个独立的 Markdown 文件：

---
name: custom-agent
description: Triggers auto-invocation
tools: Read, Write, Edit
model: sonnet
color: green
field: backend
expertise: expert
mcp_tools: mcp__github
---

You are a [role] specializing in [domain].

When invoked:
1. [Step 1]
2. [Step 2]
3. [Step 3]

[Detailed instructions]
[Checklists]
[Best practices]
[Output format]

集成工作流

工作流 1：功能开发
1. product-planner → Creates requirements
2. frontend-developer + backend-developer → Build (parallel)
3. test-runner → Validates (sequential)
4. code-reviewer → Reviews (sequential)
工作流 2：Bug 修复
1. debugger → Analyzes issue
2. [appropriate-dev-agent] → Fixes
3. test-runner → Validates fix
工作流 3：代码审查
1. code-reviewer → Quality review (can run solo)
2. security-auditor → Security scan (can run solo)

MCP 工具集成

常见的待集成 MCP 服务：

  • mcp__github：PR 评审、问题、仓库操作
  • mcp__playwright：端到端测试、截图、浏览器自动化
  • mcp__context7：文档搜索、知识查询
  • mcp__filesystem：高级文件操作
  • 自定义 MCP 服务：用户配置的任意 MCP 工具

配置完成后，Agent 会自动在其能力中引用 MCP 工具。

安全与性能

进程监控

Agent 会占用系统资源。请使用以下方式监控：

ps aux | grep -E "mcp|npm|claude" | wc -l

安全范围：

  • 15-20：战略型 Agent（并行）
  • 20-30：实施型 Agent（协调执行）
  • 12-18：质量型 Agent（顺序执行）

警告：

  • 30：减少并行数量

  • 60：严重——重启系统

执行规则

✅ 安全：并行运行 4-5 个战略型 Agent ✅ 安全：协调运行 2-3 个实施型 Agent ❌ 不安全：并行运行质量型 Agent（会导致系统崩溃）

最佳实践

  1. 让 Agent 保持专注 - 每个 Agent 只负责一项明确职责
  2. 使用描述性描述 - 便于自动调用
  3. 遵循工具访问模式 - 根据 Agent 类型匹配工具
  4. 指定执行模式 - 避免性能问题
  5. 利用 MCP 工具 - 增强 Agent 的能力
  6. 逐步测试 Agent - 从简单开始，再增加复杂度
  7. 对 Agent 进行版本控制 - 将项目 Agent 提交到 git

限制

  • Agent 是模板——请根据具体需求进行自定义
  • 工具建议仅供参考，并非强制要求
  • MCP 工具需要先配置服务
  • 性能取决于系统资源
  • 生成的 Agent 需要在你的环境中测试

安装

生成的 Agent 文件：

放置在以下位置之一：

项目 Agent（与团队共享）：

.claude/agents/custom-agent.md

个人 Agent（随处可用）：

~/.claude/agents/custom-agent.md

何时使用此技能

适合创建自定义 Agent 的场景：

  • 特定领域的工作流（数据科学、ML、金融）
  • 团队特定的规范（代码风格、测试方法）
  • 专用工具或框架（Shopify、AWS、Kubernetes）
  • 自定义 MCP 服务集成
  • 快速试制 Agent 创意

以下情况请使用 AGENTS_FACTORY_PROMPT.md 模板：

  • 需要多个相关 Agent
  • 希望采用一致的 Agent 模式
  • 正在构建 Agent 框架
  • 希望快速测试 Agent 概念

版本：1.0.0 最后更新：2025 年 10 月 22 日 兼容性：Claude Code（agents 系统） 模板位置：documentation/templates/AGENTS_FACTORY_PROMPT.md

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