agents-analyze

/agents:analyze

分析插件集合，找出通过隔离冗长输出、强制执行约束或专门化行为可改进工作流的子 Agent 机会。

何时使用此技能

在以下情况下使用此技能……	在以下情况下改用同级技能……
审查整个插件集合中的子 Agent 机会（输出冗长的技能、模型不匹配、工具权限过宽）	审查单个 Agent 的 frontmatter、工具列表和提示词完整性——使用 agent-patterns-plugin:meta-audit
梳理委派缺口并生成拟新增 Agent 的列表	根据该提案编写新 Agent 文件——使用 agent-patterns-plugin:custom-agent-definitions
确认每个 Agent 都使用 Opus（始终使用 Opus 的标准）	配置 Agent 的钩子、权限或 settings.json 接线——使用 hooks-plugin:hooks-configuration
聚焦单个插件的技能（--focus <plugin>）	在运行时协调多个 Agent——使用 agent-patterns-plugin:agent-teams 或 parallel-agent-dispatch

Agentic 优化

上下文	命令
列出所有插件	find . -maxdepth 1 -type d -name '*-plugin'
统计每个插件的技能数	find <plugin>/skills -name 'SKILL.md' -o -name 'skill.md' | wc -l
列出已有 Agent	find agents-plugin/agents -maxdepth 1 -name '*.md'
检查 Agent 的模型字段	grep -r '^model:' agents-plugin/agents/
检查 Agent 的 allowed-tools	grep -r '^allowed-tools:' agents-plugin/agents/
技能工具权限	grep -r '^allowed-tools:' */skills/*/SKILL.md

上下文

• 插件目录： !find . -maxdepth 1 -type d -name '*-plugin'
• 已有 Agent： !find . -path '*/agents-plugin/agents/*' -maxdepth 3 -name '*.md'
• 技能： !find . -path '*/skills/*/skill.md'
• 技能（用户可调用）： !find . -path '*/skills/*/SKILL.md' -not -path './agents-plugin/*'

参数

• $1：可选的 --focus <plugin-name>，用于深入分析单个插件

任务

系统地分析插件集合，找出子 Agent 机会。

步骤 1：盘点当前状态

扫描仓库，建立以下清单：

1. 列出所有插件及其技能数和命令数
2. 阅读 agents-plugin/agents/ 中的现有 Agent，了解当前覆盖范围
3. 如果提供了 --focus，则仅分析该插件

步骤 2：找出子 Agent 机会

针对每个插件（或聚焦的插件），根据以下标准评估技能和命令：

上下文隔离（主要价值）

可通过隔离冗长输出获益的操作：

指标	示例
构建工具	docker build、cargo build、webpack、tsc
基础设施操作	terraform plan/apply、kubectl describe
测试运行器	完整测试套件输出、覆盖率报告
性能分析工具	火焰图、基准测试结果
安全扫描器	漏洞报告、审计输出
日志分析	应用日志、系统日志
包管理器	依赖树、审计结果

约束执行

应限制为使用特定工具的操作：

约束	原因
只读分析	安全审计、代码审查——不进行写入
无网络	纯代码分析任务
限制 bash	不应执行任意命令的任务

模型：始终使用 Opus

每个插件 Agent 都使用 model: opus。子 Agent 的输出会作为工具结果重新进入主循环，因此较弱的委派 Agent 会悄然拖累后续所有环节；而 Opus-low 在质量和 token 消耗两方面都胜过 Sonnet-high。因此，成本调节手段是 effort（会话设置），而不是 model：机械型 Agent 仍使用 Opus，只需调低 effort，而不是降级模型。

审计发现	建议
Agent 文件声明了 model: opus	正常——无需更改
Agent 文件声明了 sonnet / haiku / 任何非 opus 模型	标记——建议使用 model: opus，并说明机械型 Agent 应调低 effort
Agent 文件未声明 model:	标记——Agent 必须显式指定 model: opus

唯一获准使用非 Opus 的子 Agent 是 agent-patterns-plugin:cold-read-gate haiku reader，它通过 Agent(model: haiku) 以 技能内联 方式分派（测量工具），不是 Agent 文件——因此没有任何 */agents/*.md 可以豁免。scripts/check-agent-model.sh lint 会强制执行此规则；参见 .claude/rules/agent-development.md §「Agent 的模型选择」。

步骤 3：差距分析

将已识别的机会与现有 Agent 进行比较：

1. 缺失的 Agent：没有对应 Agent 的技能
2. 非 opus Agent：任何未使用 model: opus 的 Agent 文件（始终使用 Opus 的标准）
3. 工具权限过多：拥有不必要工具的 Agent
4. 整合机会：可以合并的多个 Agent
5. 委派映射：检查 /delegate 是否引用了不存在的 Agent

步骤 4：提出建议

对于每个建议新增的 Agent，请注明：

### Proposed: <agent-name>

- **Model**: opus (always; tune `effort` down for mechanical agents, never the model)
- **Covers plugins**: <list>
- **Context value**: <what verbose output it isolates>
- **Tools**: <minimal set>
- **Constraint**: <read-only, no-network, etc.>
- **Priority**: HIGH | MEDIUM | LOW
- **Rationale**: <why this is better than inline execution>

对于现有 Agent 的模型／工具修正：

### Fix: <agent-name>

- **Current model**: <non-opus> → **Recommended**: opus (then dial `effort` down if mechanical)
- **Reason**: <why the change improves things — e.g. restores the always-Opus standard>

步骤 5：实施检查

如果建议新增 Agent，请检查：

• Agent 名称不与现有名称冲突
• Agent 填补了 /delegate 命令所引用的差距
• 模型为 opus（始终使用 Opus 的标准；成本调节手段是 effort，而不是模型）
• 工具集保持精简（最小权限原则）
• Agent 明确界定「做什么／不做什么」

输出格式

## Sub-Agent Analysis Report

**Scope**: [All plugins | focused plugin name]
**Date**: [today]
**Plugins analyzed**: N
**Existing agents**: N
**Skills without agent coverage**: N

### Current Coverage Map

| Domain | Agent | Skills Covered | Gaps |
|--------|-------|----------------|------|
| ... | ... | ... | ... |

### Recommended New Agents

[Proposals from Step 4]

### Recommended Fixes

[Model/tool corrections from Step 4]

### Delegation Mapping Updates

[Any updates needed for /delegate command's agent reference table]

### Priority Summary

| Priority | Count | Top Recommendation |
|----------|-------|-------------------|
| HIGH | N | ... |
| MEDIUM | N | ... |
| LOW | N | ... |

后续操作

呈现分析结果后：

1. 询问用户是否要实施任何建议
2. 如果要，则按照 agents-plugin/agents/ 中的现有模式创建 Agent 文件
3. 使用新增的 Agent 更新 agents-plugin/README.md
4. 如有需要，更新 /delegate 命令的 Agent 引用表