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create-subagents

create-subagents

github.com/glittercowboyAgent 工作流2.0k264 次安装30 周前更新
代码仓库

关于 create-subagents

create-subagents 指导 Claude 用户定义专用子 Agent、配置提示词和工具权限,并协调委派任务;内容还涉及路由、评估、错误恢复与编排。

主要功能

  1. 01子 Agent 角色与提示词设计
  2. 02工具和模型配置
  3. 03项目、用户和插件作用域
  4. 04编排与评估指导

适用场景

  1. 01创建专职代码审查 Agent
  2. 02委派无需用户交互的研究任务
  3. 03规划顺序或并行 Agent 工作

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/glittercowboy/taches-cc-resources --skill create-subagents

安装后在 Claude Code 中输入/create-subagents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。

references/
context-management.md
debugging-agents.md
error-handling-and-recovery.md
evaluation-and-testing.md
orchestration-patterns.md
subagents.md
writing-subagent-prompts.md

详细介绍

子 Agent 是在隔离上下文中运行、职责明确且工具访问权限有限的专用 Claude 实例。本技能将教你如何创建高效的子 Agent、编写优质的系统提示词、配置工具访问权限,以及使用 Task 工具编排多 Agent 工作流。

子 Agent 可以将复杂任务委派给专用 Agent,由它们自主执行,无需与用户交互,并将最终输出返回到主对话。

<quick_start>

  1. 运行 /agents 命令
  2. 选择“Create New Agent”
  3. 选择项目级(.claude/agents/)或用户级(~/.claude/agents/)
  4. 定义子 Agent:
    • name:仅使用小写字母和连字符
    • description:何时应使用此子 Agent?
    • tools:可选的逗号分隔列表(省略时继承所有工具)
    • model:可选(sonnet、opus、haiku 或 inherit)
  5. 编写系统提示词(子 Agent 的指令)
```markdown --- name: code-reviewer description: Expert code reviewer. Use proactively after code changes to review for quality, security, and best practices. tools: Read, Grep, Glob, Bash model: sonnet --- You are a senior code reviewer focused on quality, security, and best practices.

<focus_areas>

  • Code quality and maintainability
  • Security vulnerabilities
  • Performance issues
  • Best practices adherence </focus_areas>

<output_format> Provide specific, actionable feedback with file:line references. </output_format>

</example>
</quick_start>

<file_structure>
| 类型 | 位置 | 范围 | 优先级 |
|------|----------|-------|----------|
| **项目级** | `.claude/agents/` | 仅当前项目 | 最高 |
| **用户级** | `~/.claude/agents/` | 所有项目 | 较低 |
| **插件级** | 插件的 `agents/` 目录 | 所有项目 | 最低 |

名称冲突时,项目级子 Agent 优先于用户级子 Agent。
</file_structure>

<configuration>
<field name="name">
- 只能使用小写字母和连字符
- 必须唯一
</field>

<field name="description">
- 使用自然语言描述用途
- 说明 Claude 应在何时调用此子 Agent
- 用于自动选择子 Agent
</field>

<field name="tools">
- 逗号分隔的列表:`Read, Write, Edit, Bash, Grep`
- 省略时:继承主线程的所有工具
- 使用 `/agents` 界面查看所有可用工具
</field>

<field name="model">
- `sonnet`、`opus`、`haiku` 或 `inherit`
- `inherit`:使用与主对话相同的模型
- 省略时:默认使用已配置的子 Agent 模型(通常为 sonnet)
</field>
</configuration>

<execution_model>
<critical_constraint>
**子 Agent 是无法与用户交互的黑盒。**

子 Agent 在隔离上下文中运行,并将最终输出返回到主对话。它们:
- ✅ 可以使用 Read、Write、Edit、Bash、Grep、Glob 等工具
- ✅ 可以访问 MCP 服务和其他非交互式工具
- ❌ **不能使用 AskUserQuestion 或任何需要用户交互的工具**
- ❌ **不能提供选项或等待用户输入**
- ❌ **用户看不到子 Agent 的中间步骤**

主对话只能看到子 Agent 的最终报告/输出。
</critical_constraint>

<workflow_design>
**使用子 Agent 设计工作流:**

以下情况使用**主对话**:
- 向用户收集需求(AskUserQuestion)
- 向用户提供选项或决策
- 任何需要用户确认/输入的任务
- 用户需要了解进度的工作

以下情况使用**子 Agent**:
- 研究任务(查找 API 文档、分析代码)
- 根据预先定义的需求生成代码
- 分析和报告(安全审查、测试覆盖率)
- 不需要用户交互、但上下文占用较多的操作

**工作流模式示例:**

Main Chat: Ask user for requirements (AskUserQuestion) ↓ Subagent: Research API and create documentation (no user interaction) ↓ Main Chat: Review research with user, confirm approach ↓ Subagent: Generate code based on confirmed plan ↓ Main Chat: Present results, handle testing/deployment

</workflow_design>
</execution_model>

<system_prompt_guidelines>
<principle name="be_specific">
明确界定子 Agent 的角色、能力和约束。
</principle>

<principle name="use_pure_xml_structure">
使用纯 XML 标签构建系统提示词。移除正文中的所有 Markdown 标题。

```markdown
---
name: security-reviewer
description: Reviews code for security vulnerabilities
tools: Read, Grep, Glob, Bash
model: sonnet
---

<role>
You are a senior code reviewer specializing in security.
</role>

<focus_areas>
- SQL injection vulnerabilities
- XSS attack vectors
- Authentication/authorization issues
- Sensitive data exposure
</focus_areas>

<workflow>
1. Read the modified files
2. Identify security risks
3. Provide specific remediation steps
4. Rate severity (Critical/High/Medium/Low)
</workflow>
根据具体任务领域定制指令。不要创建通用的“助手”子 Agent。

❌ 不佳:“你是一个乐于助人的助手,负责帮助编写代码” ✅ 良好:“你是 React 组件重构专家。分析组件是否遵循 hooks 最佳实践,是否存在性能反模式及无障碍问题。” </system_prompt_guidelines> <subagent_xml_structure> Subagent.md 文件是仅由 Claude 使用的系统提示词。与技能和斜杠命令一样,为了获得最佳解析效果和令牌效率,应采用纯 XML 结构。

<recommended_tags> Subagent 结构中常用的标签:

  • <role> - 说明 subagent 的身份和职责
  • <constraints> - 硬性规则(绝不/必须/始终)
  • <focus_areas> - 需要优先关注的方面
  • <workflow> - 分步流程
  • <output_format> - 交付内容的结构
  • <success_criteria> - 完成标准
  • <validation> - 如何验证工作 </recommended_tags>

<intelligence_rules> 简单的 subagent(单一专注任务):

  • 至少使用 role + constraints + workflow
  • 示例:代码审查员、测试运行器

中等复杂度的 subagent(多步骤流程):

  • 增加 workflow 步骤、output_format、success_criteria
  • 示例:API 研究员、文档生成器

复杂的 subagent(研究 + 生成 + 验证):

  • 根据需要添加所有标签,包括 validation、示例
  • 示例:MCP API 研究员、综合审计员 </intelligence_rules>

<critical_rule> 移除 subagent 正文中的所有 Markdown 标题(##、###)。 改用语义化 XML 标签。

保留内容中的 Markdown 格式(粗体、斜体、列表、代码块、链接)。

有关 XML 结构原则和令牌效率的详细信息,请参阅 @skills/create-agent-skills/references/use-xml-tags.md——同样的原则也适用于 subagent。 </critical_rule> </subagent_xml_structure>

当当前任务与 `description` 字段匹配时,Claude 会自动选择 subagent。 你也可以显式调用 subagent:
> Use the code-reviewer subagent to check my recent changes
> Have the test-writer subagent create tests for the new API endpoints
运行 `/agents`,即可通过交互界面执行以下操作: - 查看所有可用的 subagent - 创建新的 subagent - 编辑现有的 subagent - 删除自定义 subagent

<manual_editing> 你也可以直接编辑 subagent 文件:

  • 项目:.claude/agents/subagent-name.md
  • 用户:~/.claude/agents/subagent-name.md </manual_editing>
**核心参考资料**:

Subagent 的使用和配置:references/subagents.md

  • 文件格式和配置
  • 模型选择(Sonnet 4.5 + Haiku 4.5 编排)
  • 工具安全和最小权限
  • 提示词缓存优化
  • 完整示例

编写有效的提示词:references/writing-subagent-prompts.md

  • 核心原则和 XML 结构
  • 用于路由的 description 字段优化
  • 面向复杂推理的扩展思考
  • 安全约束和强制性措辞
  • 成功标准定义

进阶主题:

评估和测试:references/evaluation-and-testing.md

  • 评估指标(任务完成情况、工具正确性、健壮性)
  • 测试策略(离线、模拟、在线监控)
  • 评估驱动开发
  • 自定义标准的 G-Eval

错误处理和恢复:references/error-handling-and-recovery.md

  • 常见故障模式及原因
  • 恢复策略(优雅降级、重试、熔断器)
  • 结构化通信和可观测性
  • 应避免的反模式

上下文管理:references/context-management.md

  • 记忆架构(STM、LTM、工作记忆)
  • 上下文策略(摘要、滑动窗口、草稿区)
  • 管理长时间运行的任务
  • 提示词缓存交互

编排模式:references/orchestration-patterns.md

  • 顺序、并行、分层、协调器模式
  • Sonnet + Haiku 编排,兼顾成本与性能
  • 多 Agent 协调
  • 模式选择指南
**调试与故障排查**:[references/debugging-agents.md](references/debugging-agents.md) - 日志记录、追踪和关联 ID - 常见故障类型(幻觉、格式错误、工具误用) - 诊断流程 - 持续监控

<success_criteria> 配置良好的子 Agent 具备以下特征:

  • 有效的 YAML 前置元数据(名称与文件匹配,描述包含触发条件)
  • 系统提示词中有清晰的角色定义
  • 适当的工具限制(遵循最小权限原则)
  • 采用 XML 结构的系统提示词,包含角色、方法和约束
  • 针对自动路由优化的描述字段
  • 已在有代表性的任务上成功测试
  • 模型选择适合任务复杂度(推理任务使用 Sonnet,简单任务使用 Haiku) </success_criteria>

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