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Colección de Subagentes de Claude Code

Una colección integral de subagentes de IA especializados para Claude Code, diseñada para mejorar los flujos de trabajo de desarrollo con experiencia específica en cada dominio.

Descripción general

Este repositorio contiene 76 subagentes especializados que amplían las capacidades de Claude Code. Cada subagente es experto en un dominio específico, invocado automáticamente según el contexto o llamado explícitamente cuando sea necesario. Todos los agentes están configurados con modelos Claude específicos según la complejidad de la tarea para un rendimiento óptimo y rentabilidad.

Subagentes disponibles

Desarrollo y Arquitectura

Especialistas en Lenguajes

Infraestructura y Operaciones

Calidad y Seguridad

Datos e IA

Dominios Especializados

Documentación

Negocios y Marketing

SEO y Optimización de Contenidos

Asignaciones de Modelos

Todos los 76 subagentes están configurados con modelos Claude específicos según la complejidad de la tarea:

🚀 Haiku (Rápido y Económico) - 15 agentes

Modelo: haiku

⚡ Sonnet (Rendimiento Equilibrado) - 45 agentes

Modelo: sonnet

Desarrollo y Lenguajes:

Infraestructura y Operaciones: Calidad y Soporte:

🧠 Opus (Capacidad Máxima) - 15 agentes

Modelo: opus

Instalación

Estos subagentes están disponibles automáticamente al colocarlos en el directorio ~/.claude/agents/.

cd ~/.claude
git clone https://github.com/wshobson/agents.git

Uso

Invocación Automática

Claude Code delegará automáticamente al subagente apropiado según el contexto de la tarea y la descripción del subagente.

Invocación Explícita

Mencione al subagente por nombre en su solicitud:
"Use the code-reviewer to check my recent changes"
"Have the security-auditor scan for vulnerabilities"
"Get the performance-engineer to optimize this bottleneck"

Ejemplos de Uso

Tareas con un Solo Agente

# Code quality and review
"Use code-reviewer to analyze this component for best practices"
"Have code-reviewer scrutinize these configuration changes"
"Have security-auditor check for OWASP compliance issues"

Development tasks

"Get backend-architect to design a user authentication API" "Use frontend-developer to create a responsive dashboard layout"

Infrastructure and operations

"Have devops-troubleshooter analyze these production logs" "Use cloud-architect to design a scalable AWS architecture" "Get network-engineer to debug SSL certificate issues" "Use database-admin to set up backup and replication"

Data and AI

"Get data-scientist to analyze this customer behavior dataset" "Use ai-engineer to build a RAG system for document search" "Have mlops-engineer set up MLflow experiment tracking"

Business and marketing

"Have business-analyst create investor deck with growth metrics" "Use content-marketer to write SEO-optimized blog post" "Get sales-automator to create cold email sequence" "Have customer-support draft FAQ documentation"

Flujos de trabajo multiagente

Estos subagentes trabajan juntos sin problemas, y para orquestaciones más complejas, puedes usar la colección Claude Code Commands que ofrece 52 comandos predefinidos con barra que aprovechan estos subagentes en flujos de trabajo sofisticados.

# Feature development workflow
"Implement user authentication feature"

Automatically uses: backend-architect → frontend-developer → test-automator → security-auditor

Performance optimization workflow

"Optimize the checkout process performance"

Automatically uses: performance-engineer → database-optimizer → frontend-developer

Production incident workflow

"Debug high memory usage in production"

Automatically uses: incident-responder → devops-troubleshooter → error-detective → performance-engineer

Network connectivity workflow

"Fix intermittent API timeouts"

Automatically uses: network-engineer → devops-troubleshooter → performance-engineer

Database maintenance workflow

"Set up disaster recovery for production database"

Automatically uses: database-admin → database-optimizer → incident-responder

ML pipeline workflow

"Build end-to-end ML pipeline with monitoring"

Automatically uses: mlops-engineer → ml-engineer → data-engineer → performance-engineer

Product launch workflow

"Launch new feature with marketing campaign"

Automatically uses: business-analyst → content-marketer → sales-automator → customer-support

Flujos de trabajo avanzados con comandos Slash

Para una orquestación multi-subagente más sofisticada, utiliza el repositorio companion Commands:

# Complex feature development (8+ subagents)
/full-stack-feature Build user dashboard with real-time analytics

Production incident response (5+ subagents)

/incident-response Database connection pool exhausted

ML infrastructure setup (6+ subagents)

/ml-pipeline Create recommendation engine with A/B testing

Security-focused implementation (7+ subagents)

/security-hardening Implement OAuth2 with zero-trust architecture

Formato de subagente

Cada subagente sigue esta estructura:

---
name: subagent-name
description: When this subagent should be invoked
model: haiku  # Optional - specify which model to use (haiku/sonnet/opus)
tools: tool1, tool2  # Optional - defaults to all tools

System prompt defining the subagent's role and capabilities

Configuración del Modelo

A partir de Claude Code v1.0.64, los subagentes pueden especificar qué modelo de Claude deben usar. Esto permite una delegación de tareas rentable basada en la complejidad:

Modelos disponibles (usando nombres simplificados a partir de Claude Code v1.0.64): Si no se especifica ningún modelo, el subagente usará el modelo predeterminado del sistema.

Patrones de Orquestación de Agentes

Claude Code coordina automáticamente a los agentes utilizando estos patrones comunes:

Flujos de Trabajo Secuenciales

User Request → Agent A → Agent B → Agent C → Result

Example: "Build a new API feature" backend-architect → frontend-developer → test-automator → security-auditor

Parallel Execution

User Request → Agent A + Agent B (simultaneously) → Merge Results

Example: "Optimize application performance" performance-engineer + database-optimizer → Combined recommendations

Ramificación Condicional

User Request → Analysis → Route to appropriate specialist

Example: "Fix this bug" debugger (analyzes) → Routes to: backend-architect OR frontend-developer OR devops-troubleshooter

Revisión y Validación

Primary Agent → Review Agent → Final Result

Example: "Implement payment processing" payment-integration → security-auditor → Validated implementation

Cuándo Usar Cada Agente

🏗️ Planificación y Arquitectura

🔧 Implementación y Desarrollo

🛠️ Operaciones y Mantenimiento

📊 Análisis y Optimización

🧪 Garantía de Calidad

📚 Documentación

💼 Negocios y Estrategia

Mejores Prácticas

🎯 Delegación de Tareas

🔄 Flujos de Trabajo Multiagente

🎛️ Control Explícito

📈 Optimización

Contribuir

Para agregar un nuevo subagente:

Solución de Problemas

Problemas Comunes

El agente no se invoca automáticamente:

Selección inesperada de agente: Varios agentes producen consejos conflictivos: El agente parece carecer de contexto:

Obtener Ayuda

Si los agentes no funcionan como se espera:

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

Más información

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2025-09-04 ---