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Collezione di Subagenti Claude Code

Una raccolta completa di subagenti AI specializzati per Claude Code, progettati per migliorare i flussi di lavoro di sviluppo con competenze specifiche di dominio.

Panoramica

Questo repository contiene 76 subagenti specializzati che estendono le capacità di Claude Code. Ogni subagente è un esperto in un dominio specifico, attivato automaticamente in base al contesto o richiamato esplicitamente quando necessario. Tutti gli agenti sono configurati con modelli Claude specifici in base alla complessità del compito per ottimizzare prestazioni ed economicità.

Subagenti Disponibili

Sviluppo & Architettura

Specialisti Linguaggi

Infrastruttura & Operazioni

Qualità & Sicurezza

Dati & AI

Domini Specializzati

Documentazione

Business & Marketing

SEO & Ottimizzazione dei Contenuti

Assegnazioni dei Modelli

Tutti i 76 subagent sono configurati con specifici modelli Claude in base alla complessità del compito:

🚀 Haiku (Veloce & Economico) - 15 agenti

Modello: haiku

⚡ Sonnet (Prestazioni Bilanciate) - 45 agenti

Modello: sonnet

Sviluppo & Linguaggi:

Infrastruttura & Operations: Qualità & Supporto:

🧠 Opus (Capacità Massima) - 15 agenti

Modello: opus

Installazione

Questi subagent sono disponibili automaticamente quando inseriti nella directory ~/.claude/agents/.

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

Utilizzo

Invocazione Automatica

Claude Code delega automaticamente al sottoagente appropriato in base al contesto del compito e alla descrizione del sottoagente.

Invocazione Esplicita

Menziona il sottoagente per nome nella tua richiesta:
"Use the code-reviewer to check my recent changes"
"Have the security-auditor scan for vulnerabilities"
"Get the performance-engineer to optimize this bottleneck"

Esempi di utilizzo

Attività con singolo 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"

Flussi di lavoro multi-agente

Questi subagenti lavorano insieme senza soluzione di continuità, e per orchestrazioni più complesse, puoi utilizzare la raccolta Claude Code Commands che offre 52 comandi slash preconfigurati che sfruttano questi subagenti in flussi di lavoro sofisticati.

# 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

Flussi di lavoro avanzati con Slash Commands

Per un'orchestrazione multi-subagente più sofisticata, utilizza il repository complementare 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 Subagente

Ogni subagente segue questa struttura:

---
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

Configurazione del Modello

A partire da Claude Code v1.0.64, i subagent possono specificare quale modello Claude utilizzare. Questo consente una delega dei compiti conveniente in base alla complessità:

Modelli disponibili (nomenclatura semplificata con Claude Code v1.0.64): Se non viene specificato alcun modello, il subagent utilizzerà il modello predefinito del sistema.

Pattern di Orchestrazione degli Agenti

Claude Code coordina automaticamente gli agent utilizzando questi pattern comuni:

Flussi di lavoro sequenziali

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

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

Esecuzione parallela

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

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

Diramazione Condizionale

User Request → Analysis → Route to appropriate specialist

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

Revisione e Validazione

Primary Agent → Review Agent → Final Result

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

Quando usare quale agente

🏗️ Pianificazione & Architettura

🔧 Implementazione & Sviluppo

🛠️ Operazioni & Manutenzione

📊 Analisi & Ottimizzazione

🧪 Controllo Qualità

📚 Documentazione

💼 Business & Strategia

Best Practice

🎯 Delegazione dei Compiti

🔄 Flussi di Lavoro Multi-Agente

🎛️ Controllo Esplicito

📈 Ottimizzazione

Contribuire

Per aggiungere un nuovo subagente:

Risoluzione dei problemi

Problemi comuni

L’agente non viene invocato automaticamente:

Selezione dell’agente inaspettata: Più agenti producono consigli in conflitto: L’agente sembra mancare di contesto:

Ottenere aiuto

Se gli agenti non funzionano come previsto:

Licenza

Questo progetto è distribuito sotto licenza MIT - consulta il file LICENSE per i dettagli.

Per Saperne di Più

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