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⭐ 11952 stars Japanese by wshobson

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Claude Code サブエージェントコレクション

Claude Code用の専門的なAIサブエージェントを網羅したコレクションで、分野別の専門知識により開発ワークフローを強化します。

概要

このリポジトリには、Claude Codeの機能を拡張する76種類の専門サブエージェントが含まれています。各サブエージェントは特定分野のエキスパートであり、コンテキストに基づいて自動的に呼び出されるか、必要に応じて明示的に呼び出すことができます。すべてのエージェントは、タスクの複雑さに応じたClaudeモデルで構成され、最適なパフォーマンスとコスト効率を実現します。

利用可能なサブエージェント

開発とアーキテクチャ

言語スペシャリスト

インフラストラクチャと運用

品質 & セキュリティ

データ & AI

専門分野

ドキュメント

ビジネス & マーケティング

SEO & コンテンツ最適化

モデル割り当て

全76サブエージェントは、タスクの複雑さに基づき特定のClaudeモデルで構成されています：

🚀 Haiku（高速・コスト効率重視） - 15エージェント

モデル: haiku

⚡ Sonnet（バランス型パフォーマンス） - 45エージェント

モデル: sonnet

開発 & 言語:

インフラ & 運用: 品質 & サポート:

🧠 Opus（最大能力）- 15エージェント

モデル: opus

インストール

これらのサブエージェントは ~/.claude/agents/ ディレクトリに配置することで自動的に利用可能になります。

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

使用方法

自動呼び出し

Claude Codeは、タスクのコンテキストとサブエージェントの説明に基づいて、適切なサブエージェントに自動的に委任します。

明示的な呼び出し

リクエスト内でサブエージェントの名前を明記してください： 
"Use the code-reviewer to check my recent changes"
"Have the security-auditor scan for vulnerabilities"
"Get the performance-engineer to optimize this bottleneck"

使用例

単一エージェントタスク

# 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"

マルチエージェントワークフロー

これらのサブエージェントはシームレスに連携し、より複雑なオーケストレーションには、これらのサブエージェントを高度なワークフローで活用する52の事前構築済みスラッシュコマンドを提供するClaude Code Commandsコレクションを使用できます。

# 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

スラッシュコマンドを用いた高度なワークフロー

より高度なマルチサブエージェントのオーケストレーションには、付属のCommandsリポジトリを使用してください：

# 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

サブエージェント形式

各サブエージェントはこの構造に従います： 

---
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

モデル構成

Claude Code v1.0.64以降、サブエージェントは使用するClaudeモデルを指定できます。これにより、タスクの複雑さに応じたコスト効率の良いタスク委譲が可能になります：

利用可能なモデル（Claude Code v1.0.64時点の簡略名称）： モデルが指定されていない場合、サブエージェントはシステムのデフォルトモデルを使用します。

エージェントオーケストレーションパターン

Claude Codeはこれらの一般的なパターンを使って自動的にエージェントを調整します：

逐次ワークフロー

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

条件分岐

User Request → Analysis → Route to appropriate specialist
Example: "Fix this bug"
debugger (analyzes) → Routes to: backend-architect OR frontend-developer OR devops-troubleshooter

レビューと検証

Primary Agent → Review Agent → Final Result
Example: "Implement payment processing"
payment-integration → security-auditor → Validated implementation

どのエージェントをいつ使うべきか

🏗️ 計画・アーキテクチャ

🔧 実装・開発

🛠️ 運用・保守

📊 分析・最適化

🧪 品質保証

📚 ドキュメント

💼 ビジネス＆戦略

ベストプラクティス

🎯 タスクの委任

🔄 マルチエージェントワークフロー

🎛️ 明示的なコントロール

📈 最適化

貢献方法

新しいサブエージェントを追加するには:

トラブルシューティング

よくある問題

エージェントが自動的に呼び出されない:

予期しないエージェントの選択: 複数のエージェントが矛盾した助言を出す: エージェントが文脈を把握していないように見える:

サポートを受ける

エージェントが期待通りに動作しない場合:

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

詳しく学ぶ

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

Original README: View on GitHub

Translated by OpenAiTx | Last updated: 2025-09-16