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Claude Code 서브에이전트 컬렉션

Claude Code를 위한 전문 AI 서브에이전트의 종합 컬렉션으로, 도메인별 전문성을 통해 개발 워크플로우를 강화합니다.

개요

이 저장소에는 Claude Code의 기능을 확장하는 76개의 전문 서브에이전트가 포함되어 있습니다. 각 서브에이전트는 특정 도메인의 전문가로, 상황에 따라 자동으로 호출되거나 필요 시 명시적으로 호출됩니다. 모든 에이전트는 작업 복잡성에 따라 최적의 성능과 비용 효율성을 위해 특정 Claude 모델로 구성되어 있습니다.

사용 가능한 서브에이전트

개발 및 아키텍처

언어 전문가

인프라 및 운영

품질 및 보안

데이터 및 AI

전문 분야

문서화

비즈니스 및 마케팅

SEO 및 콘텐츠 최적화

모델 할당

76개 하위 에이전트 모두 작업 복잡성에 따라 특정 Claude 모델로 구성됨:

🚀 Haiku (빠르고 경제적) - 15개 에이전트

모델: haiku

⚡ Sonnet (균형 잡힌 성능) - 45개 에이전트

모델: sonnet

개발 및 언어:

인프라 및 운영: 품질 및 지원:

🧠 Opus (최대 성능) - 15 에이전트

모델: opus

설치

이 서브에이전트들은 ~/.claude/agents/ 디렉토리에 배치하면 자동으로 사용 가능합니다.

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

사용법

자동 호출

Claude Code는 작업 맥락과 하위 에이전트의 설명에 따라 적절한 하위 에이전트에 자동으로 위임합니다.

명시적 호출

요청 시 하위 에이전트 이름을 명시하세요: 
"Use the code-reviewer to check my recent changes"
"Have the security-auditor scan for vulnerabilities"
"Get the performance-engineer to optimize this bottleneck"

사용 예시

단일 에이전트 작업

# 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"

다중 에이전트 워크플로우

이 하위 에이전트들은 원활하게 함께 작동하며, 더 복잡한 오케스트레이션의 경우, 이러한 하위 에이전트를 활용하는 52개의 사전 구축된 슬래시 명령어를 제공하는 Claude 코드 명령어 컬렉션을 사용할 수 있습니다.

# 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

슬래시 명령어를 이용한 고급 워크플로우

더 정교한 다중 서브에이전트 오케스트레이션을 위해 동반 명령어 저장소를 사용하세요:

# 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

서브에이전트 형식

각 서브에이전트는 다음 구조를 따릅니다: 

---
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

모델 구성

Claude Code v1.0.64부터 서브에이전트는 사용할 Claude 모델을 지정할 수 있습니다. 이를 통해 복잡도에 따른 비용 효율적인 작업 위임이 가능합니다:

사용 가능한 모델 (Claude Code v1.0.64 기준 단순화 명칭): 모델이 지정되지 않으면 서브에이전트는 시스템의 기본 모델을 사용합니다.

에이전트 오케스트레이션 패턴

Claude Code는 다음과 같은 일반적인 패턴을 사용하여 에이전트를 자동으로 조정합니다:

순차적 작업 흐름

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

조건 분기

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

검토 및 검증

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

언제 어떤 에이전트를 사용할 것인가

🏗️ 기획 & 아키텍처

🔧 구현 & 개발

🛠️ 운영 & 유지보수

📊 분석 & 최적화

🧪 품질 보증

📚 문서화

💼 비즈니스 및 전략

모범 사례

🎯 작업 위임

🔄 다중 에이전트 워크플로

🎛️ 명시적 제어

📈 최적화

기여하기

새로운 서브에이전트를 추가하려면:

문제 해결

일반적인 문제

에이전트가 자동으로 호출되지 않음:

예상치 못한 에이전트 선택: 여러 에이전트가 상충되는 조언을 제공함: 에이전트가 맥락을 이해하지 못하는 것 같음:

지원 받기

에이전트가 예상대로 작동하지 않는 경우:

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 제공됩니다 - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참고하세요.

자세히 알아보기

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

Original README: View on GitHub

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