Web Analytics

agents

⭐ 11952 stars Russian by wshobson

🌐 Язык

Коллекция подагентов Claude Code

Обширная коллекция специализированных ИИ-подагентов для Claude Code, созданная для повышения эффективности рабочих процессов разработки с учетом специфики предметной области.

Обзор

Этот репозиторий содержит 76 специализированных подагентов, расширяющих возможности Claude Code. Каждый подагент является экспертом в определенной области и вызывается автоматически в зависимости от контекста или вручную по необходимости. Все агенты настроены на использование конкретных моделей Claude в зависимости от сложности задачи для оптимальной производительности и экономичности.

Доступные подагенты

Разработка и архитектура

Специалисты по языкам программирования

Инфраструктура и эксплуатация

Качество и Безопасность

Данные и ИИ

Специализированные Области

Документация

Бизнес и Маркетинг

SEO и оптимизация контента

Назначение моделей

Все 76 субагентов настроены на использование определённых моделей Claude в зависимости от сложности задачи:

🚀 Haiku (Быстро и экономично) - 15 агентов

Модель: haiku

⚡ Sonnet (Сбалансированная производительность) - 45 агентов

Модель: sonnet

Разработка и языки программирования:

Инфраструктура и операции: Качество и поддержка:

🧠 Opus (Максимальные возможности) - 15 агентов

Модель: opus

Установка

Эти субагенты автоматически доступны при размещении в директории ~/.claude/agents/.

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

Использование

Автоматический вызов

Claude Code автоматически делегирует задачу соответствующему субагенту в зависимости от контекста задачи и описания субагента.

Явный вызов

Упомяните субагента по имени в вашем запросе:
"Use the code-reviewer to check my recent changes"
"Have the security-auditor scan for vulnerabilities"
"Get the performance-engineer to optimize this bottleneck"

Примеры использования

Задачи для одного агента

# 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"

Многоагентные рабочие процессы

Эти субагенты работают вместе без сбоев, а для более сложных оркестраций вы можете использовать коллекцию Claude Code Commands, которая предоставляет 52 предустановленные слэш-команды, использующие этих субагентов в сложных рабочих процессах.

# 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

Продвинутые рабочие процессы с Slash-командами

Для более сложной оркестрации с несколькими субагентами используйте сопутствующий репозиторий 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

Формат субагента

Каждый субагент следует этой структуре:

---
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

Конфигурация модели

Начиная с Claude Code v1.0.64, субагенты могут указывать, какую модель Claude им следует использовать. Это позволяет эффективно делегировать задачи с учетом их сложности и стоимости:

Доступные модели (упрощенные названия с Claude Code v1.0.64): Если модель не указана, субагент использует модель по умолчанию системы.

Шаблоны оркестрации агентов

Claude Code автоматически координирует агентов, используя эти распространенные шаблоны:

Последовательные рабочие процессы

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

Условное ветвление

User Request → Analysis → Route to appropriate specialist

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

Проверка и подтверждение

Primary Agent → Review Agent → Final Result

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

Когда использовать какого агента

🏗️ Планирование и архитектура

🔧 Реализация и разработка

🛠️ Операции и обслуживание

📊 Анализ и оптимизация

🧪 Контроль качества

📚 Документация

💼 Бизнес и стратегия

Лучшие практики

🎯 Делегирование задач

🔄 Мультиагентские рабочие процессы

🎛️ Явный контроль

📈 Оптимизация

Внесение изменений

Чтобы добавить нового субагента:

Устранение неполадок

Распространённые проблемы

Агент не вызывается автоматически:

Неожиданный выбор агента: Несколько агентов дают противоречивые советы: Агенту не хватает контекста:

Получение помощи

Если агенты работают не так, как ожидалось:

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT - подробности смотрите в файле LICENSE.

Узнать больше

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