Web Analytics

agents

⭐ 11952 stars Thai by wshobson

🌐 ภาษา

ชุดรวม Claude Code Subagents

ชุดรวมซับเอเจนต์ AI เฉพาะทางสำหรับ Claude Code ที่ออกแบบมาเพื่อเสริมประสิทธิภาพการพัฒนาด้วยความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

ภาพรวม

รีโพซิทอรีนี้ประกอบด้วยซับเอเจนต์เฉพาะทาง 76 ตัว ที่ช่วยขยายขีดความสามารถของ Claude Code ซับเอเจนต์แต่ละตัวเป็นผู้เชี่ยวชาญในแต่ละสาขา ถูกเรียกใช้อัตโนมัติตามบริบท หรือเรียกใช้โดยตรงเมื่อจำเป็น ทุกเอเจนต์ถูกตั้งค่าด้วยโมเดล Claude ที่เหมาะสมกับความซับซ้อนของงาน เพื่อประสิทธิภาพและความคุ้มค่าที่ดีที่สุด

ซับเอเจนต์ที่มีให้บริการ

การพัฒนาและสถาปัตยกรรม

ผู้เชี่ยวชาญด้านภาษาโปรแกรม

โครงสร้างพื้นฐานและปฏิบัติการ

คุณภาพ & ความปลอดภัย

ข้อมูล & AI

โดเมนเฉพาะทาง

เอกสารประกอบ

ธุรกิจ & การตลาด

SEO & การเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา

การกำหนดโมเดล

เอเจนต์ย่อยทั้งหมด 76 ตัว ถูกกำหนดค่าให้ใช้โมเดล Claude เฉพาะตามความซับซ้อนของงาน:

🚀 Haiku (รวดเร็ว & คุ้มค่า) - 15 เอเจนต์

โมเดล: haiku

⚡ Sonnet (สมดุลประสิทธิภาพ) - 45 เอเจนต์

โมเดล: sonnet

การพัฒนา & ภาษาโปรแกรม:

โครงสร้างพื้นฐาน & การดำเนินงาน: คุณภาพ & การสนับสนุน:

🧠 Opus (ความสามารถสูงสุด) - 15 ตัวแทน

โมเดล: opus

การติดตั้ง

ตัวแทนย่อยเหล่านี้จะพร้อมใช้งานอัตโนมัติเมื่อวางไว้ในไดเรกทอรี ~/.claude/agents/

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

การใช้งาน

การเรียกใช้อัตโนมัติ

Claude Code จะมอบหมายงานไปยังซับเอเจนต์ที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติตามบริบทของงานและคำอธิบายของซับเอเจนต์นั้น

การเรียกใช้อย่างชัดเจน

ระบุชื่อซับเอเจนต์ในคำขอของคุณ: 
"Use the code-reviewer to check my recent changes"
"Have the security-auditor scan for vulnerabilities"
"Get the performance-engineer to optimize this bottleneck"

ตัวอย่างการใช้งาน

งานของเอเจนต์เดี่ยว

# 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"

เวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์

ซับเอเจนต์เหล่านี้ทำงานร่วมกันอย่างไร้รอยต่อ และสำหรับการจัดการที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น คุณสามารถใช้ชุดคำสั่ง Claude Code Commands ซึ่งมีคำสั่ง slash ที่สร้างไว้ล่วงหน้า 52 รายการ เพื่อใช้ซับเอเจนต์เหล่านี้ในเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน

# 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

เวิร์กโฟลว์ขั้นสูงด้วยคำสั่ง Slash

สำหรับการจัดการซับเอเจนต์หลายตัวอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ให้ใช้ คลังคำสั่ง (Commands repository) ที่เป็นคู่มือ:

# 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

รูปแบบซับเอเจนต์

แต่ละซับเอเจนต์จะมีโครงสร้างดังนี้: 

---
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

การกำหนดค่าของโมเดล

ณ Claude Code v1.0.64, ซับเอเจนต์สามารถระบุได้ว่าควรใช้โมเดล Claude รุ่นใด ซึ่งช่วยให้สามารถมอบหมายงานตามความซับซ้อนอย่างประหยัดต้นทุน:

โมเดลที่มีให้เลือก (ใช้ชื่อแบบย่อ ณ Claude Code v1.0.64): หากไม่ได้ระบุโมเดล ซับเอเจนต์จะใช้โมเดลเริ่มต้นของระบบ

รูปแบบการประสานงานของเอเจนต์

Claude Code จะประสานงานเอเจนต์โดยอัตโนมัติด้วยรูปแบบทั่วไปเหล่านี้:

ลำดับเวิร์กโฟลว์

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

การแยกแขนงตามเงื่อนไข

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

การทบทวนและการตรวจสอบ

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

เมื่อไรควรใช้เอเจนต์ตัวไหน

🏗️ การวางแผน & สถาปัตยกรรม

🔧 การพัฒนา & การลงมือทำ

🛠️ ปฏิบัติการ & การบำรุงรักษา

📊 การวิเคราะห์ & การเพิ่มประสิทธิภาพ

🧪 การประกันคุณภาพ

📚 เอกสารประกอบ

💼 ธุรกิจและกลยุทธ์

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด

🎯 การมอบหมายงาน

🔄 เวิร์กโฟลว์หลายตัวแทน

🎛️ การควบคุมอย่างชัดเจน

📈 การเพิ่มประสิทธิภาพ

การมีส่วนร่วม

เพื่อเพิ่มซับเอเจนต์ใหม่:

การแก้ไขปัญหา

ปัญหาทั่วไป

เอเจนต์ไม่ถูกเรียกใช้งานโดยอัตโนมัติ:

การเลือกเอเจนต์ที่ไม่คาดคิด: เอเจนต์หลายตัวให้คำแนะนำขัดแย้งกัน: เอเจนต์ดูเหมือนไม่มีบริบท:

การขอความช่วยเหลือ

หากเอเจนต์ไม่ทำงานตามที่คาดหวัง:

ใบอนุญาต

โปรเจกต์นี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT - ดูไฟล์ LICENSE สำหรับรายละเอียด

เรียนรู้เพิ่มเติม

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

Original README: View on GitHub

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