Polecenia ukośne Claude Code
Gotowe do produkcji polecenia ukośne dla Claude Code, które przyspieszają rozwój poprzez inteligentną automatyzację.
52 polecenia zorganizowane jako:
- 🤖 Przepływy pracy: Orkiestracja wielu subagentów dla złożonych zadań
- 🔧 Narzędzia: Jednofunkcyjne narzędzia do konkretnych operacji
🤝 Wymaga Claude Code Subagentów
Te polecenia działają z Claude Code Subagentami dla możliwości orkiestracji.
Instalacja
cd ~/.claude
git clone https://github.com/wshobson/commands.git
git clone https://github.com/wshobson/agents.git # Required for subagent orchestrationDostępne polecenia
- 🤖 Przepływy pracy - Organizuj wiele subagentów do złożonych zadań
- 🔧 Narzędzia - Polecenia jednofunkcyjne do konkretnych operacji
Użytkowanie
Polecenia są zorganizowane w katalogach tools/ i workflows/. Używaj ich z prefiksem katalogu:
/tools:api-scaffold user management with authentication
/tools:security-scan check for vulnerabilities
/workflows:feature-development implement chat functionalityUwaga: Jeśli wolisz używać poleceń bez prefiksów, możesz spłaszczyć katalogi:
cp tools/*.md .
cp workflows/*.md .
Claude Code automatycznie sugeruje odpowiednie polecenia na podstawie kontekstu.🤖 Przepływy pracy
Orkiestracja wielu subagentów do złożonych zadań:
Tworzenie funkcji
- feature-development - Backend, frontend, testowanie i wdrażanie przez subagentów buduje kompletne funkcje
- full-review - Wielu subagentów recenzujących zapewnia kompleksową analizę kodu
- smart-fix - Analizuje problemy i deleguje do odpowiednich subagentów specjalistycznych
Procesy deweloperskie
- git-workflow - Wdraża skuteczne przepływy Git z strategiami branchowania i szablonami PR
- improve-agent - Zwiększa wydajność subagentów poprzez optymalizację promptów
- legacy-modernize - Modernizuje starsze bazy kodu za pomocą wyspecjalizowanych subagentów
- ml-pipeline - Tworzy pipeline'y ML z subagentami inżynierii danych i ML
- multi-platform - Buduje aplikacje wieloplatformowe z koordynowanymi subagentami
- workflow-automate - Automatyzuje CI/CD, monitoring i wdrażanie przepływów pracy
Przepływy pracy orkiestracji subagentów
- full-stack-feature - Funkcje wieloplatformowe z backendem, frontendem i mobilnymi subagentami
- security-hardening - Implementacja z naciskiem na bezpieczeństwo z wyspecjalizowanymi subagentami
- data-driven-feature - Funkcje oparte na ML z subagentami data science
- performance-optimization - Optymalizacja end-to-end z subagentami wydajności
- incident-response - Rozwiązywanie incydentów produkcyjnych z subagentami ops
🔧 Narzędzia (Polecenia jednorazowe)
AI & Uczenie maszynowe
- ai-assistant - Buduj gotowe do produkcji asystenty AI i chatboty
- ai-review - Specjalistyczna recenzja baz kodu AI/ML
- langchain-agent - Tworzenie agentów LangChain/LangGraph według nowoczesnych wzorców
- ml-pipeline - Tworzenie kompleksowych pipeline'ów ML z MLOps
- prompt-optimize - Optymalizacja promptów AI pod kątem wydajności i jakości
Architektura & Jakość kodu
- code-explain - Generowanie szczegółowych wyjaśnień złożonego kodu
- code-migrate - Migracja kodu pomiędzy językami, frameworkami lub wersjami
- refactor-clean - Refaktoryzacja kodu dla lepszej utrzymania i wydajności
- tech-debt - Analizuj i priorytetyzuj dług techniczny
Dane i Baza Danych
- data-pipeline - Projektuj skalowalne architektury potoków danych
- data-validation - Wdrażaj kompleksowe systemy walidacji danych
- db-migrate - Zaawansowane strategie migracji baz danych
DevOps i Infrastruktura
- deploy-checklist - Generuj konfiguracje wdrożeniowe i listy kontrolne
- docker-optimize - Zaawansowane strategie optymalizacji kontenerów
- k8s-manifest - Wdrożenia Kubernetes klasy produkcyjnej
- monitor-setup - Konfiguruj kompleksowe monitorowanie i obserwowalność
- slo-implement - Wdrażaj cele poziomu usług (SLO)
- workflow-automate - Automatyzuj przepływy pracy rozwojowe i operacyjne
Rozwój i Testowanie
- api-mock - Twórz realistyczne mocki API do rozwoju i testowania
- api-scaffold - Generuj gotowe do produkcji końcówki API z pełnym stosikiem implementacji
- test-harness - Twórz kompleksowe zestawy testów z wykrywaniem frameworków
Bezpieczeństwo i Zgodność
- accessibility-audit - Kompleksowe testowanie dostępności i poprawki
- compliance-check - Zapewnij zgodność z przepisami (GDPR, HIPAA, SOC2)
- security-scan - Kompleksowe skanowanie bezpieczeństwa z automatycznym zarządzaniem lukami
Debugowanie i Analiza
- debug-trace - Zaawansowane strategie debugowania i śledzenia
- error-analysis - Dogłębna analiza wzorców błędów i strategie rozwiązywania
- error-trace - Śledź i diagnozuj błędy produkcyjne
- issue - Twórz dobrze ustrukturyzowane zgłoszenia GitHub/GitLab
Zależności i Konfiguracja
- config-validate - Waliduj i zarządzaj konfiguracją aplikacji
- deps-audit - Audytuj zależności pod kątem bezpieczeństwa i licencji
- deps-upgrade - Bezpiecznie aktualizuj zależności projektu
Dokumentacja i Współpraca
- doc-generate - Generuj kompleksową dokumentację
- git-workflow - Wdrażaj skuteczne przepływy pracy Git
- pr-enhance - Ulepszaj pull requesty poprzez kontrolę jakości
Optymalizacja kosztów
- cost-optimize - Optymalizuj koszty chmury i infrastruktury
Wprowadzenie i konfiguracja
- onboard - Konfiguruj środowiska deweloperskie dla nowych członków zespołu
Narzędzia subagentów
- multi-agent-review - Wieloaspektowa recenzja kodu z wyspecjalizowanymi subagentami
- smart-debug - Głębokie debugowanie z subagentami debuggera i wydajności
- multi-agent-optimize - Optymalizacja full-stack z wieloma subagentami
- context-save - Zapisz kontekst projektu za pomocą subagenta context-manager
- context-restore - Przywróć zapisany kontekst dla ciągłości pracy
Funkcje
- Gotowe do produkcji implementacje
- Automatyczne wykrywanie frameworków
- Najlepsze praktyki bezpieczeństwa
- Wbudowany monitoring i testowanie
- Komendy współpracują ze sobą płynnie
Liczba komend
Łącznie: 52 gotowe do produkcji komendy slash zorganizowane w:
🤖 Workflows (14 komend)
- Rozwój funkcjonalności i recenzje (3 komendy)
- Automatyzacja procesu deweloperskiego (6 komend)
- Przepływy pracy z orkiestracją subagentów (5 komend)
🔧 Narzędzia (38 komend)
- AI i uczenie maszynowe (5 komend)
- Architektura i jakość kodu (4 komendy)
- Dane i bazy danych (3 komendy)
- DevOps i infrastruktura (6 komend)
- Programowanie i testowanie (3 komendy)
- Bezpieczeństwo i zgodność (3 komendy)
- Debugowanie i analiza (4 polecenia)
- Zależności i konfiguracja (3 polecenia)
- Dokumentacja i współpraca (1 polecenie)
- Wdrożenie i konfiguracja (1 polecenie)
- Narzędzia specyficzne dla subagenta (5 poleceń)
Przykłady użycia
🤖 Przykłady przepływów pracy
# Implement a complete feature
/workflows:feature-development Add user authentication with OAuth2Comprehensive code review
/workflows:full-review Review the authentication moduleSmart issue resolution
/workflows:smart-fix Fix performance degradation in API response timesModernize legacy system
/workflows:legacy-modernize Migrate monolithic Java app to microservicesBuild comprehensive multi-platform feature
/workflows:full-stack-feature User authentication with social login across web and mobileImplement security-first architecture
/workflows:security-hardening Harden API endpoints and implement zero-trust security modelCreate data-driven ML feature
/workflows:data-driven-feature Build recommendation engine with real-time personalizationOptimize entire application stack
/workflows:performance-optimization Improve response times and reduce infrastructure costsRespond to production incident
/workflows:incident-response High CPU usage causing service degradation in production🔧 Przykłady narzędzi (polecenia jednofunkcyjne)
# Create a user management API
/tools:api-scaffold user CRUD operations with JWT auth and role-based accessReview microservices architecture
/tools:multi-agent-review analyze our microservices for coupling and scalability issuesOptimize LLM chat application
/tools:prompt-optimize reduce latency for customer support chatbot while maintaining accuracyCreate fraud detection pipeline
/tools:data-pipeline real-time fraud detection with feature store and monitoringDebug production issue
/tools:error-trace analyze high memory usage in production podsSecure container images
/tools:security-scan scan and fix vulnerabilities in Docker imagesGenerate API documentation
/tools:doc-generate create OpenAPI docs with examples for REST endpointsOnboard new developer
/tools:onboard Setup development environment for React/Node.js projectMulti-perspective code review
/tools:multi-agent-review Review authentication moduleDeep debugging
/tools:smart-debug Investigate memory leak in production workersFull-stack optimization
/tools:multi-agent-optimize Optimize checkout flow for better conversionSave project context
/tools:context-save Save current project state and architectural decisionsRestore project context
/tools:context-restore Load context from last week's sprintRozszerzone polecenia
Bezpieczeństwo i DevOps
#### /security-scan
Kompleksowe skanowanie bezpieczeństwa z automatyczną naprawą.
- Skanowanie wielonarzędziowe: Bandit, Safety, Trivy, Semgrep, ESLint Security, Snyk
- Automatyczne naprawy: Automatyczna naprawa typowych podatności
- Integracja z CI/CD: Bramki bezpieczeństwa dla GitHub Actions/GitLab CI
- Skanowanie kontenerów: Analiza podatności obrazów
- Wykrywanie sekretów: Integracja z GitLeaks i TruffleHog
/docker-optimizeZaawansowane strategie optymalizacji kontenerów.
- Inteligentna optymalizacja: Analiza i sugestie ulepszeń
- Wielostopniowe budowanie: Dockerfile zoptymalizowane dla konkretnych frameworków
- Nowoczesne narzędzia: BuildKit, Bun, UV dla szybszego budowania
- Wzmacnianie bezpieczeństwa: Obrazy distroless, użytkownicy bez uprawnień root
- Integracja między poleceniami: Współpraca z wynikami /api-scaffold
/k8s-manifestWdrożenia Kubernetes klasy produkcyjnej.
- Zaawansowane wzorce: Standardy bezpieczeństwa Podów, polityki sieciowe, OPA
- Gotowe do GitOps: Konfiguracje FluxCD i ArgoCD
- Obserwowalność: Prometheus ServiceMonitors, OpenTelemetry
- Automatyczne skalowanie: Konfiguracje HPA, VPA i autoskalera klastra
- Service Mesh: Integracja z Istio/Linkerd
Frontend i dane
#### /db-migrate
Zaawansowane strategie migracji baz danych.
- Wiele baz danych: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DynamoDB
- Brak przestojów: wdrożenia blue-green, migracje etapowe
- Event Sourcing: integracja z Kafka/Kinesis dla CDC
- Wieloplatformowość: obsługuje poliglotyczną trwałość danych
- Monitorowanie: kontrole stanu migracji i możliwość wycofania
Łączenie procesów i narzędzi
Prawdziwa siła tkwi w łączeniu procesów i narzędzi dla pełnych cykli rozwojowych:
Przykład: Tworzenie nowej funkcji
# 1. Use a workflow to implement the feature with multiple subagents
/workflows:feature-development Add real-time chat feature with WebSocket support2. Use tools for specific enhancements
/tools:test-harness Add integration tests for WebSocket connections
/tools:security-scan Check for WebSocket vulnerabilities
/tools:docker-optimize Optimize container for WebSocket connections3. Use a workflow for comprehensive review
/workflows:full-review Review the entire chat feature implementationPrzykład: Unowocześnianie kodu dziedziczonego
# 1. Start with the modernization workflow
/workflows:legacy-modernize Migrate Express.js v4 app to modern architecture2. Use specific tools for cleanup
/tools:deps-upgrade Update all dependencies to latest versions
/tools:refactor-clean Remove deprecated patterns and dead code
/tools:test-harness Ensure 100% test coverage3. Optimize and deploy
/tools:docker-optimize Create multi-stage production build
/tools:k8s-manifest Deploy with zero-downtime strategyWzorce Orkiestracji Poleceń
Polecenia mogą być używane indywidualnie lub łączone w potężne wzorce:
Wykonanie Sekwencyjne
# Build → Test → Secure → Deploy pipeline
/tools:api-scaffold user management API
/tools:test-harness comprehensive test suite for user API
/tools:security-scan check user API for vulnerabilities
/tools:k8s-manifest deploy user API to productionAnaliza równoległa
# Multiple perspectives on the same codebase
/tools:multi-agent-review comprehensive architecture and code review
/tools:security-scan audit security posture
/workflows:performance-optimization identify and fix bottlenecks
Then consolidate findings
Iteracyjne udoskonalanie
# Start broad, then narrow focus
/workflows:feature-development implement payment processing
/tools:security-scan focus on payment security
/tools:compliance-check ensure PCI compliance
/tools:test-harness add payment-specific testsIntegracja międzydomenowa
# Frontend + Backend + Infrastructure
/tools:api-scaffold backend payment API
/tools:multi-agent-optimize optimize payment flow performance
/tools:docker-optimize containerize payment service
/tools:monitor-setup payment metrics and alertsKiedy używać workflowów vs narzędzi
🔀 Workflowy i narzędzia subagentów
- Rozwiązywanie problemów: Analiza i adaptacyjne rozwiązywanie problemów
- Wiele perspektyw: Koordynacja subagentów-specjalistów
- Złożone zadania: Procesy wieloetapowe obejmujące różne dziedziny
- Nieznane rozwiązania: Pozwól subagentom określić podejście
🛠️ Narzędzia specjalistyczne
- Konfiguracja infrastruktury: Ustawianie środowisk
- Generowanie kodu: Tworzenie konkretnych implementacji
- Analiza: Generowanie raportów bez naprawy błędów
- Zadania domenowe: Wysoce specjalistyczne operacje
- "Zaimplementuj system uwierzytelniania użytkowników" →
/workflows:feature-development - "Napraw problemy z wydajnością w całym stacku" →
/workflows:smart-fix - "Unowocześnij monolit legacy" →
/workflows:legacy-modernize
🔧 Używaj narzędzi, gdy:
- Potrzebna konkretna wiedza - Jasne, skoncentrowane zadanie w jednej dziedzinie
- Pożądana precyzyjna kontrola - Chęć dokładnego określenia szczegółów implementacji
- Część ręcznego workflowu - Integracja z istniejącymi procesami
- Wymagana głęboka specjalizacja - Potrzeba eksperckiej implementacji
- Budowanie na istniejącej pracy - Ulepszanie lub dopracowywanie wcześniejszych wyników
- "Utwórz manifesty Kubernetes" →
/tools:k8s-manifest - "Skanuj podatności bezpieczeństwa" →
/tools:security-scan - "Generuj dokumentację API" →
/tools:doc-generate
Format poleceń
Polecenia typu slash to proste pliki markdown, gdzie:
- Nazwa pliku staje się nazwą polecenia (np.
tools/api-scaffold.md→/tools:api-scaffold) - Zawartość pliku to polecenie/instrukcja wykonywana przy wywołaniu
- Użyj zastępnika
$ARGUMENTSdla danych wejściowych użytkownika
Najlepsze praktyki
Wybór poleceń
- Pozwól Claude Code sugerować automatycznie - Analizuje kontekst i wybiera optymalne polecenia
- Używaj workflowów do złożonych zadań - Subagenci koordynują wdrożenia wielodomenowe
- Używaj narzędzi do ukierunkowanych zadań - Stosuj konkretne polecenia dla celowanych usprawnień
Skuteczne użycie
- Zapewnij pełny kontekst - Uwzględnij stos technologiczny, ograniczenia i wymagania
- Łącz polecenia strategicznie - Workflows → Narzędzia → Udoskonalenia
- Buduj na poprzednich wynikach - Polecenia są zaprojektowane do współpracy
Wkład
- Utwórz plik
.mdwworkflows/lubtools/ - Używaj nazw z małymi literami i myślnikami
- Dodaj
$ARGUMENTSdla danych wejściowych użytkownika
Rozwiązywanie problemów
Polecenie nie znalezione:
- Sprawdź, czy pliki są w
~/.claude/commands/tools/lub~/.claude/commands/workflows/ - Użyj właściwego prefiksu:
/tools:nazwa-polecenialub/workflows:nazwa-polecenia - Lub spłaszcz katalogi jeśli wolisz bez prefiksów:
cp tools/.md . && cp workflows/.md .
Ogólny wynik: Dodaj bardziej szczegółowy kontekst dotyczący swojego stosu technologicznego
Problemy z integracją: Zweryfikuj ścieżki plików i sekwencję poleceń
Wskazówki dotyczące wydajności
Wybór polecenia:
- Workflows: Koordynacja wielu subagentów dla złożonych funkcji
- Narzędzia: Operacje jednego celu dla konkretnych zadań
- Proste edycje: Pozostań przy głównym agencie
- Zacznij od narzędzi dla znanych problemów
- Podaj szczegółowe wymagania od samego początku
- Buduj na podstawie wcześniejszych wyników poleceń
- Pozwól, aby przepływy pracy zakończyły się przed wprowadzeniem modyfikacji
Dodawanie nowego przepływu pracy:
- Skup się na orkiestracji subagentów i logice delegowania
- Określ, których wyspecjalizowanych subagentów użyć i w jakiej kolejności
- Zdefiniuj wzorce koordynacji między subagentami
Dodawanie nowego narzędzia:
- Uwzględnij kompletne, gotowe do produkcji implementacje
- Strukturyzuj treść z wyraźnymi sekcjami i praktycznymi wynikami
- Dodaj przykłady, najlepsze praktyki i punkty integracji
Dowiedz się więcej
- Dokumentacja Claude Code
- Dokumentacja Slash Commands
- Dokumentacja Subagentów
- Claude Code GitHub
- Claude Code Subagents Collection - Wyspecjalizowani subagenci używani przez te polecenia