Claude Code 斜線指令
適用於 Claude Code 的生產級斜線指令,透過智能自動化加速開發流程。
52 條指令 組織為:
- 🤖 工作流程:多子代理協同運作以處理複雜任務
- 🔧 工具:針對特定操作的單一用途工具
🤝 需要 Claude Code 子代理程式
這些指令與 Claude Code 子代理程式 搭配使用,以提供協同作業能力。
安裝
cd ~/.claude
git clone https://github.com/wshobson/commands.git
git clone https://github.com/wshobson/agents.git # Required for subagent orchestration可用指令
- 🤖 工作流程 - 協調多個子代理執行複雜任務
- 🔧 工具 - 用於特定操作的單一功能指令
使用方式
指令分別存放於 tools/ 和 workflows/ 目錄。使用時需加上目錄前綴:
/tools:api-scaffold user management with authentication
/tools:security-scan check for vulnerabilities
/workflows:feature-development implement chat functionality注意:如果您偏好使用無前綴的指令,可以將目錄結構扁平化:
cp tools/*.md .
cp workflows/*.md .
Claude Code 會根據上下文自動建議相關指令。🤖 工作流程
多子代理協同處理複雜任務:
功能開發
- feature-development - 後端、前端、測試與部署子代理共同建構完整功能
- full-review - 多個審查子代理提供全面的程式碼分析
- smart-fix - 分析問題並分派給適當的專業子代理
開發流程
- git-workflow - 實施有效的 Git 工作流程,包含分支策略與 PR 樣板
- improve-agent - 透過提示優化提升子代理效能
- legacy-modernize - 利用專業子代理現代化舊有程式碼庫
- ml-pipeline - 資料與機器學習工程子代理建構 ML 流程
- multi-platform - 多子代理協同開發跨平台應用程式
- workflow-automate - 自動化 CI/CD、監控及部署工作流程
子代理協同工作流程
- full-stack-feature - 多平台功能,涵蓋後端、前端與行動子代理
- security-hardening - 以安全為核心,由專業子代理實作
- data-driven-feature - 由資料科學子代理打造 ML 驅動功能
- performance-optimization - 全方位效能優化,由性能子代理協作
- incident-response - 生產環境事件處理,由運維子代理負責
🔧 工具(單一用途指令)
AI 與機器學習
- ai-assistant - 建立可商用的 AI 助理和聊天機器人
- ai-review - AI/ML 程式碼庫的專業審查
- langchain-agent - 以現代模式創建 LangChain/LangGraph 代理
- ml-pipeline - 建立端到端 ML 流程,結合 MLOps
- prompt-optimize - 優化 AI 提示以提升效能與品質
架構與程式碼品質
- code-explain - 生成複雜程式碼的詳細說明
- code-migrate - 在不同語言、框架或版本間遷移程式碼
- refactor-clean - 重構程式碼以提升可維護性與效能
- tech-debt - 分析並優先處理技術債務
資料與資料庫
- data-pipeline - 設計可擴展的資料管道架構
- data-validation - 實作全面的資料驗證系統
- db-migrate - 進階的資料庫遷移策略
DevOps 與基礎架構
- deploy-checklist - 產生部署組態與檢查清單
- docker-optimize - 進階容器最佳化策略
- k8s-manifest - 生產等級 Kubernetes 部署
- monitor-setup - 建立全面性監控與可觀察性
- slo-implement - 實作服務等級目標 (SLO)
- workflow-automate - 自動化開發與營運工作流程
開發與測試
- api-mock - 建立真實的 API 模擬用於開發與測試
- api-scaffold - 產生可用於生產的 API 端點及完整實作堆疊
- test-harness - 建立全面性的測試套件並偵測測試框架
資安與法規遵循
- accessibility-audit - 全面性無障礙測試與修正
- compliance-check - 確保符合法規 (GDPR、HIPAA、SOC2)
- security-scan - 全面性安全掃描及自動修正
除錯與分析
- debug-trace - 進階除錯與追蹤策略
- error-analysis - 深入錯誤模式分析與解決策略
- error-trace - 追蹤並診斷生產環境錯誤
- issue - 建立結構良好的 GitHub/GitLab 問題單
相依性與組態
- config-validate - 驗證並管理應用程式組態
- deps-audit - 審核相依性安全性與授權
- deps-upgrade - 安全升級專案相依套件
文件與協作
- doc-generate - 產生全面性的文件
- git-workflow - 實作有效的 Git 工作流程
- pr-enhance - 加強拉取請求品質檢查
成本優化
- cost-optimize - 優化雲端與基礎設施成本
新人導入與設置
- onboard - 為新團隊成員設置開發環境
子代理工具
- multi-agent-review - 以多重視角進行程式碼審查,採用專用子代理
- smart-debug - 結合除錯器與效能子代理進行深度除錯
- multi-agent-optimize - 多子代理全端優化
- context-save - 使用上下文管理子代理儲存專案上下文
- context-restore - 恢復已儲存的上下文以便持續作業
功能特色
- 可直接用於生產環境的實作
- 自動偵測框架
- 安全性最佳實踐
- 內建監控與測試功能
- 指令能無縫協作
指令數量
總計:52 個可用於生產環境的斜線指令,組織如下:
🤖 工作流程(14 個指令)
- 功能開發與審查(3 個指令)
- 開發流程自動化(6 個指令)
- 子代理協同流程(5 個指令)
🔧 工具(38 個指令)
- AI 與機器學習(5 個指令)
- 架構與程式碼品質(4 個指令)
- 資料與資料庫(3 個指令)
- DevOps 與基礎設施(6 個指令)
- 開發與測試(3 個指令)
- 安全與合規(3 個指令)
- 偵錯與分析(4 條命令)
- 依賴項與配置(3 條命令)
- 文件與協作(1 條命令)
- 入職與設置(1 條命令)
- 子代理專用工具(5 條命令)
使用範例
🤖 工作流程範例
# 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🔧 工具範例(單一用途指令)
# 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 sprint增強型指令
資安與 DevOps
#### /security-scan
全面性安全掃描並自動修復。
- 多工具掃描:Bandit、Safety、Trivy、Semgrep、ESLint Security、Snyk
- 自動修復:自動修復常見漏洞
- CI/CD 整合:GitHub Actions/GitLab CI 安全閘道
- 容器掃描:映像檔漏洞分析
- 機密偵測:整合 GitLeaks 與 TruffleHog
/docker-optimize進階容器優化策略。
- 智慧優化:分析並提出改進建議
- 多階段建置:針對框架最佳化的 Dockerfile
- 現代化工具:BuildKit、Bun、UV 加速建置
- 安全強化:無系統映像檔、非 root 使用者
- 跨指令整合:可與 /api-scaffold 輸出結合使用
/k8s-manifest生產等級 Kubernetes 部署。
- 高階模式:Pod 安全標準、網路政策、OPA
- GitOps 支援:FluxCD 與 ArgoCD 設定
- 可觀測性:Prometheus ServiceMonitors、OpenTelemetry
- 自動擴展:HPA、VPA 與叢集自動擴展設定
- 服務網格:整合 Istio/Linkerd
前端與資料
#### /db-migrate
進階資料庫遷移策略。
- 多資料庫:PostgreSQL、MySQL、MongoDB、DynamoDB
- 零停機時間:藍綠部署、滾動遷移
- 事件溯源:Kafka/Kinesis 整合 CDC
- 跨平台:處理多語言持久化
- 監控:遷移健康檢查與回滾
結合工作流程與工具
真正的強大來自於將工作流程和工具結合,實現完整的開發週期:
範例:建立新功能
# 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 implementation範例:現代化遺留程式碼
# 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 strategy指令協作模式
指令可以單獨使用,也可以組合成強大的模式:
依序執行
# 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 production平行分析
# 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
反覆精煉
# 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 tests跨領域整合
# 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 alerts何時應使用工作流程與工具
🔀 工作流程與子代理工具
- 問題解決:分析並適應性修復問題
- 多元視角:協調專家子代理
- 複雜任務:跨領域多步驟流程
- 未知解法:讓子代理自行決定方法
🛠️ 專業工具
- 基礎設施設置:配置環境
- 程式碼產生:建立特定實作
- 分析:產生報告但不進行修復
- 領域任務:高度專業化操作
- 「實作使用者驗證系統」→
/workflows:feature-development - 「修復全端效能問題」→
/workflows:smart-fix - 「現代化舊有單體系統」→
/workflows:legacy-modernize
🔧 何時使用工具:
- 需要特定專業知識-單一領域明確且集中的任務
- 希望精確控制-想直接指導具體實作細節
- 作為手動流程一部分-整合進現有流程
- 需深度專業化-需要專家等級的實作
- 建立在既有成果上-強化或精煉先前產出
- 「建立 Kubernetes 清單」→
/tools:k8s-manifest - 「掃描安全漏洞」→
/tools:security-scan - 「產生 API 文件」→
/tools:doc-generate
指令格式
斜線指令是簡易的 Markdown 檔案:
- 檔名即為指令名稱(如
tools/api-scaffold.md→/tools:api-scaffold) - 檔案內容為執行時的提示/指令
- 使用
$ARGUMENTS佔位符作為使用者輸入
最佳實踐
指令選擇
- 讓 Claude Code 自動建議 - 分析上下文並選擇最佳指令
- 複雜任務使用工作流 - 次代理協調多領域實作
- 專注任務使用工具 - 應用特定指令以針對性改進
有效使用
- 提供完整上下文 - 包含技術棧、限制與需求
- 策略性串接指令 - 工作流 → 工具 → 優化
- 建立在先前輸出基礎上 - 指令設計可相互配合
貢獻方式
- 在
workflows/或tools/建立.md檔案 - 使用小寫連字號名稱
- 包含
$ARGUMENTS以供使用者輸入
疑難排解
找不到指令:
- 檢查檔案是否在
~/.claude/commands/tools/或~/.claude/commands/workflows/ - 使用正確前綴:
/tools:command-name或/workflows:command-name - 或者如果偏好無前綴,可平坦化目錄:
cp tools/.md . && cp workflows/.md .
輸出過於通用:請提供更明確的技術棧資訊
整合問題:請確認檔案路徑與指令順序
效能提示
指令選擇:
- 工作流:複雜功能多代理協調
- 工具:特定任務單一操作
- 簡單編輯:直接用主代理即可
- 先用工具處理已知問題
- 事先提供詳細需求
- 建立在先前指令輸出之上
- 在修改前讓工作流程完成
新增工作流程:
- 著重於子代理協同與委派邏輯
- 指定要使用哪些專業子代理以及執行順序
- 定義子代理之間的協調模式
新增工具:
- 包含完整、可用於正式環境的實作
- 以清楚的章節與可執行的輸出來組織內容
- 包含範例、最佳實踐與整合重點
了解更多
- Claude Code 文件
- 斜線命令文件
- 子代理文件
- Claude Code GitHub
- Claude Code 子代理蒐集庫 - 這些指令所使用的專業子代理