スキル一覧に戻る

create-team

pjt222
更新日 2 days ago
7 閲覧
17
2
17
GitHubで表示
メタautomationdesign

について

`create-team`スキルは、標準化されたテンプレートとレジストリ規約に従って、新しいマルチエージェントチーム構成ファイルを生成します。チームの目的定義、メンバー選定、調整パターン、タスク分解、自動化されたドキュメンテーションを処理します。マルチエージェントワークフローの定義、複雑なレビュープロセス向けのエージェント編成、定期的な共同タスクのための調整されたグループを作成する際にご利用ください。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git クローン代替
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/create-team

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

Neues Team erstellen

Eine Multi-Agenten-Teamzusammensetzung definieren, die zwei oder mehr Agenten koordiniert, um Aufgaben zu erledigen, die mehrere Perspektiven, Spezialgebiete oder Phasen erfordern. Die resultierende Teamdatei wird in die Teams-Registry integriert und kann in Claude Code namentlich aktiviert werden.

Wann verwenden

  • Eine Aufgabe erfordert mehrere Perspektiven, die ein einzelner Agent nicht liefern kann (z.B. Code-Review plus Sicherheitspruefung plus Architektur-Review)
  • Ein wiederkehrender kollaborativer Workflow mit konsistenten Rollenzuweisungen und Uebergabemustern wird benoetigt
  • Eine bestehende Agenten-Zusammensetzung wird wiederholt verwendet und soll formalisiert werden
  • Ein komplexer Prozess zergliedert sich natuerlich in Phasen oder Spezialgebiete, die von verschiedenen Agenten behandelt werden
  • Eine koordinierte Gruppe fuer sprint-basierte, pipeline-basierte oder parallele Arbeit definiert werden soll

Eingaben

  • Erforderlich: Teamname (Kleinbuchstaben-Kebab-Case, z.B. data-pipeline-review)
  • Erforderlich: Teamzweck (ein Absatz der beschreibt, welches Problem mehrere Agenten erfordert)
  • Erforderlich: Lead-Agent (muss in agents/_registry.yml existieren)
  • Optional: Koordinationsmuster (Standard: hub-and-spoke). Eines von: hub-and-spoke, sequential, parallel, timeboxed, adaptive
  • Optional: Anzahl der Mitglieder (Standard: 3-4; empfohlener Bereich: 2-5)
  • Optional: Quellmaterial (bestehender Workflow, Runbook oder Ad-hoc-Teamzusammensetzung zur Formalisierung)

Vorgehensweise

Schritt 1: Teamzweck definieren

Artikulieren, welches Problem mehrere gemeinsam arbeitende Agenten erfordert. Ein gueltiger Teamzweck muss antworten:

  1. Welches Ergebnis liefert dieses Team? (z.B. ein umfassender Pruefbericht, eine bereitgestellte Anwendung, ein Sprint-Inkrement)
  2. Warum kann ein einzelner Agent dies nicht tun? Mindestens zwei unterschiedliche Spezialgebiete oder Perspektiven identifizieren.
  3. Wann sollte dieses Team aktiviert werden? Ausloesebedingungen definieren.

Den Zweck als einen Absatz schreiben, den ein Mensch oder Agent lesen kann, um zu entscheiden, ob dieses Team aktiviert werden soll.

Erwartet: Ein klarer Absatz, der das Wertangebot des Teams erklaert, mit mindestens zwei identifizierten unterschiedlichen Spezialgebieten.

Bei Fehler: Falls keine zwei unterschiedlichen Spezialgebiete identifiziert werden koennen, braucht die Aufgabe wahrscheinlich kein Team. Stattdessen einen einzelnen Agenten mit mehreren Skills verwenden.

Schritt 2: Lead-Agenten auswaehlen

Der Lead-Agent orchestriert das Team. Einen Agenten aus agents/_registry.yml waehlen, der:

  • Ueber Domain-Expertise relevant fuer den primaeren Output des Teams verfuegt
  • Eingehende Anfragen in Teilaufgaben fuer andere Mitglieder zerlegen kann
  • Ergebnisse von mehreren Pruefern zu einem kohaerenten Lieferobjekt zusammenfuehren kann
# Alle verfuegbaren Agenten auflisten
grep "^  - id:" agents/_registry.yml

Der Lead muss auch als Mitglied in der Teamzusammensetzung erscheinen (der Lead ist immer ein Mitglied).

Erwartet: Ein Agent als Lead ausgewaehlt, dessen Existenz in der Agenten-Registry bestaetigt.

Bei Fehler: Falls kein bestehender Agent fuer die Lead-Rolle passt, zuerst einen erstellen mit dem Skill create-agent. Kein Team mit einem Lead erstellen, der nicht als Agentendefinition existiert.

Schritt 3: Mitglieder-Agenten auswaehlen

2-5 Mitglieder (einschliesslich des Leads) mit klaren, nicht ueberlappenden Verantwortlichkeiten waehlen. Fuer jedes Mitglied definieren:

  • id: Agentenname aus der Agenten-Registry
  • role: Ein kurzer Titel (z.B. "Qualitaetspruefer", "Sicherheitsauditor", "Architektur-Reviewer")
  • responsibilities: Ein Satz der beschreibt, was dieses Mitglied tut, was kein anderes tut
# Pruefen ob jeder Kandidat-Agent existiert
grep "id: agent-name-here" agents/_registry.yml

Nicht-Ueberschneidung pruefen: keine zwei Mitglieder sollten dieselbe primaere Verantwortlichkeit haben. Falls Verantwortlichkeiten sich ueberschneiden, entweder die Rollen zusammenfuehren oder die Grenzen schaerfen.

Erwartet: 2-5 Mitglieder ausgewaehlt, jeweils mit einer einzigartigen Rolle und klaren Verantwortlichkeiten, alle in der Agenten-Registry bestaetigt.

Bei Fehler: Falls ein benotigter Agent nicht existiert, zuerst einen erstellen. Falls Verantwortlichkeiten zwischen zwei Mitgliedern ueberlappen, sie umschreiben, um Grenzen zu klaeren, oder ein Mitglied entfernen.

Schritt 4: Koordinationsmuster waehlen

Das Muster waehlen, das am besten zum Workflow des Teams passt. Die fuenf Muster und ihre Anwendungsfaelle:

MusterWann verwendenBeispielteams
hub-and-spokeLead verteilt Aufgaben, sammelt Ergebnisse, synthetisiert. Am besten fuer Review- und Audit-Workflows.r-package-review, gxp-compliance-validation
sequentialJeder Agent baut auf der Ausgabe des vorherigen auf. Am besten fuer Pipelines und phasenweise Workflows.fullstack-web-dev, tending
parallelAlle Agenten arbeiten gleichzeitig an unabhaengigen Teilaufgaben. Am besten wenn Teilaufgaben keine Abhaengigkeiten haben.devops-platform-engineering
timeboxedArbeit in feste Iterationen unterteilt. Am besten fuer laufende Projektarbeit mit einem Backlog.scrum-team
adaptiveTeam selbst-organisiert sich basierend auf der Aufgabe. Am besten fuer unbekannte oder hochvariable Aufgaben.opaque-team

Entscheidungshilfe:

  • Falls der Lead alle Ergebnisse sehen muss, bevor er Output liefert: hub-and-spoke
  • Falls Agent B die Ausgabe von Agent A benoetigt, um zu beginnen: sequential
  • Falls alle Agenten ohne Ergebnisse der anderen arbeiten koennen: parallel
  • Falls die Arbeit mehrere Iterationen mit Planungszeremonien umfasst: timeboxed
  • Falls die Aufgabenstruktur nicht im Voraus vorhersagbar ist: adaptive

Erwartet: Ein Koordinationsmuster mit einer klaren Begruendung fuer die Wahl.

Bei Fehler: Im Zweifel hub-and-spoke verwenden. Es ist das haeufigste Muster und funktioniert fuer die meisten Review- und Analyse-Workflows.

Schritt 5: Aufgabenzerlegung entwerfen

Definieren, wie eine typische eingehende Anfrage auf die Teammitglieder aufgeteilt wird. Als Phasen strukturieren:

  1. Einrichtungsphase: Was der Lead tut, um die Anfrage zu analysieren und Aufgaben zu erstellen
  2. Ausfuehrungsphase: Woran jedes Mitglied arbeitet (parallel, sequenziell oder pro Sprint je nach Koordinationsmuster)
  3. Synthesephase: Wie Ergebnisse gesammelt und das endgueltige Lieferobjekt erstellt wird

Fuer jedes Mitglied 3-5 konkrete Aufgaben auflisten, die sie bei einer typischen Anfrage erledigen wuerden.

Erwartet: Eine phasenbezogene Zerlegung mit konkreten Aufgaben pro Mitglied, die dem gewahlten Koordinationsmuster entspricht.

Bei Fehler: Falls Aufgaben zu vage sind (z.B. "prueft Dinge"), sie spezifischer machen (z.B. "prueft Code-Stil gegen den tidyverse Style Guide, prueft Testabdeckung, bewertet Fehlermeldungsqualitaet").

Schritt 6: Die Teamdatei schreiben

Vorlage kopieren und alle Abschnitte ausfuellen:

cp teams/_template.md teams/<team-name>.md

Folgende Abschnitte in dieser Reihenfolge ausfuellen:

  1. YAML-Frontmatter: name, description, lead, version ("1.0.0"), author, created, updated, tags, coordination, members[] (jeweils mit id, role, responsibilities)
  2. Titel: # Team Name (menschenlesbar, Titelschreibweise)
  3. Einfuehrung: Zusammenfassender Absatz
  4. Zweck: Warum dieses Team existiert, welche Spezialgebiete es vereint
  5. Teamzusammensetzung: Tabelle mit Spalten Mitglied, Agent, Rolle, Schwerpunkte
  6. Koordinationsmuster: Prosabeschreibung plus ASCII-Diagramm des Ablaufs
  7. Aufgabenzerlegung: Phasengliederung mit konkreten Aufgaben pro Mitglied
  8. Konfiguration: Maschinenlesbarer CONFIG-Block (siehe Schritt 7)
  9. Verwendungsszenarien: 2-3 konkrete Szenarien mit Beispiel-Benutzeranfragen
  10. Einschraenkungen: 3-5 bekannte Beschraenkungen
  11. Siehe auch: Links zu Mitglieder-Agentendateien und verwandten Skills/Teams

Erwartet: Eine vollstaendige Teamdatei mit allen ausgefuellten Abschnitten, ohne verbleibenden Platzhaltertext aus der Vorlage.

Bei Fehler: Mit einer bestehenden Teamdatei vergleichen (z.B. teams/r-package-review.md), um die Struktur zu pruefen. Nach Vorlage-Platzhalterstrings wie "your-team-name" oder "another-agent" suchen.

Schritt 7: Den CONFIG-Block schreiben

Der CONFIG-Block zwischen <!-- CONFIG:START --> und <!-- CONFIG:END --> liefert maschinenlesbares YAML fuer Werkzeuge. So strukturieren:

<!-- CONFIG:START -->
```yaml
team:
  name: <team-name>
  lead: <lead-agent-id>
  coordination: <pattern>
  members:
    - agent: <agent-id>
      role: <role-title>
      subagent_type: <agent-id>
    # ... fuer jedes Mitglied wiederholen
  tasks:
    - name: <task-name>
      assignee: <agent-id>
      description: <einzeilige Beschreibung>
    # ... fuer jede Aufgabe wiederholen
    - name: synthesize-report
      assignee: <lead-agent-id>
      description: <Synthesebeschreibung>
      blocked_by: [<prior-task-names>]
```
<!-- CONFIG:END -->

Das Feld subagent_type ordnet Claude Code-Agententypen zu. Fuer Agenten in .claude/agents/ die Agenten-ID als subagent_type verwenden. blocked_by zur Ausdrueckung von Aufgabenabhaengigkeiten verwenden.

Erwartet: CONFIG-Block ist gueltiges YAML, alle Agenten stimmen mit denen in der Frontmatter-Mitgliederliste ueberein und Aufgabenabhaengigkeiten bilden einen gueltigen DAG (keine Zyklen).

Bei Fehler: YAML-Syntax pruefen. Sicherstellen, dass jeder assignee in der Aufgabenliste einem agent in der Mitgliederliste entspricht. Pruefen ob blocked_by nur Aufgabennamen referenziert, die frueher in der Liste definiert wurden.

Schritt 8: Zur Registry hinzufuegen

teams/_registry.yml bearbeiten, um das neue Team hinzuzufuegen:

- id: <team-name>
  path: <team-name>.md
  lead: <lead-agent-id>
  members: [<agent-id-1>, <agent-id-2>, ...]
  coordination: <pattern>
  description: <einzeilige Beschreibung, die dem Frontmatter entspricht>

Den total_teams-Zaehler am Anfang der Registry aktualisieren.

# Pruefen ob der Eintrag hinzugefuegt wurde
grep "id: <team-name>" teams/_registry.yml

Erwartet: Neuer Eintrag erscheint in der Registry, total_teams-Zaehler ist um eins erhoeht.

Bei Fehler: Falls der Teamname bereits in der Registry existiert, einen anderen Namen waehlen oder den bestehenden Eintrag aktualisieren. Pruefen ob die YAML-Einrueckung mit bestehenden Eintraegen uebereinstimmt.

Schritt 9: README-Automatisierung ausfuehren

README-Dateien aus der aktualisierten Registry neu generieren:

npm run update-readmes

Erwartet: Befehl beendet mit 0, teams/README.md listet jetzt das neue Team auf.

Bei Fehler: npm run check-readmes ausfuehren, um zu sehen, welche Dateien veraltet sind. Falls das Skript fehlschlaegt, pruefen ob package.json im Repository-Stamm existiert und js-yaml installiert ist (npm install).

Schritt 10: Team-Aktivierung pruefen

Testen, ob das Team in Claude Code aktiviert werden kann:

User: Verwende das <team-name>-Team fuer <typische Aufgabenbeschreibung>

Claude Code sollte:

  1. Die Teamdatei unter teams/<team-name>.md finden
  2. Lead und Mitglieder identifizieren
  3. Das in der Datei beschriebene Koordinationsmuster befolgen

Erwartet: Claude Code erkennt den Teamnamen, identifiziert den korrekten Lead und die Mitglieder und befolgt das Koordinationsmuster.

Bei Fehler: Pruefen ob die Teamdatei unter teams/<team-name>.md liegt (nicht in einem Unterverzeichnis). Pruefen ob alle Mitglieder-Agenten in .claude/agents/ existieren (das auf agents/ verweist). Bestaetigen, dass das Team in teams/_registry.yml aufgefuehrt ist.

Schritt 11: Uebersetzungen anlegen

Erforderlich fuer alle Teams. Dieser Schritt gilt sowohl fuer menschliche Autoren als auch fuer KI-Agenten, die dieser Vorgehensweise folgen. Nicht ueberspringen — fehlende Uebersetzungen sammeln sich zu einem veralteten Backlog an.

Unmittelbar nach dem Committen des neuen Teams Uebersetzungsdateien fuer alle 4 unterstuetzten Locales anlegen:

for locale in de zh-CN ja es; do
  npm run translate:scaffold -- teams <team-name> "$locale"
done

Anschliessend die angelegte Prosa in jeder Datei uebersetzen (Code-Bloecke und IDs bleiben auf Englisch). Abschliessend die Statusdateien neu generieren:

npm run translation:status

Erwartet: 4 Dateien unter i18n/{de,zh-CN,ja,es}/teams/<team-name>.md erstellt, alle mit source_commit, der dem aktuellen HEAD entspricht. npm run validate:translations zeigt 0 Stale-Warnungen fuer das neue Team.

Bei Fehler: Falls das Scaffolding fehlschlaegt, pruefen ob das Team in teams/_registry.yml existiert. Falls sich die Statusdateien nicht aktualisieren, npm run translation:status explizit ausfuehren — es wird nicht automatisch von CI ausgeloest.

Validierung

  • Teamdatei existiert unter teams/<team-name>.md
  • YAML-Frontmatter wird fehlerfrei geparst
  • Alle Pflicht-Frontmatter-Felder vorhanden: name, description, lead, version, author, coordination, members[]
  • Jedes Mitglied im Frontmatter hat id, role und responsibilities
  • Alle Abschnitte vorhanden: Purpose, Team Composition, Coordination Pattern, Task Decomposition, Configuration, Usage Scenarios, Limitations, See Also
  • CONFIG-Block existiert zwischen <!-- CONFIG:START --> und <!-- CONFIG:END --> Markierungen
  • CONFIG-Block-YAML ist gueltig und parsebar
  • Alle Mitglieder-Agenten-IDs existieren in agents/_registry.yml
  • Lead-Agent erscheint in der Mitgliederliste
  • Keine zwei Mitglieder teilen dieselbe primaere Verantwortlichkeit
  • Team ist in teams/_registry.yml mit korrektem Pfad, Lead, Mitgliedern und Koordination aufgefuehrt
  • total_teams-Zaehler in der Registry ist erhoeht
  • npm run update-readmes wird ohne Fehler abgeschlossen

Haeufige Stolperfallen

  • Zu viele Mitglieder: Teams mit mehr als 5 Mitgliedern sind schwer zu koordinieren. Der Overhead des Verteilens von Aufgaben und Synthetisierens von Ergebnissen ueberwiegt den Nutzen zusaetzlicher Perspektiven. In zwei Teams aufteilen oder auf wesentliche Spezialgebiete reduzieren.
  • Ueberlappende Verantwortlichkeiten: Falls zwei Mitglieder beide "Code-Qualitaet pruefen", werden ihre Ergebnisse in Konflikt stehen. Jedes Mitglied muss einen klar unterschiedlichen Schwerpunktbereich haben.
  • Falsches Koordinationsmuster: hub-and-spoke verwenden, wenn Agenten die Ausgaben der anderen benoetigen (sollte sequential sein), oder sequential verwenden, wenn Agenten unabhaengig arbeiten koennen (sollte parallel sein).
  • Fehlender CONFIG-Block: Der CONFIG-Block ist kein optionaler Prosa-Schmuck. Werkzeuge lesen ihn, um Teams automatisch mit TeamCreate zu erstellen. Ohne ihn ist die Teamdatei nur menschenlesbar.
  • Lead-Agent nicht in der Mitgliederliste: Der Lead muss auch als Mitglied mit eigener Rolle und Verantwortlichkeiten erscheinen. Ein Lead, der nur "koordiniert" ohne substantielle Arbeit zu leisten, verschwendet einen Slot.

Verwandte Skills

  • create-skill - folgt demselben Meta-Muster fuer das Erstellen von SKILL.md-Dateien
  • create-agent - Agentendefinitionen erstellen, die als Teammitglieder dienen
  • commit-changes - die neue Teamdatei und Registry-Aktualisierungen committen

GitHub リポジトリ

pjt222/agent-almanac
パス: i18n/de/skills/create-team
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

関連スキル

content-collections

メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る

polymarket

メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る

creating-opencode-plugins

メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る

sglang

メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る