create-team
О программе
Этот навык создает файлы композиции многокомандных агентов в соответствии с шаблоном agent-almanac и конвенциями реестра. Он обрабатывает определение команды, выбор участников, паттерны координации, декомпозицию задач и автоматическую генерацию README. Используйте его при проектировании скоординированных рабочих процессов агентов для сложных задач, таких как ревью кода или повторяющиеся совместные процессы.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/create-teamСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
造新團隊
定一多代理團隊組成,以協調二或多代理達需多視角、專業、或階段之任務。所生之團隊檔整合於團隊註冊,可於 Claude Code 中按名激活。
適用時機
- 任務需單代理不能提之多視角(如程式審查加安全審計加架構審查)
- 需反覆之協作工作流,含一致之角色分配與交接模式
- 既代理組合已屢用,當正式化
- 複雜程序自然分為階段或專業,由異代理處之
- 欲定衝刺、管線、或並行工作之協調群
輸入
- 必要:團隊名(小寫連字符格,如
data-pipeline-review) - 必要:團隊目的(一段述需多代理之問題)
- 必要:領導代理(須存於
agents/_registry.yml) - 選擇性:協調模式(預設:hub-and-spoke)。其一:
hub-and-spoke、sequential、parallel、timeboxed、adaptive - 選擇性:成員數(預設 3-4;建議區間 2-5)
- 選擇性:源材料(待正式化之既工作流、執行手冊、臨時團隊組成)
步驟
步驟一:定團隊目的
述多代理合作所解之問題。有效之團隊目的須答:
- 此團隊交付何成果?(如綜合審查報告、已部署應用、衝刺增量)
- 單代理何不能為之? 辨至少二異之專業或視角
- 何時當激活此團隊? 定觸發條件
寫目的為一段,令人或代理可讀以決激活此團隊。
預期: 明段述團隊之價值提案,辨至少二異專業。
失敗時: 若不能辨二異專業,此任務或不需團隊。改用一代理含多技能。
步驟二:擇領導代理
領導代理編排團隊。自 agents/_registry.yml 擇一代理,其:
- 有合團隊主要輸出之領域專業
- 能分來請為他成員之子任務
- 能合多審者之果為連貫之交付物
# List all available agents
grep "^ - id:" agents/_registry.yml
領導亦須現於團隊組成之成員中(領導恒為成員)。
預期: 擇一代理為領導,確認存於代理註冊。
失敗時: 若無既代理合領導角色,先以 create-skill 技能造之(或手用 agents/_template.md)。勿造領導不存為代理定義之團隊。
步驟三:擇成員代理
擇 2-5 成員(含領導),責任明而不重。各成員定:
- id:自代理註冊之代理名
- role:簡題(如「品質審者」、「安全審計者」、「架構審者」)
- responsibilities:一句述此成員行他成員不行之事
# Verify each candidate agent exists
grep "id: agent-name-here" agents/_registry.yml
驗不重:無二成員當有同一主要責任。若責任重,併角色或明界。
預期: 擇 2-5 成員,各有唯一角色與明責任,皆確認於代理註冊。
失敗時: 若所需代理不存,先造之。若二成員間責任重,重寫以明界或除一。
步驟四:擇協調模式
擇最合團隊工作流之模式。五模式及其用例:
| 模式 | 適用時機 | 範例團隊 |
|---|---|---|
| hub-and-spoke | 領導分任務、收果、合成。最合審查與審計工作流 | r-package-review、gxp-compliance-validation、ml-data-science-review |
| sequential | 各代理建於前代理之輸出。最合管線與分段工作流 | fullstack-web-dev、tending |
| parallel | 所有代理同時行獨立之子任務。最合子任務無依賴者 | devops-platform-engineering |
| timeboxed | 工作組為固定長迭代。最合含積壓之持續項目工作 | scrum-team |
| adaptive | 團隊依任務自組織。最合未知或高變之任務 | opaque-team |
決定引導:
- 若領導須見所有果方產輸出:hub-and-spoke
- 若代理 B 需代理 A 之輸出方始:sequential
- 若所有代理可不見他輸出而行:parallel
- 若工作跨多迭代含計畫儀式:timeboxed
- 若不能預測任務結構:adaptive
預期: 擇一協調模式,含擇之明理由。
失敗時: 疑則預設 hub-and-spoke。其為最常模式,合多數審查與分析工作流。
步驟五:設任務分解
定一典型請求如何分予團員。結構為階段:
- 立階段:領導如何分析請求並造任務
- 執階段:各成員行何(並行、有序、或逐衝刺,依協調模式)
- 合成階段:如何收果並產終交付物
各成員列 3-5 其於典型請求上行之具體任務。此任務現於「Task Decomposition」散文段與 CONFIG 塊之 tasks 清單。
預期: 合擇之協調模式之階段化分解,各成員含具體任務。
失敗時: 若任務過泛(如「審事」),令具體(如「按 tidyverse 風格指南審程式風格、察測試覆蓋、評誤訊品質」)。
步驟六:寫團隊檔
複範本並填各段:
cp teams/_template.md teams/<team-name>.md
按序填下列段:
- YAML frontmatter:
name、description、lead、version("1.0.0")、author、created、updated、tags、coordination、members[](各含 id、role、responsibilities) - 標題:
# Team Name(人讀式、title case) - 導言:一段摘要
- 目的:此團隊存之因、其合之專業
- 團隊組成:含成員、代理、角色、焦點欄之表
- 協調模式:散文描述加流之 ASCII 圖
- 任務分解:階段化分解,各成員含具體任務
- 配置:機器可讀 CONFIG 塊(見步驟七)
- 使用情境:2-3 具體情境含範例用戶提示
- 限制:3-5 已知約束
- 另見:成員代理檔與相關技能/團隊之連結
預期: 全團隊檔,所有段皆填,無範本之佔位文殘留。
失敗時: 與既存團隊檔(如 teams/r-package-review.md)比以驗結構。搜範本佔位字串如「your-team-name」或「another-agent」以尋未填段。
步驟七:寫 CONFIG 塊
<!-- CONFIG:START --> 與 <!-- CONFIG:END --> 標間之 CONFIG 塊提機器可讀 YAML 供工具用。結構如下:
<!-- CONFIG:START -->
```yaml
team:
name: <team-name>
lead: <lead-agent-id>
coordination: <pattern>
members:
- agent: <agent-id>
role: <role-title>
subagent_type: <agent-id> # Claude Code subagent type for spawning
# ... repeat for each member
tasks:
- name: <task-name>
assignee: <agent-id>
description: <one-line description>
# ... repeat for each task
- name: synthesize-report # final task if hub-and-spoke
assignee: <lead-agent-id>
description: <synthesis description>
blocked_by: [<prior-task-names>] # for dependency ordering
```
<!-- CONFIG:END -->
subagent_type 欄映至 Claude Code 代理型。.claude/agents/ 中定之代理以代理 id 為 subagent_type。用 blocked_by 表任務依賴(如合成為所有審查任務所阻)。
預期: CONFIG 塊為有效 YAML,所有代理合 frontmatter 成員清單者,任務依賴形成有效 DAG(無環)。
失敗時: 驗 YAML 語法。驗任務清單中各 assignee 合成員清單中之 agent。察 blocked_by 僅引清單中先定之任務名。
步驟八:加於註冊
編 teams/_registry.yml 以加新團隊:
- id: <team-name>
path: <team-name>.md
lead: <lead-agent-id>
members: [<agent-id-1>, <agent-id-2>, ...]
coordination: <pattern>
description: <one-line description matching frontmatter>
更註冊首之 total_teams 計數(當前 8;加一團隊後為 9)。
# Verify the entry was added
grep "id: <team-name>" teams/_registry.yml
預期: 新項現於註冊,total_teams 計加一。
失敗時: 若團隊名已存於註冊,擇他名或更既項。驗 YAML 縮排合既項。
步驟九:行 README 自動化
自更新之註冊重生 README 檔:
npm run update-readmes
此更 teams/README.md 及任何含 <!-- AUTO:START --> / <!-- AUTO:END --> 標引團隊資料之他檔之動態段。
預期: 命令退出 0,teams/README.md 今列新團隊。
失敗時: 行 npm run check-readmes 以察何檔不同步。若腳本敗,驗 package.json 存於倉根且 js-yaml 已裝(npm install)。
步驟十:驗團隊激活
測此團隊可於 Claude Code 激活:
User: Use the <team-name> team to <typical task description>
Claude 讀 teams/<team-name>.md、萃取 CONFIG 塊、編排激活:
- 以團隊名與描述呼
TeamCreate - 以
Agent工具按各成員 CONFIG 塊中之subagent_type生團員 - 以
TaskCreate按 CONFIG 塊中之blocked_by依賴造任務 - 領導代理循協調模式協調工作
注:團隊自 .claude/teams/ 不自動發現。Claude 於請時直讀 teams/ 之定義。
預期: Claude 讀團隊檔、以 TeamCreate 造團隊、生正確代理、循協調模式。
失敗時: 驗團隊檔於 teams/<team-name>.md(非於子目錄)。察所有成員代理存於 agents/。確認 CONFIG 塊有有效 YAML,各成員含 subagent_type。確認團隊列於 teams/_registry.yml。
步驟十一:腳手架翻譯
所有團隊皆需。此步適用於人類作者與遵此程序之 AI 代理。勿跳——缺之翻譯積為陳舊積壓。
新團隊提交後即為所有 4 支援語系腳手架翻譯檔:
for locale in de zh-CN ja es; do
npm run translate:scaffold -- teams <team-name> "$locale"
done
繼之譯各檔之腳手架散文(程式塊與 ID 保英文)。最終再生狀態檔:
npm run translation:status
預期: 4 檔生於 i18n/{de,zh-CN,ja,es}/teams/<team-name>.md,其 source_commit 皆合當前 HEAD。npm run validate:translations 顯新團隊之陳舊警告為零。
失敗時: 若腳手架敗,驗團隊存於 teams/_registry.yml。若狀態檔未更,明行 npm run translation:status。
驗證
- 團隊檔存於
teams/<team-name>.md - YAML frontmatter 解析無誤
- 所有必要 frontmatter 欄俱全:
name、description、lead、version、author、coordination、members[] - frontmatter 中各成員有
id、role、responsibilities - 所有段俱全:Purpose、Team Composition、Coordination Pattern、Task Decomposition、Configuration、Usage Scenarios、Limitations、See Also
- CONFIG 塊存於
<!-- CONFIG:START -->與<!-- CONFIG:END -->標間 - CONFIG 塊 YAML 有效可解
- 所有成員代理 id 存於
agents/_registry.yml - 領導代理現於成員清單
- 無二成員共同一主要責任
- 團隊列於
teams/_registry.yml,路、領導、成員、協調皆正 -
total_teams計加 -
npm run update-readmes完而無誤
常見陷阱
- 成員過多:超 5 成員之團隊難協調。分任務與合成果之負超加視角之益。分為二團隊或減至必要專業
- 責任重:若二成員皆「審程式品質」,其發現將衝,領導耗時去重。各成員須有明顯異之焦點
- 協調模式誤:代理需他輸出時用 hub-and-spoke(當 sequential),代理可獨行時用 sequential(當 parallel)。察步驟四之決定引導
- 缺 CONFIG 塊:CONFIG 塊非選擇性散文裝飾。其為 Claude 用以編排
TeamCreate、代理生、任務造之機器可讀規格。缺之,團隊唯以臨時散文解讀激活,較不可靠 - 領導不於成員清單:領導亦須現為成員,含自之角色與責任。僅「協調」而不行實工之領導浪一位。令領導有具體審查或合成責任
相關技能
create-skill- 循同元模式造 SKILL.md 檔create-agent- 造作團員之代理定義commit-changes- 提交新團隊檔與註冊更新
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
