create-agent
О программе
Этот навык создает новые файлы определений агентов в соответствии с шаблоном и соглашениями agent-almanac. Он проводит разработчиков через проектирование персонажа, выбор инструментов, назначение навыков и правильную интеграцию в реестр. Используйте его при добавлении специализированных агентов в библиотеку или преобразовании повторяющихся рабочих процессов в переиспользуемых ассистентов, ориентированных на конкретную предметную область.
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-agentСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
建新行者
定 Claude Code 之子行者,有專之志、擇之器、配之技、全之文,循行者樣與籍制。
用時
- 為未覆之域增新專行者於籍
- 轉反復之流或提示模式為可重用行者
- 建域專之助,有擇技與限器
- 析過廣行者為專職單責
- 設團前擬新成員
入
- 必要:行者之名(小寫中劃線,如
data-engineer) - 必要:行者主志之一行述
- 必要:志明所解之題
- 可選:模型(默
sonnet;替opus、haiku) - 可選:優先(默
normal;替high、low) - 可選:由
skills/_registry.yml配之技集 - 可選:所需 MCP 伺(如
r-mcptools、hf-mcp-server)
法
第一步:設行者之人格
擇清晰專之身:
- 名:小寫中劃線,明職。始以名詞或域飾:
security-analyst、r-developer、tour-planner。避泛名如helper或assistant。 - 志:一段述此行者所解之具體題。問:「此行者為何?何行者未覆?」
- 語調:按域。技術者宜精引證多;創意者可探;合規者宜正式具審。
行前察與現 53 行者之重:
grep -i "description:" agents/_registry.yml | grep -i "<your-domain-keywords>"
得: 無現行者覆同利基。若部分重,宜擴現者非建新。
敗則: 若現行者重甚,或擴其技集,或窄新者範以補而非重。
第二步:擇器
擇行者所需之最小器集。最小權之則施:
| 器集 | 用時 | 例行者 |
|---|---|---|
[Read, Grep, Glob] | 唯讀析、審、查 | code-reviewer, security-analyst, auditor |
[Read, Grep, Glob, WebFetch] | 析兼外查 | senior-researcher |
[Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob] | 全開發——建改碼 | r-developer, web-developer, devops-engineer |
[Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob, WebFetch, WebSearch] | 開發兼外研 | polymath, shapeshifter |
唯析碼者勿含 Bash。不需外查者勿含 WebFetch 或 WebSearch。
得: 器列唯含行者實用之器。
敗則: 察行者能力列——若能力不需器,刪之。
第三步:擇模型
按任務繁選:
sonnet(默):多行者。推理速度衡。用於開發、審、析、標準流。opus:繁推、多步劃、微判。用於高級行者、架構決、需深域專者。haiku:簡速應。用於直查、格、填樣者。
得: 模型合行者主用案之認知需。
敗則: 疑則用 sonnet。唯試示推理不足乃升 opus。
第四步:配技
覽技籍擇行者域相關者:
# List all skills in a domain
grep -A3 "domain-name:" skills/_registry.yml
# Search for skills by keyword
grep -i "keyword" skills/_registry.yml
為前言建技列:
skills:
- skill-id-one
- skill-id-two
- skill-id-three
要: 諸行者自動繼籍之 default_skills(meditate、heal)。勿列於前言,除其為行者法之核心(如 mystic 列 meditate 乃因冥想之引為其主志)。
得: 技列含 3-15 存於 skills/_registry.yml 之技 ID。
敗則: 驗每技 ID 存:grep "id: skill-name" skills/_registry.yml。刪不合者。
第五步:書行者文件
複樣填前言:
cp agents/_template.md agents/<agent-name>.md
填 YAML 前言:
---
name: agent-name
description: One to two sentences describing primary capability and domain
tools: [Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob]
model: sonnet
version: "1.0.0"
author: Philipp Thoss
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
tags: [domain, specialty, relevant-keywords]
priority: normal
max_context_tokens: 200000
skills:
- assigned-skill-one
- assigned-skill-two
# Note: All agents inherit default skills (meditate, heal) from the registry.
# Only list them here if they are core to this agent's methodology.
# mcp_servers: [] # Uncomment and populate if MCP servers are needed
---
得: YAML 前言無訛而解。諸必要域(name、description、tools、model、version、author)皆存。
敗則: 驗 YAML 語法。常病:版本字串缺引號、縮進誤、器列括弧未閉。
第六步:書志與能
替樣之虛位:
Purpose:一段述此行者所解之題及所供之值。具體——名域、流、果。
Capabilities:粗體領之點列。能多則依類分組:
## Capabilities
- **Primary Capability**: What the agent does best
- **Secondary Capability**: Additional functionality
- **Tool Integration**: How it leverages its tools
Available Skills:列諸配技並簡述。用赤技 ID(斜線命令名):
## Available Skills
- `skill-id` - Brief description of what the skill does
得: 志具體(非「助開發」),能力具體可驗,技列合前言。
敗則: 若志感泛,答:「用者會請此行者作何具體事?」以答為志。
第七步:書用案與例
供 2-3 用案,示如何呼行者:
### Scenario 1: Primary Use Case
Brief description of the main scenario.
> "Use the agent-name agent to [specific task]."
### Scenario 2: Alternative Use Case
Description of another common use case.
> "Spawn the agent-name to [different task]."
增 1-2 具體例,示用者請求與期行:
### Example 1: Basic Usage
**User**: [Specific request]
**Agent**: [Expected response pattern and actions taken]
得: 案實,例示實值,呼式合 Claude Code 慣。
敗則: 心試諸例——行者能以其器技實現乎?
第八步:書限與參
Limitations:3-5 誠實之限。行者不能為、不宜用、或果劣之處:
## Limitations
- Cannot execute code in language X (no runtime available)
- Not suitable for tasks requiring Y — use Z agent instead
- Requires MCP server ABC to be running for full functionality
See Also:交叉引補行者、相關指南、相關團:
## See Also
- [complementary-agent](complementary-agent.md) - handles the X side of this workflow
- [relevant-guide](../guides/guide-name.md) - background knowledge for this domain
- [relevant-team](../teams/team-name.md) - team that includes this agent
得: 限誠實具體。參引現文件。
敗則: 察引文件存:ls agents/complementary-agent.md。
第九步:入籍
編 agents/_registry.yml 按字母位增新行者:
- id: agent-name
path: agents/agent-name.md
description: Same one-line description from frontmatter
tags: [domain, specialty]
priority: normal
tools: [Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob]
skills:
- skill-id-one
- skill-id-two
增頂之 total_agents 計。
得: 籍項合行者文件前言。total_agents 等實項數。
敗則: 以 grep -c "^ - id:" agents/_registry.yml 計之,驗合 total_agents。
第十步:驗發現
Claude Code 由 .claude/agents/ 發現行者。此庫該目錄為 agents/ 之符號鏈:
# Verify the symlink exists and resolves
ls -la .claude/agents/
readlink -f .claude/agents/<agent-name>.md
若 .claude/agents/ 鏈完,無他須為——新行者自動可發現。
運 README 自動更以更行者 README:
npm run update-readmes
得: .claude/agents/<agent-name>.md 解至新行者文件。agents/README.md 含新行者。
敗則: 若鏈斷,重建:ln -sf ../agents .claude/agents。若 npm run update-readmes 敗,察 scripts/generate-readmes.js 存且 js-yaml 已裝。
第十一步:搭翻譯之架
諸行者必需。 此步施於人作者與循此法之 AI 行者。勿略——缺翻譯積為陳積。
提交新行者後即時為四支持語搭翻譯文件:
for locale in de zh-CN ja es; do
npm run translate:scaffold -- agents <agent-name> "$locale"
done
而後譯各文件之散文(代碼塊與 ID 留英)。終重生狀態文件:
npm run translation:status
得: 四文件建於 i18n/{de,zh-CN,ja,es}/agents/<agent-name>.md,source_commit 皆合當前 HEAD。npm run validate:translations 顯新行者無陳警。
敗則: 若搭架敗,驗行者存於 agents/_registry.yml。若狀態文件不更,明運 npm run translation:status——CI 不自動觸之。
驗
- 行者文件存於
agents/<agent-name>.md - YAML 前言無訛而解
- 諸必要域皆存:
name、description、tools、model、version、author -
name合文件名(無.md) - 諸節皆存:Purpose、Capabilities、Available Skills、Usage Scenarios、Examples、Limitations、See Also
- 前言之技存於
skills/_registry.yml - 默技(
meditate、heal)未列,除非行者法之核心 - 器列循最小權之則
- 行者列於
agents/_registry.yml,路與元資料相合 - 籍之
total_agents計已更 -
.claude/agents/符號鏈解至新行者文件 - 與現行者無顯重
陷
- 器過配:僅需讀析者卻含
Bash、Write、WebFetch。違最小權,或致意外副作用。始於最小集,唯能需時增器。 - 缺或誤技配:列不存於籍之技 ID,或忘配技。增前皆以
grep "id: skill-name" skills/_registry.yml驗各 ID。 - 無謂列默技:於前言加
meditate或heal而其已由籍繼。唯為行者法之核心(如mystic、alchemist、gardener、shaman)乃列。 - 與現者範圍重:建新行者而其能已覆於 53 現行者之一。先搜籍,考擴現者之技而非重。
- 志能泛:書「助開發」而非「建 R 包,含全構、文、CI/CD 設」。具體乃行者有用可發現之由。
參
create-skill— 建 SKILL.md 文件之平行法,非行者文件create-team— 組多行者為協團(劃中)commit-changes— 提交新行者文件與籍更
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.
