Claude Code Subagents Collection

4个月前发布 129 00

Claude Code Subagents Collection是一个为 Claude Code 设计的专业 AI 子代理综合集合，旨在通过特定领域的专业知识增强开发工作流程。

所在地：

美国

收录时间：

2025-08-04

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Claude Code Subagents Collection

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一个大模型能否胜任复杂软件项目的全流程协作？ Claude Code 的答案是：通过专业化分工，可以。

为此，社区推出了一套名为 “Claude Code 子代理集合” 的开源项目，将通用 AI 编程助手升级为具备领域专长的协作团队。它不是单一代理，而是一个由 50 个专业子代理组成的综合系统，覆盖开发、架构、运维、安全、数据、业务等多个维度。

每个子代理都聚焦特定任务领域，并根据复杂度匹配最合适的 Claude 模型（Haiku / Sonnet / Opus），实现性能与成本的最优平衡。

为什么需要子代理？

在真实开发场景中，单一 AI 模型难以兼顾所有角色：前端工程师关注组件结构，后端架构师重视服务边界，安全专家聚焦漏洞模式，而 DevOps 更关心部署稳定性。

子代理机制的核心思想是：

让专业的人做专业的事。

通过将任务路由到具备相应领域知识的代理，系统能提供更准确、更深入、更符合工程实践的输出。

这些代理可被：

✅ 自动调用：根据上下文判断需求，动态选择最优代理
✅ 显式调用：用户指定特定代理处理特定任务
✅ 组合使用：多代理协同完成端到端流程（如：设计 → 实现 → 测试 → 部署）

子代理分类与能力概览

一、开发与架构

代理	能力说明
`backend-architect`	设计 RESTful API、微服务划分、数据库 Schema
`frontend-developer`	实现 React 组件、响应式布局、状态管理
`ui-ux-designer`	输出线框图、界面设计建议、设计系统规范
`mobile-developer`	支持 React Native / Flutter 应用开发与原生集成
`graphql-architect`	构建 GraphQL Schema、解析器逻辑与联邦架构
`architect-reviewer`	审查变更是否符合整体架构原则

二、语言专家

支持主流编程语言的惯用法编写与优化，不只是语法正确，更要“写得地道”。

代理	语言专长
`python-pro`	高级特性、装饰器、异步、性能调优
`golang-pro`	协程、通道、接口组合、并发安全
`rust-pro`	所有权、生命周期、Trait 实现、无 GC 编程
`c-pro`	内存管理、指针操作、系统级调用
`cpp-pro`	RAII、智能指针、STL、现代 C++ 特性
`javascript-pro`	ES6+、异步编程、Node.js API 使用
`typescript-pro`	高级类型、泛型、类型推导、严格模式
`php-pro`	现代 PHP 特性、性能优化、框架适配
`java-pro`	Stream、并发工具类、JVM 调优
`ios-developer`	Swift/SwiftUI 原生开发
`sql-pro`	复杂查询、执行计划分析、索引优化

三、基础设施与运维

面向系统可靠性的关键角色，覆盖部署、监控、网络与成本控制。

代理	核心职责
`devops-troubleshooter`	分析日志、定位部署失败、恢复服务
`deployment-engineer`	配置 CI/CD、Docker 镜像、K8s 部署脚本
`cloud-architect`	设计 AWS/Azure/GCP 架构，优化资源成本
`database-optimizer`	SQL 优化、索引设计、慢查询分析
`database-admin`	备份策略、主从复制、监控告警
`terraform-specialist`	编写模块化 Terraform，管理状态与依赖
`incident-responder`	快速响应生产事故，提供止损建议
`network-engineer`	调试连接问题、配置 LB、分析流量模式
`dx-optimizer`	改进本地开发环境、工具链、构建速度

四、质量与安全

保障代码质量与系统安全，贯穿开发全生命周期。

代理	功能定位
`code-reviewer`	代码规范、可维护性、安全性审查
`security-auditor`	检查 OWASP 漏洞（如 XSS、SQL 注入）
`test-automator`	生成单元、集成、E2E 测试用例
`performance-engineer`	定位性能瓶颈，设计缓存与优化方案
`debugger`	分析错误行为，提出修复路径
`error-detective`	扫描日志与堆栈，识别异常模式
`search-specialist`	执行深度技术调研，整合多方信息

五、数据与 AI

支持从数据处理到 AI 工程落地的完整链路。

代理	能力范围
`data-scientist`	数据分析、SQL 查询、洞察提取
`data-engineer`	构建 ETL、数仓模型、流式管道
`ai-engineer`	开发 LLM 应用、RAG 系统、提示工程
`ml-engineer`	实现训练流水线、特征工程、模型服务
`mlops-engineer`	管理实验跟踪、模型注册、版本控制
`prompt-engineer`	优化提示词结构，提升输出一致性

六、特定领域与业务支持

扩展至非纯技术领域，支持跨职能协作。

代理	应用场景
`api-documenter`	生成 OpenAPI/Swagger 文档
`payment-integration`	接入 Stripe、PayPal 等支付系统
`quant-analyst`	构建金融模型、回测策略、市场分析
`risk-manager`	监控头寸、风险敞口、合规限制
`legacy-modernizer`	重构老旧代码，制定渐进式迁移计划
`context-manager`	协调多代理任务，维护长期上下文

七、业务与营销辅助

帮助技术团队更好地对接产品与市场。

代理	输出内容
`business-analyst`	KPI 报告、指标分析、数据可视化建议
`content-marketer`	撰写博客、社媒文案、邮件通讯
`sales-automator`	起草冷邮件、提案模板、跟进话术
`customer-support`	回复常见问题、处理支持工单
`legal-advisor`	起草隐私政策、服务条款、免责声明

模型分配策略：按需匹配，兼顾性能与成本

为了在响应速度、推理能力和使用成本之间取得平衡，所有子代理均根据任务复杂度分配不同的 Claude 模型：

🚀 Haiku（轻量高效）——8 个代理

适用于低复杂度、高频次任务，响应快、成本低。

data-scientist、api-documenter、business-analyst
content-marketer、customer-support、sales-automator
search-specialist、legal-advisor

示例：生成一篇技术博客草稿或回复客户常见问题。

⚡ Sonnet（均衡稳健）——31 个代理

覆盖大多数开发与工程任务，兼顾理解力与性价比。

包括：

所有语言专家（Python、Go、Rust、JS 等）
前后端开发、移动开发、数据库专家
DevOps、测试、调试、数据工程等

示例：实现一个带状态管理的 React 组件，或编写 Terraform 模块。

🧠 Opus（最强能力）——11 个代理

用于高复杂度、高风险、需深度推理的任务。

ai-engineer、security-auditor、performance-engineer
incident-responder、mlops-engineer、architect-reviewer
cloud-architect、prompt-engineer、context-manager
quant-analyst、risk-manager

示例：审查系统架构是否存在单点故障，或设计跨云灾备方案。

使用价值与适用场景

该子代理集合特别适合以下场景：

✅ 复杂项目协作：多个角色并行参与开发流程
✅ 代码质量提升：通过专业审查减少技术债务
✅ 快速原型构建：一键调用前后端、数据库、文档代理完成 MVP
✅ 企业级 AI 编程支持：构建内部 AI 协作平台的基础组件
✅ 教育与培训：作为“虚拟导师”指导开发者实践最佳方案

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