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agent-teams
作为一个团队协调多个 Claude Code 会话 — 领导 + 团队成员共享任务列表、邮箱消息传递和文件锁定声明。团队规模、任务分解以及何时使用团队、子代理和工作树的模式。
作为一个团队协调多个 Claude Code 会话 — 领导 + 团队成员共享任务列表、邮箱消息传递和文件锁定声明。团队规模、任务分解以及何时使用团队、子代理和工作树的模式。
Agent Teams 智能编排决策引擎。自动分析任务复杂度,判断使用 Subagent 还是 Agent Teams。 触发场景: (1) 任务涉及多角度并行分析(如代码审查、竞争假说调试) (2) 需要成员之间互相通信、质疑、协作 (3) 跨层开发(前端/后端/测试各自负责) (4) 用户明确要求"创建团队"、"用 agent teams" (5) 任务描述包含"并行"、"同时"、"多人"、"协作"等关键词 (6) 使用 /team 命令 --- # Agent Teams 智能编排决策引擎 ## 核心决策逻辑 ### 第一步:任务特征分析 在收到用户任务后,**自动进行以下 5 维度评估**(无需用户明确要求): #### 1. 并行性维度 - ✅ **适合 Teams**: 多个子任务可以完全独立并行执行,不需要等待彼此结果 - ❌ **适合 Subagent**: 任务有明确的先后顺序,后续步骤依赖前面结果 #### 2. 通信需求维度 - ✅ **适合 Teams**: 成员需要互相分享发现、质疑对方结论、协商决策 - ❌ **适合 Subagent**: 只需要将结果报告给主 Agent,成员之间无需交流 #### 3. 上下文隔离维度 - ✅ **适合 Teams**: 每个成员需要聚焦不同领域,避免上下文污染 - ❌ **适合 Subagent**: 所有工作共享相同的知识背景和上下文 #### 4. 文件冲突维度 - ✅ **适合 Teams**: 每个成员操作不同的文件集,没有并发编辑冲突 - ❌ **适合 Subagent**: 多人需要修改同一文件(会导致覆盖冲突) #### 5. 成本收益维度 - ✅ **适合 Teams**: 并行探索的价值 > Token 成本(如研究、审查、新功能开发) - ❌ **适合 Subagent**: 简单任务,协调开销大于收益 --- ### 第二步:决策矩阵 根据以上维度得分,应用以下规则: | 场景类型 | 并行性 | 通信需求 | 上下文隔离 | 文件冲突 | 推荐方案 | 置信度 | |---------|-------|---------|----------|---------|---------|-------| | 多角度代码审查 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | **Agent Teams** | 95% | | 竞争假说调试 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | **Agent Teams** | 95% | | 跨层协调开发 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | **Agent Teams** | 90% | | 独立目录搜索 | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ | **Subagent** | 85% | | 顺序数据处理 | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | **Subagent** | 90% | | 单文件多人编辑 | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | **Subagent** | 95% | **决策规则:** - 4-5 个 ✓ → 强烈推荐 Agent Teams - 2-3 个 ✓ → 视任务复杂度决定 - 0-1 个 ✓ → 推荐 Subagent --- ## 团队设计指南 ### 团队规模建议 ``` 简单任务(代码审查、小型调试): 2-3 人 中等复杂度(新功能开发): 3-5 人 高复杂度(大型重构、架构设计): 5-7 人 ⚠️ 警告:超过 7 人协调成本急剧上升 ``` ### 角色分配原则 **1. 职责清晰化** - ✅ 好:`security-reviewer` 只关注安全漏洞 - ❌ 坏:`general-reviewer` 什么都审查(会导致重复劳动) **2. 技能互补性** - ✅ 好:`frontend-dev` + `backend-dev` + `test-engineer` - ❌ 坏:3 个都是 `fullstack-dev`(缺乏专业化) **3. 文件所有权明确** - ✅ 好:每个成员负责不同的目录/模块 - ❌ 坏:多人修改同一文件(导致覆盖冲突) ### 任务粒度设计 **理想任务粒度:** - 单个任务耗时:15-30 分钟 - 每人任务数量:5-6 个 - 任务产出:明确的交付物(一个函数、一个测试文件、一份报告) **太小的任务:** ``` ❌ "检查第 42 行是否有 bug" ❌ "读取 config.json 文件" ``` **太大的任务:** ``` ❌ "重构整个认证系统" ❌ "实现完整的订单模块" ``` **合适的任务:** ``` ✅ "审查 auth 模块的安全漏洞,输出 security-report.md" ✅ "实现用户登录 API 端点,包含参数验证
对抗性安全管道——红队、蓝队、评分审核员
创建代理团队以进行并行协作。当用户提到团队、并行、多代理、协调、协作、审查团队、多个视角或说“代理团队”时使用。
管理 TrueFoundry 角色、团队和协作者。创建自定义角色、将用户组织成团队并授予对资源的访问权限。在管理权限、创建团队或添加协作者时使用。
具有领导协调能力的持久代理团队调度员。应在 cw-plan 之后使用此技能,通过托管团队执行任务(需要 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1 和 CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID)。
加入 Cortex 代理团队 — 从团队目录读取代理配置,生成 .cortex.md 协议,更新 CLAUDE.local.md。幂等——可以安全地作为同步重新运行。
列出当前团队的所有 AI API 密钥。显示键别名、屏蔽键值以及每个键的支出。当团队成员询问其 API 密钥或想要查看谁有权访问时使用。
从 CatchClaw 市场搜索、安装和导出代理和团队。当用户想要查找、安装或打包代理模板或团队时使用。
skill-sample/ ├─ SKILL.md ⭐ 必备:技能说明入口:用途 / 安装 / 用法 / 示例 / 依赖 ├─ manifest.sample.json ⭐ 推荐:机器可读元信息:用于索引 / 校验 / 自动填表 ├─ LICENSE.sample ⭐ 推荐:授权与使用范围:开源 / 限制 / 商用说明 ├─ scripts/ │ └─ example-run.py ✅ 可运行示例脚本:让用户导入后立刻验证“能用” ├─ assets/ │ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 输出规范:统一排版 / 结构 / 风格 │ └─ example-template.tex 🧩 模板资源:报告/文档模板,快速生成标准产物 └─ references/ 🧩 参考资料库:方法论 / 结构指南 / 最佳实践 ├─ example-ref-structure.md 🧩 结构参考:章节框架 / 目录组织 ├─ example-ref-analysis.md 🧩 分析参考:常用套路 / 指标口径 └─ example-ref-visuals.md 🧩 视觉参考:图表规范 / 可视化建议
更多 Agent Skills 规范 详见Anthropic官方文档:https://agentskills.io/home
├─ ⭐ 必备:YAML Frontmatter(必须存在,放在文件最顶部) │ ├─ ⭐ name :技能唯一名;须符合命名规则,并建议与目录名一致 │ └─ ⭐ description :技能描述;建议包含触发关键词(便于检索/匹配) │ ├─ ✅ 可选:Frontmatter 扩展字段(规范允许,但非强制) │ ├─ ✅ license :许可证标识(也可配合单独 LICENSE 文件) │ ├─ ✅ compatibility :兼容性/运行环境要求(仅在确实有限制时写) │ ├─ ✅ metadata :任意键值对(如 author/version/source_url 等) │ └─ 🧩 allowed-tools :允许工具白名单(规范标注为 experimental) │ └─ ✅ 推荐:Markdown 正文(自由格式,但建议按“渐进式披露”组织) ├─ ✅ Overview / Purpose :一句话说明目标 + 不做什么(边界) ├─ ✅ When to use :触发条件/适用场景(让模型/用户知道何时调用) ├─ ✅ Step-by-step :步骤化流程(最好 3–6 步,保证可复现) ├─ ✅ Inputs / Outputs :输入格式、输出格式、产物位置(文件/文本/JSON等) ├─ ✅ Examples :至少 1 个可复制示例(越“能跑”越好) ├─ 🧩 Files & References :引用assets/、references/、scripts/(相对路径) ├─ 🧩 Edge cases :边界情况/限制(大文件、速率限制、失败回退) ├─ 🧩 Troubleshooting :常见错误与解决(依赖缺失、路径不对、权限问题) └─ 🧩 Safety notes :涉及联网/写文件/执行命令时给出提醒(建议写)
在 GitHub 和各类社区里,技能文件分散、难检索、也难判断是否可靠。SkillWink 把开源技能集中整理成可搜索、可筛选、可直接下载使用的技能库,让你更快找到“正好能用”的那一个。并且支持在SkillWink上直接上传skills。
我们提供 AI 语义搜索 + 关键字检索,支持 版本更新与多维排序(下载/点赞/评论/更新),并为每个技能提供 SKILL.md 开放标准与来源信息。你还可以在详情页直接 评论讨论、交流用法与改进建议。
快速上手:
支持下载与导入 skills(.zip/.skill),本地放置后即可生效:
~/.claude/skills/(Claude Code)
~/.codex/skills/(Codex CLI)
~/.gemini/skills/(Gemini CLI)
同一份 SKILL.md 跨平台通用。
你需要了解的:技能是什么、怎么运行的、怎么找、怎么导入、怎么判断可信、怎么参与共建。
这里的“skills(技能)”是一种可复用的任务能力包,通常包含 SKILL.md 说明(用途、输入输出、使用方法)以及可选的脚本/模板/示例文件。
你可以把它理解为:给 AI 助手或工具链用的“插件说明书 + 资源包”,可被反复安装与分享。
技能系统采用“渐进式披露”策略,高效管理上下文信息,具体流程如下:
发现阶段:系统启动时,智能体仅加载各技能的名称与简要描述——信息精简,足以判断其适用场景,避免冗余加载。
激活阶段:当任务需求与某技能描述匹配时,智能体才将对应的完整 SKILL.md 说明文档动态载入上下文。
执行阶段:智能体严格遵循文档指引执行操作,并按需调用关联文件或运行内置代码模块。
核心优势:该设计使智能体始终保持轻量高效,同时具备“按需扩展上下文”的能力,既保障响应速度,又确保复杂任务拥有充分执行依据。
推荐 3 种方式组合使用:
注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。
常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):
同一份 SKILL.md 通常可以跨工具复用。你在 SkillWink 导入后,也可以查看“放置指引/安装说明”。
可以。很多技能本质是标准化说明 + 资源,只要目标工具支持读取该格式,就能共享使用。
比如:检索类技能 + 写作类技能 + 自动化脚本,形成“发现 → 处理 → 输出”的工作流。
一部分skills来源于公开的 GitHub 仓库。我们会筛掉低质量仓库(至少 2 星),并扫描基本质量指标,还有一部分是SkillWink平台的创作者独立上传的。作为使用者,在安装前应始终审查代码,对安全问题负责。
最常见原因是这几类:
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前: