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チームビルダー

対話型エージェントピッカーで、パラレルチームを構成してタスクを委譲します。タスクのために複数のエージェントで構成される並列チームを編成・派遣する際に使用します。

チームビルダー とは?

Team Builderは、対話型メニューを通じてエージェントチームを動的に構成・派遣するためのスキルです。Claude CodeやCursorなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、`claude agents`コマンドやファイルグロブを使ってエージェントを自動発見します。サブディレクトリ構造(例:`agents/engineering/`)やフラット構造(例:`engineering-security-engineer.md`)の両方をサポートし、ドメインを自動的に推論します。使い方は簡単で、まず利用可能なエージェントを一覧表示し、ドメイン別に整理されたメニューから選択、最大5つのエージェントを並列起動してタスクを実行させます。全エージェントの結果を収集し、合意点や相違点をハイライトした統合レポートを生成します。これにより、例えば「セキュリティ監査」「SEO最適化」「アーキテクチャ設計」など、異なる専門分野のエージェントを即座に組み合わせて複合的なタスクを効率的に処理できます。エージェントリストは動的に発見されるため、新しくエージェントファイルを追加するだけで自動的にメニューに表示されます。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/team-builder

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ドキュメント

Team Builder

対話型メニューを使用して、オンデマンドでエージェントチームを閲覧・構成します。フラット構成またはドメインサブディレクトリ構成のエージェントコレクションに対応しています。

使用するタイミング

  • 複数のエージェントペルソナ(マークダウンファイル)があり、タスクに使用するものを選択したい場合
  • 異なるドメイン(例:セキュリティ + SEO + アーキテクチャ)からアドホックなチームを構成したい場合
  • 決定する前に、どのエージェントが利用可能かを確認したい場合

前提条件

エージェントファイルは、ペルソナプロンプト(アイデンティティ、ルール、ワークフロー、成果物)を含むマークダウンファイルである必要があります。最初の # 見出し がエージェント名として使用され、最初の段落が説明として使用されます。

フラット構成とサブディレクトリ構成の両方をサポートします。

サブディレクトリ構成 — ドメインはフォルダ名から推測されます。

agents/
├── engineering/
│   ├── security-engineer.md
│   └── software-architect.md
├── marketing/
│   └── seo-specialist.md
└── sales/
    └── discovery-coach.md

フラット構成 — ドメインは共有ファイル名プレフィックスから推測されます。2つ以上のファイルがプレフィックスを共有する場合、そのプレフィックスがドメインとしてカウントされます。一意のプレフィックスを持つファイルは「General」に分類されます。注:アルゴリズムは最初の - で分割するため、複数単語のドメイン(例:product-management)は代わりにサブディレクトリ構成を使用してください。

agents/
├── engineering-security-engineer.md
├── engineering-software-architect.md
├── marketing-seo-specialist.md
├── marketing-content-strategist.md
├── sales-discovery-coach.md
└── sales-outbound-strategist.md

設定

エージェントは2つの方法で発見され、エージェント名でマージおよび重複排除されます。

  1. claude agents コマンド(プライマリ)— claude agents を実行して、CLIが認識しているすべてのエージェント(ユーザーエージェント、プラグインエージェント(例:ecc:architect)、ビルトインエージェントを含む)を取得します。これにより、パス設定なしでECCマーケットプレイスのインストールが自動的にカバーされます。
  2. ファイルグロブ(フォールバック、エージェントコンテンツ読み取り用)— エージェントのマークダウンファイルは以下から読み取られます。
    • ./agents/**/*.md + ./agents/*.md — プロジェクトローカルエージェント
    • ~/.claude/agents/**/*.md + ~/.claude/agents/*.md — グローバルユーザーエージェント

名前が衝突した場合、以前のソースが優先されます:ユーザーエージェント > プラグインエージェント > ビルトインエージェント。ユーザーが指定した場合、代わりにカスタムパスを使用できます。

仕組み

ステップ1:利用可能なエージェントを発見する

claude agents を実行して、完全なエージェントリストを取得します。各行を解析します。

  • プラグインエージェント は プラグイン名: というプレフィックスが付きます(例:ecc:security-reviewer)。: 以降をエージェント名、プラグイン名をドメインとして使用します。
  • ユーザーエージェント はプレフィックスがありません。~/.claude/agents/ または ./agents/ から対応するマークダウンファイルを読み取り、名前と説明を抽出します。
  • ビルトインエージェント(例:Explore、Plan)は、ユーザーが明示的に含めるように要求しない限りスキップされます。

マークダウンファイルからロードされたユーザーエージェントの場合:

  • サブディレクトリ構成: 親フォルダ名からドメインを抽出します
  • フラット構成: すべてのファイル名プレフィックス(最初の - の前のテキスト)を収集します。プレフィックスは、2つ以上のファイル名に出現する場合にのみドメインとして適格となります(例:engineering-security-engineer.md と engineering-software-architect.md は両方とも engineering で始まる → Engineeringドメイン)。一意のプレフィックスを持つファイル(例:code-reviewer.md、tdd-guide.md)は「General」の下にグループ化されます
  • 最初の # 見出し からエージェント名を抽出します。見出しがない場合は、ファイル名から名前を派生させます(.md を削除し、ハイフンをスペースに置き換え、タイトルケースにする)
  • 見出しの後の最初の段落から1行の要約を抽出します

claude agents の実行とファイル場所の調査後、エージェントが見つからない場合は、ユーザーに「No agents found. Run claude agents to verify your setup.」と通知します。その後、停止します。

ステップ2:ドメインメニューを表示する

利用可能なエージェントドメイン:
1. Engineering — Software Architect, Security Engineer
2. Marketing — SEO Specialist
3. Sales — Discovery Coach, Outbound Strategist

ドメインを選択するか、特定のエージェントを指定してください(例:「1,3」または「security + seo」):
  • エージェントがゼロのドメイン(空のディレクトリ)はスキップします
  • ドメインごとのエージェント数を表示します

ステップ3:選択を処理する

柔軟な入力を受け付けます:

  • 数字:「1,3」はEngineeringとSalesのすべてのエージェントを選択
  • 名前:「security + seo」は発見されたエージェントに対してあいまい一致
  • 「all from engineering」はそのドメインのすべてのエージェントを選択

5体を超えるエージェントが選択された場合は、アルファベット順にリストし、ユーザーに絞り込むよう依頼します:「You selected N agents (max 5). Pick which to keep, or say 'first 5' to use the first five alphabetically.」

選択を確認します:

選択中:Security Engineer + SEO Specialist
何に取り組むべきですか?(タスクを説明してください):

ステップ4:エージェントを並列に起動する

  1. 選択された各エージェントのマークダウンファイルを読み取ります
  2. まだ提供されていない場合は、タスクの説明を求めます
  3. Agentツールを使用してすべてのエージェントを並列に起動します:
    • subagent_type: "general-purpose"
    • prompt: "{エージェントファイルの内容}\n\nタスク: {タスクの説明}"
    • 各エージェントは独立して実行されます—エージェント間の通信は不要です
  4. エージェントが失敗した場合(エラー、タイムアウト、または空の出力)、インラインで失敗を記録し(例:「Security Engineer: failed — [理由]」)、成功したエージェントの結果を続行します

ステップ5:結果を統合する

すべての出力を収集し、統合レポートを提示します:

  • エージェントごとにグループ化された結果
  • 統合セクションで以下を強調表示:
    • エージェント間の一致点
    • 推奨事項間の競合や緊張関係
    • 推奨される次のステップ

1体のみのエージェントが選択された場合は、統合をスキップし、出力を直接提示します。

ルール

  • 動的な発見のみ。 エージェントリストをハードコードしないでください。ディレクトリ内の新しいファイルは自動的にメニューに表示されます。
  • チームあたり最大5体のエージェント。 5体を超えると、効果が減少し、トークン使用量が過剰になります。選択時に強制します。
  • 並列ディスパッチ。 すべてのエージェントが同時に実行されます—Agentツールの並列呼び出しパターンを使用します。
  • 並列Agent呼び出しであり、TeamCreateではない。 このスキルは、独立した作業のための並列Agentツール呼び出しを使用します。TeamCreate(マルチエージェント対話のためのClaude Codeツール)は、エージェントが互いに議論したり応答したりする必要がある場合にのみ必要です。

例

ユーザー:team builder

Claude:
利用可能なエージェントドメイン:
1. Engineering (2) — Software Architect, Security Engineer
2. Marketing (1) — SEO Specialist
3. Sales (4) — Discovery Coach, Outbound Strategist, Proposal Strategist, Sales Engineer
4. Support (1) — Executive Summary

ドメインを選択するか、特定のエージェントを指定してください:

ユーザー:security + seo

Claude:
選択中:Security Engineer + SEO Specialist
何に取り組むべきですか?

ユーザー:起動前にNext.jsのeコマースサイトをレビューして

[両方のエージェントが並列に起動し、それぞれがコードベースに専門知識を適用]

Claude:
## Security Engineerの発見事項
- [発見事項...]

## SEO Specialistの発見事項
- [発見事項...]

## 統合
両エージェントが一致した点:[...]
緊張関係:SecurityはインラインスタイルをブロックするCSPを推奨、SEOはインラインスキーママークアップを必要としています。解決策:[...]
次のステップ:[...]

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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